基于小波包时延相关解调的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且容易被强烈的背景噪声淹没,提出基于小波包时延相关解调的分析方法,实现滚动轴承的故障特征提取及故障诊断。首先,以信噪比SNR和均方根误差RMSE为准则,对比小波包阈值的降噪效果,选取最优小波包参数,以增强振动信号的信噪比。然后将降噪后的信号进行重构。最后,通过时延相关解调分析提取去噪重构信号的故障特征。通过仿真和试验数据分析,验证了所提算法能够较准确地提取轴承故障特征频率。基于与包络分析和小波包络分析进行的对比,证明了所提方法能够获得更高精度的故障特征参数,进而更加有效地实现滚动轴承的早期故障诊断。     

基于小波包熵与EMD的能量算子解调机械故障诊断

针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性,非平稳性以及调制源微弱难以提取故障特征的问题,提出了一种基于小波包熵值与EMD(经验模态分解)结合的能量算子解调故障诊断方法。该方法首先对信号进行小波包熵值降噪,进而选取相关度最大的IMF(本征模态分量)进行能量算子解调,从而实现了提取该分量下的故障信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于普通Hilbert解调法的运算精度与运算速度满足不了诊断需求的情况下,该方法能够有效解调出故障频率信息,实现对故障类别的推断。     

基于小波包的全信息解调方法及其应用

针对旋转机械故障信号的振动特点,将小波包络解调与基于数据融合技术的全矢谱相结合,提出一种诊断旋转机械调制信号的分析方法。首先,对安装在转子同一截面不同方向上的传感器信息同步整周期采样,对来自不同方向的时域信号分别采用小波包进行分解并重构,以实现带通滤波的效果;然后,采用全矢谱技术对两组重构信号进行数据融合;最后,对合成后的信号做包络解调分析。通过仿真研究和工程实例分析可以得出,对来自同一截面、不同方向的时域信号分别作小波包络谱分析时,两者在能量分布和频谱结构上存在着较大差别,以致造成提取故障信息的不完整或造成误判、漏判。基于小波包的全信息解调分析方法通过对同源的双通道信号的有效融合,可全面地反映出信号中包含的不同调制信息。与基于全矢谱的传统包络解调分析进行对比分析,具有较好的分析结果和可信度。     

基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性可以反映轴承故障的发生和发展,提出一种基于小波包变换与样本熵的轴承故障诊断方法。样本熵可以较少地依赖时间序列的长度,将轴承振动信号进行3层小波包分解,利用分解得到的各个频带的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机对轴承故障进行分类。对轴承内圈故障、滚动体故障和外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行实验,结果表明该方法取得较高的识别率,具有一定的工程应用价值。     

基于小波包能谱熵的铣削颤振监测方法

针对切削加工过程中容易出现颤振,导致零件表面加工质量降低,本文以铣削加工为研究对象,提出了基于小波包能谱熵的铣削颤振监测方法。信号的采集是一个连续的过程,为避免刀具不参与切削对这种方法的影响,本文提出基于铣削力幅值平方和的方法以识别刀具是否参与切削。试验结果表明,无论对于刀具是否参与切削的识别或者是否出现铣削颤振的监测都能有效的监测。     

基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法

为了更加有效地去除噪声对被测信号的干扰,分析了传统小波阈值估计方法的局限性,提出了一种基于样本熵的最优小波包阈值估计去噪算法。该方法利用样本熵作为信息价值函数以确定最优小波包,且以样本熵为判据,对不同的分解层数设置不同的阈值,选取使得去噪后得到的噪声估计信号样本熵值最大的阈值作为最优阈值。对仿真信号进行分析证明了该方法的有效性,将该方法应用于滚动轴承振动信号去噪分析且与其他阈值方法相对比,结果表明该方法去噪后的信号较其他方法而言频谱中的干扰频率更少且滚动轴承的基频以及故障频率更为突出,去噪效果更好,是一种更为优越的去噪算法。     

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。     

基于共振解调和小波分析方法的轴承故障特征提取研究

首先研究了共振解调和小波分析的基础理论,并结合两者应用于对轴承外圈和滚子的故障特征提取。该方法先从振动信号频谱中判断系统固有高频成分的大致范围,然后利用小波分解取出固有高频信号成分,再利用Hilbert变换做包络检波,最后对包络信号进行傅里叶频谱分析得出故障信号特征频率。对实际轴承故障数据的分析表明,该方法能有效地提取轴承的外圈故障特征,有一定的应用价值。但该方法不能清晰地提取出滚子故障特征,探讨了其内在原因,并提出了可能改进的措施。     

