小波包分析在乏燃料剪切机故障诊断中的应用

针对乏燃料剪切机剪切声音信号特征提取的难题,利用小波包分析方法,对不同磨损状况刀具的剪切声音信号进行小波包变换,提取变换信号的各频段归一化能量特征向量,根据声音信号的能量特征向量可辨识不同状况的乏燃料剪切机剪切声音,从而实现乏燃料剪切机故障诊断.实验表明,该特征向量能有效识别刀具的正常磨损、一级磨损、二级磨损三种状况,有效解决了基于隐马尔可夫模型的故障模式识别中特征提取的问题.     

基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的多电平逆变器故障诊断

针对级联多电平逆变器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换-主元分析-神经网络算法的故障诊断方法。首先,通过小波包变换对故障信号进行多尺度小波包分解,并重构提取小波包能量作为故障特征向量;然后,采用主元分析方法提取主元信息以降低故障特征的维数;最后,利用BP神经网络进行故障分类和识别。通过仿真实验,验证了该方法相对于传统方法具有更高的故障诊断和故障识别的准确率,并且对噪声具有较好的鲁棒性。     

基于小波包和支持向量机的传感器故障诊断方法

针对自确认压力传感器的故障诊断问题,提出了一种基于小波包变换和支持向量机的传感器故障诊断方法。该方法对传感器输出信号进行三层小波包分解,提取各个节点的小波包系数,对每个节点的小波包系数通过一定的削减算法增强故障特征,然后利用重构的时域信号计算各个节点的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。对自确认压力传感器、温度和流量传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效地应用于传感器的故障诊断中。     

基于小波-支持向量机的齿轮故障诊断研究

针对齿轮工作状态的识别与智能故障诊断问题,提出了应用小波与支持向量机相结合进行齿轮智能故障诊断的方法.将齿轮不同工作状态下的振动信号经小波包分解后的频带能量作为特征向量,并以此作为训练样本对多个支持向量机构成的齿轮多故障分类器进行训练,进而实现对齿轮的智能诊断.通过对提升机齿轮的故障诊断研究表明,小波包与支持向量机相融合的故障诊断与识别技术发挥了两者的优点,是提取机械故障特征进行设备状态自动识别的有效方法.     

基于小波包分析的内燃机振动诊断方法研究

针对内燃机缸盖振动信号的非平稳时变特点,通过给出小波包变换的一种改进算法,提出从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法．实验结果表明了该方法的工程有效性．     

基于小波包分析的内燃机振动诊断方法研究

针对内燃机缸盖振动信号的非平稳时变特点,通过给出小波包变换的一种改进算法,提出从振动信号的小波包分解系数中实现整循环征兆提取和故障识别的方法,实验结果表明了该方法的工程有效性。     

基于小波包分析和相关向量机的电路故障诊断

针对模拟电路故障变化的复杂性,提出一种小波包分析和相关向量机的电路故障诊断模型,首先采集模拟电路不同故障状态下的输出信号,将输出信号进行小波包分解,提取分解信号的归一化能量特征,然后将特征向量输入相关向量机中进行训练,建立模拟电路故障诊断模型,实现不同的故障状态分类识别;最后通过仿真实例对模型性能进行测试.测试结果表明,相对于其他模拟电路故障诊断模型,该模型不但提高了模拟电路故障诊断的正确率,而且减少了故障诊断时间.     

小波包变换在往复泵活塞状态监测中的应用

根据小波变换能同时在时间域和频率域进行局部化信号分析的特点,采用小波包分解、小波包重构及小波包分频带能量监测方法对往复泵活塞状态进行识别,取得了良好的效果。这种方法具有特征参量少、故障特征突出等优点。可以预见,信号的小波包分析将发展为一种可用于往复泵工况监测与故障诊断的特征提取方法     

基于小波包分解的一种非稳态油膜力轴承-转子系统的碰摩故障诊断

奇异信号往往载有设备运行状态的重要特征，小波分析理论可在时域和频域上同时对信号实现局部化处理，转子碰摩信号具有奇异性，利用小波包分散具有“变焦距”性质，或小波包对信号的奇异性即奇异点的位置及奇异度大小的分析更加有效，分析了碰摩信号在小波包变换下的持征，理论分析和计算结果表明，利用小波包分解能有效地实现磁摩故障诊断。     

基于小波包Shannon熵的Boost变换器软故障诊断

电解电容参数退化会引起Boost变换器软故障,影响整体电路性能。使用基于小波包Shannon熵的方法实现Boost变换器的软故障诊断。以Boost变换器的输出电压作为故障信号,根据小波包Shannon熵确定小波包分解的层数然后对故障信号进行小波包分解,提取小波包能量构建故障特征向量,最后利用分类器实现Boost变换器的软故障诊断。实验结果表明,该方法能有效、正确诊断Boost变换器的软故障,分类正确率达到97.58%。