小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用

介绍了小波分析的原理及在大型齿轮箱故障诊断中的应用。通过现场的应用实例，讨论小波分析在大型齿轮箱故障诊断中的应用效果。     

小波包信号提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法小波包信号提取算法．这是利用小波包将信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的．介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例，说明该方法可以用于故障诊断和预知维修     

振动攻丝扭矩信号处理中应用小波包消噪

简述小波包分析的基本理论及其主要算法．讨论用该理论进行信号消噪的基本原理,并应用于振动攻丝扭矩的信号处理．通过对所采样的扭矩信号进行小波包分解,获得信号精细的低频和高频两个部分．利用阈值量化处理的方法去除噪声,再将剩余部分进行重构,从而达到消噪声的目的．实验结果表明,该方法能够有效地消除采样信号中的噪声,进而提高扭矩值的计算精度．     

航空构件超声检测信号小波分析及小波包分析应用研究

基于小波函数的特点，从小波分解的效果，小波函数执行速度，小波降噪信噪比以及小波重构等方面，系统地分析小波及小波包在航空构件超声信号中的应用。实际应用效果分析表明，航空构件超声信号经小波及小波包处理后，提高了超声检测的灵敏度，增强了超声波检测检出缺陷的能力。从而验证了小波及小波包分析在航空构件超声检测信号处理中应用的有效性。而且小波包方法比小波方法的处理效果更为理想。     

小波包信包提取算法及其在故障诊断中的应用

提出了提取强噪声背景下多通带窄带信号的一种新方法－小波包信号提取算法。这是利用小波包络信号按任意时频分辨率（满足测不准原理）分解到不同频段的特点而提出的。介绍了小波包理论；给出了小波包信号提取算法，并以仿真结果说明了该算法的有效性；以滚动轴承的故障诊断为例，说明该方法可以用于故障诊断和预知维修。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

对测取的齿轮箱振动信号进行了离散小波变换，提取了齿轮箱螺栓拉断的故障信息。结果表明，小波变换或小波分析为判断、预防同类事故提供了一种有效的分析手段。     

基于MATLAB的小波包分析在信号降噪中的应用

应用MATLAB小波工具箱中的一维小波包分析函数，采用默认阈值、调节后的阈值两种方法对含噪声的信号进行处理，并以一可见吸收光谱降噪为例，说明该方法在信号降噪中有效可行。     

基于小波包-神经网络故障诊断系统研究

建立了旋转机械故障诊断的神经网络模型，采用小波包分解方法提取特殊频段上的能量作为特征值为神经网络的输入模式，模型具有通用性。并且应用于旋转机械故障样本的识别计算，结果表明该方法在故障诊断中是有效的。     

基于小波包算法的电力系统故障信号处理

提出应用小波包算法来提取电力系统暂态故障信号的基频分量。正交小波包分析能够将信号的频带分割得更精细，对频带进行多层次划分。本文提出电力系统故障信号的小波包分析方法，就是对电力系统故障信号进行细分，以便更精确地提取基频信号。并且将小波包算法与传统的傅立叶算法进行了比较。如果将小波包算法应用于数字保护，则对于提高电力系统的数字保护的准确性很有帮助。     

小波分析在齿轮故障诊断中的应用

利用MATLAB语言编程检验了小波分析在齿轮故障诊断中的应用效果,利用双正交小波基(Bior2.4)将减速机箱体的故障振动信号分解到时频域,提取出了齿轮故障信号.同时结合传统的故障诊断方法进一步诊断了齿轮的故障模式.试验结果验证了上述方法综合应用的有效性.     

修枝机齿轮箱振动特性仿真分析

针对修枝机齿轮箱在运行过程中出现的振动和异响问题,基于多体动力学理论,利用动力学 Adams软件建立齿轮箱动力学模型,结合傅里叶变换理论计算齿轮箱齿轮啮合动态力。建立齿轮箱有限元模型,完成齿轮箱约束模态分析。根据数据处理后的轴承处频域激励载荷,利用有限元软件Ansys Workbench计算齿轮箱体表面振动的动态响应。仿真结果和试验结果表明,齿轮箱的振动噪声在齿轮箱固有频率与齿轮啮合激励频率接近时达到最大值,为今后齿轮箱体辐射噪声分析以及结构优化设计提供了依据。     