基于小波包改进阈值方法的电能质量信号消噪

为了改善暂态电能质量扰动信号的消噪效果,提出了一种小波包改进阈值的消噪方法。在分析了软阈值消噪方法和硬阈值消噪方法的基础上,对阈值量化函数进行了改进,并通过小波包变换对消噪效果进行了强化。改进后的新阈值消噪法能有效克服＂硬阈值法不连续、软阈值法有偏差＂的缺点。对暂态电能质量扰动信号消噪处理的仿真结果表明,该新方法在消噪的同时能够减少信息的损失,在不同信噪比下都能有效地去除白噪声,其消噪效果优于软阈值函数消噪法。     

基于小波包样本熵的滚动轴承故障特征提取

将样本熵引入故障诊断领域,讨论了样本熵的性能和计算参数的选择.结合小波包分解和样本熵,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法.首先对轴承振动信号进行小波包分解;然后对归一化能量最大的子带进行重构,计算重构信号的样本熵;最后通过样本熵评价故障状态.滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性.     

基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法

为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,分析了样本熵算法与噪声的关系,提出了一种基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法。在阈值函数方面,该方法利用样本熵作为特征参数,对含噪信号小波包系数的噪声分布进行表征,且依据此特征参数值对阈值函数进行改进,使其能够根据信号的小波包系数受噪声影响的情况进行自适应的调整;在阈值选取方面,定义去噪后信号与原始信号之差作为噪声信号的估计,利用样本熵作为判别依据,选取使得噪声估计的样本熵值最大的阈值作为最优阈值。该方法与其他方法进行对比,结果表明,该方法能够有效地去除噪声且更好地还原信号的频率特征,是一种更为优越的去噪算法。     

基于小波包新阈值量化处理的发动机振动信号降噪

在小波包降噪中利用小波包分析技术对振动信号进行多层次划分,克服了小波分析中高频部分频率分辨率差的缺点;针对阈值降噪方法中软、硬阈值量化处理的不足,提出了介于软阈值和硬阈值之间的新阈值量化处理算法,构造的阈值量化函数既连续又与实际信号偏差较小。发动机降噪实验结果表明,与软、硬阈值量化处理方法相比,新阈值量化处理方法降噪效果较好。     

基于小波包与关联维数的阀片故障诊断

结合了小波包降噪和关联维数对某往复压缩机阀片故障做了定量识别。实测阀片在正常和磨损两种工况下的振动信号,用小波包对信号进行降噪处理后,用改进的关联维数算法分别计算两个信号的关联维数。实例表明:小波包降噪能明显地滤除噪声,阀片在正常和磨损两种工况下的关联维数明显不同,关联维数可作为阀片故障特征的定量提取。     

基于小波包与相关性分析的电磁导波信号处理

电磁导波信号可以克服其他无损检测方法的不足,可对钢管进行长距离检测。但是导波信号在系统的测量中难免会不同程度地受到随机噪声的污染,文章使用小波包对采集到的信号进行滤波。在此基础上,分析了管路上有损伤后信号变化与无损伤时信号的相关性。     

基于小波包样本熵的连续梁桥损伤识别

为了减少现行桥梁检测中所需布置传感器数量,将小波包分解和样本熵有机结合起来,对利用单点动力响应数据检测识别连续梁桥结构损伤的新方法进行了研究,笔者提出了连续梁桥结构的损伤识别指标和方法。利用小波包变换对移动荷载作用下桥梁的加速度响应进行分解和重构,计算重构信号的样本熵值,建立了对数加速度能量差小波包样本熵损伤识别指标;并通过三跨变截面连续梁桥的动力仿真分析,验证了指标和方法的适用性与噪声鲁棒性。研究结果表明,笔者所提出指标和方法仅利用桥上一个测点的加速度响应就能够很好地识别连续梁桥的损伤位置和损伤程度,且对噪声不敏感。     

最佳小波包基改进软阈值的消噪方法及应用

在讨论基于小波包变换消噪方法的基础上,针对传统小波方法消噪中阈值选取方法的优缺点,提出了一种基于最佳小波包基改进的软阈值消噪方法,并将该方法应用于电机故障信号的消噪。试验结果证实,与传统的阈值选取方法相比,基于最佳小波包基的改进软阈值消噪方法对非平稳的电机故障信号消噪效果更好。