基于小波包分形的电力电子故障诊断方法

针对现有电力电子故障诊断的问题,提出了一种基于小波包分形的电力电子故障的诊断方法.首先使用3层小波包对电路输出电压波形进行分解、消噪和重构等预处理,以获得不同频带的重构信号,然后再计算各个重构信号的分形维度,提取出相应的故障特征;最后以此作为输入数据来训练支持向量机,实现电力电子故障的诊断.以三相整流电路为例进行实验,实验结果表明该方法能有效地提取电力电子故障诊断的故障特征,提高故障诊断的准确率,可有效地应用于电力电子系统的故障诊断.     

基于小波包和GBDT的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器的常见故障类型,提出了一种基于小波包和GBDT的瓦斯传感器故障诊断方法.该方法首先使用3层小波包分解对瓦斯原始故障信号进行分解;然后利用LDB算法削减得到重构信号能量,经归一化处理后作为输入分类器的特征向量;接着利用由梯度提升技巧和决策树构成的GBDT分类器作为故障模式的训练和识别器;最后通过瓦斯传感器诊断实例验证了该方法的有效性.实验结果表明,采用该方法进行瓦斯传感器故障诊断相比其他方法具有更高的诊断精度和更好的样本泛化能力.     

基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.     

基于双树复小波包和改进SVM的轴承故障诊断

为了提高滚动轴承内圈、滚动体、外圈等故障诊断效率,提出了将双树复小波包和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）结合的故障诊断方法。采用双树复小波包对轴承振动信号分解和重构,提取重构信号中的故障能量特征并构造特征样本作为支持向量机诊断模型的输入。针对支持向量机的参数选取没有固定方法而导致故障诊断的准确性降低的问题,采用人工鱼群算法对支持向量机的惩罚系数和核参数进行寻优。用寻优得到的参数建立支持向量机诊断模型对特征样本进行故障诊断。仿真结果表明提出的方法不仅可以提高降噪效果从而得到滚动轴承故障振动的特征信号,而且能实现更高精度的故障诊断。     

信息熵支持向量机算法传感器故障诊断研究

研究传感器系统故障诊断效率问题.针对传统故障诊断因传输信息大,速度慢,造成故障,定位不清.传统的方法提取的传感器系统特征信息不全面,导致诊断精度与速度不高.为有效提高传感器系统故障诊断的效率和精度,提出了一种能量信息熵的支持向量机系统故障诊断方法.故障主要难点技术问题在于参数选择优化问题.算法首先利用小波包对传感系统故障信号进行小波包分解,并提取小波包能量信息熵,以此构建输入特征向量;接着采用了支持向量机方法进行非线性特征向量提取,最后以特征向量来建立支持向量机智能化诊断模型.仿真结果表明,改进方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对传感器故障进行检测与定位.具有较强的泛化能力,同时缩短了故障诊断时间.     

基于小波包PCA的故障传感器数据重构方法

讨论了基于小波包的多尺度主元分析方法应用于故障传感器数据重构问题。传统的基于小波包的多尺度主元分析在进行传感器故障诊断时没有建立数据重构模型,在相关传感器信号进行小波包分解的基础上,在最佳数的所有节点上建立主元分析模型,将主元分析模型的重构结果组合后再进行小波逆变换,从而实现故障传感器的数据重构。最后,利用试车台液氢供应系统的传感器数据仿真了几种典型传感器故障,并对设计模型实现数据重构的实用性和有效性进行了验证。     

基于小波包神经网络的传感器故障诊断方法

讨论了小波包神经网络在传感器故障诊断中的应用问题.文中提出了将小波包分解提取各个节点特征能量与RBF神经网络进行模式分类的传感器故障诊断方法.通过三层小波包分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障的瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练RBF神经网络.通过各种故障模式特征数据的训练,RBF网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过工业锅炉流量传感器数据对训练之后的RBF神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于谐波小波包和DAG-RVM的滚动轴承故障诊断

针对传统滚动轴承故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题,在现有的研究基础上提出一种基于小波包分析和有向无环图相关向量机相结合的故障诊断方法。将滚动轴承在不同的故障条件下的振动信号进行谐波小波包分解与重构,提取频带能量作为特征向量,应用有向无环图相关向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,最终做到对滚动轴承的故障诊断。结果表明,该方法能够快速准确地诊断出滚动轴承故障,验证了该方法的有效性和稳定性。此外,通过与支持向量机(SVM)的对比分析,显示了RVM在智能故障诊断应用中的优越性。     

小波包在旋转机械故障振动信号处理中的应用

根据旋转机械故障振动信号的特点,提出了应用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量故障特征提取的方法,实验分析结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的抗干扰能力和故障诊断的准确性。     

小波理论和分形理论相结合对高速自动机的故障诊断方法

因为高速自动机的工作环境比较特殊,小波理论和分形理论相结合的故障诊断方法应运而生,力求提高故障状态的分辨率和诊断效率.运用小波理论对其初始特征振动信号进行降噪处理和小波多分辨率分解,小波包分解处理分析故障状态表现的不同特征,进行定性的故障诊断,计算所得信号的分形维数量化故障特征,进行定量的故障诊断,实现故障类型的判别及确定故障的敏感频带.     

