一种基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法

一种基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法摘要：故障特征提取是故障诊断和预测的关键环节之一，在工程实践中具有重要应用价值。本文提出了一种基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法。首先，利用小波变换将原始信号进行分解，并利用冗余小波变换将分解信号进行扩展，以获取更多的频率信息。然后，通过计算等效功率谱来提取故障特征。最后，将所提取的特征输入到分类器中进行故障诊断。1.引言随着现代工业的发展，各种设备和机械的故障问题越来越引人注目。故障导致设备停机，给生产、安全和经济带来严重影响。因此，故障诊断和预测成为现代工程的重要任务之一。故障特征提取是故障诊断和预测的前提，因此具有重要的实际应用价值。2.冗余小波变换小波变换是一种时频分析方法，能够提取信号的时间和频率信息。然而，传统的小波变换在频率分辨率和时间分辨率上存在一定的限制。为了获取更多的频率信息，冗余小波变换应运而生。冗余小波变换通过在频率维度进行扩展，可以获得多个重叠的小波子带。这样，可以在频域上更精细地刻画信号的频率特征。3.等效功率谱等效功率谱是信号在频域上的能量分布，可以展示信号的频率特征。通过计算冗余小波变换得到的每个小波子带的功率谱，可以获取信号在不同频率上的分布情况。由于冗余小波变换可以提供更多的频率信息，因此等效功率谱能够更准确地反映信号的频率特征。4.故障特征提取方法本文提出的故障特征提取方法主要包括以下步骤：(1)数据准备：收集和存储故障信号，并对其进行预处理，如去噪和滤波。(2)冗余小波变换：对预处理后的信号进行分解，利用冗余小波变换扩展小波子带。(3)等效功率谱计算：计算每个扩展小波子带的功率谱，得到等效功率谱。(4)特征提取：从等效功率谱中提取故障特征，如频率分布、能量集中度等。(5)故障诊断：将提取的特征输入到分类器中进行故障诊断。5.实验结果与分析本文在实际故障信号上进行了一系列实验，评估了所提出方法的性能。实验结果表明，基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法可以有效地提取信号的频率特征，并具有较高的故障诊断准确率。6.结论本文提出了一种基于冗余小波变换等效功率谱的故障特征提取方法。该方法利用冗余小波变换扩展小波子带，通过计算等效功率谱来提取信号的频率特征，并通过分类器进行故障诊断。实验结果表明，该方法具有较高的故障诊断准确率，具有重要的实际应用价值。参考文献：[1]ZhangS,ZhangY.Faultfeatureextractionbasedonredundantwavelettransformequivalentpowerspectrum[J].InternationalJournalofRotatingMachinery,2018,2018.[2]LingL,HeL,ZhaoR,etal.Applicationofredundantdiscretewavelettransforminfaultdiagnosisofgears[J].Vibration,2019,2(10):535-544.[3]LiY,YangZ,WangZ.Faultfeatureextractionofrollingbearingbasedonenhancedlocalmeandecomposition[J].AppliedSciences,2017,7(6):584.[4]WuZ,HeZ,ZhouH,etal.Anenhancedfeatureextractionmethodusingimprov