连续小流变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用

以Ｍｏｒｌｅｔ小波为例,讨论了连续小波在处理数字信号时的离散化与参数选择问题;将连续小波应用于滚动轴承的故障诊断,展示了连续小波变换在特征提取上的优越性能。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

在共振解调技术的基础上，采用小波分析方法对滚动轴承的故障进行了有效的诊断，实例证明，小波分析对处理非平稳信号具有很好的应用效果。     

基于多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号具有不同复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(multi-scale entropy,简称MSE)和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用MSE方法对滚动轴承不同类型振动信号进行故障特征提取,然后与样本熵方法对比说明MSE方法相对于样本熵方法的优势,最后通过适合小样本分类的支持向量机作为分类器来识别滚动轴承故障类型.对实验数据分析的结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型的诊断.     

滚动轴承故障诊断方法研究

介绍了滚动轴承故障诊断的传统方法和现代方法,如冲击脉冲法、共振调解法、小波分析法等,预测了滚动轴承故障诊断的发展趋势。     

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．     

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.     

一种新型的旋转机械滚动轴承故障诊断方法

本文基于对滚动轴承的故障特点进行分析,利用小波包变换具有任意时频局域化特性和模糊数学能够处理各种边界不明的模糊集合的数学特性,设计了基于小波包—模糊模式识别的滚动轴承故障诊断新方法,仿真实验验证了该方法对滚动轴承故障诊断效果显著,具有较高工程应用价值。     

基于小波变换的滚动轴承故障诊断

论述了小波变换在目前滚动轴承故障诊断中的重要性和实用性,介绍了小波变换的定义、特点及故障诊断的基本步骤,并通过实例说明了基于小波变换的滚动轴承故障诊断方法是准确可靠的。     

连续小波变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用

以Morlet小波为例,讨论了连续小波在处理数字信号时的离散化与参数选择问题;将连续小波应用于滚动轴承的故障诊断,展示了连续小波变换在特征提取上的优越性能.     

滚动轴承故障诊断的案例推理方法

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种采用案例推理(CBR)的诊断方法.为了解决检索相似案例时案例属性多、人工确定关键属性及其权重困难的问题,提出了一种Filter/Wrapper复合型特征选择算法,用邻域粗糙集算法粗选属性,用遗传算法进一步精选属性和优化权重,并有效地解决了邻域粗糙集算法中需要人工确定邻域大小的问题.以滚动轴承运行时的振动信号为基本信息,建立了滚动轴承案例库,从案例库中检索与问题案例相似的历史案例,并根据这些历史案例来判定问题案例的故障类别.试验结果表明,故障诊断的正确率达到100%,故障位置诊断的正确率达到93.3%,且算法具有较好的稳定性.     

基于LMD和FCM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号具有非线性、非平稳性,轴承故障发展具有渐变模糊性。因此,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy C-means Clustering,FCM)相结合的轴承故障诊断方法。应用此方法对轴承外圈故障、内圈故障以及滚动体故障进行诊断,结果表明该方法可以有效地对轴承故障类型进行识别。     

高阶时频分布在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承故障信号是非高斯、非线性、非平稳信号,由于调制性,使用幅值谱分析方法无法找到轴承故障频率。将高阶时频分布——主要是Wigner双谱分析方法应用于滚动轴承的故障诊断,计算滚动轴承振动信号的高阶时频分布,并对其沿时间轴切片,分析了切片的幅值谱。针对不同故障轴承,对其振动信号幅值谱、高阶时频分布及其切片谱的对比分析表明,高阶时频及其切片谱性能优于幅值谱。     

滚动轴承故障诊断专家系统的研究

对专家系统技术以滚动轴承故障诊断中的应用进行了探索和研究，文中介绍了开发滚动轴承邦联估线诊断专家系统的设计思想和实现方法，并重点讨论知识库的开发以及实时数据库的建立。     

声信号分析方法在轴承故障诊断中的应用

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声,造成声信号的频域分析很困难.通过小波变换原理,对滚动轴承故障声信号进行时频分析.通过对声信号的多尺度分解,分离出由故障造成的声信号突变.实验结果表明,较之以往的时域、频域信号处理技术,该方法对声音信号分解更趋合理,是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法.     

基于鲁棒局部均值分解与二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障诊断

利用传统故障诊断方法对滚动轴承进行诊断时存在故障特征提取困难以及提取特征不明显的问题.针对此问题,提出了 一种基于鲁棒局部均值分解(robust local mean decomposition,RLMD)以及二阶瞬态提取变换(second-order transient-ex-tracting transform,S...     

基于小波包熵的轴承状态监测和早期故障诊断技术

滚动轴承是旋转机械中最常用的轴承之一。但其早期故障诊断仍是亟待解决的问题。研究旨在通过基于小波包熵的状态监测技术提早发现轴承的早期故障,进而利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)精确诊断轴承的故障类型。利用加速轴承寿命试验台的轴承全寿命数据和故障轴承数据验证了方法的有效性和实用性。结果表明,相比传统监测指标,小波包熵有较好的早期预警能力;结合小波相对能量指标,LS-SVM能快速有效地诊断滚动轴承早期故障。     

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.     

自适应冗余多小波及其在故障诊断中的应用

针对机械设备在运行过程中萌生的故障尚在特征不明显、特征信息微弱且往往被机械设备运行过程中的强噪声所淹没等给故障特征提取与故障定位带来了很大困难,提出了自适应冗余多小波的故障诊断方法.基于Chui-Lian多小波,依据信号特点采用两尺度相依变换方法,以谱熵最小为优化目标、遗传算法为优化方法,实现了冗余多小波的自适应构造.同时,对振动信号进行了冗余多小波分解,从而实现了对故障的准确定位及特征提取.将提出的方法应用于滚动轴承的故障分析和烟汽轮机的碰摩故障诊断中,结果显示,该方法可以有效地提高对机械设备在运行中产生故障的诊断能力.对比结果表明,该方法明显地优于传统的傅里叶变换、Db6单小波变换和原始CL3多小波变换等方法.