基于EEMD和二维边际谱熵的齿轮箱故障诊断

针对信号经验模态分解（EMD）过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解（EEMD）和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断．首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机（SVM）的输入量,建立故障诊断模型．经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性．     

小波包在异步电机转子断条故障检测中的应用

在异步电机转子断条故障检测中,将原信号最优小波包分解,经自适应滤波后再信号重构.先计算出每个子频带代价,选择相应频率空间构成最优小波包.再定义最优小波包选择的代价函数,并保留自相关函数和最大频率空间.对得到的频率空间上原信号分量进行自适应滤波,最后将滤波后原信号所保留的频率空间经同样的小波包重构,由此完成对频率分量的剔除.     

基于小波尺度谱重排与小波排列熵的自动机故障诊断

用小波包变换对自动机振动响应信号进行时频分析,提出了对每层小波包系数进行小波尺度谱重排处理,计算了每层小波系数的排列熵,并以此作为自动机短时瞬态冲击时微弱故障信号的特征量,使用支持向量机对特征量进行故障分类识别,结果表明,该方法能有效地提取特征值并识别微弱故障,可较好地解决自动机的故障诊断问题。     

基于双谱熵模型的故障模式识别

提出利用双谱计算信号的双谱熵,并作为特征参量进行故障模式识别的方法。分析了振动信号双谱的特征,在子空间分布概率下,推导了基于能量分布的双谱熵计算方法。在理论推导分析的基础上,进行了某齿轮箱在4种工况下的振动信号提取实验,建立了齿轮箱故障模式识别BP神经网络。最后将双谱熵特征参量作为输入,对设置了4种故障工况的齿轮箱进行了故障模式识别,成功地判别了4种工况,验证了方法的有效性。     

小波包降噪在发动机燃油压力信号处理中的应用

研究信号的小波包变换与小波变换的不同之处,以及在离散小波分解的基础上怎样实现小波包分解.国产传感器所测得的燃油压力信号信噪比低、不平稳,使用小波包降噪效果明显.为利用国产传感器进行燃油系统故障诊断提供了一条途径.     

基于小波包能量谱与主成分分析的轴承故障特征增强诊断方法

滚动轴承出现损伤时,采集的振动信号呈非平稳性,采用一般的时域和频域分析方法不能准确提取出振动信号的故障特征。根据小波包多分辨、精细化的分解特性,提出一种基于小波包能量谱与主成分分析（PCA）方法的滚动轴承故障诊断算法。将振动信号进行小波包分解,得到重点频率段信息的能量谱,提取能量谱作为特征向量;利用PCA方法对特征向量降维并减小噪声信号的干扰,获得增强的故障特征;利用层次聚类方法和改进的模糊c均值聚类算法对不同类型的滚动轴承故障进行识别,两种聚类方法都准确地识别出了不同的故障类型。实例验证结果表明,所提方法能够有效地提取振动信号中的有用故障特征,实现轴承故障类型的精确诊断。     

基于改进ART2神经网络的发动机故障诊断方法

基于改进ART2神经网络的发动机故障诊断方法,用警戒和调整因子的双因子法控制网络识别过程中对已知故障再学习,使网络不断学习和优化.以某发动机的相关状态模式训练ART2网络,利用db4小波包对各模式的振动信号进行分解,再利用小波系数计算出各频带的能量构成向量,经归一化后为该模式下的特征向量.其网络只对相似度超过调整因子的识别样本进行学习,有助于提高网络发动机状态模式的识别精度.     

滚动轴承的故障特征提取

滚动轴承故障特征提取采用在C Builder中嵌入Matlab对载波信号消噪后,将振动信号用小波包进行3层分解,提取各节点重构信号的方差,作为故障特征参量,归一化后输入神经网络进行故障诊断.其交互步骤是用C implib命令将外部def文件生成含有Matlab函数的lib文件,并将其加到新建工程中,编写目标函数.Matlab完成数值分析处理、绘制数据图形.     

基于多小波能量谱与SVM的导弹惯性器件故障预报

针对利用时域信号进行故障预报精度低的问题,提出一种基于多小波能量谱与支持向量机(SVM)的故障预报方法.该方法以信号在多小波域上分解形成的能量谱作为故障的诊断特征,通过距离评测准则选取最优多小波能量谱特征子集.最后将最优特征作为样本训练支持向量机.利用训练后的SVM进行故障预报,试验结果表明多小波能量谱能更有效地反映惯性器件故障特征,利用SVM与多小波能量谱结合可以得到更好的预测精度.     

基于小波变换信息熵的自动机故障特征提取研究

研究了根据自动机机箱的短时冲击振动信号,从信息的定量描述方法出发,通过小波能谱熵、小波奇异谱熵、小波时间熵算法建立信息熵提取模型,实现故障特征提取.针对典型模拟信号的仿真分析,验证了所提出的信息熵指标可以对信号进行多层次特征提取.结合自动机故障诊断试验,进行自动机运动形态分解时域特征与不同空间信息熵指标特征提取.可用于小口径火炮高速自动机的在线监测与故障诊断.     

