齿轮箱振动信号降噪及特征提取方法研究

以峭度值来构建适应度函数,再利用粒子群自适应优化方法得到最大峭度对应的分解层数。对仿真信号降噪情况进行分析可知,本文算法可以更加高效提取得到微弱特征频率,从而完成齿轮箱故障有效判别。通过信号处理测试可知,本文方法可以有效抑制齿轮箱振动产生的强背景噪声,使频率混叠得到充分消除,从而更加准确提取得到故障特征。     

基于Hausdorff距离的光纤陀螺阈值滤波算法

要实现采矿机组的智能化，必须对采矿机械的位姿进行实时准确地控制。由于开采工作面环境复杂，可选用捷联惯性导航技术来实现对采矿机械的监测。光纤陀螺作为捷联惯导系统的核心元件，其随机噪声制约着惯性导航系统的精度。传统的建模滤波及小波消噪方法由于其自身的局限性，不能保证准确性和去噪效果。所以结合经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD），提出了Hausdorff距离（Hausdorff Distance，HD）筛选准则与阈值滤波相结合的去噪算法。该算法以本征模态函数（Intrinsic Mode Function，IMF）与原始信号概率密度函数（Probability Density Function，PDF）的Hausdorff距离为判别依据，对所有IMF进行筛选，之后引入阈值对筛选出的IMF进行滤波处理，最后将其与余项重构。通过试验比较了软硬阈值的滤波效果，确定了该算法采用硬阈值。为验证算法的有效性，将该算法与其他3种方法进行比较，仿真信号与实测陀螺静态漂移数据的试验结果表明了该方法的优越性，能够有效降低陀螺的各项随机误差。     

谱图小波阈值降噪及其在滚刀主轴振动信号分析中的应用

通过分析谱图小波变换在平面图像、三维实体分析中的应用,提出一种用于一维数字信号分析的谱图小波阈值降噪方法。该方法将一维数字信号定义到路图上,利用谱图小波变换将其分解成尺度系数和谱图小波系数,对谱图小波系数进行阈值过滤处理,再进行谱图小波逆变换得到降噪信号。首先,利用四种典型仿真信号进行降噪试验,并分析不同分解层数对降噪性能的影响;接着,将其与经典小波阈值降噪方法进行仿真对比;最后,采用该方法进行滚刀主轴振动信号降噪,并与经典小波阈值降噪方法对比。仿真及试验结果表明,该方法实现了一维数字信号的快速非迭代降噪,且降噪信号平滑度高、畸变小,优于经典小波阈值降噪方法。     

ALIF-MMPE结合DAG-SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断中非平稳振动信号下的有效故障特征提取问题,提出一种基于自适应局部迭代滤波、多元多尺度排列熵和有向无环图算法支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。自适应局部迭代滤波通过构建自适应滤波函数,能够有效抑制噪声和模态混叠,经自适应分解后得到若干本征模态函数。仿真结果表明其效果优于经验模态分解。然后利用多元多尺度排列熵对包含显著故障信息的本征模态函数进行信息融合和特征提取,组成故障状态特征集。采用主成分分析对故障状态特征集进行降维,随机抽取部分样本带入有向无环图算法支持向量机中进行训练,其它则作为测试样本进行故障识别和诊断。试验故障诊断结果表明:自适应局部迭代滤波下多元多尺度排列熵优于多个本征模态函数下的多尺度排列熵和经验模态分解下的多元多尺度排列熵;本文方法能准确地识别滚动轴承不同的故障类型及故障程度。