小波包尺度图在故障检测中的应用.pdf

节选段落一：
小波包尺度图在故障检测中的应用
刘崇春1 , 　裘正定2
(1.


节选段落二：
Mallat 快速分解算法 ,设置浮动门限值 ,保留超过门限值以上的小
波系数 ,然后利用 Mallat 重构算法得到轴承振动信号的估计值如图 31 从图 3 可知噪声基本上
被去除 ,信号被恢复 1图 5 是利用Daubechies16 小波基产生的小波包处理图 3 中信号所得到的
小波包系数 ,分解到第 4 层 ,共 16 个小波包子空间 1 图 6 是根据公式 (9) 和 (10) 计算图 5 中各
个小波包子空间对应的尺度图在总的尺度图中所占的百分比后得到的条形图 ,从图 6 可以看
出进行轴承振动信号在正常和外圈划伤的情况下利用小波包分解后得到的各个小波包子空间
的尺度图在总的尺度图中所占的比例明显不同


节选段落三：
正常情况下小波子空间的尺度图主要集中在
部分的子空间 ,并且在低频段中所占的比例较大 ,而在外圈划伤的情况下 ,分解后的小波包子
空间的尺度图散布于各个子空间 ,在低频段中所占的比例较少 ,因而可以根据这一特性来判断
机械轴承工作是否正常 1 图 7 是将图 6 中各个小波包子空间的尺度图在总的尺度图中的百分
比应用折线段绘成的尺度图分布图 ,其中 s1表示图5 (a) 中的16小波包子空间的尺度图所占的
35第 3 期 刘崇春等 : 　小波包尺度图在故障检测中的应用 　　
百分比分布情况 , s2 表示图 5 (b) 中的 16 个小波包子空间的尺度图所占的百分比分布情况 ,通
过比较 s1