基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

小波分析在轴承故障诊断中的应用

分析了小波的频率分解特性及信号分解后的频率分布范围,并将小波变换与功率谱分析相结合,利用小波将检测到的轴承正常信号和故障信号分解到各个频段,通过比较分解出正常信号与噪声信号的功率谱,分析轴承故障原因,得出故障模式。     

基于Park变换的感应电机故障诊断

提取定子电流信号的Park矢量图作为电机故障特征，应用人工神经网络技术对故障特征进行分类与识别，从而避开复杂的谱分析技术，实验测试结果表明，该方法用于电机故障诊断可靠，有交，是一种实际可行的电机故障诊断方法。     

基于小波变换的车窗防夹系统电流降噪与特性分析

由于汽车防夹车窗在运行过程中受到外界干扰,使得电机电流信号中存在诸多谐波分量,导致系统难以从中分辨出有用信息。利用小波对信号时频处理的特点,提出了车窗防夹系统电流的小波变换。在Matlab/Simulink环境下进行系统建模,将采集的电流信号进行多分辨率分析。具有3阶消失矩的db3小波函数对干扰电流进行分解,进而对信号降噪及重构。采用正交性较好的db1小波函数对含有障碍物阶跃信号的电流进行小波变换,仿真结果表明:细节图能直观地识别出电流信号中障碍物信息特征,为车窗防夹系统的改进提供了一种新的研究方法。     

基于小波域威布尔分布模型的电机滚动轴承故障诊断

电机轴承的运行状态是否正常，通常可以通过分析电机的滚动轴承的振动信号得到诊断结果.因此，分析和研究电机轴承振动信号是滚动轴承研究的热点.首先对电机滚动轴承振动信号进行降噪等预处理，并对预处理的振动信号进行小波分解，再对小波分解系数进行单支重构，得到不同尺度下的单支重构信号；接着对单支重构信号分别建立威布尔分布模型，并验证模型的恰当性，然后求取单支重构信号的威布尔分布模型的尺度参数和形态参数；最后将模型的尺度参数和形态参数输入SVM模式识别器进行故障诊断和模式识别，识别结果表明其参数能较好地表征电机轴承的运行状态.实验结果证明所提方法能较好地诊断电机轴承的故障.     

基于小波分析的轴承故障诊断研究

提出了基于正交变换的滚动轴承故障诊断新方法。利用正交小波基将滚动轴承故障信号变换到时间 -频率域 ,通过小波重构信号的希尔波特变换解调和包络谱分析 ,对轴承的故障进行了有效的诊断。文中实例证明 ,小波变换对处理非平稳信号具有很好的应用效果     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

基于小波包-Elman神经网络的电机轴承故障诊断

根据电机滚动轴承振动信号的频域变化特征,通过小波包分析将轴承振动信号分解在不同的频带之内,以频带能量作为识别故障的特征向量,应用容错性强、动态性能良好的Elman神经网络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现电机轴承故障分类。仿真结果表明,采用小波包和Elman神经网络相结合的方法能更加有效地实现电机轴承的故障诊断。     

基于双稀疏字典的轴承故障特征提取

为了改善传统稀疏表示方法故障特征提取精度低的问题，本文提出基于离散余弦（DCT）字典和Laplace小波字典组合方法用于提取轴承故障特征.首先应用离散余弦字典提取谐波信号，以减少谐波信号的干扰；接下来应用Laplace小波字典提取轴承故障冲击进一步减少噪声干扰；引用二次分解正交匹配追踪算法（SS-OMP）求解稀疏系数；重构故障信号并进行包络谱分析，最终提取故障特征.实验结果表明本文方法与单一Laplace小波字典方法和快速谱峭度方法（SK）相比，故障特征提取精度得到了提高，且重构信号的相关系数达到了0.923.     

LMD和改进小波阈值去噪的轴承声发射信号故障诊断

针对机械故障声发射信号特征提取的问题,提出了一种局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和改进的小波阈值去噪相结合的方法;并应用于滚动轴承的故障诊断。首先,把改进小波阈值与三种小波阈值去噪方法进行比较分析。通过仿真信号表明,改进小波阈值方法能更为有效地去除噪声。其次,采用LMD方法将原始轴承故障的声发射信号分解,分解为若干个乘积函数(production function,PF)的线性组合,通过相关系数原则选取能够反映故障特征的PF分量,利用改进小波阈值去噪法对选出的PF分量进行进一步去噪。最后,对去噪后的声发射信号进行包络谱分析,诊断轴承故障的位置。通过滚动轴承单一故障和耦合故障的声发射实验验证了该方法的有效性。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

离散小波包分析在非平稳信号处理中的应用

用离散小波包将振动信号分解到不同的频带，然后对感兴趣的频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率．对306滚动轴承的保持架缺陷作出了实际诊断，诊断结果与理论较为符合，证明离散小波包是一种有效的弱信号提取与诊断方法．     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法.     

