基于形态非抽样小波和S变换的轧机振动信号分析.docx

基于形态非抽样小波和S变换的轧机振动信号分析
论文题目：基于形态非抽样小波和S变换的轧机振动信号分析
摘要：
轧机是金属加工中常见的设备之一，其振动信号分析对于保证轧机的正常运行和提高产品质量具有重要意义。本文提出了一种基于形态非抽样小波变换（NDWT）和S变换的轧机振动信号分析方法。首先，利用NDWT对原始振动信号进行多尺度变换，并通过选择适当的小波基函数对信号进行去噪处理；然后，利用S变换对去噪后的振动信号进行时频分析，有效提取信号的时频特征；最后，通过对时频特征进行分析，可以判断轧机的故障类型。实验结果表明，所提出的方法能够有效地分析轧机振动信号，对轧机故障的检测和诊断具有较高的准确性和可靠性。
1.引言
轧机是金属加工过程中广泛应用的设备之一。在轧机的运行过程中，振动信号常常是判断轧机工况和故障状态的重要指标之一。因此，对轧机振动信号进行分析和诊断具有重要意义。传统的振动信号分析方法如FFT、小波变换等存在一些问题，例如无法有效地提取时频特征、对非平稳信号敏感等。因此，提出一种新的振动信号分析方法对于轧机故障诊断具有重要意义。
2.相关工作综述
目前，关于轧机振动信号分析的研究主要集中在小波变换、经验模态分解（EMD）和时频分析等方法。小波变换可以对信号进行时频分析，但是其局限性在于对于非平稳信号的适应性较差。EMD方法可以将信号分解成多个本征模态函数，但是其对高频噪声的敏感性较高。时频分析方法可以提取信号的时频特征，但是对于具体故障类型的判断有一定的局限性。因此，本文提出了基于形态非抽样小波和S变换的轧机振动信号分析方法。
3.形态非抽样小波和S变换方法
形态非抽样小波是小波变换的改进方法，其在对信号进行变换时可以保留更多的信号形态细节信息，并具有更好的局部化性质。S变换是一种时频分析方法，可以有效地提取信号的时频特征。本文结合形态非抽样小波和S变换方法，对轧机振动信号进行分析。
4.实验设计与结果分析
本文利用实际轧机振动信号进行实验，对比了传统方法和所提出的方法的分析效果。实验结果表明，所提出的方法能够更好地提取轧机振动信号的时频特征，并对轧机的故障类型进行准确判断。
5.研究总结与展望
本文提出了一种基于形态非抽样小波和S变换的轧机振动信号分析方法，实验结果表明该方法能够有效地分析轧机振动信号，对于轧机故障的诊断具有较高的准确性和可靠性。未来的工作可以进一步研究优化算法参数，提高算法的鲁棒性和可靠性。
关键词：轧机振动信号、形态非抽样小波、S变换、故障诊断