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可调品质因子小波变换在滚动轴承微弱故障特征提取中的应用
可调品质因子小波变换在滚动轴承微弱故障特征提取中的应用
1.引言
滚动轴承是现代机械设备中最常用的基础部件之一，而其微弱故障的早期诊断对于保障设备运行的可靠性至关重要。传统的特征提取方法对于微弱故障的检测并不太有效，因此需要利用新的技术来提高滚动轴承故障特征的提取。可调品质因子小波变换（CQWT）是一种新的信号处理方法，在滚动轴承微弱故障特征提取方面具有很大的潜力。
2.可调品质因子小波变换
可调品质因子小波变换是一种基于小波分析的信号处理方法，可以自适应地提取不同频率间隔的信号分量。它采用的是一种带通滤波器组，利用可调整的品质因子对小波滤波器进行调节，从而实现对于不同频率信号的优化分离。
CQWT方法的一个主要优点是可以保证小波变换的定位性和频谱分辨率。因此，它可以实现在时间域和频域同时提供高分辨率的信号分析。与传统的小波变换相比，CQWT可以更好地拟合非平稳的信号，并提供更好的特征分离效果。
3.滚动轴承微弱故障特征提取
在滚动轴承微弱故障特征提取中，主要包括两个方面：信号降噪和特征提取。信号降噪是为了去除人工制造的噪音，保证故障信号的准确性。特征提取是为了提取滚动轴承信号中的故障特征，从而进行故障诊断。
CQWT方法对于信号降噪和特征提取都有很好的应用。在信号降噪方面，可以通过调节小波滤波器的品质因子进行信号去噪。在特征提取方面，可以通过频谱分析来提取滚动轴承故障的不同频率分量，并利用这些分量来进行故障诊断。
4.实验验证
为了验证CQWT方法在滚动轴承微弱故障特征提取中的应用，进行了以下实验。首先，收集了不同工况下的滚动轴承振动信号，并通过CQWT方法进行小波分解和品质因子的调节。然后，对分解得到的滤波信号进行频谱分析，并提取不同频段的信号分量。最后，利用这些信号分量进行滚动轴承微弱故障的诊断。
实验结果表明，CQWT方法在滚动轴承微弱故障特征提取方面具有很好的效果。利用CQWT方法得到的小波分解信号可以较好地表示原始信号的特征，并且可以实现信号降噪。通过对分解信号进行频谱分析，可以得到不同频段的信号分量，并提取出滚动轴承故障的不同特征。使用这些特征来进行滚动轴承微弱故障的诊断，效果显著。
5.结论
本文介绍了可调品质因子小波变换在滚动轴承微弱故障特征提取中的应用。通过实验验证，证明了CQWT方法在滚动轴承微弱故障特征提取方面的有效性。因此，CQWT方法可以作为一种新的滚动轴承故障诊断方法，为滚动轴承的维护和保养提供有力的工具。