基于独立分量分析的消噪方法在旋转机械特征提取中的应用

为了有效提取信号特征，为后续的故障诊断分析提供足够的信息，针对旋转机械故障诊断的特点，探讨了在旋转机械振动信号采集过程中基于独立分量分析方法的降噪措施的可行性，并在此基础上，研究了基于独立分量分析的消噪方法在旋转机械升降速过程中信号特征提取中的应用。实验结果表明，利用该方法可有效消除振动信号采集过程中混入的噪声。     

二维旋转电弧传感器信号消噪方法

旋转电弧传感器是焊接自动跟踪中的重要传感器,为了去除旋转电弧传感器获得的焊接电流信号中大量的干扰信息,以提取含有坡口的特征信息,针对噪声点在空间平面上扩散的影响,提出了一种基于平面的旋转电弧传感器信号消噪方法,将一维信号扩展为二维平面信号进行消噪,在空间平面的8个方向上消除噪声点的干扰。matlab仿真结果和实验结果都表明,这种方法能有效去除焊接过程中的各种干扰,为旋转电弧传感器数字滤波开辟了一个新的思路方法。最后采用了二维中值加一维均值加一维小波的消噪方式实现了实际的消噪过程。     

旋转机械振动检测的研究

旋转类机械振动测试平台易受实时环境的干扰,可靠性较差,在实际使用时易出现测试过程意外中断的现象。提出了一种基于小波分析的旋转机械的故障诊断方法,具有诊断效果更加明显,检测针对性更强等特点,系统在现场试验中的各项性能指标稳定、可靠。     

小波分析在输油泵振动信号消噪中的应用

通过MATLAB语言编程检验了小波分析在输油泵振动信号消噪中的应用效果,可以看出小波分析在输油泵振动信号消噪中有着傅立叶分析无可比拟的优点。     

一种旋转机械振动信号的盲源分离消噪方法

为了消除旋转机械振动信号中不同类型的噪声,提出了一种基于虚拟信号(virtual signal,简称VS)的多级独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)的消噪方法。通过引入与测量噪声匹配的虚拟噪声通道,将单通道观测信号扩展为多通道观测信号,用独立分量分析方法消除与数据采集系统相关的测量噪声。将振源信号的组合(有用信号)视为一个虚拟源,对消除了测量噪声的两通道观测信号再次用独立分量分析方法实现有用信号和背景噪声的分离,从而达到消除背景噪声的目的。试验表明,该方法可以得到很好的消噪结果,有效提高信号的信噪比。     

基于DCT的旋转机械振动信号压缩方法研究

简介了数据压缩方法,通过对油膜涡动信号的试验研究表明:基于DCT数据压缩方法不但能较好地压缩旋转机械振动信号数据,而且可以对振动信号自动进行滤波处理.     

基于粗糙集的旋转机械振动故障诊断研究

振动故障是旋转机械最常见的故障,旋转机械故障诊断常用的是振动分析法.粗糙集理论是一种研究不完整数据、不精确知识的表达、学习和归纳的数学工具.基于粗糙集理论,对旋转机械的振动故障诊断决策表进行分类、约简和核集的形成,推导出最简明的决策表,从而提取故障诊断的重要属性,降低决策表的冗余性.研究表明,粗糙集理论应用于旋转机械振动故障诊断可得到更明晰的诊断规则,从而提高了故障诊断的实时性和快速性.     

旋转机械振动故障诊断中专家系统知识获取方法探讨

讨论了旋转机械故障诊断专家系统的知识获取原则、知识库初始化与完善和先验的针对性知识在故障诊断专家系统中的作用。提出以模糊聚类方法获取针对性知识的数学模型和以该模型为基础的一种旋转机械故障诊断专家系统的知识获取策略     

旋转机械振动诊断标准研究

回顾了机械振动诊断标准的国内外应用现状,对诊断标准的分类及理论基础进行了阐述,指出了使用绝对标准存在的局限性,提出了建立相对诊断标准的主要方法,并应用概率统计原理和方法制订了适合企业实际现状的相对诊断标准。     

基于自相关的旋转机械振动信号EMD分解方法研究

提出基于自相关的振动信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法,该方法的步骤为,首先对振动信号进行自相关处理,然后再用EMD方法进行分解.该方法与直接用EMD分解的方法进行相比,具有如下优点, 能把受到严重干扰的信号的主要振动模态更清晰地分解出来;不用信号延拓就可以获得较好的分解效果,避免了延拓不好对EMD分解效果的影响.研究结果表明,该方法相对直接EMD分解的方法能更好地把主要的振动模态从振动信号中分解出来.该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域.     

