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《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
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滚动轴承故障诊断是机械故障检测中的一个重要方面. 为了提取滚动轴承微弱振动信号,给出了两种方法小波包-双谱分析法和Hilbert-双谱分析法,并就不同状况对两者进行了对比研究,结果表明,两者都克服了传统谱分析和普通双谱分析中不能充分体现故障信号的缺点.在高斯和非高斯噪声干扰很小时,前者优于后者;在高斯噪声干扰下,而前者更优于后者,在非高斯噪声干扰下,后者则无能为力,前者能够充分体现滚动轴承故障信息.所以小波包-双谱分析法为滚动轴承故障诊断提供了一种准确有效的方法. 相似文献
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应用小波包分析法和学习矢量量化网络对异步电动机的故障进行诊断。采用小波包分析法对采集的异步电机振动信号进行小波包分解,选取特殊频段的能量特征值作为LVQ神经网络的输入样本,通过训练,使构造的学习矢量量化网络能够反应能量特征值和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。仿真结果表明,与常规方法相比,小波包分析法与LVQ网络结合构成的故障诊断分类器能更准确、更有效地实现异步电动机故障诊断。 相似文献
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小波包变换在柴油机故障特征提取中应用广泛,其中,小波包基函数的选取对特征提取性能的影响至关重要。基于此提出了1种优选小波包和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的失火诊断方法。首先,选择5种不同类型的离散小波包基函数分别对缸盖振动信号进行小波包多层分解;然后,计算缸盖振动信号的小波包能量与信息熵的比值,从中选择比值最大的小波包基函数作为最优的小波包基函数;进一步,采用最优小波包基函数分解缸盖振动信号并提取小波包频带能量概率密度作为特征向量,以及构造故障诊断特征集;最终,将故障诊断特征集输送到粒子群优化支持向量机中进行柴油机失火诊断识别。实验结果表明,利用最优小波包基函数提取特征具有良好的效果,同时PSO-SVM的识别准确率达到97.5%,说明了优选小波包和PSO-SVM的诊断方法是可行且有效的。 相似文献
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基于小波域广义高斯分布的轴承故障诊断方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对基于小波能量谱和能量谱熵的故障诊断方法要求小波分解系数基本符合高斯分布这一不足,提出一种基于小波系数广义高斯分布参数特征的故障诊断方法。提出的方法分析轴承振动信号多尺度小波分解系数的统计特征,利用广义高斯分布模型对信号的小波分解系数直方图进行拟合,采用最大似然估计方法确定模型参数并以此作为信号特征实现故障诊断。将建议的方法与基于小波能量谱、能量谱熵及小波包的方法进行比较,结果验证设计思想的正确性和算法的高效可检测性。从小波基、窗口宽度和分类器三个层面对建议方法诊断性能的影响进行分析,结果表明提出的方法具有很强的稳定性和鲁棒性。 相似文献
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Jing Ya-Bing Liu Chang-Wen Bi Feng-Rong Bi Xiao-Yang Wang Xia Shao Kang 《机械工程学报(英文版)》2017,30(4):991-1007
Numerous vibration-based techniques are rarely used in diesel engines fault diagnosis in a direct way, due to the surface vibration signals of diesel engines with the complex non-stationary and nonlinear time-varying features. To investigate the fault diagnosis of diesel engines,fractal correlation dimension, wavelet energy and entropy as features reflecting the diesel engine fault fractal and energy characteristics are extracted from the decomposed signals through analyzing vibration acceleration signals derived from the cylinder head in seven different states of valve train. An intelligent fault detector FastICA-SVM is applied for diesel engine fault diagnosis and classification.The results demonstrate that FastICA-SVM achieves higher classification accuracy and makes better generalization performance in small samples recognition. Besides,the fractal correlation dimension and wavelet energy and entropy as the special features of diesel engine vibration signal are considered as input vectors of classifier Fast ICASVM and could produce the excellent classification results.The proposed methodology improves the accuracy of feature extraction and the fault diagnosis of diesel engines. 相似文献
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基于EMD和支持向量机的柴油机故障诊断 总被引:6,自引:1,他引:5
为了解决传统小波或小波包变换方法对柴油机振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波分量间交叠影响的缺陷,提出了一种基于经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行经验模态分解,分别提取能量最大的几个基本模式分量的小波包特征;然后采用支持向量机在每个独立的特征子集中进行训练,并按该子集对应的基本模式分量的能量权重进行加权融合。试验中将该方法应用于6135型柴油机的故障诊断,结果表明,针对每个基本模式分量分别进行故障分析是可行的,能够对6135型柴油机常见故障模式进行准确识别。 相似文献
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应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断 总被引:12,自引:2,他引:10
提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性. 相似文献
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以三电平光伏逆变器为研究对象,提出一种多故障模式快速诊断新方法。首先,利用小波包分解提取出三电平逆变器的桥臂电压和上、下管电压信号的能量谱特征向量,并利用主成分分析降维后获取故障特征向量;然后,基于极端学习机诊断模型分离出单器件及多器件开路等多种故障模式。实验结果表明,相比于传统BP神经网络、最小二乘支持向量机故障诊断方法,该方法检测信号易获取,抗干扰性强,诊断速度快、精度高,减小了诊断成本和复杂性,适用于在线诊断。 相似文献
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为了有效地对发动机运行状态进行监测,提出了一种基于小波包和神经网络相结合的发动机故障诊断方法。以某微型车用汽油发动机为研究对象,建立基于振动信号分析的测试试验系统,采集发动机正常工况和故障工况的振动特征参数。通过小波包对其进行分解和重构,提取出表征发动机工作状况的特征向量,作为训练样本数据和检验样本数据,输入BP神经网络并对其进行训练, 实现了对所设发动机故障类型进行良好识别的预期效果。 相似文献