自适应小波应用于回转类零部件的初期裂纹识别  

Early Crack Recognition of Rotating Machinery Parts Using Adaptive Wavelet Analysis

作　　者：邓懿波[1] 谭志洪[1] 谢志刚[1] 

机构地区：[1]南昌大学环化学院,江西南昌330029

出　　处：《机械工程与自动化》2005年第4期62-64,67,共4页Mechanical Engineering & Automation

基　　金：南昌大学青年基金资助项目(Z02468)

摘　　要：介绍了基于kurtosis最大化准则的自适应Morlet小波分析方法,它能够根据kurtosis值自动调节小波函数参数以获得最佳滤波子小波,将其应用于处理染噪的周期性脉冲信号,以识别裂纹故障发展的初期征兆。与其它分析方法如离散小波变换和小波降噪进行了比较,结果表明自适应Morlet小波分析方法对于提取噪声中的周期性脉冲是非常有效的。This paper introduced an adaptive Morlet wavelet analysis method based on Kurtosis maximization, use it to process a periodic impulse signal in order to identify symptom of crack fault. After comparing it with other methods such as DWT and wavelet de-noise, we found that adaptive Morlet wavelet is very effective on extracting periodic impulses from noise.

关 键 词：回转机械 裂纹识别 自适应小波 

分 类 号：TH165.3[机械工程—机械制造及自动化]