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1、第29卷第10期農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)Vol.29No.102013年5月TransactionsoftheChineseSocietyofAgriculturalEngineeringMay201349基于雙樹復(fù)小波包變換的滾動(dòng)軸承故障診斷胥永剛，孟志鵬，陸明（北京工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院先進(jìn)制造技術(shù)北京市重點(diǎn)試驗(yàn)室，北京100124）摘要：針對(duì)滾動(dòng)軸承故障的振動(dòng)信號(hào)具有非平穩(wěn)特性，存在強(qiáng)烈噪聲干擾，難以提取故障特征頻率的情況，提出了基于雙樹復(fù)小波包變換閾值降噪的故障診斷方法。首先將非平穩(wěn)的故障振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行雙樹復(fù)小波包分解，得到不同頻帶的
2、分量；然后對(duì)每個(gè)分量求其峭度值和相關(guān)系數(shù)并進(jìn)行比較；最后選取峭度值和相關(guān)系數(shù)較大的分量進(jìn)行軟閾值降噪和雙樹復(fù)小波包重構(gòu)，即可有效地消除振動(dòng)信號(hào)中噪聲的干擾，同時(shí)保留信號(hào)中的有效信息即實(shí)現(xiàn)了故障特征信息的提取。本文對(duì)軸承外圈故障試驗(yàn)和實(shí)際工程數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)分析，并對(duì)比傳統(tǒng)離散小波包降噪的效果，本文方法處理后的信號(hào)沖擊周期性更好，較理想地去除了噪聲的影響，驗(yàn)證了該方法可以有效地去除噪聲并提取滾動(dòng)軸承故障的特征信息。關(guān)鍵詞：軸承，故障檢測(cè)，信號(hào)分析，雙樹復(fù)小波包，峭度，軟閾值doi：10.3969/j.issn.1002-681
3、9.2013.10.007中圖分類號(hào)：TH133.3；TH165文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A文章編號(hào)：1002-6819(2013)-10-0049-08胥永剛，孟志鵬，陸明.基于雙樹復(fù)小波包變換的滾動(dòng)軸承故障診斷[J].農(nóng)業(yè)工程學(xué)報(bào)，2013，29(10)：49－56.XuYonggang,MengZhipeng,LuMing.Faultdiagnosisofrollingbearingbasedondual-treecomplexwaveletpackettransform[J].TransactionsoftheChineseSo
4、cietyofAgriculturalEngineering(TransactionsoftheCSAE),2013,29(10):49－56.(inChinesewithEnglishabstract)[16][17][18-20]?理、語音處理和故障診斷等領(lǐng)域已有相0引言關(guān)應(yīng)用，但是都存在一定的噪聲干擾。滾動(dòng)軸承在機(jī)械設(shè)備中是最常用和最重要的本文提出了雙樹復(fù)小波包的軸承故障診斷方零件之一，它的運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整臺(tái)機(jī)器的性法，利用峭度和相關(guān)系數(shù)對(duì)最佳頻帶做了選取并進(jìn)能，機(jī)械設(shè)備發(fā)生故障很多都是由滾動(dòng)軸承故障所行了閾值降
5、噪，并將其成功應(yīng)用于機(jī)械故障診斷。引起的，所以滾動(dòng)軸承的故障診斷具有很重要的實(shí)試驗(yàn)結(jié)果和工程應(yīng)用表明，該方法可以有效提取滾[1-2]際意義。滾動(dòng)軸承的工作環(huán)境一般包含很多其它動(dòng)軸承故障的特征信息。機(jī)械設(shè)備，因此背景噪聲很多，同時(shí)滾動(dòng)軸承的故1雙樹復(fù)小波包變換障信號(hào)一般都是非平穩(wěn)信號(hào)，這些都給滾動(dòng)軸承的[3-4]故障診斷帶來了困難。雙樹復(fù)小波變換首先由Kingsbury等提出，后雙樹復(fù)小波變換（daul-treecomplexwavelet經(jīng)學(xué)者Selesnick進(jìn)一步提出了雙樹復(fù)小波變換的[5-6]transform，DT
6、CWT）是近幾年來發(fā)展起來的一分解與重構(gòu)算法。在利用雙樹復(fù)小波變換進(jìn)行信號(hào)種具有諸多優(yōu)良特性的新型小波變換方法，雙樹復(fù)的分解與重構(gòu)的過程中，始終保持虛部樹的采樣位小波變換具有近似平移不變性、良好的方向選擇置位于實(shí)部樹的中間，從而實(shí)現(xiàn)實(shí)部樹和虛部樹的[5-6]性、完全重構(gòu)性、有限的數(shù)據(jù)冗余性和高效的計(jì)算信息互補(bǔ)。效率等優(yōu)良性質(zhì)。但是雙樹復(fù)小波變換同傳統(tǒng)小波傳統(tǒng)的離散小波包變換（discretewaveletpacket[7-10]變換一樣，對(duì)高頻部分沒有繼續(xù)進(jìn)行細(xì)分。故transform，DWPT）在分解時(shí)，由于每次分解時(shí)都
7、[11]提出雙樹復(fù)小波包變換，對(duì)雙樹復(fù)小波變換中沒采用下抽樣操作，這樣使每次分解后信號(hào)的采樣頻有細(xì)分的高頻部分作進(jìn)一步的分解，從而提高信號(hào)率降低一半，時(shí)間分辨率也降低一半。所以一旦分整個(gè)頻段的頻率分辨率和減少信息的丟失。目前解層數(shù)確定，頻帶的頻率分辨率也就確定，分解的[12-15]雙樹復(fù)小波包變換在圖像處理、地震信號(hào)處層數(shù)越多，頻率分辨率越高，但是時(shí)間分辨率越低。同時(shí)，下抽樣的操作不具有平移不變性，還會(huì)引起收稿日期：2012-11-12修訂日期：2013-03-26較大的頻率混疊問題，此外對(duì)信號(hào)的奇異點(diǎn)敏感，基金項(xiàng)目：國(guó)家
8、自然科學(xué)基金（51075009）；北京市優(yōu)秀人才培養(yǎng)資助難以有效地提取信號(hào)的特征頻率[19]。計(jì)劃（2011D005015000006）針對(duì)傳統(tǒng)小波包變換的缺陷和雙樹復(fù)小波變作者簡(jiǎn)介：胥永剛（1975－），男，漢，河北，副教授，博士，設(shè)備故障診斷。北京北京工業(yè)大學(xué)機(jī)電學(xué)院，100124。Email：xy
