基于振动信号小波降噪及粗糙集分类的故障诊断方法研究

摘要

针对煤矿机电设备振动信号易受强噪声污染、故障特征冗余度高导致的诊断精度不足问题，提出了一种融合小波降噪与粗糙集理论的智能故障诊断方法。该方法首先利用小波变换对原始振动信号进行多尺度分解与阈值降噪，有效提升信噪比；继而通过改进的小波包算法提取设备状态的多频带特征，并采用遗传算法驱动的粗糙集属性约简技术，剔除冗余征兆属性，构建精简高效的故障分类模型。以某齿轮箱为实验对象，对正常、齿面磨损及碎齿3种状态的振动信号进行分析，结果表明，该方法能显著抑制频率混叠，准确提取故障敏感特征，并在约简后的特征集上实现高精度故障识别，为煤矿关键设备的在线监测与智能诊断提供了可靠的技术方案。

关键词

煤矿机电设备 / 故障诊断 / 振动信号 / 小波降噪 / 粗糙集 / 属性约简