摘要
精确的频率、相位和幅值识别是进行全息谱计算的必备条件，针对含3个及以上的密集频谱成分，提出一种基于谐波小波包变换的频谱细化方法（harmonic wavelet packets transform‐zoom fast Fourier transform ，简称HW‐PT‐ZFFT ），较传统的复调制细化傅里叶变换所利用的低通及带通滤波器相比，其盒型频谱特性可将感兴趣频段的信号正交，无冗余、无泄漏地提取出，提高了识别精度。首先，利用谐波小波包对密集频谱成分进行滤波；然后，频移进而重采样，进行傅里叶变换得到细化的频率、幅值及相位；最后，计算密集频率下二维全息谱，进行双盘转子全息谱计算，考虑高次分倍频，得到更丰富的故障特征。仿真及双盘转子实验结果表明所提出方法的有效性。
基金项目
机械结构强度与振动国家重点实验室开放课题资助项目(SV2015-KF-01)
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(NZ2015103)
NETL
NSTL
万方数据