牛 超，侯新国，杨忠林

（海军工程大学电气工程学院，武汉 430033）

一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法

牛 超，侯新国，杨忠林

（海军工程大学电气工程学院，武汉 430033）

为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配，采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优Morlet小波。针对最佳尺度的求取难题，利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性，提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法。基于此，提出基于自适应Morlet小波包络解调的弱故障特征提取方法。仿真实验与实例分析表明：该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足，减少人工干预，能自动有效地从强噪背景中提取微弱故障特征，具有一定的工程应用价值。

Morlet小波 自适应包络解调 shannon小波熵 谱峭度 峭熵比

0　引言

包络解调法是电机轴承故障诊断中最常使用的方法之一［1］。在对故障振动信号进行包络解调前，通常要对故障振动信号进行带通滤波。然而，带通滤波的实现需要人为选择滤波中心频率与带宽，应用极为不便［2］。将小波应用于振动信号的包络解调分析是一种常用方法［3］。Morlet小波是在故障诊断领域内常用的一种小波函数，这不仅由于Morlet小波是左右两边都按指数衰减的余弦信号，可以与故障振动信号实现较好的匹配，而且Morlet小波具有非常好的带通滤波特性［4-5］。文献［6］提出基于Morlet小波的包络检波算法提取淹没在噪声中的故障冲击成分和冲击成分所在频带，取得一定效果，但该方法没有考虑Morlet小波的优化，不能自适应实现对冲击成分的最优匹配，影响了包络解调效果。……