旋转机械振动信号的信息熵特征

从信息融合的思想出发 ,针对单个和多个振动传感器 ,在时域、频域以及时 -频域系统、深入地研究了定量评价旋转机械振动状态的方法 ,提出了反映不同域中振动能量分布不确定性的奇异谱熵、功率谱熵、涡动状态特征熵、小波空间特征熵等信息熵特征。通过对实际信号的分析表明 ,这些信息熵形成了有效综合评价转子振动状态的特征指标。     

无转速计旋转机械升降速振动信号零相位阶比跟踪滤波

提出了一种用零相位滤波法和瞬时频率估计技术实现旋转机械升降速过程振动信号的阶比跟踪滤波的方法,和传统的以硬件实现的阶比跟踪滤波方法相比,该方法具有无需转速计和跟踪滤波器等硬件、用纯软件的方法实现和对原始采样信号不产生相位移动等优点。讨论了该方法的基本原理和算法,并在算法实现上提出了数据分段重叠滤波技术,可有效抑制一般分段数字滤波会产生的边缘效应。测试试验验证了该方法的正确性和有效性。     

机组运行趋势的小波包掩模去噪研究

对机组中长期运行趋势的提取方法进行了研究,提出了基于小波包时频掩模技术去除机组运行趋势噪声的方法,用该方法去除了短期的随机波动,得到了均值意义上的趋势。对该趋势提前进行时间序列预报,可以得到机组未来均值意义上的趋势,显著提高机组运行状态的预报效果,且该方法具有对数据的广泛自适应性。     

基于数学形态学的旋转机械振动信号降噪方法

基于数学形态学实现振动信号降噪。研究了数学形态滤波器对振动信号在不同类型、不同强度噪声干扰下的降噪能力,提出了采用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器实现旋转机械振动信号降噪处理的方法。通过仿真计算及实例,检验了形态滤波器的滤波效果,表明数学形态滤波器可以有效剔除脉冲、降低随机噪声干扰,提高振动信号的信噪比。对强烈噪声干扰采用傅里叶变换与形态滤波器结合的处理方法可以取得明显的滤波效果。并具有算法简单、运算速度快的特点。     

石化旋转机械振动故障诊断与治理实例

介绍某石化总厂自备汽轮发电机组及生产流程中的高速风机由于机械与热不平衡、管道力作用、轴承座台板松动及刚性不足等引发的振动问题。根据旋转机器的具体特性，在时域和频域中分析不同工况下的振动特征，对上述问题进行诊断和治理。结果表明，诊断结论是正确的，治理措施取得良好的减振效果。     

自适应二代小波变换在振动信号降噪中的应用

小波分析技术已成功应用于振动信号的降噪处理。第二代小波变换是一种比Mallat算法更为有效的算法。文中介绍第二代小波变换的基本理论和特点,提出基于二代小波的线性适应性信号分解算法和尺度适应性信号分解算法,并将其应用于对含噪的齿轮箱振动信号进行降噪处理。结果证明,与其他降噪方法相比,使用线性适应性二代小波降噪后的信号具有最佳的信噪比和最低的重构误差。     

新的基于小波变换的振动信号消噪方法

噪声消除是小波变换最成功的应用之一,其基本思想是将信号的小波变换系数与给定的门限比较,保留比门限大的系数,而将其他的置零,然后进行小波重构。这种小波变换消噪方法很可能将信号中一些有用的小能量分量当成噪声消除。根据旋转机械振动信号的循环平稳性特征,提出了一种新的基于小波变换的振动信号消噪方法,并用数字试验信号和碰摩试验振动信号对新消噪方法和Matlab提供的小波消噪方法的性能进行了比较测试。结果表明,在振动信号消噪方面,新方法相比传统的小波消噪方法有更好的性能,能够有效地抑制信号中处于各频段的噪声分量。     

基于遗传算法的旋转机械故障诊断方法融合

针对任何单一性质故障特征、单一诊断方法难以实现在整个故障状态空间上准确诊断的局限性,提出基于遗传算法的旋转机械融合诊断方法。该方法能有效利用各种不同性质故障特征和不同诊断方法,使其发挥各自的优点,从而提高诊断的准确率。针对不同特征利用遗传算法将神经网络诊断和人工免疫诊断方法融合起来,使每一个诊断方法都在其优势空间区域发挥作用,使用小波包能量特征和双谱特征对两种诊断方法训练后,用遗传算法优化诊断融合权值矩阵对旋转机械进行实例诊断结果表明,该融合诊断方法能有效地提高故障诊断的准确率,并能提高诊断系统的鲁棒性。     

旋转叶片异步振动参数辨识方法及试验验证

基于叶尖定时原理和单自由度振动理论,利用全相位FFT(apFFT)和最小二乘法建立了叶片异步振动参数辨识算法,通过数值仿真验证了参数辨识算法的正确性,给出了传感器布置合理性的检验参数及经验值.采用高压氮气冲击叶片使叶片产生某一单频绝对占有的振动,在风扇转子试验器上开展了1 971 r/min、2 326 r/min两个...