基于小波包-AR谱和多核映射SVM气阀机构故障诊断

利用小波包对非平稳信号故障特征提取的优越性和支持向量机适用于小样本学习的特性,针对柴油机气阀机构故障提出了一种基于小波包-AR谱分析和多核映射支持向量机相结合进行柴油机气阀机构故障诊断的方法。该方法采用小波包-AR谱分析提取频带能量为特征向量,利用多核映射支持向量机故障分类器实现对柴油机气阀机构故障分类。试验结果表明,小波包-AR谱分析和多核映射支持向量机能对柴油机气阀机构故障进行有效诊断,故障预报正确率为100%。     

基于小波包近似熵的线路故障性质辨识方法

超高压输电线路瞬时性故障与永久性故障的自动识别,是自适应重合闸实现的关键。研究超高压输电线路模型及其故障相电压特性,应用小波包分解和近似熵对故障相电压中的高频暂态分量进行分析;研究发现,对于瞬时性故障,其故障相电压的特征频段的小波包系数近似熵值在开关动作跳闸后的一段时间内显现振荡的变化趋势;对于永久性故障,其特征频段的小波包系数近似熵随时间递减。根据这一特征,提出了基于小波包系数近似熵的衰减系数累加和的输电线路故障性质自动识别方法,给出了相应自适应重合闸动作判据。仿真研究结果及工程应用实例证实了所提方法的可行性和准确性。     

基于小波包变换的齿轮箱降噪方法研究

应用小波包变换理论和小波包降噪原理,对轧机齿轮箱的振动信号进行小波包降噪,有效地从含噪信号中提取出故障特征。通过对计算机仿真信号的降噪效果比较和实例分析,显示了小波包降噪的优越性。最后对齿轮箱降噪前后小波包各频带能量向量的比较,进一步表明了小波包降噪在消除高频干扰,凸显故障特征方面的有效性。     

滚动轴承早期冲击性故障特征提取的综合算法研究

针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降噪,并依据共振带能量比确定小波包分解的最佳分解尺度和选取熵阈值的最佳阈值,寻求共振带的最优解,然后进行共振解调提取故障信号特征。实验数据分析结果表明了该算法对滚动轴承早期冲击性故障提取的可行性和有效性。     

长跑训练的跑步机故障信号特征提取方法

长跑运动员训练用的跑步机发生故障,会导致使用者受伤,甚至出现生命危险,为此提出长跑训练的跑步机故障信号特征提取方法。分析体育训练跑步机的结构,利用小波包准确分解跑步机信号的高频段信息,分析脉冲信号时间间隔变化和相位变化,提取时域特征得到正常脉冲以及故障脉冲信号间差异。通过小波包分解对应输出信号,重构某尺度内所有频带系数,即可构成全新的时间序列,实现提取故障信号特征。实验证明：所提方法能够有效区分正常信号与故障信号,提取的故障信号脉冲波动非常明显。     

基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断

为了解决机电设备早期故障难以正确识别的问题,有效地提高分类的准确率,提出一种基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断新方法。首先,该方法采用提升策略构造基于冲击故障信号特征的双正交小波,借助提升小波包变换提取信号的敏感频带特征,从而通过对敏感频带中的小波包系数进行包络解调分析检测出故障特征频率。其次,通过距离评估技术从原始信号和小波包系数的统计特征中选取最优特征集。最后,将最优特征输入到集成支持矢量机中,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于滚动轴承的早期故障诊断中,测试结果表明,该方法能够有效地提取故障特征,具有比单一支持矢量机更好的分类性能,故障诊断准确率更高。     

基于DWT和PNN的印刷过程实时监测和故障诊断

提出了一种新的基于离散小波变换和概率神经网络的印刷过程振动信号的实时监测和故障诊断系统。利用小波包分解技术对印刷过程振动信号进行降噪处理,并选择特殊频段进行小波包重构,有效捕捉和分离了处于信号不同频段的印刷过程振动信号故障特征分量。对提取的故障特征参数应用概率神经网络映射,实现对印刷过程振动信号运行状态的实时监测和故障诊断。仿真结果表明,该诊断方法快速、准确且易于工程实现。     

基于谐波小波包能量熵的轴承故障实时诊断

将谐波小波包变换与信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法.对故障振动信号进行谐波小波包分解,将分解的小波系数按尺度进行排列,计算不同尺度的能量,以尺度能量为划分标准,计算故障信号的能量熵,通过能量的熵值诊断轴承故障.给出谐波小波包能量熵的轴承故障的具体诊断方法和模型.对不同...     

