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.     

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.     

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。     

转子叶片裂纹扩展故障诊断实验研究

设计了旋转机械振动监测实验台，通过实验采集了不同裂纹宽度的转子叶片裂纹振动信号，应用小波包分析技术对采集到的振动信号从低频到高频作4尺度小波分解，通过信号的小波包分析谱、信号的小波包分解频段细化图、信号频段小波重构波形对叶片裂纹扩展进行识别、分析，结果表明：叶片裂纹存在高频冲击，并且表现为轻微的颤动、裂纹扩展、振动加剧，当裂纹宽度为叶片宽度的一半时，裂纹迅速扩张，叶片很快断裂．这就为转子叶片裂纹故障的监测与诊断提供了依据．     

小波分析在气缸密封性故障诊断中的应用

论述了从检测燃机起动电压波形来分析气缸密封性的实验方法；并解决了轻微气缸密封性故障不易诊断的难题。通过小波多尺度分解，剖析了起动电压信号的本质，并对其进行除噪和重构。选择代表性Gaussian小波对除噪后的信号进行连续小波变换，利用小波系数绝对值分布灰度图和高阶代频逼近信号来实现故障辨识。     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析的滚动轴承故障诊断方法用于实现滚动轴承早期故障的检测.该方法的诊断过程如下:对轴承原始振动信号进行频谱分析,获取振动信号能量集中的频段.根据频段的范围和振动信号的采样频率确定小波包分解的层数.采用小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号中能量集中的频段并生成相应的重构信号,对重构后的振动信号进行Hilbert变换和二次频谱分析.通过对比轴承故障的特征频率和二次频谱中的特征谱线判断轴承是否有故障及其发生位置.运用上述方法对具有外环故障的滚动轴承进行了实验研究并成功地实现了滚动轴承外环故障的检测.实验结果表明基于小波包分析的诊断方法可以有效诊断出滚动轴承的早期故障.     

小波包技术在声谱图中的应用

本文根据小波包变换的多尺度特性,对声频信号分别用短时傅立叶变换和小波包变换方法进行了分析,绘制了相应的声谱图,提出了声频信号时频图分析的一种新途径．     

基于小波多分辨率系数模值的并发故障检测方法

提出了利用小波分析技术进行信号奇异性检测的多重并发故障检测方法。利用小波多尺度分解技术,将信号进行多尺度的小波分解,得到不同尺度下的信号高频分量的小波系数模值,并根据奇变信号和噪声信号小波系数模值的差异,采用软阈值去噪法,对其高频分量小波系数进行去噪处理,获取不同尺度上突变信号的小波系数模值,实现对故障的检测,并可根据不同尺度上小波系数模值的对应关系,实现对多重并发故障的区分。对电网信号分析的仿真结果证实了该方法的正确性和可行性。     

基于支持向量机的气液两相流流型识别新方法

为准确识别两相流型，提出了基于小波包多尺度信息熵和支持向量机的流型识别方法．利用小波包变换对采集到的水平管空气-水两相流压差波动信号进行3层小波包分解，得到8个不同频带的信号，提取各频带信号的小波包多尺度信息熵作为流型的特征向量，运用支持向量机进行训练并识别流型．结果表明：与BP神经网络相比，采用支持向量机进行流型识别可以获得更高的识别率，表明该方法是有效、可行的．     

小波包分析在电气化铁道牵引网故障测距中的应用

参考了小波分析的基础上,采用了小波包分析方法对故障实行定位。由于牵引网故障暂态行波中的高频成分多而复杂,小波分析只能对信号的低频部分进行分解,而没有对高频部分进行分解。于是提出将故障信号经过小波包分析,对高频信号进行了进一步的分解。再结合求导算法和相似性算法对故障信号进行分析。通过实测的数据分析可以得出该方法具有更好的优越性,准确的实现了故障定位。     

一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法

为降低滚动轴承在线监测和故障诊断过程中振动信号采集、传输、存储和处理负担,基于压缩感知理论和小波包分析技术,提出一种基于压缩感知和小波信息熵的滚动轴承特征提取方法,用于滚动轴承故障诊断。应用部分哈达玛矩阵采集振动信号实现压缩,通过小波包分解提取滚动轴承状态特征,计算其小波信息熵作为故障诊断特征。在标准数据集上进行振动信号特征提取,并采用四种分类方法完成故障诊断实验,结果表明本文特征提取方法能够在较高的数据压缩率条件下,保持较高的故障诊断精度,适用于滚动轴承在线监测和故障诊断。     

