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信用=財富  誠信=財富  共贏=財富

風(fēng)機(jī)塔筒的振動特征頻率范圍：一階振動為0.3～0.8 Hz，二階振動為0.3—1.0Hz，三階振動為2.0—5.0 Hz。所以塔筒的特征頻率屬于低頻的范疇。小波分析能夠?qū)π盘栠M(jìn)行不同尺度上的分解，具有對信號進(jìn)行局部特性分析的優(yōu)勢，在低頻段具有較高的頻率分辨率，但存在低頻段時間分辨率低，高頻段頻率分辨率差的缺點(diǎn)心。小波包算法提高了時頻分辨率，信號在不同頻段上分布的詳細(xì)信息以及信號發(fā)生突變的時間點(diǎn)都能反映出來。

  用小波包基分解離散信號時，結(jié)果包含低頻和高頻兩部分。每一次分解會將上一層的某個頻帶分解為下一層的兩個頻帶，并且成2倍頻的關(guān)系。由離散信號的小波包分解算法可得到

式中：dh(i，2n)和dh(i，2n+1)為第i層的第2n與第2n+1兩個子頻帶；dt(i十1，n)為上一層i+

l的信號；ar,br為小波分解共軛濾波器系數(shù)。

式中：pt，qt為小波重構(gòu)共軛濾波器系數(shù)。

用小波系數(shù)的平方來計算小波包分解第i級分解水平上第t個子頻帶的能量，即

原信號按小波包分解樹分解成N個子頻帶，則信號總能量為

頻帶內(nèi)信號的能量在故障狀態(tài)下會產(chǎn)生巨大波動，可以將各頻段的能量構(gòu)造成特征向量。

對其歸一化，方便進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，則

通過大量實(shí)驗(yàn)估算出每個頻帶的能量值占εi，如果e>εi，就初步判定此頻帶存在故障信號，并

綜合其他方法判斷具體的故障問題和嚴(yán)重程度。

圖5為一假設(shè)的振動特征信號濾噪前后的時域圖。顯然經(jīng)過小波包分解重構(gòu)信號的低頻特征更加明顯。數(shù)據(jù)采用美國凱斯西儲大學(xué)軸承數(shù)據(jù)中心的振動數(shù)據(jù)。