侯新国， 牛超， 杨忠林

(海军工程大学 电气工程学院，湖北 武汉 430033)



基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法

侯新国， 牛超， 杨忠林

(海军工程大学 电气工程学院，湖北 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最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题，利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性，提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此，提出基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法，该方法首先对信号进行最优Morlet连续小波变换；然后，依据峭熵比自适应地求取最佳尺度并提取最佳尺度的小波系数；最后，对最佳尺度的小波系数取模即可实现对最优频带的包络解调，得到包络谱，从而实现微弱故障特征的提取。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，能有效地从强噪背景中提取微弱故障特征。

最优Morlet小波；自适应包络解调；Shannon小波熵；故障特征；峭熵比

0 引 言

电机轴承的早期故障，因其故障特征很微弱，常常淹没于强背景噪声中。包络解调法是目前滚动轴承故障诊断中最常使用的方法之一[1-2]。在对故障振动信号进行包络解调前，通常要对信号进行带通滤波。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[3]。小波分析方法在振动信号包络解调中得到广泛应用[4]。Morlet小波是故障诊断领域……