论文部分内容阅读
通过小波变换的手段对国内某水轮机组的振动异常进行故障分析，详细的阐明了小波奇异性检测的原理以及小波基函数选择的要求。采用Mallat算法，选用Db4小波在多分辨分析下对机组摆度信号进行处理成功提取出故障点的位置，并结合不同的频率分析出机械因素和水力因素造成故障的原因。最后运用连续小波变换的模极大值与尺度的对数关系进行图像拟合，计算出奇异点的 Lipschitz指数，以此作为故障信号的特征。通过比较两种不同因素影响的奇异点处的Lipschitz指数，证明其作为故障信号的特征参数对衡量机组故障程度有指导意义。