基于小波-能量模式的回转支承故障诊断方法研究与应用

回转支承机械结构和工作条件特殊,导致其故障机制复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的故障诊断.提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的回转支承故障诊断方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对回转支承振动信号进行多尺度分解;根据回转支承低频故障特性,对小波分解后的低频区进行频谱分析,再结合各尺度频带能量谱进行回转支承故障诊断.通过对回转支承加速寿命试验中各阶段数据分析表明,该方法能够有效、准确地诊断出回转支承故障模式,相比单一的小波频谱分析诊断精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.     

小波分析中频带能量泄漏及对策

为了寻找信号特征提取优化的方法，排除误诊断，分析了Daubcchies小波系列的频带频率特性，指出了小波分析存在着频带能量泄漏的问题。频带能量泄漏不利于信号的特征提取和分析。通过仿真研究，得到了频带能量泄漏的基本规律，提出了频带能量增量比较法。该方法通过比较小波分析的相邻三个频带的能量增量，确定信号的特征频率分量所在的频带，进而以该频带的能量增量作为信号变化的特征。实验证明，运用该方法可以优化信号特征的提取。     

爆破振动信号不同频带的能量分布规律

根据爆破振动信号具有明显的持时短、突变快等特点,结合工程爆破地震监测资料,利用小波包分析良好的时频局部化性质,研究了爆破振动信号不同频带的能量分布规律,分析了爆破振动信号的能量在传播过程中随着爆破条件的改变的变化规律.研究结果表明:爆破振动信号的频带能量分布与爆破条件密切相关,其主振频带较宽并可划分为多个子振频带;该方法对综合研究爆破振动危害机理和爆破地震效应,特别是为构建爆破振动速度-频率相关安全准则提供了一种有效的分析技术.     

基于小波变换的火车车轮扁疤信号能量分析

火车车轮扁疤是火车行车事故的重大隐患之一，了解扁疤信号的能量分布情况对正确检测车轮扁疤有重要的意义．针对车轮扁疤信号具有持续时间短、突变快等特点，提出了一种运用小波变换的多分辨率分析和小波能量谱对扁疤信号进行分析的方法，通过比较扁疤信号在不同尺度下的能量密度，找出能量与各频段之间的对应关系，得出了扁疤信号的能量主要集中在2500Hz以下的频带范围内，在实际的车轮扁疤检测算法中只需分析频带范围为2500Hz以下的扁疤信号即可，通过实验验证了该能量分析方法的有效性．     

基于神经网络与特征融合的损伤诊断方法

为了能准确地诊断复杂结构损伤是否产生以及产生的位置和程度,提出了一种小波包分解、多传感器特征融合和神经网络模式分类相结合的结构损伤诊断方法。首先,用正交小波包对多个传感器采集的振动信号进行小波包分解,并计算每个频带上的相对能量;然后把这些传感器信号的小波包相对能量融合,构成神经网络分类器的输入特征向量,从而实现损伤的诊断和评价。研究结果表明:正交小波包分解的频带能量分布能够较好地反映结构的损伤特征;特征融合能够使不同传感器的信息相互补充,减小了损伤检测信息的不确定性,使诊断信息具有更高的精度和可靠性,提高了诊断准确率。     

基于小波包能量及高阶谱的特征提取方法

针对广泛存在的油气管道周边安全问题,研究了管道周围地面活动目标产生的震动信号的特性,提出了一种基于小波包能量谱和信号高阶谱分析相结合的特征提取方法来区分不同的活动目标.根据目标产生的地面震动信号是非平稳的特点,采用基于小波包分解能量的方法对信号的各频带进行分解,得到信号在不同频带内的能量分布特性.仅根据能量谱并不能完全区分不同类型信号,通过对信号高阶统计特性的分析,提取出高阶谱特征频率,结合这两种方法提取出的特征作为神经网络的输入向量进行模式识别.通过对实验数据进行分析,单独采用小波包能量特征其平均识别率为88.5%,而采用本文提出的方法平均识别率可以提高到94.6%,验证了文中提出方法的有效性.     

