基于时频图像GLCM-HOG特征的往复压缩机故障诊断

往复压缩机的故障诊断技术能够为工业生产提供有效保障,针对传统方法诊断准确率不高的问题,提出了一种基于振动信号时频图像灰度共生矩阵-方向梯度直方图(GLCM-HOG)特征融合的往复压缩机故障诊断方法.首先,采用小波变换的方法处理往复压缩机的振动信号,生成时频图像;其次,利用灰度共生矩阵(GLCM)和方向梯度直方图(HOG)的方法提取时频图像特征,融合构建GLCM-HOG特征;最后,将融合特征输入支持向量机(SVM)进行分类,以判别往复压缩机的运行状态.实验结果表明,所提方法对设备的状态识别准确率可以达到92.33％,能够实现往复压缩机的准确诊断.     

海洋平台往复压缩机振动特征研究

为研究海洋平台往复压缩机的振动特征,应用谐波小波包变换对往复压缩机的振动进行分析,探讨不同频率下振动信号的能量分布特征.结果表明,在水平方向和垂直方向,往复压缩机振动能量主要集中在25 Hz和50 Hz的低频处,其他频率振动能量小,变化平稳;在轴向,往复压缩机振动能量向中高频扩展,在225 Hz处出现较大值.因此,谐波小波包变换可用于往复压缩机振动特征研究.     

往复压缩机故障诊断技术研究

本文以往复压缩机作为分析对象,通过阐述往复压缩机经常出项的两种故障,提出若干种有效的故障诊断技术,希望能够给予机械设备维修人员一些工作上的帮助,或者提高机械设备故障的诊断水平及质量。     

提升小波包变换及在振动故障诊断中的应用

对内燃机进行快速准确故障诊断,可以提高内燃机维修的时效性,减少停机时间。提出一种基于提升小波包变换的故障诊断方法。给出了内燃机故障诊断模型,对内燃机进行等角度采样,在线获取振动信号,实现信号获取与工作转速同步。给出了提升小波包变换公式,并给出了移频算法,选择合适的小波进行提升小波包变换,提取状态特征向量,分析了不同状态特征向量的差异。采用支持向量机作为分类器实现故障诊断。通过实例分析比较,验证了该故障诊断方法的有效性。     

基于小波包分解的数字图像水印

利用Shannon熵准则选取最优小波包基,分别对原始图像和水印图像进行小波包分解,把水印数据嵌入选定的原始图像小波包基中.实验结果表明,该算法水印信息嵌入量大,不可感知性好,对JPEG压缩有较好的鲁棒性.     

小波包分析方法在齿轮箱振动信号处理中的应用

对齿轮箱的振动及振动信号进行了分析，利用小波分析原理及小波包分解故障信号，抽取与故障有关的几个频段进行重构，剔除了主振动分量和干扰项，从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来。     

冗余提升多小波包的构造及其应用

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。     

基于EEMD的柴油机缸套磨损故障诊断

针对柴油机缸套磨损故障诊断问题,在实车上测试了柴油机机体振动信号,应用经验模态分解(EMD)对不同磨损状态下的柴油机机体振动信号进行了分析,然而,EMD存在的模态混叠问题使其难以获得准确的基本模式分量(IMF).为此引入基于总体经验模态分解(EEMD)的改进的局域波分析方法,利用EEMD获取无模式混淆的IMF,通过Hilbert边际谱分析信号能量随瞬时频率的变化特征.工程实测分析结果验证了应用该方法进行柴油机缸套磨损故障诊断的有效性.     

基于混沌理论的往复式压缩机故障诊断

实测某往复压缩机气缸在正常、活塞体松动及拉缸工况下的振动信号,计算信号的关联维数、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指数,并证明信号具有非线性。用奇异值分解(SVD)降噪法对信号进行降噪,通过奇异熵增量曲线选择降噪阶次,用互信息法求最佳延时,并用假近邻域法求最佳嵌入维数,同时用G-P算法、小数据量法求出关联维数、Kolmogorov熵及最大Lyapunov指数。计算结果表明,3种工况下的往复压缩机气缸振动信号均为非线性混沌信号,故障越严重,信号表现出的混沌特性越明显,可依据混沌指标对往复压缩机气缸的状态进行监测。     

基于改进G-P算法的往复式压缩机故障诊断技术

采用基于经验模态分解的G-P算法提取往复式压缩机振动信号关联维数,建立了小波降噪模型,利用自相关函数法和伪相图法结合起来确定延迟时间,并采用EMD法计算嵌入维数,通过洛仑兹系统的仿真研究,将此法应用在往复式压缩机模拟故障试验中,诊断效果较好。     

基于Volterra级数和ULSP的机械隐含故障特征提取

针对提取机械原始振动信号中的隐含故障特征,提出了一种结合Volterra级数及冗余提升小波包(ULSP)的信号处理方法.先用二阶Volterra模型对信号进行延拓、预测,然后用冗余提升小波包对信号进行分解.对仿真信号的处理结果表明:分解得到的信号在边界没有振荡,有利于微弱特征的提取.工程应用中,完整地提取出了往复注水泵活塞与液缸密封碰磨产生的微弱故障特征信号.     

基于提升格式的双正交小波构造

介绍了提升格式的基本原理,采用插值细分方法设计了提升格式的预测算子,根据信号变换前后消失矩保持不变的要求设计更新算子,构造了一组不同消失矩的双正交小波的尺度函数和等消失矩的小波函数。通过设计不同的预测算子和更新算子,可以得到具有不同的正则性、光滑性、消失矩等特性的小波函数,这为根据被处理信号的特征灵活地构造相应的小波函数及提高信号处理的质量和效率提供了一种简单实用的方法。     

基于压力信号的小波神经网络往复泵故障诊断

为有效提取往复泵工作时非平稳时变信号中的故障特征和将故障特征准确分类,提出以泵缸内的压力作为系统特征信号来提取故障特征向量的方法.将小波包分解的"频率-能量-故障识别"模式诊断方法引入泵阀工作状态监测中,通过改进的BP神经网络进行故障诊断.试验确定了网络的初始值,即选择学习率初始值为1.5、惯性因子为0.6、网络结构为3层的BP网络,其中隐含层的节点数为19个,即网络的结构是8-19-3.结果表明,该法降低了对原始信号处理的难度,且各阀箱内的压力之间无相互影响.该技术已应用于某船载系统的往复泵实时故障诊断中,实验验证了其有效性.     

活塞式压缩机示功图计算机评测系统

简要介绍了活塞式压缩机示功图计算机评测系统的构成和工作原理。该系统能精确测定示功图并对其性能进行评估和分析处理。     

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.     

往复式压缩机的振动分析研究

为了准确掌握往复式压缩机的振动信息,对振动信号相对平稳的运动部件应用快速傅里叶变换进行振动分析,而对振动激励源较多、频率成分随时间变化的运动部件应用小波理论进行分析,可以避免往复式压缩机振动分析存在的信号失真问题.