何 翔 高宏力 郭 亮 吴远昊

西南交通大学机械工程学院，成都，610031

基于AR模型和谱熵的自适应小波包络检测

何 翔 高宏力 郭 亮 吴远昊

西南交通大学机械工程学院，成都，610031

针对传统故障诊断的包络问题，提出了一种基于自回归(auto regressive,AR)模型和谱熵的自适应复解析小波包络检测方法。通过AR模型从数据内在规律性上剔除机械振动信号中可线性预测的平稳成分，提取共振衰减的非平稳成分，在不同频带下进行复解析小波包络，结合谱熵在频域内与通带滤波的相关性选定最佳包络。仿真和试验数据分析结果表明，该方法能有效地提取故障特征频率，较传统方法自适应性更强，鲁棒性更高，包络效果更好，在工程应用中具有良好的前景。

自回归预测；小波变换；谱熵；包络检测

0 引言

齿轮、轴承、丝杠等旋转机械在通用机械零部件中应用广泛，其运行状态往往直接影响整个机械系统的工作精度、寿命和可靠性，所以对旋转机械零部件的诊断和检测甚为重要[1]。当零部件出现磨损、点蚀、变形等故障时若继续受载运转，则转轴每转一周其工作表面会产生一个或多个冲击信号，呈周期性自由衰减。提取冲击信号能判别该零部件的故障及类型。包络检测又称共振解调法，是目前最常用的旋转机械振动特征提取技术之一，可以有效提取表征零部件固有频率的载波以及起调制作用的信号冲击成分。但该技术局限性在于需要依据历史经验来确定解调频带参数，而主观因素会大大影响分析结果的稳定性。……