齿轮振动信号分析中小波包能量谱的应用

齿轮传动是工业应用中被广泛采用的传动形式之一。虽然齿轮从设计、结构、材料到制造等方面已相当成熟和规范,但仍然难以避免诸如磨损、剥落、断齿、裂纹等常发故障。因此如果能采取有效的信号处理方法从总体振动与噪声中分离出这些特征,将有助于故障诊断与排除。一、小波包基本理论小波包分析能够为信号提供较傅里叶变换、小波分析更精细化的分析方法。关于小波包分析的理解,以一个3层的分解进行说明,其小波包分解树如图1。图1三层小波包分解结构示意图图1中,节点(i,j)表示第i层第j个节点(i=0,1,2,3;j=0,1,2,3,4,5,6,7),每个节点代表一定的信号特征其中节点(0,0)代表原始信号S,节点(1,0)代表小波包分解的第1层低频系数x10,节点(1,1)代表小波包分解的第1层高频系数x11,其他依次类推。1.小波包算法小波包分析信号时,低频部分和高频部分同时进行正交分解,它将频带多层次分割,能根据分析信号的特征,自适应地选择相应频带,匹配与信号频谱,小波包分解后,各个频段的信号 ...