天津制作企业网站报价,连云港百度总代理,网站建设文化教程,视频直播网站架构小波变换是一种时频局域化方法#xff0c;它的窗口面积固定但形状可以发生改变#xff08;时间窗与频率窗均可变化#xff09;。小波变换在时间域与频率域都能够表示信号的局部特征#xff0c;并具有多分辨率分析的特点#xff0c;是机械故障诊断中常用的方法。小波变换故…小波变换是一种时频局域化方法它的窗口面积固定但形状可以发生改变时间窗与频率窗均可变化。小波变换在时间域与频率域都能够表示信号的局部特征并具有多分辨率分析的特点是机械故障诊断中常用的方法。小波变换故障诊断的效果依赖于小波基的选择且小波基品质因子恒定若选择不当将会影响诊断效果。
理论上小波变换被应用到振荡的信号其Q因子振荡脉冲的Q因子是其中心频率和带宽的比值应该在局部选择例如当采用小波来分解和处理振荡信号时(语音、脑电图等)小波变换应具有相对高的Q因子另一方面处理很少或根本没有振荡行为的信号时(如摄影图像的扫描线)小波变换应具有低的Q因子。然而除了连续小波变换可以调整Q因子大多数小波变换都无能为力。离散小波变换具有低的Q因子因此适合于处理非振荡信号(即分段光滑)。
可调Q因子小波变换通过它的Q因子和过采样率(即冗余)使其参数化采用实值伸缩因子下的完全重构过采样滤波器组来实现因而它是完全离散的具有完全重构性、超完备性和平移不变性可以用来表示稀疏信号。对于一些信号处理的算法可调Q因子小波变换保持了能量属性。可调Q因子小波变换是一种新型离散小波变换方法具有许多的优点。首先它通过选取品质因子Q与冗余因子r来确定基函数因此基函数的选取更加灵活可以较好地匹配不同振荡特征的信号其次其具有离散小波变换不具备的近似平移不变性在处理以周期性冲击为主要特征的故障振动信号时不会造成波形失真而丢失重要信息。综上可调Q因子小波变换在处理以周期性冲击为主要特征的振动信号时具备较强的优势。
当旋转机械零部件诸如轴承出现故障时其故障振动信号特征表现为周期性冲击当齿轮发生剥落、点蚀、断齿这几类故障时其故障振动信号中同样也会产生周期性冲击成分。因此可以通过可调Q因子小波变换对这类含冲击故障特征信号进行处理较好地将这些故障冲击特征提取出来。
鉴于此采用可调Q因子小波变换对滚动轴承进行故障诊断程序运行环境为MATLAB R2021B也可用于金融时间序列地震信号机械振动信号语音信号声信号等一维时间序列信号部分代码如下
%4个子带波形
figure(1)
subplot(4,1,1)
stem(w{1},Marker,none,ShowBaseline,off)
ylabel(mV)
subplot(4,1,2)
stem(w{2},Marker,none,ShowBaseline,off)
ylabel(mV)
subplot(4,1,3)
stem(w{3},Marker,none,ShowBaseline,off)
ylabel(mV)
subplot(4,1,4)
stem(w{4},Marker,none,ShowBaseline,off)
ylabel(mV)
%4个子带包络谱
figure(2)
subplot(4,1,1);[pEnvInner, fEnvInner, xEnvInner, tEnvInner] envspectrum(w{1}, fs);plot(fEnvInner, pEnvInner)
xlim([0 1500]);ncomb 20;helperPlotCombs(ncomb,BPFI*v);xlabel(Frequency(Hz));ylabel(Ampitude)
subplot(4,1,2);[pEnvInner, fEnvInner, xEnvInner, tEnvInner] envspectrum(w{2}, fs);plot(fEnvInner, pEnvInner)
xlim([0 1500]);ncomb 20;helperPlotCombs(ncomb,BPFI*v);xlabel(Frequency(Hz));ylabel(Ampitude)
subplot(4,1,3);[pEnvInner, fEnvInner, xEnvInner, tEnvInner] envspectrum(w{3}, fs);plot(fEnvInner, pEnvInner)
xlim([0 1500]);ncomb 20;helperPlotCombs(ncomb,BPFI*v);xlabel(Frequency(Hz));ylabel(Ampitude)
subplot(4,1,4);[pEnvInner, fEnvInner, xEnvInner, tEnvInner] envspectrum(w{4}, fs);plot(fEnvInner, pEnvInner)
xlim([0 1500]);ncomb 20;helperPlotCombs(ncomb,BPFI*v);xlabel(Frequency(Hz));ylabel(Ampitude)出图如下 完整代码
MATLAB环境下基于可调Q因子小波变换的滚动轴承故障诊断MATLAB R2021B
工学博士担任《Mechanical System and Signal Processing》审稿专家担任《中国电机工程学报》优秀审稿专家《控制与决策》《系统工程与电子技术》《电力系统保护与控制》《宇航学报》等EI期刊审稿专家担任《计算机科学》《电子器件》等中文核心审稿专家。 擅长领域现代信号处理机器学习深度学习数字孪生时间序列分析设备缺陷检测、设备异常检测、设备智能故障诊断与健康管理PHM等。
