基于噪声信号小波包分析的动力设备故障智能诊断  

作　　者：张松涛 吉哲 吕飞 

机构地区：[1]海军士官学校,安徽蚌埠233012

出　　处：《机电技术》2018年第3期42-45,共4页Mechanical & Electrical Technology

摘　　要：以柴油机为代表的动力设备噪声信号是一种典型的非平稳信号。为了实现动力设备精确故障诊断,针对噪声信号引入一种非平稳信号分析方法——小波包分析。首先利用声音传感器采集柴油机不同工作状态下的噪声信号;然后根据柴油机噪声信号的特点,选择DB4小波基对信号进行3层小波包分解,将信号的频段分解为8个子频段,以每个子频段的能量信息作为特征向量;最后使用K-近邻法对特征向量进行判别,从而实现故障诊断。实验结果表明,该方法有着较高的故障诊断率,可以实现动力设备的故障智能诊断。

关 键 词：噪声信号 小波包分析 动力设备 K-近邻法 故障诊断 

分 类 号：TK428[动力工程及工程热物理—动力机械及工程] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]