基于多尺度流形的设备故障诊断方法研究#王俊，何清波**（中国科学技术大学精密机械与精密仪器系，安徽合肥230026）510152025303540摘要：小波变换具有可变时频分辨率的优点，因此被广泛应用于机械设备故障诊断领域。本文采用小波提取包络的方法进行机械故障诊断，并提出了一种增强的包络解调方法，称为多尺度流形。其主要思想是对多个尺度上的高维小波包络进行流形学习。该方法分三步实现：1）对测量信号进行连续小波变换，获取时间-尺度域上的非平稳信息；2）选取包含故障脉冲信息的尺度带；3）对所选尺度上的小波包络进行流形学习，以提取故障脉冲的内在流形特征。多尺度流形采用非线性的方法综合信号多个尺度上的包络信息，因此可以保留机械故障的真实脉冲。该方法尤其适合探测旋转机械的故障特征频率。仿真和齿轮箱故障诊断的应用验证了所提方法的有效性。关键词：机械设备故障诊断；多尺度流形；连续小波变换；小波包络；流形学习中图分类号：TP277，TH17MachineFaultDiagnosisBasedonMulti-ScaleManifoldWANGJun,HEQingbo(DepartmentofPrecisionMachineryandPrecisionInstrumentation,UniversityofScienceandTechnologyofChina,Hefei,Anhui230026)Abstract:Thewavelettransformhasbeenwidelyusedinthefieldofmachineryfaultdiagnosisforitsmeritinflexibletime-frequencyresolution.Thispaperfocusesonwaveletenveloping,andproposesanenhancedenvelopedemodulationmethod,calledmulti-scalemanifold(MSM),formachineryfaultdiagnosis.TheMSMaddressesmanifoldlearningonthehigh-dimensionalwaveletenvelopesatmultiplescales.Specifically,theproposedmethodisconductedbythreefollowingsteps.First,thecontinuouswavelettransform(CWT)withcomplexMorletwaveletisintroducedtoobtainthenon-stationaryinformationofthemeasuredsignalintime-scaledomain.Second,ascalebandofinterestisselectedtoincludethefaultimpulseenvelopeinformationofmeasuredsignal.Third,themanifoldlearningalgorithmisconductedonthewaveletenvelopesatselectedscalestoextracttheintrinsicmanifoldoffault-relatedimpulses.TheMSMcombinestheenvelopeinformationofmeasuredsignalatmultiplescalesinanonlinearapproach,andmaythuspreservethefactualimpulsesofmachineryfault.Thenewmethodisespeciallysuitedfordetectingthefaultcharacteristicfrequencyofrotatingmachinery,whichisverifiedbymeansofasimulationstudyandacaseofpracticalgearboxfaultdiagnosisinthispaper.Keywords:MachineryFaultDiagnosis;Multi-ScaleManifold;ContinuousWaveletTransform;WaveletEnvelope;ManifoldLearning0引言众所周知，小波变换对非平稳信号是一种有效的时频分析工具，因为它具有可变的时频分辨率和较高的计算效率。由于旋转机械的动态信号具有非平稳特性，所以小波变换也已广泛应用在机械故障诊断领域。在复杂环境下测得的信号同时包含了大量的噪声，这些噪声可能会使通过小波变换提取出的特征受到污染。所以一些学者提出了基于小波分析的去噪方法[1-4]。然而，这些方法仅意在平滑原含噪信号的波形，而机械故障的特征频率却无法获得。---本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---基金项目：教育部高等学校博士学科点专项科研基金（编号：20103402120017）作者简介：王俊（1987-），男，博士在读，主要从事于设备状态监测与故障诊断研究通信联系人：何清波（1980-），男，副教授，主要从事于机械系统动态监测、诊断与维护研究.qbhe@ustc.edu.cn-1----本文来源于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---4550556065这是因为与故障有关的周期性脉冲对设备的高频固有频率进行了调制[5]。为了解调出这些冲击脉冲，一些基于小波的解调方法也提出了[6-10]，而且其效果也优于传统的基于滤波或快速傅立叶变换的希尔伯特变换解调方法[7,9]。但是，通过这些方法提取出的包络或者在一个单一尺度，或者在一个尺度带，它依然面临着带内噪声的污染问题。...