基于第2代小波和Hilbert-Huang变换的轴承故障诊断

刘小丽，张晓光，陈莹莹

(中国矿业大学 机电工程学院，江苏 徐州 221116)

在滚动轴承运转过程中，由于设备运行不稳定、载荷变化等多种因素，所采集的振动信号往往伴随着大量噪声，且有用信号易被噪声淹没，造成信号分析的不准确[1]。因此，为获得正确的信息，须对振动信号进行消噪。传统的消噪方法效率低且信息获取不全，第2代小波变换是一种柔性的变换方法，其不再依赖于有限的几种小波基函数，可采用插值细分法构造新的小波，所有的运算均在时域进行，具有原理清晰、算法效率高等优势[2]。而在第2代小波基础上发展的自适应冗余第2代小波解决了其变换引起的频率折叠问题，具有自适应性，特性更为良好。

当轴承零件出现故障时，其信号通常表现为非平稳的冲击特性，激发零部件的高频固有频率[3]。而常用的Fourier变换、小波分析等信号分析方法具有如窗口不可调、波基难选择等局限性，不适于非线性分析。Hilbert-Huang变换(HHT)是基于数据本身的自适应基函数，适合非线性、非平稳信号的分析处理，具有自适应性、人为因素低、时频分辨率高及时频聚集性良好等独特优点[4]。

将第2代小波与HHT算法结合，对轴承振动信号进行消噪、分析及故障特征提取，原理清晰化的同时提高了算法效率，仿真试验结果表明，该法不仅可以有效地去除噪声，而且能够很好地提取信号的局部特征。

1 第2代小波原理[3，5]及Hilbert-Huang变换

1.1 第2代小波

基于插值细分方法的第2代小波变换可分为分解与重构两部分，其中分解过程由分裂、预测与更新3部分组成。……