基于EEMD和改进功率谱熵的船舶轴频电场检测

为了提高强海洋背景噪声中对微弱的船舶轴频电场信号的检测性能,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和窄带功率谱能量峰值熵比(EPER)特征的检测算法.首先,利用EEMD方法从含噪信号中分解出一组有效固有模态函数(IMF),并对其功率谱进行子区间划分;其次,定义并计算了各子区间的一种改进功率谱熵特征——EPER;最后,通过分析轴频信号和环境噪声物理特征上的差异,结合K-均值聚类方法进行线谱子区间的提取,继而进行滑动检测.选用实测数据,与小波包熵滤波算法、小波阈值去噪算法、特征频段功率谱算法进行对比,处理结果表明所提算法具有更好的自适应性和检测性能.     

基于LMD近似熵与HMM的转子故障诊断方法

提出一种基于局部均值模式分解(local mean decomposition,简称LMD)的近似熵和隐Markov模型(hiddenMarkov model,简称HMM)的转子系统故障识别新方法.利用LMD良好的局域化特性和近似熵来量化故障特征,再与HMM结合进行故障类型识别.用LMD方法将转子信号分解成若干个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(product function)PF分量之和,选取转子信号的前3个PF分量的近似熵值作为信号的特征向量,将构造出的特征向量输入到HMM分类器中进行故障类型识别.仿真表明,该方法能有效地提取故障特征,结合HMM的动态统计特性可智能识别转子故障类型.     

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。     

采用小波包树能量矩阵奇异值分解的局部放电模式识别

为了从局部放电信号电磁波大量冗余的频率信息中提取有效的局部放电特征参量,提出了采用小波包和奇异值分解相结合的能量特征提取方法。该方法从大量小波包树节点的能量信息中提取了一组能量特征参量用于局部放电类型识别,首先对4种放电类型的电磁波信号进行小波包分解,计算每个小波包节点系数的能量,接着采用奇异值分解法从小波包树所有节点的能量信息中提取奇异值较大的一组参量,利用这组参量建立识别模型,最后使用支持向量机对4种变压器典型放电类型进行识别。结果表明,小波包树能量矩阵奇异值分解可以从包含有大量无效和冗余频率信息的电磁波信号中提取能量特征参量,从而进行局部放电识别。研究内容可为局部放电类型识别提供一种有效的特征提取方法。     

基于小波包能量熵和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度识别准确率较低的问题,提出了将小波包能量熵、灰狼优化算法和支持向量机相结合的故障诊断方法.首先,将滚动轴承振动信号进行3层小波包分解,对第3层各频段小波包分解系数进行重构,提取各频段成分的能量熵构成故障特征向量;其次,利用灰狼优化算法实现支持向量机参数优化;最后,基于优化后的支持向量机分类模型完成对测试集滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度特征向量的识别诊断.实验结果表明,相比实验和文献中其他方法,该方法对滚动轴承不同故障类型和不同损伤程度具有更加突出的故障辨识能力.     

IFD与KELM结合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出基于迭代滤波分解(iterative filtering decomposition, IFD)提取各分量特征,结合核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的故障诊断方法.通过对原始信号进行IFD分解,得到一组本征模态函数(intrinsic mode functions, IMF).计算包含主要故障信息在内的IMF分量能量与排列熵组成的故障特征向量,将特征向量作为KELM输入识别轴承的故障类型.实验分析结果表明,以IFD作为预处理器的特征融合方法比经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)为预处理器的特征融合方法有更高的故障识别率,并且该方法在少量样本情况下仍能有效识别故障类型.     

基于小波包样本熵和支持向量机的框架结构损伤识别

基于小波包样本熵和支持向量机原理,研究了钢框架结构的损伤定位识别方法.分析在冲击载荷作用下框架结构的动力响应,对加速度信号进行小波包分解,建立小波包样本熵的损伤指标,采用支持向量机原理,识别结构损伤位置以及损伤程度.研究表明,该方法能够利用单一的传感器,实现理想的识别效果,且具有一定的适用性和鲁棒性,在60 dB的噪声水平环境中损伤定位识别结果在90％以上,在40 dB的噪声水平环境中,损伤程度识别结果在90％以上,框架实验模型研究表明,柱的损伤识别精度要高于梁的损伤识别精度.     

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。     

基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别

为了检测内燃机气阀漏气的气密性故障,利用小波包分解改进算法,通过对柴油机完整工作循环内的缸盖振动信号进行小波包分解,从小波包分解系数中提取柴油机振动诊断的整循环征兆.由整循环特征向量图表明,正常状态时柴油机气缸盖振动信号中低频部分能量相对较大,高频部分能量相对较小;漏气状况时振动信号中的低频部分能量减小,而高频部分能量增加,由此实现了故障的识别.这说明基于小波包分解的整循环征兆提取与故障识别方法有效、可行.     

