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基于改进阈值和小波包的轴承故障诊断方法
摘要
轴承故障是机械运转中常见的故障，对于保证机械设备的正常运转具有非常重要的作用。本文提出了一种基于改进阈值和小波包的轴承故障诊断方法。该方法运用小波分析得到轴承故障信号的特征，然后采用改进的阈值法和小波包分析的方法对信号进行处理，使得信号的高低频分离效果更加明显，从而得到更准确的诊断结果。通过试验验证，本文提出的方法能够有效地诊断轴承故障，并且比传统的故障诊断方法具有更高的准确度和更好的实用性。
关键词：轴承；故障诊断；小波分析；阈值法；小波包分析
ABSTRACT
Bearingfaultisacommonfaultinmechanicaloperation,whichplaysaveryimportantroleinensuringthenormaloperationofmechanicalequipment.Inthispaper,abearingfaultdiagnosismethodbasedonimprovedthresholdandwaveletpacketanalysisisproposed.Themethoduseswaveletanalysistoobtainthecharacteristicsofbearingfaultsignals,andthenusestheimprovedthresholdmethodandwaveletpacketanalysismethodtoprocessthesignal,sothatthehighandlowfrequencyseparationeffectofthesignalismoreobvious,andmoreaccuratediagnosisresultscanbeobtained.Throughexperimentalverification,themethodproposedinthispapercaneffectivelydiagnosebearingfaults,andhashigheraccuracyandbetterpracticalitythantraditionalfaultdiagnosismethods.
Keywords:bearing；faultdiagnosis；waveletanalysis；thresholdmethod；waveletpacketanalysis
一、绪论
轴承作为机械设备中常见的部件之一，其故障很可能会导致整个设备的故障。因此轴承的故障检测与诊断显得尤为重要。众所周知，轴承故障的信号一般具有非平稳性和非线性特性，这就使得常规的信号处理方法不再适用于轴承故障诊断。因此，寻找一种更为高效、准确和可靠的轴承故障诊断方法已经成为了行业的研究热点。
小波分析是近几年来在信号分析中被广泛运用的一种分析方法，其在非平稳信号处理以及故障诊断方面具有非常大的优势。因此，本文采用小波分析方法对轴承故障信号进行处理，并通过改进的阈值法和小波包分析的方法，得到更为准确的故障诊断结果。
二、小波分析
小波分析是一种将信号分解成一系列小波基的分析方法，它可以分离信号的各种成分，并且可以很好地处理非平稳信号。此外，小波分析还可以提取信号的特征，这对于轴承故障诊断非常有帮助。
在小波分析中，我们先要选取一个小波函数作为基函数，然后通过不断地平移和缩放这个小波函数，可以得到一系列不同的小波基函数。这些小波基函数可以用于对信号进行分解，分解的结果是一个由不同频率和不同幅值的小波系数组成的信号。
三、改进阈值和小波包分析
3.1改进阈值法
传统的小波阈值法是将小波系数的绝对值与一定的阈值进行比较，如果小波系数的绝对值大于阈值，则说明该系数代表的信号分量存在于信号中，否则说明该系数代表的信号分量可以被忽略。这种方法虽然简单，但是在实际运用中存在一些缺陷，例如会导致信号的高低频分离程度不够明显。
因此，本文对传统的小波阈值法进行了改进，具体方法为：首先，在小波分解的过程中，选取一定比例的小波系数作为信号的高频部分，将其余的小波系数作为信号的低频部分。然后，对于低频部分，我们采用传统的小波阈值法进行处理。而对于高频部分，则采用自适应的小波阈值法进行处理（即将阈值设置为该频段所有小波系数的平均值）。
通过这种改进的阈值法，我们可以更加有效地分离信号的高低频部分，从而得到更为准确的故障诊断结果。
3.2小波包分析
小波包分析是一种可以将小波分解的过程进一步细分的方法，它可以将信号分解成若干小波包，每个小波包可以分别对信号的某些特征进行分析和处理。因此，小波包分析在轴承故障诊断中也是一个非常有用的工具。
具体来说，在小波包分析中，我们首先要选择一个小波包，并且确定一个分解的层数。然后，对于每个小波包，我们可以分别计算