柱塞泵机组故障诊断振动信号分析法

介绍利用柱塞泵表面振动信号不解体诊断柱塞泵机械运动部件故障的研究 .首先讨论了柱塞泵机组的结构与运动特点 ,确定了振动监测部位 ;其次分析了柱塞泵机组的振动激励源和影响因素 ,根据理论与经验公式 ,计算了各激励源振动特征频率 ,分析研究了柱塞泵组各组件部位故障振动频谱识别特征 .对现场运行设备诊断结果的分析说明 ,利用振动信号对柱塞泵机组主要运动部件状态进行监测与故障诊断是可行的     

基于改进的集合经验模态分解的爆破振动信号趋势项消除方法

针对实测爆破振动信号中存在的趋势项干扰问题,基于改进的集合经验模态分解,提出一种趋势项消除方法,并进行了模拟信号的仿真计算和爆破振动信号的实例分析.信号仿真计算结果显示:对于持续振动信号,该方法的趋势项提取结果与已有的基于经验模态分解或集合经验模态分解的趋势项消除方法较为接近;但当测试信号呈间歇振动时,该方法对趋势项的提取更为充分,体现了其对分段爆破振动信号中趋势项消除的优越性和适用性.同时,爆破振动速度信号的实例分析验证了该方法在实际应用过程中的可靠性.      

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。     

超环面行星蜗杆传动系统自由振动特性分析

分析了超环面行星蜗杆传动系统的自由振动特性,通过用三种振动模式来简化超环面行星蜗杆传动系统的动力学模型：行星蜗轮振动模式;滚动体振动模式;轴向振动模式。得出三种不同的振动模式下超环面行星蜗杆传动系统的特征值以及各行星蜗轮振型比例关系。     

涡街流量信号中管道振动噪声的分析与处理

研究了获取管道振动噪声干扰特征的方法,介绍了基于加速度传感器的管道振动信号的采集.结合涡街流量信号和管道振动信号的频谱分析结果,指出了管道振动信号频率与涡街流量信号的主要干扰分量频率直接相关.研究表明,可通过获取管道振动加速度信号特征,来间接获得涡街流量信号中最主要噪声的频率特征.基于这一研究结论,以管道振动信号的特征信息为参考输入,验证了通过自适应滤波对涡街流量信号中振动噪声的滤波方法.     

提高轴系扭转振动瞬时信号分析精度的转速跟踪分析方法的研究

针对船舶动力装置及其传动系统在升降速过程中轴系扭转振动的时变信号存在低频滚振干扰,不能采用传统的转速跟踪分析直接进行分析的特点,提出了将采样频率降低一倍,使一次采样样本所包含的整周期数扩大一倍,加Han-ning窗进行转速跟踪分析的方法,避免了加窗产生的主瓣干涉,大大降低了低频干扰成分旁瓣干涉带来的影响,提高了升降速过程中轴系扭转振动各谐次幅值分析精度。通过仿真计算,结果表明本文所提出的方法是有效的。     

微弱振动的光干涉测量方法

本文介绍一种采用光干涉，并运用策机辅助进行微弱振动体动态幅度测量的方法，给出了10^-6m量级振动的测试结果。     

在线小波分析与分析化学信号的在线处理

对小波分析的算法进行了改进 ,提出了适用于在线信号处理的在线小波分析算法 ,并为重叠分析化学信号的在线解析提供了计算最佳分解尺度的计算公式 .通过对重叠色谱信号和电化学信号的在线处理 ,在最佳分解尺度计算公式的帮助下 ,在线小波分析可以快速而方便地对分析仪器给出的分析化学信号进行在线解析 ,解析的结果能够保持原有的线性关系 ,可用于重叠信号中组分的定性、定量分析 .     

EMD在机电系统振动信号分析中的应用研究

EMD是一种较新的信号分析方法,由于其具有能够自适应分解和优良的局部分析能力的突出优点,在机电系统振动信号分析领域有很广阔的应用前景.介绍了其理论基础,分析了其优势和缺陷,指出了其在机电系统振动信号的滤波和信号分析中应用的可能性和实现方式.为了验证应用的有效性,给出了验证实例.实例表明,EMD在机电系统振动信号的分析中具有良好的效果.