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相似文献
 共查询到19条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
柴油机的振动信号中含有大量噪声,在进行故障特征提取之前必须加以消除.首先对傅里叶滤波降噪、小波降噪和小波包降噪的效果进行了对比,然后将奇异值分解技术用于信号降噪,最后提出了一种将小波包和奇异值分解相结合的降噪方法.该方法将输入信号进行一次小波包分解,利用奇异值分解方法对分解后的幅值量化系数进行降噪.实例表明,小波包和奇异值分解相结合的方法降噪效果最好.与其他方法相比,用新的方法对柴油机缸盖振动信号进行降噪处理的信噪比最高,且能明显识别出燃烧爆发、气门落座等各个阶段的振动信号,大大提高了特征提取的准确率.  相似文献   

2.
针对提取隐藏在原始振动信号中的弱周期性冲击信号,提出结合冗余提升多小波包(RLSMWP)及滑动窗奇异值分解(SWSVD)降噪的方法。利用提升方案实现具有5阶逼近阶性质的冗余Haar预处理,对信号进行预滤波,获得2重矢量信号。对多小波分解得到的矢量细节信号进行进一步分解,实现冗余提升多小波包变换。对最后一层各输出通道信号进行SWSVD降噪,重构后获得降噪信号。结果表明,RLSMWP与SWSVD相结合具有很好的降噪效果,提取出了隐藏在气阀振动信号中的弱周期性冲击成分;与传统多小波构造方法相比,新方法在时域实现了预滤波、多小波分解、多小波重构及后处理,具有计算简单、节省内存、运算速度快、可完全重构等优点。  相似文献   

3.
研究小波阈值法和奇异值分解法,分析最大分解层数、阈值函数、小波基函数的选取以及窗长和保留奇异值个数等参数的选择,并在此基础上提出小波与奇异值分解相结合降噪检测信号的方法。该方法首先将信号作小波分解,再对小波分解系数作奇异值分解,最后通过阈值法保留小波系数并重建降噪信号,利用重建信号进行信号检测。结果表明:该方法能更好地区分信号和噪声,获得更好的降噪和检测结果。  相似文献   

4.
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。  相似文献   

5.
段礼祥  陈斌  胡智 《科学技术与工程》2013,13(17):4922-4926
针对Volterra级数模型在染噪时间序列预测中精度较低,以及收敛速度慢的关键问题,提出了一种基于冗余提升小波包(Redundant Lifting Wavelet Packet,RLWP)及Volterra级数的机械故障预测方法。首先用冗余提升小波包对振动信号进行分解,对分解得到的末层所有频带信号用奇异值分解进行降噪。然后通过构造二阶Volterra级数预测模型对降噪后的各频带信号进行预测。最后用冗余提升小波包重构算法对各频带预测信号重构,获得预测信号。仿真结果表明:结合冗余提升小波包的多分辨率分析及奇异值降噪,能明显提高Volterra级数模型的预测精度及收敛速度。在工程应用中该方法准确预测出了某离心压缩机的不平衡故障。  相似文献   

6.
为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.  相似文献   

7.
叶高 《天津科技》2010,37(5):77-80
模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号。采用小波降噪对各振动信号进行初步处理,采用经典傅立叶方法对处理后的信号进行功率谱估计,初步诊断各故障特征参数。进而采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断。  相似文献   

8.
针对Morlet小波变换结果中的特征提取问题,对连续小波变换得到的小波系数矩阵进行奇异值分解(SVD),分析了所获得的奇异值与Morlet小波变换结果中的特征信号以及噪声的对应关系.基于这种关系,通过选择合适的奇异值进行重构,清晰地提取到Morlet小波分解结果中的有效特征信息;进一步计算得到频率-能量谱,根据峰值位置能够提取冲击特征.将该方法应用于轴承振动信号的故障特征提取,并与其他方法进行了比较.结果表明,文中方法所获得的故障波形非常清晰,在低信噪比时具有较好的故障特征提取效果.  相似文献   

9.
给出了一种基于提升小波包最优基变换的发动机缸盖振动信号降噪方法,给出了提升小波包变换公武,介绍基于最佳基分解的闭值降噪方法,并介绍了阚值的具体选择方法.将信号通过提升小波快速分解,对小波包系数进行阈值量化,用阈值量化后的系数对原信号重构,达到降噪的日的.通过计算仿真和实验,验证了方法的有效性.  相似文献   

