用振动信号的小波变换监测泥浆泵的吸入状态

将小波变换理论用于泥浆泵吸入状态的监测。研究结果表明 ,用振动信号绝对值小波分解后的逼近信号可较准确地判断吸入阀的关闭时刻 ,进而准确地判断泵的吸入状态。该方法可排除随机干扰的影响 ,具有信号特征简单、监测准确性较高及便于在现场推广应用等优点 ,在不测量缸压的情况下 ,较容易实现对泥浆吸入状态的缸外监测     

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,小波我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一     

小波变换与滚动轴承振动的故障诊断方法研究

简要综合介绍了滚动轴承振动及故障诊断的方法及小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用.通过对滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以分析出滚动轴承振动的故障信号,确定轴承振动的故障部位.     

用小波变换提取局部放电信号

为了提取局部放电信号,采用二进尺度小波变换的Ｍａｌａｔ算法,应用Ｄａｕｂｅｃｈｉｃｓ小波,设计了低通、带通滤波器。数值仿真研究中,用指数衰减或衰减振荡波来模拟放电信号,研究了小波变换提取信号的效果及有关影响因素。仿真和现场监测数据处理的结果表明,由于小波变换具有多分辨率特性,能快速而有效地从多种窄带干扰中提取出放电信号,适当条件下还可实现较完整波形的提取。由于处理速率较高,适合在线监测时实时使用。     

小波分析在故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以钻井泥浆泵为例，分析了小波分析在故障诊断中的应用。结果表明，用小波降噪的方法先对泵阀信号进行处理后再进行特征提取和故障诊断变得容易；用小波进行泵阀信号的消噪可很好地保存瞬态冲击信号中的尖锋和突变部分。     

小波变换在信号滤波中的应用

概要地叙述了小波，小波包理论，提出了一种用小波包分解和信号重构进行信号滤波的方法，先用小波包分解把信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法各个频率段上的信号进行重构，以电机的振动信号为例，说明这种方法可以有效地用于信号的滤波。     

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断     

基于小波变换的信号降噪处理

在介绍小波变换的消噪原理和方法的基础上,研究了影响小波变换降噪效果的两个主要因素：小波基函数和分解尺度。通过模拟的方法对同一信号分别采用db小波和sym小波进行降噪处理;以及用相同的小波基函数,采用不同的分解层数,对其降噪处理。     

基于提升小波包最优基变换的缸盖振动信号降噪研究

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.     

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     

小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理。最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同。     

小波包分析在振动测试信号去噪中的应用

本文简要阐述了小波分析、小波包分析的基本原理,并在此基础上介绍了利用小波包给信号去噪的一般原理.最后通过计算机仿真,对于一个含有随机噪声的振动测试信号,在默认阈值下比较了小波去噪和小波包去噪效果的不同.     

锅炉给水泵的振动监测

给出了火电站单元机组锅炉给水泵的振动分析频段及主要故障,推荐了锅炉给水泵的预警和报警振动电平及振动烈度标准,阐述了锅炉给水泵振动数据的分析处理方法。     

小波分析和ECG信号的检测

利用小波变换能处理多尺度多分辨的特点,将心电信号进行多尺度分解,把不同频带的信号显现在小波分解各个尺度上。特征尺度上准确定位QRS波及T波的起始点,从而获得人体心电信号(ECG)中的QT间值。人体心电信号具有非平稳性和干扰多的特点,利用小波分析对心电信号进行处理能够获得精确的QT间值,为临床诊断提供了更加准确的依据。     

振动信号噪声消除中的小波基选择研究

小波基的选择是小波应用中的一大难题。为了比较各种小波基在工程信号降噪效果方面的差异,提出了评判指标重构因子的概念,并给出了计算公式。通过对各种情况下重构因子的计算,有效地比较了各种小波基在滤波降噪方面的差异,并对振动信号噪声消除中的小波基选取给出了一般性的建议。对于信号噪声消除中的小波基选择研究具有一定理论价值和工程指导意义。     

振动信号分析用于出砂监测方法有效性研究

 海上稠油油田的适度出砂开采技术需要一种有效的实时出砂监测系统用以监测出砂信号,目前使用的出砂声测法和ER法都存在不同的问题。声测法目前主要用于气井和稀油油井出砂检测中,而ER法则存在寿命短、监测延迟等问题。因此,提出了可以利用流体中的砂粒撞击管壁产生的振动信号作为出砂监测的新思路。为了验证这一方法的有效性,在实验室内建立了一套用于模拟油井出砂的实验装置,系统中主要采用压电式加速度传感器接受砂粒撞击的振动信号,后期采用滤波、放大等动态信号的处理方法来处理;实验中利用高粘度的齿轮油模拟稠油流体,用柱塞泵、加热搅拌器来实现油井生产的出砂状况。实验采用60目砂样石英砂粒,室温下粘度为130mPa·s的稠油,实验过程中温度从室温逐渐增加,每5℃一个点,到70℃,含砂量从无砂加到0.8%,实验过程中通过不断搅拌保持砂粒在流体中的悬浮和均匀。通过对采集到的数据进行功率谱分析,试验结果表明,将振动信号用于出砂监测有效性很好。     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

基于小波理论的复杂机械振动信号降噪分析

基于小波理论,针对典型旋转往复式机械--汽车发动机振动信号进行了降噪分析研究,提出了适合这类振动信号降噪的分析方法,并通过对实验数据的分析验证了该方法的正确性和有效性. 该研究为对汽车发动机振动信号进行降噪处理,进而对其实施故障诊断提供了可靠的保障.     

基于小波变换的振动测试分析系统

在振动测试系统中,经常需要Fourier变换对相关信号进行分析．但对于突变信号,传统的Fourier变换因在时域不能实现局部化,就显得无能为力．小波具有时窗和频窗宽度可调节以及多尺度分析等优点,在特殊信号采集及分析中加入小波分析,会取得更加良好的效果．为此,在振动测试系统中采用小波变换方面进行了大量的工作．     

基于改进AHP-FCE法的绿色房地产项目评估

为提高往复泵诊断的速度和精度,提出一种通过小波阈值分析处理往复泵振动信号的故障诊断方法。通过小波阈值分析,可以有效去除往复泵振动信号与故障无关的振动信息,然后进一步提取振动信号的归一化能量,将其作为特征值。将特征值与小波包能量分解图综合分析,结合概率神经网络(PNN)对采集后的信号进行往复泵泵阀故障模式进行识别。实验结果表明:小波阈值分析与PNN结合,可以将往复泵泵阀故障类型准确识别,提高了诊断的效率,可以为工业上往复泵的使用和维修大大节约成本,也为往复机械的故障诊断提出了新的解决思路。