小波变换在故障诊断中的应用

资 源 简 介

小波变换在故障诊断中的应用

详 情 说 明

在工业设备监测和故障诊断领域，小波变换作为一种强大的信号处理工具，因其独特的时频分析能力而广受青睐。传统傅里叶变换只能提供全局频率信息，而小波变换通过局部化基函数，能够同时捕捉信号的时域和频域特征，这对于非平稳信号（如机械振动、电流波动等）的故障特征提取至关重要。

小波变换的核心优势在于其多尺度分析特性。通过选择合适的小波基函数（如Daubechies、Haar等），可以对设备振动信号进行逐层分解，将原始信号分离为不同频段的细节系数和近似系数。高频系数往往对应着冲击性故障（如轴承裂纹），低频系数则可能反映磨损类渐进故障。这种分层处理能力使得早期微弱故障信号也能被有效识别。

在故障诊断流程中，小波变换通常承担三个关键角色：首先作为噪声滤波器，通过阈值法去除信号中的随机干扰；其次作为特征提取器，从小波系数中计算峭度、能量熵等统计量；最后作为分类器的前置工具，为模式识别算法提供高区分度的时频特征。实际应用中常与支持向量机、神经网络等结合，形成端到端的智能诊断系统。

当前研究热点集中在自适应小波选择、深度学习与小波融合等方面。例如通过卷积神经网络自动学习最优小波基，或利用小波包变换获得更精细的频带划分。这些进展进一步提升了针对复合故障的诊断精度，使小波变换持续成为设备健康管理领域的重要方法论。