故障数据的小波包分解与信号重构

资 源 简 介

故障数据的小波包分解与信号重构

详 情 说 明

小波包分解作为一种先进的信号处理技术，能够比传统小波分析更精细地划分频带，特别适合处理非平稳的故障信号。其核心思想是将信号通过高低通滤波器组进行多级分解，在每个尺度上同时对低频和高频成分进行再分解。

在故障诊断领域，小波包分解后通常需要进行三个关键处理步骤：首先通过能量特征提取算法计算各频带的能量占比，这些能量分布特征往往能反映设备的故障模式；然后按照频率大小对分解后的子带进行重新排序，这有助于更直观地分析频谱特性；最后采用阈值降噪等方法对信号进行去噪处理，常用的有硬阈值和软阈值两种处理方式。

信号重构阶段则采用分解过程的逆运算，可以通过选择特定频带进行重构来实现信号的特征增强。这种处理方法在旋转机械故障诊断、电力系统故障检测等领域都有广泛应用，能有效提升故障特征的辨识度。