基于双树复小波变换的转子故障特征提取方法

摘要

介绍了为了能够有效增强和提取出旋转机械故障特征信息，提出了将双树复小波变换(Dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)应用于转子故障特征提取中的方法。双树复小波变换采用并行的双树滤波器形式，代替了传统小波的单小波基分析，从而拥有优良的平移不变性和抗频率混叠性。首先利用双树复小波变换将原始信号分解成若干频带信号，并分别对其进行阈值降噪处理，然后将各个频带成分单独提取出来进行分析，可以更准确描述故障特征。对仿真信号的降噪表明，该方法能获得较高的信噪比及较低的均方差，并且抗混特性明显。在实际故障诊断应用中，该方法有效刻画出了转子碰摩的故障特性，并提高了分析效果。