【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机械工程信号处理领域，尤其是旋转机械振动信号的故障特征提取方法，主要是基于小波参数优化的一种复解析最优小波解调方法，可应用于在诸如齿轮箱、轴承等旋转机械的故障定位和故障程度的分析中。
技术介绍
机械传动机构在运转过程中，若传动部件存在局部损伤，如齿轮箱，若某个齿轮存在局部损伤，会产生间断性冲击激振，使得在整个机械设备上测得的振动信号包含有迅速衰减的脉冲分量。这种脉冲信号通常在时域上呈一定周期间隔出现，包含这种冲击的信号频谱中往往会出现以啮合频率或固有频率为中心的两侧间隔均匀的调制边频。凭借调制频率和幅值强度可以判断零件损伤的程度和部位，因此解调分析是齿轮箱等机械传动机构的状态监测与故障诊断的一种重要方法。从齿轮箱表面采集的振动信号包含了多级传动齿轮及转轴与轴承等多个零部件振动信息，因此具有多载波多调制信息的特征，信号整体包络解调无法得出有效的故障信息，通常必须先滤波再进行解调分析。使用传统单一带通滤波器由于无法准确定位具体的故障特征信号所在频段，很难准确地提取出隐含故障信息所在的调制频带。国内外许多学者采用小波变换方法实现齿轮箱信号频带的任意划分，然后根据齿轮箱的理论啮合频率及倍频大致确定故障频带，这种方法虽然在单级齿轮传动系统或结构较简单的齿轮箱系统，且信噪比高的情况下是有效的。但对于工况复杂的多级耦合的齿轮箱系统来，这种方法往往会因为其他频率干扰而使齿轮啮合成分无法分辨，无法有效地提取出有用的故障调制信肩、O
技术实现思路
本专利技术的目的就是提供一种复解析最优小波解调方法，能更优化的调制信息提取方法，从而克服传统技术的缺陷，有效的解决多载...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种复解析最优小波解调法，其特征在于，包括如下步骤 步骤一、通过传感器获取检测目标的振动信号时域波形，并对其进行傅里叶变换可得到振动信号频谱图，确定信号分析频率的上下界限f in，fxfflax; 步骤二、截取所述振动信号频谱图中信号的有效频带集中区域； 步骤三、设定Morlet小波的外形因子0和初始频率Otl的初始值，Morlet小波函数的表达式为 结合分析频率的上下界限f in，f ax，根据小波变换的尺度a与基小波采样率、中心频率和信号分析频率关系确定出a的取值范围E 其中fs为信号采样率为小波采样率； 采用以上设置的具体参数值，在尺度范围E内，对被分析信号s (t)作关于小波函数炉(0的连续小波变换，得到小波系数Cs (b，a)，其中b是位置参数； 步骤四、小波参数迭代确定最佳小波基由小波变换系数Cs (b，a)可得出在尺度a下被分析信号s(t)包络幅值4(比a) = |CS(b，a) |，进一步可以得出连续小波幅值谱信息测度SH 其中N为时间的离散序列长度；i为小波系数离散序列号；对Otl与0进行迭代搜索先选用的初始值，将c从初始值开始增加一个步幅，求得小波系数与小波幅值谱信息测度SH，直至完成0的搜索范围；然后将Oci加上一个步幅，0又从初始值开始增加一个步...
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