奇异值分解结合频率切片小波的齿轮故障特征提取

频率切片小波变换是一种有力的时频分析方法,但在强背景噪声条件下其故障特征识别能力不足,故提出奇异值分解结合频率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理,继而利用频率切片小波对降噪信号进行全频分析,确定信号分量分布区间之后,对能量集中的信号进行频率切片细化分析,用时频图及重构信号提取齿轮故障特征。通过仿真及实测齿轮的点蚀信号分析,表明该方法能够实现齿轮运行状态的准确判别,有一定的工程实际意义。