基于Morlet小波包络分析的滚动轴承多源故障分离

滚动轴承初始故障振动信号比较弱,易被干扰噪声淹没,使得传统的包络分析方法失效,而且实际采集的信号往往为多个振源的混合信号.提出用Autoregressive模型对轴承故障数据进行预处理,得到包含故障脉冲冲击的信号.利用kurtosis最大化准则自动获取complex Morlet小波包络分析方法的中心频率和包络带宽,对采集信号进行包络分析,最后对得到的包络信号进行独立分量分析实现各振源包络分量分离,进而获取故障冲击信号.仿真试验与模拟故障试验验证了该方法的有效性.     

基于修正Morlet小波的自适应模态参数识别

提出了一种修正的Morlet小波自适应结构模态参数识别方法，选取Morlet小波作为母小波，并引入一个调整因子N根据信号的特征对母小波的带宽进行调整。提出了能量极大值原则，结合相邻尺度小波分解的距离最大原则和相关系数最小原则，自适应地选择最佳小波分解尺度。数值仿真证明了该方法对密集模态进行解耦的有效性。将所提方法应用于一个简支梁的模态分析，实验结果表明，提出的自适应模态参数识别方法降低了模态参数识别的难度，提高了模态频率和阻尼比的识别精度。     

基于Morlet小波的时频图在齿轮断齿故障诊断中的应用

齿轮传动系统振动信号带有明显的非平稳性,齿轮断齿故障使非平稳特征更加明显,并伴有明显的脉冲冲击特性。利用小波分析处理非平稳的优势,结合齿轮传动系统的振动特性和Morlet小波能够处理脉冲信号的特点,建立了基于Morlet小波的时频分析方法,通过对某齿轮增速箱齿轮断齿故障的诊断,证明本方法不但能够准确诊断出断齿故障,而且能够评估断齿数量,较好地弥补了传统频谱分析的不足。研究结果对于齿轮断齿等具有脉冲信号特征的故障诊断具有一定的指导意义。     

滚动轴承故障诊断的自适应包络谱谱峰因子算法

表征滚动轴承故障特征的周期性冲击,特别是在故障早期阶段,常常被噪声和其它结构振动所淹没,从而难以辨别。共振解调被广泛用于滚动轴承故障冲击特征提取,但其滤波频带的参数选择常需要一定的先验知识。针对现有的频带优化方法的不足,本文提出一种基于包络谱谱峰因子和复平移Morlet小波滤波的自适应共振解调方法-自适应包络谱谱峰因子算法。包络谱谱峰因子(Crest factor of envelope spectrum,CE)定义为包络谱在一定范围内的最大值和有效值之比,能有效度量信号中周期性冲击强弱,结合粒子群优化算法的寻优特性,对Morlet小波滤波器中心频率和带宽参数进行优化。将包络谱谱峰因子作为适应度函数来比较不同参数组合下的滤波效果,根据适应度函数值最大原则选取Morlet小波滤波器参数。仿真信号、实验信号以及工程实际信号分析验证了该方法在共振解调最优频带选取中的有效性和优越性。     

基于自适应最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。     

基于自适应复平移Morlet小波的轴承包络解调分析方法

针对滚动轴承的传统包络解调分析技术需要人工选择参数的缺点,提出一种自适应包络解调分析方法。该方法针对轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用复平移Morlet小波实现冲击特征波形的自动提取。同时,基于小波系数峭度值最大的优化策略,给出Morlet小波基函数的中心频率和包络因子的优化方法,从而实现与冲击特征成分的最优匹配,获得较好的包络信号。对模拟信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法通过对基函数波形的优化匹配,可以有效地解调出弱故障特征分量,效果优于普通的复平移Morlet小波变换,适合于轴承的早期故障特征提取。     

基于Morlet小波与最大似然估计方法的降噪技术

采用与冲击信号匹配的Morlet小波作为小波基对信号进行小波变换,利用冲击信号的概率密度特征,结合最大似然估计的阈值方法进行降噪,以提取周期性的冲击信号。通过对减速箱故障信号进行降噪,提取出周期性的故障特征信号,表明该方法可以有效地去除强噪声干扰,提取振动冲击信号     

自适应谱峭度滤波方法及其振动信号检测应用

谱峭度滤波方法是一种在强背景噪声下也能有效提取振动信号中瞬态成分的方法。笔者针对谱峭度滤波方法中窗宽的自适应选择问题,提出一种自适应谱峭度滤波方法。该方法将小波相关滤波提取的振动信号特征频率作为Morlet小波滤波窗口中心频率,并按最大谱峭度原则自适应选择滤波小波窗口宽度,以确定最优带宽Morlet小波窗。通过强背景噪声下的瞬态成分的提取验证该方法的有效性,并与窗口融合自适应谱峭度滤波方法进行比较。针对轴承故障振动信号检测,应用该方法提取反映轴承故障的冲击响应成分,说明该方法能够实现轴承故障振动特征信号的提取。     

采煤机摇臂齿轮传动系统振源定位分析方法

为了研究采煤机摇臂传动齿轮的振动分析方法并进行实机振源定位验证,首先,采用小波分析对采煤机摇臂振动信号进行降噪处理和频谱分析,依据特征频率下的振幅结果确定故障齿轮的啮合频率;然后,通过Morlet小波包络解调分析获取边频带信号频谱特征,依据边频带特征频率下的振幅结果确定故障齿轮的转动频率;最后,对频谱分析和Morlet小波包络解调分析的结果进行综合分析,锁定故障齿轮的准确位置。对一台国产采煤机摇臂齿轮传动系统进行了振动测试与信号分析,结果表明,基于小波分析、频谱分析和Morlet小波包络解调分析相结合的振动分析方法可以实现对采煤机摇臂故障齿轮的准确定位,为强噪声环境下复杂齿轮传动系统的故障快速定位和现场定点维修提供了方法支持。     

