自适应提升小波在往复机械故障检测中的应用（副本）.pdfVIP

维普资讯 2007年第35卷第4期 流 体 机 械 23 文章编号：2007)04—0023—05 自适应提升小波在往复机械故障检测中的应用 马 波，高金吉，江志农 (北京化工大学，北京 100029) 摘 要： 提出了一种基于信号特征的自适应提升小波方法，即以提升小波为基础，根据信号分解后的熵来选择预测滤 波器系数和更新滤波器系数，它克服了传统小波变换的不足，和提升小波只能依据信号特征来设计预测滤波器，而不能 设计更新滤波器的问题。该方法用于往复机械气阀的振动信号特征提取，有效地提取了气阀的故障特征信号。实验中 采用不同的小波对信号进行降噪性能比较，自适应提升方法设计的小波明显优于实验室中采用的其它小波。 关键词： 自适应提升；往复机械；小波 ；特征提取 中图分类号： TP387，TH17 文献标识码： A AdaptiveLiftingW aveletApplicationwith ExtractionofFault FeaturesinReciprocatingM achinery MABo，GAOJin-ji，JIANGZhi—nong (BeijingUniversityofChemicalTechnology，Beijing100029，China) Abstract： AdaptiveLiftingwaveletbasedonsignalfeaturesispresented，andtheentropyaftersignaldecompositionisadopted toselectpredictfiltercoefficientandupdatefibercoefficient．Thismethodhasavoidedtheshortcomingsinthetraditionalwavelet trans~rmationandtheproblemsthattheliftingwaveletcanonlydesignthepredictfiberaccordingtosingal feature，insteadofup— datefilter．Itisintroducedinthefeatureextractionofthevibrationsignalinducedfrom reciprocatingmachineryvalve，na dthe fauhcharacteristicsignalcanbeextractedeffectively．Accordingtosingal~noisingperformancecomparisonusingdifferentwave— letintheexperiment．waveletbasedonadaptiveliftingmethodisobviouslysuperiortoothers． Keywords： adaptiveLifting；reciprocatingmachinery ；wavelet；feature extraction 1 前言 行特征提取，文献 [4]指出小波分析进行特征提 取容易丢失原始信号局部信息，不能有效地去除 往复机械是石化企业中的重要设备，其结构 原始信号的噪声，这是由于小波基的选取不能由 及运动形态比旋转机械复杂，除了受一般载荷作 信号特征来决定，因而提出了采用提升小波进行 用外，还受不平衡性载荷及各种冲击载荷的作用 特征提取的方法 。提升小波的方法需要设计预测 等，因此振动信号呈现周期性冲击、噪声高以及成