基于小波系数包络谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于正交小波变换诊断滚动轴承故障的新方法，利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域，对高频段尺度域的小波系数进行包络细化谱分析，不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式     

基于小波系数11／2维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于小波系数11／2维谱的滚动轴承故障诊断的新方法。小波分析能有效地提取滚动轴承故障引起的突变振动信号,11／2维谱保留了滚动轴承故障振动信号的相位信息且能够有效地抑制噪声。利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域,对高频段尺度域的小波系数进行11／2维谱分析,不仅能检测到滚动轴承的存在,而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

基于小波变换的时—能密度分析

能量是信号分析的一个重要物理量，它随时间和频率的分布反映了信号的特征，本文在小波变换的基础上提出了时－能密度分析的新方法，该方法能够分析信号在不同频带内的能量随时间的分布情况，从而能提取信号特征，滚动轴承故障信号的仿真和实际运用都能表明时－能密度分析方法能有效地提取信号故障特征。     

时间-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径，针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：时间-小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间-小波能量谱自相关分析法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

尺度-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：尺度-小波能量谱比较法。通过对具有外圈缺陷、内圈缺陷的滚动轴承振动信号的分析，说明尺度-小波能量谱比较法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

基于改进经验小波变换的滚动轴承故障特征提取方法研究

针对振动信号的非线性、非平稳性和早期故障特征信号难以提取的特点,提出一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法。通过包络分析和对包络曲线进行阈值分割修整的方法来确定经验小波变换分解的模态数和频率边界,解决传统经验小波变换需要预先设置分解模态数和难以对信号频谱进行适当分割问题,以实现对振动信号故障信息更准确的描述。实验表明,该频谱分割方法能够有效检测信号最佳模态分解数,使得信号的频谱分割更为容易、可靠。相比传统EWT和EMD,改进经验小波变换的滚动轴承内圈、外圈Hilbert变换时频图对振动信号的故障相关特征描述更为清晰,在滚动轴承故障特征提取方面表现更为优越。     

离散余弦变换在滚动轴承故障诊断中的应用

本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法,采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间－尺度域,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析,说明这种方法可以有效的用于效地用于滚动轴承的故障诊断。     

基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

首先分析了传统离散小波变换在分解信号时的缺陷,根据非抽样小波变换的原理,提出一种基于提升模式的非抽样小波变换方法。然后根据滚动轴承故障特征,提出了基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法,在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承正常情况、外圈故障、内圈故障时的振动信号,结果表明,与传统离散小波相比,该方法能更加有效地诊断滚动轴承的故障     

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。     

基于小波-BP神经网络的发动机轴承故障诊断

本文针对发动机滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包变换与神经网络的滚动轴承故障诊断方法。由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,以振动信号小波分解后的能量信息作为特征,以神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。通过对滚动轴承的正常状态、滚珠故障、内圈故障和外圈故障信号的分析,表明以小波包分解为预处理器的神经网络故障诊断方法可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。     

基于EMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了一种基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition，简称EMD)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行了经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode function，简称IMF)之和，再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量进行进一步分析，由于滚动轴承发生故障时，加速度振动信号各频带的能量会发生变化，因而可从各IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障信号的分析结果表明，以EMD为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。     

小波包络解调在轧机故障早期诊断中的应用

针对轧钢机振动信号频谱成分的多样性和高低频混杂性，利用小波正交分解的多尺度多频带特性将振动信号展开到一系列相邻的小波空间上，使调制现象突显出来易于分析；再借助希尔波特包络分析技术对小波分解后的包含调制信号的分量进行解调，成功地提取出了故障早期特征。通过后期的振动数据跟踪分析，发现轧机轴承的外圈、滚动体相继出现损伤，并逐渐恶化，与停机开箱后结果基本吻合，进一步证实了小波包络解调技术的有效性。说明小波分析和包络解调技术能够有效地提取轧机轴承故障早期的特征，为设备的早期维修决策提供了重要的依据，同时可以避免恶性事故的发生。     

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。     

A Method for Incipient Fault Diagnosis of Roller Bearings Based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform

Noise is the biggest obstacle that makes the incipient fault diagnosis results of roller bearings uncorrected; a new method for diagnosing incipient fault of roller bearings based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform was proposed. First, the weak fault information features are picked up from the roller bearings fault vibration signals by use of a de-noising characteristic of the Wavelet Transform Correlation Filter as the preprocessing of the Hilbert Envelope Analysis. Then, in order to get fault features frequency, de-noised wavelet coefficients of high scales which represent high frequency signal were analyzed by Hilbert Envelope Spectrum Analysis. The simulation signals and diagnosing examples analysis results reveal that the proposed method is more effective than the method of direct wavelet coefficients-Hilbert Transform in de-noising and clarifying roller bearing incipient fault.