·60◆ 北 京科技大学学报 2002年第1期 0.006 0.00124100 n0.0008 6)3=4 0.002 0.002 S00006 0.0002 0.006L -0.0002 0 0.1 0.20.3 0.4 0.5 0 200 4006008001000 t/s f/Hz 0.02 0.003 0.004 510 (d3-2 535 0.003 0 -0.01 MPMIr 0.002 352 0.001 0.02 0= 0 0.1 0.20.3 0.40.5 0 200 400 600 800.1000 f/Hz 图4在尺度3■4和s=2上的分解波形及其顿谱图 Fig.4 Decompose wave in s=4,s-2 and its spectrum 中.通过对声信号的多尺度分解，有效地分离出2杨玉致.机械噪声控制技术M.北京：中国农业机城 由故障造成的声信号，大大提高了声信号的信 出版杜，1983 噪比.实验结果表明，较之以往的时域、频域信 3秦前清，杨宗凯.实用小波分析M西安：西安电子科 技大学出版社，1994 号处理技术，该方法对信号的描述更为合理，是 4崔锦泰，小波分析导论[M.西安：西安交通大学出版 一种可靠和有效的故障诊断新方法 社，1995 参考文献 5 Mallat S.A Theory for Multiresolution Signal Decomposi- tion:the Wavelet Representation[J].IEEE Trans on Pat- 1陈克兴.设备状态监测与故障诊断技术[M.北京：科 tem Analysis and Machine Intelligence,1989,11(7):6741 技技术文献出版社，1991 Machine Sound Using Wavelet and Application in Rolling Bearing Fault Diagnosis ZHANG Wujun,XU Jinwu, YANG Debin, ZHOU Yanling,WANG Haifeng Mechanical Engineering School,UST Beijing,Beijing 100083,China ABSTRACT Machine sound always carries information about the working of the machine.But in many cas- es,the sound has a very low SNR,so it is very difficult to make time-frequency analyse of sound signal.A de- noising method based on wavelet technology is given,Based on wavelet decomposition,sound signal caused by mechanical diagnosis can be separated.Experimentation tests that this is an effective method to diagnose fault of rolling bearing comparing with other fault diagnosis methods. KEY WORDS sound signal;fault diagnosis;wavelet;rolling bearing6 0 . 北 京 科 技 大 学 学 报 20 2 年 第 1 翔 t . 之自。s . 00 6 . 0 0 2 . 00 2 . 0 0 6 0 . 0 0 1 2 0 . OX)I 8 0 . 0的 6 0 . 0心X) 2 刁 . 0 0 0 2 4 } , 10 0 伪) s科 ēU 亮U 号、 刁 0 2X() 4 0 0 6 0 0 f H/ z 8 0 0 1 0 0 0 535 d( ) s月 352 \ . 05432010 八甘n ùó”甘n 0 nù一 0 ǐ1 ù 甲s · 追七 自,n- ù 1 nU 自, ó1 ù甘n 一U 刁0 甲s 之` 。 0 0 . 1 0 . 2 0 . 3 0 . 4 0 . 5 0 2 0() 40 0 6 00 800 1 0() 0 t / s f H/ z 圈 4 在尺度。 . 4 和 , , 2 上的分解波形及 X 绷讲圈 F妞.4 刃随c o . p加 e wa v e 腼 凉一 4 , 尸 2 . . d lst . p eC t lr m 中 . 通过对声信号的多尺度分解 , 有效地分离出 由故 障造成 的声信号 , 大大提高 了声信号的信 噪 比 . 实验结果表 明 , 较之以往 的时域 、 频域信 号处理技术 , 该方法对信号 的描述更为合理 , 是 一 种 可靠 和有效 的故 降诊断新方法 . 参考文献 1 陈克兴 . 设备状 态监测 与故障诊断技 术【M】 . 北京 : 科 技技术 文献出版社 , 19 1 2 杨玉致 . 机 械噪声 控制技术囚】 . 北 京 : 中国农业机 械 出版 社 , 19 83 3 秦前清 ,杨宗凯 . 实用 小波分析【M l . 西安 : 西安电子科 技大学出版社 , 19 4 4 崔娜泰 . 小波分析 导论[M】 . 西安 : 西 安交通 大学出版 社 , 19 5 5 M al at S . A hT . o yr for M u l ti邝 s of u t i o n s i助a】D e c om op s i - t i o n :ht e W h传l . t R e P脚 e n alt i o n [ J ] . IEE E rT an s o n P at - t e m A n a ly s i s an d M 即h in e I ent 川罗n c e , 19 8 9 , 1 1( 7 ) : 6 7 4 1 M a e h i n e S o un d U s ign 认厄v e l e t an d AP P li e a t i o n i n oR lli n g B e iar n g F au l t D i a gn o s i s 刀侧刃 G 环’uj u ” , 尤U iJ n w .u 别N G 珑b in , Z 付口 U aY n l i ” g, 洲刃 G H d沙 gn M ce h an i c目 E n g i n e 血 9 S c h o l , U S T B o ij 坑乐B e ij in g 10的8 3 , C h讯 a A B S T R A C T M a hc i n e s o u n d a lw ay s e a 州e s i n fo mr 如o n a bo ut ht e wo ikr n g o f ht e m ac hi ne . B ut i n m an y c a s - e s , ht e s o un d h a s a v e yr l o w SN R , 5 0 it 1 5 v eyr diif e u lt t o m ak e t irn e 一 fer q uen cy an ly s e o f s oun d s ig an l . A de - on i s i n g m e ht o d be s e d o n 场 , v e l e t t e c ha o l o盯 1 5 g i v e n . B a s e d on w a ve let d e e o mP o s i ti o n , s o un d s ign a l c au s e d by m e c h an i e a l d i a gn o s i s c即 b e s e Par at e d . Ex Pe ir m e n t a t i o n t e s t s ht a t t h i s 1 s an e fe c tive m e ht od t o d l a gn o s e fau lt o f r o llin g b e a ir n g e o 珑甲ar in g iw ht o ht er fau lt d l a铆0 5 1 5 m e hot d s · K E Y W O R D S s oun d s ign a l: 枷It d i a gn o s i s ; w va e l e t: or llign be a ir gn