强背景噪声下的小波熵模极大值消噪方法

针对矿井提升机特征信号在强非平稳和强噪声背景下难以有效提取的问题,结合小波能量熵理论与小波模极大值的奇异性理论,提出一种有效的强背景噪声下提升机信号消噪方法。该方法利用信息熵能定量描述时-频域能量概率分布的特性,采用小波熵自适应确定噪声阈值,有效去除随小波分解尺度增大而不断减小的小波模极大值,保留随尺度增大而增大的模极大值,并重构经有效过滤的剩余小波模极大值,实现强背景噪声下噪声信号与真实信号的有效分离。通过对仿真信号和提升机实测信号的应用,表明了该方法消噪效果明显,消噪数据可靠,提高了强背景噪声下提升机故障诊断的数据可靠性。     

小波变换降噪技术及其在Matlab中的实现

小波降噪含模极大值、尺度空间滤波、域值滤波三种方法.域值滤波法只对低频部分进一步分解,不考虑高频部分,因而用小波函数进行处理.域值滤波方法的处理过程为:对信号进行小波分解;小波分解高频系数的域值量化;信号重组.对潜艇获得的测量方位信号仿真结果分析表明,该方法可行.     

基于WPD与BPNN的超声信号处理技术

为有效提取超声检测信号,制作了模拟分层的复合材料实验试样,并运用自主研发的信号处理模块对其超声检测信号进行处理,同时阐述了信号处理的原理和方法;简述了小波包和BP神经网络信号处理的原理和在本实验中的应用,探索并得到缺陷和信号之间的对应规律,缺陷面积越大,回波能量越小;缺陷越靠近检测面,回波的能量越小,最终结果表明:小波包分解和BP神经网络结合使用对超声信号特征提取效果显著,能够很好的识别缺陷的位置和大小.     

基于小波熵的弹丸激波信号特征提取方法研究

在实验中获取的弹丸激波实测信号,由于受到激波在空气中传播时各种因素的影响,使得获取的信号有很多不确定性,其持续时间难以利用传统的信号处理方法来获取.文中从小波变换的角度出发,通过在尺度域上对信号能量的一种划分,引入了小波能谱与小波熵作为信号特征提取的特征量来反映系统信号的统计特征.实验结果表明,该算法能有效提取弹丸激波信号特征,速度快、准确率高,而且具有对噪声不敏感的优势.     

小波包在硬目标侵彻仿真结果分析中的应用

硬目标侵彻仿真得到的速度、加速度信号频率成分非常丰富，而且是非平稳的随机过程，小波分析具有良好的时频局部化性质，可用来分析这些信号，在总结小波，小波包理论的基础上，利用小波包将仿真得到的加速度信号分解到相邻的不同频率段上，然后用信号重构方法对各个频率段上的信号进行重构，并作了相应的频谱分析，最后对小波包分析的工程意义进行了探讨。     

自动机机箱振动分析与诊断研究

自动机射击动作时因激振力的作用会产生一定方向和频率的冲击振动,构件的裂纹或松动等故障会影响到其响应成分的频率能量特性;针对自动机实射动作冲击响应振动信号,利用小波分析快速进行信噪分离,频域范围内采用功率谱分析结合小波包分解对各频段能量谱分析。根据振动信号时域峰值和时刻,频域能量的变化和分布,给出故障诊断层使用的状态特征向量,并用比例梯度动量共轭算法训练的神经网络模型进行自动机状态定位与故障识别。     

小波分析在信号消噪中的应用

用小波分析进行信号消噪常用多尺度小波变换和小波包变换.多尺度小波变换是将信号分解成高频和低频成分,低频包含信号的主要性能,高频含较多噪声,将高频平滑后再重建即可消噪.其消噪处理有强制、默认阈值和给定软/硬阈值3种方法.小波包变换消噪是将信号的小波包分解、计算最佳小波包基、分解系数的阈值化处理及重构原来信号实现消噪.并给出了几个Matlab消噪函数:多尺度一维小波分解和重构wavedec及waverec、消噪默认阈值ddencmp和消噪函数wdencmp;小波包变换的ddencmp 和wdencmp函数.试验表明,此方法具有较高的有效性和实用性.     

多层复合装药爆炸冲击波信号能量谱

为研究多层复合装药爆炸冲击波在不同频段内的能量谱特性,进行了不同长径比多层复合装药的爆炸试验。利用小波包分析原理分析爆炸试验测得的冲击波压力信号,获得不同长径比复合装药的冲击波压力信号能量谱,得到了不同频段内冲击波压力信号的能量谱特征规律。结果表明：复合装药的冲击波能量谱值随装药长径比的增加而增加,冲击波能量主要集中在低频段,不同长径比复合装药爆炸冲击波具有不同的能量分布且各频段的能量差异明显;近距离及大长径比复合装药爆炸冲击波的低频段能量具有较大的能量增长百分比,内外同时起爆时多层复合装药的冲击波压力信号总能量是中心起爆的1.55倍。研究结果可为复合装药结构下毁伤威力可控战斗部的设计及毁伤效能评估提供参考。