自适应Morlet小波降噪方法及在轴承故障特征提取中的应用

分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率,利用Morlet小波良好的时域和频域特性及奇异值分解技术,提出了一种基于自适应Morlet小波和SVD的降噪方法。针对滚动轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用修正的Shannon熵方法同时优化Morlet小波的中心频率与带宽参数,实现其与冲击特征成分的最优匹配;针对根据小波系数矩阵奇异值曲线的过渡阶段求取最佳变换尺度的方法存在着不够快捷方便的不足,将其与小波系数奇异值比方法相结合来快速方便地求得最佳变换尺度;最后对信号进行降噪处理提取故障特征。对仿真信号和实际轴承内外圈故障信号的应用分析表明,该方法具有良好的降噪性能,能有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征。     

GEARBOX FAULT DIAGNOSIS USING ADAPTIVE WAVELET FILTER

Vibration signals from a gearbox are usually noisy. As a result, it is difficult to find early symptoms of a potential failure in a gearbox. Wavelet transform is a powerful tool to disclose transient information in signals. An adaptive wavelet filter based on Morlet wavelet is introduced in this paper. The parameters in the Morlet wavelet function are optimised based on the kurtosis maximisation principle. The wavelet used is adaptive because the parameters are not fixed. The adaptive wavelet filter is found to be very effective in detection of symptoms from vibration signals of a gearbox with early fatigue tooth crack. Two types of discrete wavelet transform (DWT), the decimated with DB4 wavelet and the undecimated with harmonic wavelet, are also used to analyse the same signals for comparison. No periodic impulses appear on any scale in either DWT decomposition.     

应用自适应Morlet小波和NGA优化SVM的轴承故障诊断

小波和小生境遗传算法（niche genetic algorithm,简称NGA)优化支持向量机（support vector machine,简称SVM)实现滚动轴承故障诊断的新方法。首先,采用自适应Morlet小波方法提取出最佳尺度附近的3个信号分量作为特征信号,分别计算它们的Shannon能量熵值作为特征量得到样本集,作为SVM的输入向量,并用样本集训练1-v-r SVM;然后,再构造一种新的核函数,并用NGA在SVM训练过程中对核函数参数进行优化,提高SVM学习机器的分类性能;最后,将本研究方法用于对含有较强噪声的实际滚动轴承的内圈、外圈、滚珠故障样本进行了分类识别。结果表明,该方法具有较好的抗噪和分类能力,验证了其有效性和可行性。     

复小波分解联合SVD提取振动信号非平稳特征

针对齿轮箱故障信号的多分量多频调制特点,提出了一种基于奇异值分解的最优小波解调技术。首先,采用小波变换的最小Shannon熵作为时间尺度分辨率的度量指标,将其应用到Morlet分析小波的参数优化选择中;其次,对常规小波参数选择方法进行了改进,利用奇异值分解技术对最优小波变化尺度进行了迭代搜索。该方法可以很好地降低噪声信号,有效提取信号中的周期成分,具有较好的瞬态信息提取能力。试验结果也表明了该方法在齿轮箱故障特征提取中的重要性以及降噪方法的有效性。     

基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

将最优Morlet小波和阈值降噪法相结合,进行强噪声背景下滚动轴承故障诊断.依据峭度最大准则确定最优Morlet小波基.利用连续小波变换和软阈值法对振动信号降噪.试验表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好地提取滚动轴承振动信号中的故障特征.     

Morlet小波对于压缩机故障信号的研究

针对目前压缩机故障信号分析中存在的问题,提出了用Morlet连续小波对故障信号进行提取和识别。在停车情况下,对压缩机故障进行检查,验证了Morlet连续小波在故障信号提取和识别中的可行性和正确性。     

On the study of applying Morlet wavelet to the Hilbert transform for the envelope detection of bearing vibrations

In this paper, the Morlet wavelet is studied to apply in the envelope analysis for the bearing vibration and, in practice, would be easier to apply in the real-time vibration analyses. The parameter designation of Morlet wavelet is proposed to filter out and demodulate one of the resonance modes of a bearing vibration, but the designation of the filtering passband would not be required. Therefore, the mode vibration and its corresponding envelope could be derived from the real part and the absolute value of the wavelet transform, respectively. In addition, the Morlet wavelet with properly designating the parameters possesses a very excellent property of fast waveform convergence and could effectively reduce the computing burden. From theoretical and experimental studies, it is shown that the designation of Morlet wavelet could be effectively applied in the envelope detection for the vibration signals and could be useful in the defect diagnosis of bearing vibrations.     

改进投票策略的Morlet小波核支持向量机及应用

主要研究了现有支持向量机存在的问题,提出基于贝叶斯优化投票策略和Morlet小波作为核函数的改进方法.通过贝叶斯优化改进支持向量机分类投票策略,实现对不可分区域数据的有效分类.通过建立Morlet小波核支持向量机,使向量机更加适合冲击非线性信号的分类,并用一个滚动轴承的实例说明方法的鲁棒性和可靠性.