提升小波包在滚动轴承故障特征提取中的应用

提升小波包在滚动轴承故障特征提取中的应用摘要滚动轴承作为重要的机械零件，其运转状态的正常与否关系到整个设备的运行效率和寿命。因此滚动轴承故障特征提取一直是研究的重点。小波包分析作为一种多分辨率的信号分

提升小波包在滚动轴承故障特征提取中的应用 摘要 滚动轴承作为重要的机械零件，其运转状态的正常与否关系到整个 设备的运行效率和寿命。因此滚动轴承故障特征提取一直是研究的重 点。小波包分析作为一种多分辨率的信号分析方法，具有较好的时频分 析能力和多尺度分析能力。本文主要探讨小波包在滚动轴承故障特征提 取中的应用，并分析了小波包分析方法的优缺点。 关键词：滚动轴承；故障特征提取；小波包；时频分析；多尺度分 析 引言 滚动轴承作为机械领域常见的零件，广泛应用于各种机械设备中。 由于长时间运转或者过载，滚动轴承容易出现故障现象。滚动轴承的故 障表现形式多种多样，如振动、声音等。因此，如何准确地提取滚动轴 承的故障特征，对于保障设备的安全运行和提高设备的使用寿命具有重 要意义。 小波包分析是一种多分辨率的信号分析方法，具有很好的时频分析 能力和多尺度分析能力，被广泛应用于信号处理领域。相比于小波分 析，小波包分析可以更好的提取信号的时间和频率信息，更加适合于噪 声干扰较大的信号处理。 本文主要探讨小波包在滚动轴承故障特征提取中的应用。下面将主 要从小波包分析方法介绍、滚动轴承故障信号处理流程、小波包特征提 取实验、小波包方法的优点和缺点等方面进行阐述。 小波包分析方法介绍 小波包（WaveletPacket）是小波分析的一种扩展形式。小波包分 析是通过对信号进行多尺度分解和时频分析，提取信号不同频率分量的 特征。与小波分解不同的是，小波包分解使用的基函数不是固定的，而