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.     

基于小波分析的低速重载轴承故障诊断

从工程应用的角度研究了小波分析的信噪分离技术在低速重载轴承故障诊断中的应用·利用小波分解的多层次多频带特性和小波重构技术,建立了一种简单、精确和实用的低速重载轴承故障小波分析诊断方法·利用这一技术,诊断出其他方法无法诊断的低速重载轴承滚动体和内、外圈发生碰磨故障,检修拆卸时发现,上排滚动体有三个损坏,滚道出现磨损,验证了上述分析的正确性,成功地诊断出了具有低频特征的钢包回转台重载轴承碰磨故障·说明了小波分析用于提取弱信号,即信噪分离的有效性,这种方法可以弥补频谱分析法的不足·     

电机驱动系统PWM逆变器故障诊断

电机变频调速系统中,逆变器是故障高发的薄弱环节。设计一种基于小波包分解和RBF神经网络的三相电机驱动系统PWM逆变器故障诊断模型,利用小波包变换提取三相PWM逆变器故障信号特征向量,并将其作为RBF神经网络的输入量;采用狼群—模拟退火算法优化RBF神经网络的结构和参数,利用32组学习样本和6组测试样本分别训练和检验RBF神经网络。仿真实验分析表明,该方法用于三相电机驱动系统PWM逆变器开路故障的诊断,速度快、准确率高。     

谐波小波样本熵与HMM模型的轴承故障模式识别

根据谐波小波分解非平稳振动信号优良特性与隐马尔科夫(HMM)模型的时序模式分类能力,提出了一种基于谐波小波样本熵与HMM模型结合的轴承故障模式识别方法.该方法首先利用谐波小波对轴承各个状态故障信号进行分解,进而由谐波小波三维时频网格图的频率层数特征计算合理的样本熵维数和阈值,依次提取轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列;然后将序列前120组输入HMM模型中进行训练得到对应故障模型,剩余80组进行测试与识别,通过对比对数似然估计概率输出值确定轴承故障类型.实验通过与BP和RBF神经网络模型进行不同训练组数的正确识别率对比,验证了该组合方法具有识别准确率高,稳定性强的优点.     

基于小波多分辨分析的往复机械故障特征提取与识别

本文从往复机械故障诊断领域中特征信号处理的应用角度,探讨了利用小波多分辨分析与信息熵相结合,对往复机械故障进行诊断识别的方法．首先应用小波分解,将监测信号映射到由一个小波伸缩而成的一组基函数上去,在通频范围内得到分布在不同频段内的分解序列;在此基础上,对各分解序列进行ＦＦＴ变换,建立信号的小波特征熵,以此作为故障识别的特征参数,对往复机械运行故障进行诊断识别,并以压缩机振动监测信号为例,实现了不同频段范围内特征信息的提取与故障识别,说明该方法是提取故障信息并进行诊断的有效方法     

基于LMD和SSA-SVM的电机故障诊断

针对电机故障诊断问题,尤其电机轴承方面的诊断,提出了LMD分解和麻雀搜索优化算法（SSA）优化支持向量机（SVM）的故障诊断方法。第一步采取小波降噪和LMD算法相结合去处理原始信号,经过小波降噪后的原始故障信号会去掉一部分的干扰,再分解得到原始信号的一系列PF分量,接着使用相关性分析法选择出有效的PF分量进行信号重构,重构后的故障信号再次经过LMD分解得到的PF分量求出各自的能量熵,直接用能量图展现出来。接着将各个PF分量的能量熵组成一组组特征向量输入到支持向量机的故障诊断模型里。利用麻雀搜索算法在支持向量机（SVM）对于电机故障的分类的模型上进行惩罚参数和核参数的挑选和模拟,选择最合适的参数组合建立SSA-SVM故障诊断模型进行仿真实验,通过仿真实验验证该方法的故障诊断准确率高达99.2％,与PSO-SVM和SVM故障诊断模型进行比较分析,实验证明提出来的方案有着更适合的故障识别能力,对电机故障诊断有着很好的适应性和发展性。     

基于小波包分解-峭度值指标-希尔伯特包络解调融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断

为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulation, HED)相结合的滚动轴承故障特征信息提取方法。采用WPD方法对滚动轴承声发射信号分解获得节点分量,基于KI对节点分量排序筛选进行信号重构,进而对重构信号进行HED分析,提取出轴承故障特征频率用于对比诊断。开展简单以及复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验,采用建立的方法分别针对滚动轴承外圈、内圈典型故障试验数据进行分析和诊断。结果表明：该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率及其倍频,且针对复杂传递路径下处于工作状态的滚动轴承,仍可实现精准的特征信息提取和有效的故障诊断。