介绍了小波分析理论和MATLAI3小波工具箱，并利用MATLAI3小波工具箱进行信号分析、滚动轴承是各种旋转机械中应用，一泛的一种通用机械部件，它的工作状况直接影响机械设备的使用性能〔小波分析是一种时频信号分析方法，它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点，利用小波变换和小波包对信号在不同的频带卜进行分解与重构，并对不同的分析方法进行了比较，特别是对不同的小波函数也进行了比较、最后，提出利用数据挖掘的理论来建立轴承故障诊断的数据挖掘模型库。

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小波分析在旋转机械故障诊断中的应用 小波分析 故障诊断

航空发动机是一种复杂的旋转机械，故障种类多而且难以辨别。为了对航空发动机的常见故障进行正确、快速地检测，在分析航空发动机故障特征的基础上，利用发动机振动信号的时域指标判断发动机工作是否正常，再对存在故障的发动机振动信号进行小波包分解，作出频带能量图来进一步识别故障。按此方法对某型涡轮风扇发动机在飞行中空中停车的振动信号作了分析，准确地识别出了故障。结果表明, 利用该方法进行航空发动机故障诊断简单、直观、具有实际工程应用价值。

飞机发动机是一种复杂的旋转机械，故障种类多而且难以辨别。为了保证飞行安全，对飞机发动机的故障进行正确、快速地检测，文中应用仿生小波变换对某型涡轮风扇发动机在飞行中空中停车的振动信号作了分析。实验结果表明，对在频谱图上难以找到其相应的明显频率成分的准周期故障信号，利用仿生小波变换（BWT）的自适应调节功能，使得故障信号的细节成分更加地突出，对比该频率和故障情况下计算出的特征频率，可以找出故障的原因。