用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)处理低信噪比信号时,常出现残存大量带内噪声的问题,严重影响了后期的故障诊断准确性。针对该问题,提出将频率加权能量算子(Frequency-Weighted Energy Operator,FWEO)作为小波包分解的...用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)处理低信噪比信号时,常出现残存大量带内噪声的问题,严重影响了后期的故障诊断准确性。针对该问题,提出将频率加权能量算子(Frequency-Weighted Energy Operator,FWEO)作为小波包分解的后处理器,以消除其带内噪声,增强故障特征提取效果。对采样获得的故障数据进行3层小波包分解,得到各频带系数;对每个频带系数进行峭度计算,以峭度最大原则获取最优频带系数;以频率加权能量算子追踪最优频带系数的瞬时能量,从信号能量的角度消除信号中的带内噪声成分,二次增强信号中隐藏的故障脉冲信息;对其进行包络谱分析,得到最终诊断结果。仿真数据、实验室数据和工程数据验证了所提方法的有效性和实用性。展开更多
文摘用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)处理低信噪比信号时,常出现残存大量带内噪声的问题,严重影响了后期的故障诊断准确性。针对该问题,提出将频率加权能量算子(Frequency-Weighted Energy Operator,FWEO)作为小波包分解的后处理器,以消除其带内噪声,增强故障特征提取效果。对采样获得的故障数据进行3层小波包分解,得到各频带系数;对每个频带系数进行峭度计算,以峭度最大原则获取最优频带系数;以频率加权能量算子追踪最优频带系数的瞬时能量,从信号能量的角度消除信号中的带内噪声成分,二次增强信号中隐藏的故障脉冲信息;对其进行包络谱分析,得到最终诊断结果。仿真数据、实验室数据和工程数据验证了所提方法的有效性和实用性。
