基于复Morlet小波及系数相关性的齿轮故障特征提取

简介：
本研究提出一种利用复Morlet小波变换和系数相关性分析方法来有效提取齿轮故障特征的技术，旨在提升机械设备状态监测与故障诊断精度。 陶顺兴,周晓军,张志刚（浙江大学机械工程学系,杭州　310027）提出了一种基于复Ｍｏｒｌｅｔ小波和系数相关的齿轮故障特征提取方法，以应对大型机械设备振动信号信噪比低、故障不明显以及定位难的问题。该方法利用了复Ｍｏｒｌｅｔ小波的幅值与相位组合信息对突变点的高度敏感性和小波系数相关降噪特性，通过对被测信号进行复Ｍｏｒｌｅｔ小波变换，并分别处理实部和虚部分别自相关的结果，最后将这些经过处理后的系数以新的方式结合。实验表明此方法相较于直接使用复Ｍｏｒｌｅｔ小波变换能够有效降低噪声的影响并更清晰地展现故障特征，从而实现对故障点的精确识别。关键词包括：齿轮, 复Ｍｏｒｌｅｔ小波, 系数相关, 特征提取。