【故障特征提取】基于Morlet小波变换实现滚动轴承故障特征提取附Matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 概述

滚动轴承是机械设备中重要的旋转部件，其运行状态直接影响设备的正常运转和安全生产。滚动轴承故障诊断是预防性维护的重要环节，其目的是及时发现故障征兆，避免设备发生严重故障。近年来，随着信号处理技术的快速发展，基于小波变换的滚动轴承故障特征提取方法得到了广泛应用。

小波变换是一种时频分析方法，它能够有效地提取信号的时域和频域信息。Morlet 小波是一种常用的复值小波，其具有良好的时频局部化特性，能够有效地提取信号的瞬态特征。

本文将介绍基于 Morlet 小波变换的滚动轴承故障特征提取方法。首先，将介绍 Morlet 小波变换的基本原理。然后，将介绍如何利用 Morlet 小波变换提取滚动轴承故障特征。最后，将通过仿真实验验证该方法的有效性。

2. Morlet 小波变换

Morlet 小波是一种复值小波，其表达式为：

\psi(t) = \frac{1}{\sqrt{\pi f_b}} e^{-t^2/2f_b} e^{i2\pi f_c t}

Morlet 小波具有良好的时频局部化特性，其时频窗函数为：

W(f,t) = |F(\psi(t))|^2

3. 滚动轴承故障特征提取

利用 Morlet 小波变换提取滚动轴承故障特征的步骤如下：

1. 对滚动轴承振动信号进行小波分解，得到不同尺度的小波系数。

2. 选择合适的尺度，提取故障特征。

3. 对故障特征进行分析和诊断。

在选择尺度时，需要考虑故障特征的频率范围。一般来说，故障特征的频率范围较低，因此需要选择较大的尺度。

4. 仿真实验

为了验证基于 Morlet 小波变换的滚动轴承故障特征提取方法的有效性，进行了一次仿真实验。实验数据来自一个模拟滚动轴承故障的试验台。

实验结果表明，基于 Morlet 小波变换的滚动轴承故障特征提取方法能够有效地提取故障特征。

5. 结论

基于 Morlet 小波变换的滚动轴承故障特征提取方法是一种有效的方法，能够有效地提取故障特征，为滚动轴承故障诊断提供依据。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 马伦,康建设,孟妍,等.基于Morlet小波变换的滚动轴承早期故障特征提取研究[J].仪器仪表学报, 2013, 34(4):7.DOI:10.3969/j.issn.0254-3087.2013.04.031.

[2] 郝如江,褚福磊,张新明.基于小波变换的滚动轴承故障声发射信号提纯技术[C]//全国振动工程及应用学术会议.中国振动工程学会, 2006.

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