基于多尺度排列熵和正则化RVFL的高压隔膜泵单向阀故障诊断

高压隔膜泵单向阀运行工况复杂,运行时产生的振动信号具有非线性、非平稳特性,导致信号特征提取困难,故障状态难以识别.为了提取单向阀运行状态的非线性动力学特征,提升故障诊断模型的识别精度和泛化能力,提出了一种基于多尺度排列熵（Multi-scale Permutation Entropy,MPE）和正则化随机向量函数链接（Random Vector Functional Link,RVFL）网络的单向阀故障诊断方法.首先,对工况下采集的单向阀振动信号进行变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）获得既定的若干本征模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）分量;然后,计算IMF分量的多尺度排列熵,构建表征单向阀运行状态的特征值向量;最后,基于运行状态的特征值向量,建立正则化随机RVFL的故障诊断模型,并应用于单向阀的运行状态监测与识别.实验结果表明,构建的故障诊断模型能够精确地识别单向阀的故障类型,准确率达到98.89%.     

基于环境振动信号的框架结构震后损伤识别

提出了一种新的损伤指标用于框架结构的震后损伤识别.以环境振动作为激励信号,采用小波包分解理论,利用框架结构损伤后振动信号的能量在频域内的变化,构建损伤指标DI,并给出了损伤识别流程图.在此基础上,以某钢筋混凝土框架结构为例,设定4种震后损伤工况,对框架结构进行了震后损伤识别分析,探讨了不同楼层、不同类型振动信号对损伤识别效果的影响.结果表明:本文构建的损伤指标DI可以有效识别框架结构的震后损伤,损伤指标DI与损伤程度之间有近似线性的关系;基于较高楼层振动信号的损伤指标值对结构的损伤识别效果较佳;利用速度信号可获得比加速度信号更好的识别效果.     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪研究

在海洋环境下,为有效地将微弱的轴频电场信号提取出来,本文在对小波包熵理论分析的基础上,提出了基于小波包熵的船舶轴频电场信号消噪方法.首先使用小波包变换对测量信号进行多子带分解,并将各子带分成几个子区间;然后计算各子带不同子区间的小波包熵,利用最大小波包熵自适应地选择各子带的阈值;最后对各子带的小波包系数进行阈值处理,并利用处理后的小波包系数对信号进行重构.通过实测数据和仿真数据对该消噪方法进行验证,结果表明此方法在低信噪比情况下能较好地将微弱的轴频电场信号从环境背景噪声中分离出来.     

基于参数优化变分模态分解与支持向量机的齿轮箱故障诊断

齿轮箱故障振动信号具有非线性、非平稳的特点,在故障早期难以实现故障特征的提取和故障类型的识别。本文提出磷虾群算法（krill herd algorithm, KHA）-变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）-多尺度排列熵（multi-scale permutation entropy,MPE)与支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的齿轮箱故障类型识别算法。首先对采集到的齿轮箱振动信号利用KHA优化的VMD进行分解,选取有效分量进行重构,然后求取其MPE作为特征向量,最后将特征向量输入SVM进行故障类型的识别。通过实测数据的分析表明,故障类型识别准确率达到了99.14%,该方法在机车车辆、发电机组等装备的齿轮箱状态监测和故障诊断中具有一定的参考价值。     

基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测

为了有效地从海洋环境电场背景中检测微弱的船舶轴频电场信号,提出了一种基于小波包熵的船舶轴频电场信号检测算法.首先使用小波包变换对测量信号进行多层分解并计算最后一层各结点的重构信号;然后计算各结点重构信号的小波包熵;最后选取小波包熵最小的重构信号作为检测信号进行滑动功率谱检测.通过实测数据和仿真数据对该算法和滑动功率谱算...     

基于振动信号降噪的钢板件损伤定位

为了实现汽车船舶等行业中钢板件的结构健康监测,针对冲击、碰撞损伤发生时的振动信号,提出了一种结合小波包阈值降噪(WPT)和集合经验模态分解(EEMD)降噪的方法来提高损伤源的定位精度。首先,设计了动态环境下钢板件的冲击损伤试验系统并进行实验方案设计,采集了损伤时刻数据;其次,通过对损伤信号进行WPT-EEMD降噪有效提高信噪比,并利用阈值检测获得信号到达各传感器的时间;最后,基于延时叠加算法,完成了钢板件中损伤区域的定位成像。实验结果表明,该方法可在动态环境下有效定位出钢板件上冲击损伤发生的位置,为解决动态无损监测问题提供了思路。     

基于小波包分析的结构实时损伤报警数值研究

研究了基于小波包分析的结构实时损伤报警技术．利用小波分析优良的时一频局部化特性对结构振动信号进行精细分析，从而能实时地实现结构损伤报警．以简支梁裂缝为例，将环境振动信号采用小波包分解后得到小波包能量谱，采用基于Monte-Carlo方法计算得到的能量谱极值指数和变异指数2个指标作为筒支梁裂缝损伤报警的判据．该技术不需要对整体结构进行计算分析，只需要环境振动信号．计算机数值模拟表明该技术能较为敏感地发现简支梁的微小损伤，从而证实了该技术的可行性．     

一种基于小波包熵的频谱检测算法

为了解决能量检测算法在低信噪比条件下频谱检测性能差的问题,提出了一种基于小波包熵的频谱检测算法.首先采用小波包变换对接收信号进行多层分解,并计算最后一层各节点的重构信号;然后计算各个节点重构信号的小波包熵值;最后选取熵值最小的重构信号作为检测信号进行能量检测.理论分析及仿真结果表明,在低信噪比情况下,该算法可以有效地抑制噪声影响,提高频谱检测性能.     

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。