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由于在泵发生汽蚀的初生阶段时测取的噪声信号一般为非平稳时变信号，通过频谱分析的方法不能有效地检测出泵的汽蚀现象。而小波分析作为一门新的数学分支，由于其多分辨分析思想，可以聚焦到信号的细节进行时频分析，因此广泛运用于信号分析和故障诊断中。本文根据汽蚀产生机理，探索通过声信号进行多次尺度小波分解发现泵的汽蚀初生现象。
一、广一泵的汽蚀
泵在运行时，在叶轮吸入口液体的压力等于或低于在该温度下液体的汽化压力，就会有蒸汽及溶解在气体中的气体从液体中大量逸出，形成许多蒸汽与气泡混合的小汽泡，这些气泡随液体向前流动，到达高压区时，由于周围的高压液体，气泡发生破裂，在气泡破裂处的金属由于受到高频冲击而产生化学腐蚀和机械剥蚀的综合作用。在汽蚀时，气泡在高压区连续发生突然破裂，而气泡破裂产生强大的冲击波，使噪声急剧增高，同时由于气泡破裂部位的形式及时间不同，产生的脉动频率不同，使得噪声信号出现不稳定的现象。
在泵发生汽蚀的初生阶段，泵的特性曲线并无明显变化，而随着汽蚀的进一步发展，汽蚀对过流部件的破坏也逐步加大，最终会导致泵的性能下降。
因此及时发现汽蚀的初生点对防止汽蚀进一步发展，减少泵的损坏起到重要的作用。
二、信号的采集
实验研究中采用的泵为SHH250-315型混流泵，其性能参数为：Q=900m3/h，n=1450r/min。为了尽量减少周围环境中噪声的影响，实验采用近场声压法，渕量时将声压传感器置于距离泵体100mm处，测取的声压信号被送到信号处理系统进行处理。泵及信号采集系统位置如图1所示。
三、广一泵业分析对声信号的频谱
图2为泵在汽蚀的初生阶段时的噪声信号。由于时域信号含有较强的背景噪声，泵的汽蚀噪声信号和背景噪声信号混杂在一起，仅从时域波形图中无法看出汽蚀的脉冲信号。
频谱分析方法是处理声信号的常用方法，对噪声信号进行功率谱分析如图2b所示。
已有研究表明，汽蚀噪声能量分布在一定的频带上。在较强的背景噪声下，汽蚀的频域特征完全被噪声谱所掩盖，因而从图2b中很难发现与汽蚀的对应关系。事实上尽管福里哀（Fourier)变换具有很好的频率分辨率，对平稳信号有较好的分析能力，但由于它没有时域特征，对带有汽蚀噪声这样的丰富脉冲源的非平稳信号，只靠频谱分析难以识别非周期信号，也就无法诊断出汽蚀特征。
四、广一水泵厂通过多尺度小波分解对声信号的分析
小波分析方法是一种时间窗和频率窗都可以改变的时频局部化分析方法，对于高频谱的信息，时间间隔能相对地窄以给出比较好的精度；对于低频谱的信息，时间间隔相对地宽以给出完全的信息。即它具有一个灵活可变的时间-频率窗，使在“中心频率”时自动变窄，而在低中心频率时自动变宽。因此它具有时域和频域的良好的局部化性质，使其既能对信号中的短时髙频成分进行有效分析，又能对信号中的低频缓变成分进行精确估计，从而可观察到信号的任意细节，是一种较为理想的分析非平稳信号的方法，适合对声脉冲信号的分析。
五、结论
广一水泵通过以上分析可以看出，由于泵在汽蚀的初生阶段的噪声信号中含有很多背景噪声，是一非平稳信号，仅通过频谱分析难以及时准确检测汽蚀的初生。而小波分析可以通过对声信号进行小波多尺度分解，把声信号中占能量较少的汽蚀信号放大，从而描绘出汽蚀在初生阶段时的噪声特征，为泵汽蚀的检测提供了新的手段。
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