听觉诱发电位信号分析中小波基函数的确定

声舒适是评价建筑室内环境的重要部分,听觉诱发电位是声环境舒适度评价的客观生理指标,听觉诱发电位信号的时频能量特征可以用来评价声环境的舒适性.小波包分析可以探究听觉诱发电位信号时频能量分布规律,分析时运用的小波基不同,产生的结果也不同.为了更好地研究听觉诱发电位信号的时频能量分布,比较了5种小波基函数的时域特点和幅频特性.对16名正常成年人进行了脑干听觉诱发电位实验,将所测16组听觉诱发电位的平均值进行小波包时频能量分析.结果表明,dmey小波分析结果在时频分布上可与实际信号的能量信息相匹配,可以减少各个频带信号分解后的失真问题.选择dmey小波对听觉诱发电位信号进行处理,能够更准确地分析听觉诱发电位信号的时频能量分布,为声环境的舒适性研究提供理论依据.     

电厂锅炉燃烧工况特征研究

分析了电厂燃烧锅炉工况诊断技术,提出了基于小波包频带能量分析方法的小波包分解能量特征提取方法.利用小波包分解技术,对稳定与非平稳的电厂锅炉燃烧压力波信号进行能量特征提取,为工况识别提供了有用信息.     

火炮膛内压力曲线的小波分析

传统对火炮膛内压力曲线进行的Fourier分析不能区分信号中突变部分的有用高频量和无用噪声高频量，该文运用小波分析来解决这一问题。运用小波分析内弹道实验压力曲线，对信号的近似和细节部分进行区分，确定各频带的信号形式和发生时间，结合内弹道过程分析其产生原因。讨论了造成内弹道循环各阶段压力高频震荡的各种可能的不利因素，对膛内各种在时域里难以区分的复杂过程在频域里加以区分和定位。用Matlab软件中的小波分解系数灰度图确定信号的能量分布情况，最后进行滤波得到更真实的反映膛内压力特性的滤波曲线。     

基于频带能量分析的发动机转子早期故障识别

从检测信号中提取出发动机转子早期故障特征并进行快速识别是故障诊断的一个难点。将小波包分析与能量监测相结合,提出了根据频带能量对早期故障进行特征提取和识别方法。对频带能量分析原理,早期故障特征提取与识别方法进行了分析和研究,并将其应用于飞机发动机转子的早期故障识别。结果表明,频带能量分析方法能够有效地提取发动机转子早期故障特征并进行快速识别,特别是对于非平稳微弱早期故障信号,更具有明显优势。     

基于小波分析的变频调速电动机运行噪声-负载特性

分析了交-交变频器输出电压、电流和时间谐波磁势的谐波族特征,指出了该特征对电动机运行噪声的影响。提出了一种改进M allat算法,并运用该算法对运行噪声进行了小波分析。该算法的计算量和占用的存储空间较标准M allat算法均减少了49.6%。同时,运用基于小波分析的频带能量法提取运行噪声的特征。经实验验证:电动机负载增加,运行噪声的86~172H z频带能量呈现一致性增加,该频带能量可以作为反映负载变化的主要特征。     

经络电信号的能量传输特性研究

从系统的角度探讨手太阴肺经上少商-孔最一迟泽-天府穴特定段经络在外加电刺激时信道动态能量传输的特性.利用小波包分解技术对所测量的经络和非经络信号进行分解,然后计算各频带能量,以提取经络信道的动态特征.然后利用神经网络对经络与非经络特征进行模式识别.实验结果表明该方法可以明显区分经络上穴位与非穴位点所表现出能量传输特性的差别,可以用于信息能量鉴别方法确定经络上穴位点.     

