共查询到10条相似文献,搜索用时 437 毫秒
1.
2.
3.
4.
《装备制造技术》2017,(4)
针对经典小波包和双树复小波包(dual tree complex wavelet package transform,DTCWPT)能量泄漏和频率混叠的缺陷,提出完全抗混叠的DTCWPT改进算法,该算法解决了经典小波包存在负频率以及经典小波包和DTCWPT滤波器频率不完全截止问题。根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性,通过小波包变换对高斯白噪声进行分解,利用频带能量泄漏的定量分析方法,验证了改进DTCWPT具有完全的抗频带能量泄漏特性。将改进DTCWPT方法和包络谱熵引入到轴承故障诊断中,该方法的核心是:对轴承振动信号进行改进DTCWPT变换得到不同尺度的分解信号,分别计算各分解信号的包络谱熵,合并熵值较小的几个分量信号的包络谱,最后根据合并的包络谱来检测轴承故障。该方法在消除经典小波包变换和DTCWPT频率混叠和能量泄漏的同时还解决了小波包分量选择盲目的问题。最后应用轴承故障试验数据对该方法进行试验验证,结果表明:改进DTCWPT结合包络谱熵选择的方法能够很好提取出轴承故障特征频率的基频、倍频,提高了轴承故障的诊断效果。 相似文献
5.
《制造业自动化》2017,(7)
针对回转窑对象给出了水泥回转窑故障诊断框图。说明了水泥回转窑工艺流程和常见的水泥回转窑设备故障及原因。阐述了小波包分解方法和小波包分解的优缺点。阐述了基于小波包变换的水泥回转窑故障诊断算法,给出了基于小波包变换的轴承故障诊断流程图。对正常状态、外圈故障状态和内圈故障状态的轴承小波包变换进行分析。得到经小波包分解1~4层细节进行重构后的波形图,得到经4层小波包分解后各频带的能量分布以及重构信号的包络图。将正常状态下小波包分解后的能量频谱信号与故障状态下的进行比照,通过能量频谱信号的不同,确定正常状态和故障状态的特征信息。文中对采集到的振动信号进行小波包分解,对分解后不同频带上的信号进行功率谱计算,通过能量的改变表示某一种特征信号,再对提取到的特征信号进行Hilbert谱分析。最终,通过对特征信号的Hilbert谱分析来区分出不同的故障。 相似文献
6.
基于改进谐波小波包分解的滚动轴承复合故障特征分离方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决滚动轴承单通道振动信号中复合故障特征难以分离的问题,提出了基于改进谐波小波包分解的轴承复合故障特征分离方法。首先,改进了二进谐波小波包分解方法,提出了连续谐波小波包分解方法,克服了信号分解后子带个数和带宽范围受二进制划分的缺陷;然后,采用谐波窗分解提取信号中频率成分集中的频段,根据轴承各单点故障特征频率确定分解层数,进行连续谐波小波包分解,利用能量算子包络解调得到子带信号中各个单点故障的权重因子;最后,重构轴承各单点故障信号,实现复合故障的特征分离和提取。对仿真信号和实测轴承内、外圈复合故障信号分析的结果表明,该方法能将轴承单通道复合故障信号分解到不同的通道中,实现了复合故障特征的分离,具有一定的工程实用价值。 相似文献
7.
基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了Hermitian小波和包络谱分析技术的优点,首先对轴承故障振动信号进行Hermitian连续小波变换,得到小波分解的实部和虚部,然后计算振动信号的多尺度包络谱。对齿轮箱轴承故障振动信号的分析表明,该方法在强噪声环境下能有效识别轴承内圈故障和外圈故障。 相似文献
8.
9.
采用了一种基于小波包能量熵结合集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方式完成对高速列车轴箱轴承仿真振动信号和实测振动信号的故障诊断.在完成仿真轴承应力状态分布分析和仿真振动信号故障提取方式检验以及实测振动信号时域参数分析和对轴承故障初步诊断的基础上,对振动信号进行三层小波包分解以及降噪处理;将处理后的剩余信号进行重构,再对重构后的8个小波包频段进行能量熵和能量百分比的计算,找出所含剩余信息量较大的频段,进行EEMD方式分解;对分解后的IMF1分量进行频谱和包络谱转换,从而准确提取出轴箱轴承故障特征信号,完成轴承早期微弱故障特征提取. 相似文献
10.
根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性. 相似文献