基于小波和自组织网络的电缆故障识别

为实现电力电缆早期故障在线识别的目的，提出了一种基于小波能量函数和自组织网络的识别方法。首先，提取在线电缆早期故障状态与正常状态的零序电流差的小波能量函数作为输入特征，用自组织神经网络实现故障识别。用欧式距离比较了自组织特征映射神经网络与反向传播（Back Propagation，简称BP）神经网络对电缆故障识别的稳定性。仿真试验结果表明，该识别方法对在线电缆早期故障类型的识别正确可靠，系统具有较好的稳定性。这为电力电缆早期故障的在线诊断提供了理论支持。     

基于小波包分析的液压泵状态监测方法

液压泵是液压系统中的关键部件,对其运行状态的监测与故障诊断对整个液压系统的可靠性具有重要意义。基于小波包分解和小波系数残差分析方法,提出一种利用液压泵出口压力进行液压泵故障诊断的方法。通过分析液压泵出口处压力信号的特征,利用小波包对压力信号进行频谱分解,提取液压泵的故障特征,建立不同频率范围的特征信号与液压泵不同故障因素的对应关系,为液压泵的故障诊断与定位提供依据。利用小波包能量残差判别液压泵的运行健康状态,并比较不同小波基函数在故障诊断时的敏感度。为减小小波分析时边界效应所引起的信号畸变,引入“滑动双窗口”的分析方法。试验结果表明,与快速傅里叶方法相比,基于小波包分解的残差分析方法可有效提高故障诊断的准确率,实现对液压泵的状态监测与故障诊断。     

基于小波包能量谱齿轮振动信号的分析与故障诊断

小波包是继小波分析之后提出的一种新型的多尺度分析方法,解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果.测试了齿轮传动系统在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,有效地提取出齿轮故障特征信号,得到试验结果.通过比较时域分析、频域分析和小波包分析对齿轮振动信号进行的特征提取,...     

基于小波包和PSO-Elman神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断,分析滚动轴承故障机理及特点,提出基于小波包分析的滚动轴承振动信号的特征向量提取算法,并建立PSO-Elman神经网络进行故障诊断和识别。将滚动轴承故障振动信号进行小波包分解,构造频带能量谱作为特征向量,输入PSO-Elman神经网络对故障进行识别。试验结果表明,基于小波包分析和PSO-Elman神经网络相结合的方法可准确地实现滚动轴承的故障诊断。     

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。     

基于小波包免疫算法的驱动桥故障检测

基于免疫系统的信息处理特点和传统免疫算法的不足,通过建立准自体抗体集SS和准非自体抗体集SNS来改进传统免疫算法,并结合故障信号的小波包分解特点,提出了一种基于小波包免疫算法的故障检测系统。首先利用小波包将检测信号进行分解,获取检测信号能量的特征向量。然后以信号能量的特征向量作为免疫系统的原始抗原,利用阴性选择算法对原始抗原进行自体-非自体分析。最后,将此故障检测系统成功应用于汽车驱动桥的故障检测。     

基于小波包变换的局部放电包络信号模式识别

为实现GIS故障检测和缺陷的模式识别,针对GIS出现的典型绝缘缺陷及其放电特点,设计了4种常见的GIS绝缘缺陷模型并进行放电试验。对获取的大量超高频包络信号,提出了一种基于小波包变换奇异值分解的时域特征提取方法。该方法首先对包络信号进行小波包变换,构建各尺度的小波包分解系数矩阵,然后对其进行奇异值分解,提取特征向量,在此基础上,采用BP神经网络进行模式识别,结果表明采用此方法获得了良好的识别效果。     

基于小波包分析的电机转子故障诊断方法研究

针对异步电动机转子断条故障突发率高的原因,开展了基于小波包分析的故障诊断方法研究。通过小波包灵活的时频分析方法捕捉到的特征信号来确定故障信号的突变点和频谱特性,找出其故障特征,该方法为电机转子断条故障提供了一种有效的诊断方法。     

小波包和小波脊线相结合的解调方法在液压泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点,提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法,将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析,明确故障振动信号反映出的能量集中频带带宽;根据确定的带宽和原始信号分析频率设定小波包分解的层数,采用小波包能量法提取出分解系数对应频带能量最大的特征信息进行信号重构;利用小波脊线法对重构后的频带信号进行解调处理,通过信号的包络解调谱提取故障的特征频率,利用解调后的时频谱对液压泵单柱塞滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧故障进行分析。通过实验结果验证,该方法能有效地对液压泵的故障信号进行解调,并能找出反映故障的敏感特征频率。     

基于小波包分析的风机故障诊断

根据故障信号特征和小波包变换多尺度分解性质选取小波包分解层次,得到能正确地反映风机的运行状态的特征向量;参照特征向量的组成方法,提出并构建基于小波包分析的韶钢4号风机典型故障特征表。对待检信号选用db10小波进行6层小波包分解,利用待检状态的特征向量与典型故障特征表,通过模糊模式识别方法进行风机故障诊断。     

基于小波包熵和ISODATA的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同振动信号各个频带的能量不同的特点,提出一种基于小波包熵（WPE）和ISODATA的集合型故障诊断方法（WPE-ISODATA）。文中对滚动轴承振动信号进行采样;利用小波包提取滚动轴承振动信号的能量特征并归一化运算,将归一化的能量特征作为振动信号的概率分布进行信息熵运算,提取滚动轴承振动信号特征;以信息熵作为ISODATA聚类算法的输入进行故障辨识。滚动轴承实验结果表明：基于小波包熵和ISODATA的集合型故障诊断方法鲁棒性好,可靠性高。     

基于MATLAB的变频器散热风机故障诊断系统的开发

风机是矿用隔爆变频器的主要散热部件,工作环境恶劣、故障率很高.利用小波包分析算法提取某大型变频器风机的故障特征向量,并构建了典型故障特征表.在MATLAB平台上用VC软件对其定制,开发出了基于小波包的风机故障诊断系统,该系统能够对风机运行状态进行实时检测和故障诊断.