一种有效的齿轮故障识别方法

针对齿轮故障特征信息往往被信号中的噪声淹没的问题,提出了一种基于谐波小波包、样本熵和灰色关联度的齿轮故障识别方法。首先,采用顺序形态滤波器,并结合实际选用最简单的直线结构元素,对实测齿轮振动信号进行顺序形态滤波降噪预处理。然后,采用谐波小波包将不同故障的齿轮振动信号分解到3层共8个频带上,并计算各频带的样本熵。最后,以样本熵为元素构造特征向量,通过计算标准故障模式特征向量与待识别样本的灰色关联度来判断齿轮的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法能够有效地应用于齿轮系统的故障诊断。     

基于小波与GBDT的无人机传感器故障诊断

相对于有人飞行器,确保无人机传感器的正常工作更为重要.针对无人机传感器的故障诊断,提出了一种将小波特征提取与梯度提升决策树(GBDT)算法相结合的故障诊断方法.采用基于多层小波包分解的特征提取方法,将小波包分解系数与频带能量熵组合构成特征向量,相比单一的能量特征提取方法,有效提升了故障的可分性.采用梯度提升的策略对弱分类器进行迭代优化和线性组合,构成强分类器,使故障分类精度得到显著提高.仿真结果表明,该方法能有效进行特征提取和故障类型识别,且有较高的诊断精度和较强的泛化能力.     

Hilbert-小波变换的齿轮箱故障诊断*

采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数,对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高频信号和低频信号;再对分解的信号进行希尔伯特变换获得时频信息谱以提取系统的统计特征信息,实现监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明,小波变换分解和希尔伯特边际谱方法在故障信息诊断方面是可行和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

基于小波旁瓣相消器的轴承故障特征提取

为解决强背景噪声下声信号提取的轴承故障特征不显著问题,提出一种基于小波旁瓣相消器的故障特征提取方法。该方法利用小波滤波器组将含噪故障轴承声信号变换到小波域,进行小波域阵列广义旁瓣相消自适应波束形成,再通过小波滤波器组重构增强后的故障轴承信号,最后对重构增强后的信号进行包络解调并提取故障特征频率进行故障诊断。实验结果表明,该方法能够在强背景噪声下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的降噪和故障特征增强效果。     

基于模式识别的传感器故障诊断

为满足模式识别故障诊断算法的鲁棒性要求，在小波包分解提取特征向量的基础上，提出了有监督模式分类与无监督模式分类相结合的故障诊断方法．利用小波包分解提取各个频带的能量作为特征向量；采用LVQ神经网络作为有监督的模式分类器进行故障诊断；运用无监督的减法聚类方法对新型故障模式进行辨识．最后，通过动力系统管路流量传感器数据对算法进行检验，验证了所提出方法的实用性和有效性．     

飞行器导航传感器故障诊断的应用研究

研究导航传感器故障诊断问题,由于飞行器导航传感器所处环境十分复杂,导航系统由多种部件组成,故障存在许多随机性、模糊性和不确定性因素,难以建立确定数学模型。传统线性模型故障诊断准确率低。为了提高飞行器导航传感器故障诊断准确率,提出一种神经网络的导航传感器故障诊断方法。飞行器导航传感器发生故障时信号中会产生突变成分,利用小波包对原始故障信号进行分解,提取信号特征向量,然后将特征向量输入神经网络训练,实现飞行器导航传感器故障智能化诊断。在Matlab平台实现传感器故障诊断的仿真,结果表明,神经网络提高了飞行器导航传感器故障诊断的准确率,是一种在线、行之有效的导航传感器故障方法。     

一种模拟电路的支持向量机故障诊断方法

系统地提出了模拟电路的最小二乘小波支持向量机故障诊断方法。从测试点得到各种故障状态下的输出电压信号，对输出电压信号进行小波去噪，对信号进行小波分解获取多尺度的低频系数和高频系数，并对小波系数进行处理从而提取出故障特征量，以此作为学习样本来训练最小二乘小波支持向量机，确定其模拟电路故障诊断的模型。雷达系统电路仿真结果表明了模拟电路的小波变换和最小二乘小波支持向量机故障诊断方法取得了较好的效果。