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     

金属罐形容器罐底声发射信号的检测研究

基于小波包分析和神经网络的声发射信号缺陷检测方法,提出采用区间小波包分解与能量距相结合作为声发射信号的特征向量,取代了传统的“小波包-能量“特征提取方法,并以金属罐形容器罐底缺陷诊断为例验证了该方法的有效性.结果表明,基于区间小波包能量距的神经网络特征提取方法更好地利用了缺陷信号的主要频带和小波包分析的时频信息,与传统方法相比,能大大简化检测系统的复杂度,提高容器的检测识别率.     

基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断

针对当前电力电子整流装置使用的故障诊断方法在应用过程中表现出的缺陷,提出了一种基于小波包分析与支持向量机的电力电子整流装置故障诊断方法：首先使用小波包分析方法对故障信号波形进行分解,提取故障特征向量,然后使用支持向量机理论构造多分类故障分类器对提取的故障特征向量进行分类.仿真实验结果表明,该方法能够有效地完成对电力电子整流装置的故障诊断,具有很好的工程应用价值.     

煤矿通风机故障诊断的小波包方法

针对常用的时域和频域分析在诊断通风机故障时存在不能同时诊断出故障时间和类型的瓶颈问题,提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法.在分析通风机故障特征的基础上,利用时频两域都具有表征信号特征能力的小波,对采集来的通风机振动信号进行小波包分解,利用分解的小波系数,在各个频段上进行小波信号重构,并计算信号各个频段的能量特征值,提取故障特征,诊断故障发生的时间和故障类型.经实际验证,小波包分解能将故障信号有效的划分到不同的频段内,而且时域和频域局部化特性好,能有效的诊断出通风机故障,具有良好的理论意义与工程应用价值.     

小波包能谱熵与神经网络在断路器故障诊断中的应用

提出了一种以振动信号小波包能谱熵为特征量的断路器故障神经网络诊断方法。利用小波包分解原理将高压断路器振动信号分解到不同频段中,计算各频段的能谱熵值,以此构造小波包能谱熵向量作为神经网络的输入向量,并利用遗传算法对网络的连接权值进行了优化。引入置信度的概念,对改进神经网络输出的故障模式识别结果进行评价。通过试验分析结果表明了该方法的有效性,改进后的神经网络具有新故障模式的识别功能。     

基于小波包的开关电流电路故障诊断

为提高开关电流电路故障诊断的精度,提出了一种基于小波包优选和优化BP神经网路的开关电流电路特征抽取与识别方法.首先对开关电流电路原始响应信号进行多层次的小波包分解,接着计算N层分解后的归一化能量值,以特征偏离度作为评价选择最优小波包基,构建最优故障特征向量,最后将提取的最优故障特征通过遗传算法优化的BP神经网络进行分类.该方法以实例电路进行验证,结果表明所有的软故障均得到了有效的分类,说明了该方法在开关电流电路故障诊断中的优越性.     

基于小波包和RBF神经网络的压电加速度传感器故障诊断

根据压电加速度传感器故障的特点,提出运用小波包变换和RBF神经网络的故障诊断方法。首先运用小波包分解和重构原理将传感器输出信号分解到不同频段中,提取每个频段的能量作为状态监测的特征向量,作为RBF网络的输入,然后利用最佳的RBF神经网络进行压电传感器故障分类。实验结果表明该方法具有良好的非线性跟踪能力,较高的诊断准确率。     

基于小波包分解的剩余电流接地故障选线方法

为解决电网发生单相接地故障后,无法对故障线路精确辨识的问题,提出了一种基于小波包分解的剩余电流接地故障智能感知方法.依据小波分析法和智能感知原理,针对接地故障产生的剩余电流进行故障信息采集,将收集到的剩余电流信息进行分析对比,以感知接地故障并进行故障识别;通过研究交流电源剩余电流在线式监测和基于小波变换方法的弧光接地故...