基于双树复小波与非线性时间序列的降噪方法

针对双树复小波变换传统软阈值降噪方法对实、虚部树系数分别进行阈值处理时提取的强背景噪声下轴承故障特征信号效果不理想,且实、虚部分离的阈值处理方法会引起局部相位失真问题,利用故障信号小波变换系数具有周期性与双树复小波系数模震荡小等特点,提出双树复小波变换与非线性时间序列方法相结合的强背景噪声下轴承故障特征提取方法。对故障信号进行双树复小波变换,获得各层小波系数并求模,选择系数模周期性较强层系数进行非线性时间序列处理,增强系数中周期性成分,抑制随机噪声;对增强后系数进行软阈值处理消除直流成分对提取结果的影响;将处理后系数还原为复数形式进行双树复小波重构,可成功提取弱故障特征信号。仿真、试验信号处理结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的故障特征信号。     

基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法

由于机械设备振动信号受到背景噪声的干扰,造成机械设备故障状态特征不明显,因此提出了一种基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法。首先,对振动信号进行双树复小波包变换,对双树复小波包系数建立高斯混合模型,根据贝叶斯最大后验估计准则,得到双树复小波包系数收缩函数;然后,利用双树复小波包系数父代和子代的空间相关性,结合量子叠加态理论计算噪声信号和有用信号小波系数出现的概率值;最后,根据量子叠加态得到的概率参数值调节高斯混合模型中的小波包系数收缩函数,使小波包系数自适应非线性收缩,提高高斯混合模型的局部自适应性,实现机械振动信号的降噪处理。仿真信号和实测行星齿轮箱振动信号实验结果表明,该方法能够有效地去除振动信号中的噪声,凸显机械设备的故障状态特征。     

基于双树复小波包的发动机振动信号特征提取研究

针对柴油机缸盖振动信号的特征提取问题,提出了一种基于双树复小波包变换和自适应块阈值降噪的标准化相对能量提取方法,双树复小波包利用并行双树实小波变换分解系数达到信息互补,从而获得近似平移不变性和减少了信息的丢失.自适应分块阈值能够随所分析的信号自适应估计最优阈值,达到更好的降噪效果,同时引入消除频率混叠的算法,抑制了双树复小波包分解过程中虚假频率的产生.仿真信号和试验分析该方法能够更有效地消除噪声影响,所提取的相对能量特征具有更好的可区分度.     

基于复解析小波变换的瞬时频率分析方法

提出了利用基于复解析小波变换的瞬时频率分析的新方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起，具有自适应分析能力。对信号作复小波解析变换得到信号的瞬时频率，通过瞬时频率的功率谱分析就可提取信号特征。通过对齿轮故障振动信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮局部故障，且与传统的频域方法相比具有更好的分析效果。     

基于双树复小波和奇异差分谱的齿轮故障诊断研究

针对故障齿轮振动信号的非平稳特征和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。     

基于双树复小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及带通滤波器参数设置依赖使用者经验等造成共振带不能有效确定并自适应提取的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将双树复小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于双树复小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用双树复小波包将采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于或等于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值和双树复小波包最佳分解层数,从而自适应并有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与工程实验数据分析验证了该方法的有效性与优越性。     

双树复小波和双谱在轴承故障诊断中的应用

针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含故障特征的分量;然后对该分量进行希尔伯特包络解调;最后对包络信号求其双谱图,从而有效地提取出故障信号的特征频率,准确地进行故障识别。滚动轴承故障实验和工程应用表明,该方法能有效地提取故障轴承的故障特征频率,并且几乎可以完全抑制噪声,验证了方法的可行性和有效性。     

基于双树复小波的重叠块阈值降噪方法

针对机械早期故障信号受到强背景噪声影响导致故障特征不明显的问题,提出一种基于双树复小波包的重叠块阈值降噪方法。利用有限冗余双树复小波包变换对信号进行具有平移不变性的稀疏分解,结合双树复小波包变换系数所具有的稀疏集簇和邻域相关性特点,建立重叠块阈值估计模型,通过最小化包含块稀疏模型的适应度函数获得估计信号,分析了重叠块阈值降噪各参数对降噪效果的影响和参数优化原则,仿真与实测信号实验结果表明,该方法在不同信号和不同噪声水平下均有效地抑制了噪声干扰,提高了信噪比。     

