基于SVD和双树复小波包的低速设备故障诊断

在对低速重载设备进行故障诊断时,一般要采集较长的信号,而利用奇异值分解降噪时能处理的信号长度是有限的,针对这一问题,该文提出了一种融合双树复小波包和奇异值分解的低速重载设备故障诊断方法。首先,利用双树复小波包分解振动信号,得到若干个不同频带的小波包系数,选择包括故障信息最丰富的频带进行奇异值分解,根据奇异值最大突变点来确定奇异值重构个数。其次,对其进行SVD重构,再进行双树复小波重构。最后,利用希尔伯特变换得到准确的故障频率。工程应用表明,该方法可以有效地提取故障特征频率,实现对低速重载设备进行故障诊断的功能。