基于小波分析的故障诊断算法研究.doc

简介：
本文档探讨了利用小波分析技术进行设备故障诊断的方法和算法。通过理论分析与实验验证相结合的方式，深入研究了小波变换在信号处理中的应用及其对故障检测准确性的影响。旨在为工业自动化领域提供一种有效的故障预测及维护策略。 基于小波分析的故障诊断算法是一种利用小波变换技术对信号进行多分辨率分析的方法，在机械工程、电子系统等领域有着广泛的应用。该方法通过对复杂信号的有效分解，能够准确识别出不同频率范围内的特征信息，从而实现高效的故障检测与定位。 在实际应用中，采用基于小 wavelet transform 的故障诊断算法可以有效提高系统的可靠性和维护效率。例如，在旋转机械设备的监测过程中，通过提取振动信号中的非平稳特性，并结合阈值去噪技术对原始数据进行处理后，能够更清晰地展示出潜在的问题区域或异常模式。 此外，该算法还支持与其它数据分析方法（如人工神经网络、支持向量机等）相结合使用，进一步提升故障预测能力。通过不断优化参数设置和改进模型结构，在复杂环境下也能保持较高的诊断精度。