10.
利用奇异值分解降噪方法对大型风机异常振动信号进行降噪处理,并应用MATLAB软件实现。首先将含噪的测量信号构成的矩阵分解成有用信号空间与噪声空间,采用三种不同的奇异值阈值选取方法,即奇异值差分谱方法、特征均值方法以及奇异值中值方法,对两个空间的奇异值矩阵处理后,再重构信号,实现测量信号的降噪,从而凸显故障的信息特征。利用计算数据和图像说明不同奇异值阈值选取方法的降噪效果,得出奇异值中值方法对大型风机异常振动信号降噪效果最佳。在此基础上对信号进行频谱分析,可以实现对大型风机故障的高效准确诊断。  相似文献   

11.
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.  相似文献   

12.
研究了滚动转子压缩机在线故障检测的方法.以压缩机壳体振动信号作为分析对象,应用小波包分解将信号分解至不同频带上,提取小波包分解系数的统计参数(包括有效值、方差、偏度和峭度)作为支持向量机(SVM)故障分类器的输入特征向量,用于判别正常与故障压缩机.测试结果表明:该方法用于转子式压缩机故障检测是有效的.  相似文献   

13.
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.  相似文献   

14.
油气管道信号泄漏检测易受噪声影响,因此去噪成了关键问题.为了提高对油气管道信号的去噪效果,提出了一种基于Savitzky-Golay平滑滤波、变分模态分解(VMD: Variational Mode Decomposition)和频域奇异值分解(SVD:Singular Value Decomposition)去噪相结合的油气管道信号的联合去噪方法.首先,针对泄漏信号在时域利用SG平滑滤波降噪,去除尖脉冲、高频成分等噪声,提高输入信号的信噪比;将滤波后的信号利用VMD分解,通过计算各个本征模态分量(IMF: Intrinsic Mode Function)与信号之间的曼哈顿距离,从而区分信号分量与噪声分量,对噪声分量进行频域奇异值(SVD)去噪,最后将滤波后的分量与信号分量进行重构,得到最终降噪后的信号.通过仿真和实际实验表明,该方法与单一VMD法、VMD-小波变换、SG-VMD-时域SVD去噪方法相比,去噪后所得信号信噪比相对较高,并验证了该方法去噪效果的优越性和对油气管道泄漏信号去噪的可行性.  相似文献   

15.
为了直接从结构响应提取损伤敏感参数,对激励未知情况下的结构损伤模式进行识别,提出了基于小波包分解-局部均值分解方法(wavelet packet decomposition-local mean decomposition,WPD-LMD)和排列熵的结构损伤检测方法.该方法首先对结构振动响应进行小波包分解,将振动信号分解为一系列窄带信号,然后对窄带信号进行局部均值分解,能有效提取低能量分量.通过计算损伤前后分量信号的排列熵,对结构损伤进行了检测,最后通过计算测试数据和样本数据之间的相对排列熵,对损伤模式进行了识别.实验分析结果表明,所提出的方法能有效地对结构损伤进行识别.  相似文献   

16.
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。  相似文献   

17.
柴油发动机在运行过程中,其气门间隙会随其性能状态退化发生改变,为了解决传统的健康状态评估方法健康指标确定困难、权重人为经验依赖性大的问题,本文提出一种基于深度学习的柴油机气门健康状态评估方法。首先通过小波包分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,对分解得到的节点信号分别提取常见的14个时域特征和小波包分解信号能量比向量,构建多维综合健康评估指标向量。然后基于一维卷积神经网络(One-Dimensional Convolutional Neural Network, 1DCNN)构建健康状态评估模型,将得到的健康评估指标向量输入模型中进行训练与健康状态评估。本文通过柴油机实验台开展气门退化模拟实验验证了该方法的有效性,与传统方法相比解决了健康指标的筛选问题以及人为主观经验带来的影响,并具有更好的健康状态评估效果。  相似文献   

18.
基于小波变换和奇异值分解的模态参数识别方法   总被引:5,自引:2,他引:3       下载免费PDF全文
提出了一种新的基于小波变换和奇异值分解相结合的结构模态参数识别方法.该方法首先对环境激励下的结构加速度响应信号进行互协方差分析,得到时域互协方差响应,通过小波变换将互协方差响应转换到时频域中得到信号的时频系数并沿每一个尺度点提取协方差响应的小波系数阵,然后对提取的小波系数阵进行奇异值分解得到奇异值和奇异向量,最后从重组的奇异值和奇异向量中识别出结构的模态参数.文章对提出的方法进行了理论证明,通过三自由度系统的数值算例验证了该方法的可行性,表明与直接小波变换方法相比,其识别结果精度更高.  相似文献   

19.
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。  相似文献   

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