基于波原子变换的三维地震信号盲去噪

基于波原子变换的三维地震信号盲去噪算法,利用基于块的噪声估计算法估计信号噪声,采用循环平移处理信号并进行波原子变换,利用估计的噪声标准差按不同尺度分层设置阈值并进行修正,再采用改进的阈值函数处理波原子变换系数,进行波原子反变换与逆循环平移,得到去噪后三维地震信号。对含噪的合成与实际地震信号去噪,并与小波、双树复小波、曲波及传统波原子变换的去噪结果对比;结果表明,该算法较其它对比算法有明显优势,且随含噪量的增加,去噪优势愈加明显。从输出信噪比、均方误差以及峰值信噪比等评价指标可知,基于波原子变换的三维地震信号盲去噪算法去噪效果最佳,其次为传统波原子变换算法,然后为曲波变换与双树复小波变换算法,传统小波变换算法的去噪效果最差。     

基于S变换谱阈值去噪的冲击特征提取方法

提纯旋转机械设备故障振动信号中的冲击特征,可以有效地实现相关故障的诊断。利用S变换适合于处理冲击特征信号的特点,提出基于S变换谱阈值去噪的冲击特征提取方法。先将信号进行S变换,得到其时频谱。考虑到此S变换谱为一复数矩阵,故而根据谱系数的模值大小进行阈值去噪。去噪过程中分别采用了基本的硬阈值函数和软阈值函数。对于最优阈值的估计,以所提出的改进风险函数为评价标准,利用步长迭代算法在零到系数最大模值的区间内获取。最后将去噪后的时频谱进行S逆变换,重构得到时域冲击特征。仿真信号与滚动轴承故障振动信号的处理结果表明,利用所获取的最优阈值,S变换谱阈值去噪方法能够从噪声混合信号中提取出冲击特征,从而实现相关故障的诊断。     

自适应小波降噪在轴承故障诊断中的应用

针对轴承振动的非平稳性特点和频谱成分的混杂性,提出了基于小波的信号自适应阈值降噪法。自适应阈值降噪法首先对信号进行离散正交小波多层分解,对分解后的各层细节系数中模小于某阈值的系数进行处理,然后将处理完的小波系数再进行反变换,重构出经过降噪后的信号。用仿真信号进行降噪处理,结果表明:通过选择合适的小波基和阈值选择规则,可以实现信号的完美降噪;实测轴承振动信号用小波降噪方法进行预处理,提高了信噪比,进一步作频谱分析得到了故障特征信息,为诊断决策提供了依据。     

基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明：该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。     

基于重分配配算法和奇异值分解的多小波脊线提取

小波脊线能较好地揭示信号瞬时频率变化情况。针对目前多小波脊线提取方法存在的问题,提出了一种多小波脊线提取的新方法。该法通过连续小波变换得到小波尺度谱后,利用重分配算法对其进行处理,再通过奇异值分解降噪,然后通过求小波系数的模极大值点来提取各分量的小波脊线。与其它方法相比,该法更加适合于某些分量具有较大载波频率的低信噪比多分量AM-FM信号的小波脊线提取。在齿轮故障特征提取中的应用结果也验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于高斯线调频小波变换能量谱的齿轮故障诊断

提出了一种基于高斯线调频小波变换诊断齿轮故障的新方法。线调频小波变换是信号的时间－频率－尺度变换，具有比小波变换及其它时频分析方法更强的非平稳信号分析功能。利用高斯线调频小波变换作齿轮振动信号的能量谱估计，可提取调制边频带结构，识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。     

双树复小波域隐Markov树模型降噪及在机械故障诊断中的应用

提出一种基于双树复小波变换的隐Markov树模型的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中。机械设备的振动信号中不可避免的存在着噪声,使得微弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点。双树复小波变换具有近似平移不变性,而隐Markov树模型能有效刻画小波系数间的相关性和非高斯性,两种优势的结合可以获得比常规软、硬阈值小波降噪法和小波域隐Markov树模型降噪法更好的降噪效果。它不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除异常冲击干扰,仿真信号验证了这一点。对于实际滚动轴承信号,使用该方法同样可以获得满意的结果     