三维时频分析方法在地震层序分析中的应用

在传统时频分析方法的基础上 ,根据小波变换理论提出了利用小波变换对地震剖面进行三维时频分析的方法。首先将二维地震剖面变换成x t f三维数据体 ,根据振动能量在一定时间内沿频率方向作定向变化的特性来确定沉积旋回的类型。利用f t切片划分沉积旋回 ,在一定频率范围内改变滤波档可以得到具有某种稳定性的剖面 ,利用这些剖面可以识别旋回之间的界限。再以此为基础 ,利用x t切片进行层序界面的追踪和构造断层的拾取。利用小波三维时频分析方法划分的沉积旋回和物性变化规律可以进行层序界面追踪 ,并进一步确定储层范围。这种方法为三维地震资料进行多维时频分析奠定基础。     

基于小波包和独立分量分析的微弱多源故障声发射信号分离

针对旋转机械设备中同时存在的裂纹、摩擦等多故障源信号难以检测和分离的问题,提出了一种基于小波包分析(WPA)与独立分量分析(ICA)的多源故障信号提取方法,即首先用WPA对含噪线性混合信号降噪预处理,由db2小波基函数进行5层分解后保留62.5~187.5kHz频段信号,然后采用ICA中的FastICA算法对降噪后的混合信号分离,最后对各通道分离出的信号用收缩函数进行频段内去噪处理.对不同输入信噪比的含噪微弱裂纹和摩擦信号进行提取和分析的结果表明,该方法能有效提取出输入信噪比大于-15dB的裂纹和摩擦信号.当混合信号信噪比为-15dB时,裂纹和摩擦信号的输出信噪比分别为-1.31和-1.36dB,相关系数分别为0.62和0.63,提取效果好于结合小波包和FastICA分离方法(信噪比分别为-1.74和-2.06dB,相关系数分别为0.59和0.59)以及单独采用FastICA算法(信噪比分别为-4.57和-4.31dB,相关系数分别为0.17和0.19).因此,所提出的综合WPA和ICA的方法是一种较好的多源微弱信号提取方法.     

液压系统故障信号的小波包检测方法

提出了一种利用小波包检测调速阀故障信号的方法.通过小波的小波包分析将信号按一定的尺度进行划分,不同频率的信号被划分到不同的频段中.由经过预处理的信号经过小波包分解与重构后,可以得到小波包重构图,由图中可以获得故障产生的时间点和频率,再对故障的严重程度进行了量化分析.实验结果表明用小波包理论进行故障检测是可行的.     

用荧光光纤技术检测局部放电信号传感器的研究

为探索利用放电光效应对局部放电进行检测的新方法 ,在分析荧光光纤和局部放电的光谱特性的基础上 ,提出了用来检测放电的三种荧光光纤传感器的结构。对 3种传感器特性进行了试验研究比较 ,并将其中一种传感器用于高压电机的局部放电检测。结果表明该传感器和其它检测手段相配合可以有效地提高电机定子绝缘状态监测与保护的可靠性。采用相关分析可以提高传感器的灵敏度。     

一种基于定尺度小波变换的频率估计算法

通过改变尺度实现频率扫描是基于小波变换的频率估计算法的惯常做法。由于小波参数的确定缺乏具体明确的方法,这种做法在实际应用中很难达到其算法的理论最佳性能。针对这一问题,首先通过详细推导组合复Morlet小波变换与待分析信号傅里叶变换的关系,提出了一种基于定尺度小波变换的频率估计算法;然后讨论了控制频谱混叠、保证估计精度及分辨能力的参数设置问题,提出了一种简单易行的设置方法。仿真分析表明,该方法进行频率估计在混叠对抗及噪声抑制方面具有比FFT算法明显更优的性能,且适用于短数据信号。     

小波包频带能量分解在断路器机械状态监测中的应用

基于小波包原理,将断路器操作振动信号分解到独立的频带内,不同频带内信号能量的变化反映了断路器机械运行状态的改变.提取主要的频带能量作为断路器状态监测的特征向量,并根据试验结果确定了不同状态下能量特征向量的容差范围,从而实现了不同机械状态的简单分类,为断路器的机械状态监测提供了相应的量化依据.试验模拟了ZN12-35型真空断路器4种不同的合闸同期性状态,采用单个加速度传感器在机构箱上获取合闸时的触头振动信号.该信号经过小波包频带能量分解后,可以将各种合闸同期性状态分类集中在复平面中明显区分的不同区域内,从而验证了该方法在断路器机械状态监测中的有效性.重复试验表明,在保证监测系统稳定的前提下,该方法具有较高的状态监测准确率.