一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法技术

本发明专利技术公开了一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，包括以下步骤：第一步：针对汽车主减速器故障振动信号的特点，结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造两组适合于机械故障特征提取的组合信息；第二步：进行仿真信号的分析；第三步：分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析。本发明专利技术的基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位；而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果，从而大大减小了故障特征提取的计算量。

Fault feature extraction method of automobile main reducer based on complex Morlet wavelet

The invention discloses a main reducer fault feature extraction method based on complex wavelet Morlet car, which comprises the following steps: the first step: according to the characteristics of fault vibration signals of automobile main reducer, combined with the complex wavelet transform provides the amplitude and phase information to construct the two group for combination information in mechanical fault feature extraction; second step analysis of the simulation signal; the third step: using wavelet transform and complex wavelet transform and combination information of the automobile main reducer fault signal analysis. The complex Morlet wavelet of automobile main reducer fault feature extraction method based on the invention, using a combination of information structure can slow down accurate positioning for fault feature points of the LORD; but only a wavelet decomposition can obtain better effect, thereby greatly reducing the amount of calculation of fault characteristic extraction.

【技术实现步骤摘要】
一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法
本专利技术涉及一种减速器故障提取方法，具体涉及一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，属于减速产品

技术介绍
汽车主减速器对整个驱动桥性能有直接影响，研究表明驱动桥的故障大部分与主减速器有关；因此对主减速器振动信号进行分析和特征提取，可以为驱动桥故障诊断提供依据；小波变换是一种时频分析方法，它在时域和频域同时具有良好的局部性，更适合于非平稳信号的处理，在机械故障诊断中，对故障的识别常通过对故障信号幅值、频率和相位成分等信息的特征提取，并结合故障系统已有的故障征兆进行判断，便于故障的定位和迅速检修，在目前大多数机械故障诊断研究中对小波变换的应用还是局限于实小波变换，关于复小波变换应用的研究相对较少，实际上，实小波变换只能从幅值的角度提取被分析信号的特征，而复小波变换除了能提供幅值信息，鉴别特征尺度及其时间轴上的位置，还能提供相位信息；小波变换的相位信息往往对奇异信号更为敏感，易于捕获奇异点，准确地检测出信号突变，因此使用复小波变换进行故障诊断将有助于提高故障诊断率。
技术实现思路
（一）要解决的技术问题为解决上述问题，本专利技术提出了一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位；而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果，从而大大减小了故障特征提取的计算量。（二）技术方案本专利技术的基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，包括以下步骤：第一步：针对汽车主减速器故障振动信号的特点，结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造两组适合于机械故障特征提取的组合信息；第二步：进行仿真信号的分析，结果表明，采用复小波变换的相位信息及所构造的组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性，从而可以更好地对信号突变点进行提取和定位；第三步：分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析；分析结果表明，利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位；而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果，从而大大减小了故障特征提取的计算量。（三）有益效果与现有技术相比，本专利技术的基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位；而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果，从而大大减小了故障特征提取的计算量。具体实施方式一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，包括以下步骤：第一步：针对汽车主减速器故障振动信号的特点，结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造两组适合于机械故障特征提取的组合信息；第二步：进行仿真信号的分析，结果表明，采用复小波变换的相位信息及所构造的组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性，从而可以更好地对信号突变点进行提取和定位；第三步：分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析；分析结果表明，利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位；而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果，从而大大减小了故障特征提取的计算量。本专利技术的基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，复小波变换能够提供信号的幅值和相位信息，通过仿真分析可知，其相位信息对突变点具有更好的敏感特性；对复小波变换提供的幅值和相位信息进行组合，可以得到无穷多个组合信息，结合信号的特点选择合适的组合信息能够更为精确地对突变点进行识别和定位；结合复小波变换的优点，把复小波变换应用到汽车主减速器故障特征提取中。上面所述的实施例仅仅是对本专利技术的优选实施方式进行描述，并非对本专利技术的构思和范围进行限定。在不脱离本专利技术设计构思的前提下，本领域普通人员对本专利技术的技术方案做出的各种变型和改进，均应落入到本专利技术的保护范围，本专利技术请求保护的
技术实现思路
，已经全部记载在权利要求书中。本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步：针对汽车主减速器故障振动信号的特点，结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造两组适合于机械故障特征提取的组合信息；第二步：进行仿真信号的分析；第三步：分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析。

【技术特征摘要】
1.一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，其特征在于：包括以下步骤：第一步：针对汽车主减速器故障振动信号的特点，结合复小波变换提供的幅值和...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏，
申请(专利权)人：黑龙江恒能自控科技有限公司，
类型：发明
国别省市：黑龙江,23