K-SVD小波降噪在齿轮故障诊断中应用

针对早期齿轮故障诊断中噪声干扰大,故障特征难以提取的问题提出基于K-SVD稀疏表示小波降噪算法。该算法克服传统小波阈值降噪算法只对小波系数进行逐点处理,而忽略小波系数整体架构的缺点,充分考虑小波系数结构特点,在强噪声下仍具有很好稳健性。通过对模拟信号和实测发动机减速器齿轮毂信号分析,证明小波降噪算法正确性和在实际工程应用中的价值。     

基于双树复小波和奇异差分谱的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障振动信号中包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波将非平稳振动信号分解为几个不同频段的分量;然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,根据奇异值差分谱最大突变点来确定奇异值个数进行重构;最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取轴承故障的故障信息,提取出了故障特征,验证了方法的可行性和有效性。     

基于双树复小波及递归图的管道泄漏定位方法

提出双树复小波变换(DT CWT)及递归图(RP)平均灰度的输油管道泄漏检测定位方法。DT CWT能够克服传统离散小波变换的缺点,完整提取信号特征。RP平均法能够对泄漏前、中、后期对角线附近的相邻区域给出明显分界线,与传统小波模极大方法比较,能更加准确地定位泄漏点。对监测点采集到的压力信号进行双树复小波变换提取特征信号;然后,对特征信号进行递归图分析,变化区域明显的分界点即为发生泄漏的特征时刻;最后根据负压波定位原理确定泄漏点具体位置。仿真实验验证了该方法的有效性和优越性。     

万向轴动不平衡检测的改进DTCWT-SVD方法

针对经典小波和双树复小波(Dual-Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)频率泄露和混叠的根本缺陷,提出改进DTCWT算法,该算法解决了经典小波存在负频率以及经典小波和DTCWT滤波器频率不完全截止问题。将改进DTCWT算法和奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)引入到万向轴动不平衡检测中,该方法的核心是:对万向节安装机座的振动信号进行改进DTCWT变换得到不同尺度的分解信号,对低频近似信号进行奇异值分解,以奇异值关键叠层作为奇异值的选择准则对信号进行重构,应用重构信号的傅里叶谱来检测高速列车万向轴的动不平衡。该方法在消除经典小波变换和DTCWT频率混叠的同时提高谱线清晰度,凸显故障特征。应用万向轴动不平衡试验数据对该方法进行试验验证,结果表明:改进DTCWT-SVD能够很好提取出万向轴动不平衡故障特征频率的基频、倍频,与经典小波、DTCWT、纯改进DTCWT相比,该方法在谱的清晰度和故障表征力上得到了显著提高。     

提升小波分形策略在电机轴承电蚀故障特征提取中的应用EI北大核心CSCD

电蚀是感应电机轴承服役过程中常见的物理现象,电蚀现象的发生使得电机轴承表面更容易发生点蚀剥落等局部损伤。提出提升小波分形策略,用于从多成分耦合的振动信号中提取反映轴承故障的冲击性故障特征;该策略通过对经典冗余提升小波包分解产生的相邻子空间进行后处理,生成新的隐小波包尺度,可有效弥补二进小波包分析方法对过渡带区间特征提取能力的不足;通过隐小波包子空间的中心嵌套集合实现了振动信号的中心极化多分辨分析;该方法还能继承冗余提升小波包分解的诸多优良特性(如精确线性相位及平移不变性等),从而进一步增强了振动信号中非平稳冲击特征的分析提取能力。将提出的方法应用于某型号平整机的感应电机轴承振动信号分析,在某个由提升小波分形策略生成的隐小波包子空间中提取表征轴承机械故障的周期性冲击特征,经停机检修验证该故障特征是由轴承中已经存在的电蚀故障引发;将所提出方法的特征提取效果与基于双树复小波等的主流分析方法进行对比,验证了提升小波分形策略具有更加全面的轴承故障特征分析能力。