基于WT特征增强的cICA带式输送机齿轮箱故障诊断

约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某子频段小波系数重构,有利于提高信噪比,增强信号的统计独立性和非高斯性,从而增强约束独立分量分析方法提取齿轮故障特征的效果;而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。通过仿真分析和在矿用带式输送机齿轮箱故障诊断的应用结果综合表明,该方法能有效降低源噪声的影响,准确提取出齿轮故障特征,尤其是微弱低频故障特征。为矿用齿轮箱多通道振动状态监测与故障诊断提供了一种新的有效手段和途径。     

齿轮故障诊断信息提取复合方法研究

针对齿轮故障发生早期信号微弱、难以诊断和现场干扰的问题,提出了一种基于相关性分析、峭度准则与小波变换包络谱分析相结合的齿轮早期故障诊断方法。该方法不仅有良好的降噪效果,而且能够实现故障频段的自动选择,提高诊断效率。仿真结果表明,该方法能有效去除噪声,对故障特征信号有很强的提取能力,为齿轮的故障诊断提供了一种快速有效的途径。     

基于FASTICA与PNN的齿轮箱故障诊断研究

机械设备运行中得到的诊断信息往往存在信噪比低、信号混叠等问题,严重影响提取真实的故障信号特征,降低了诊断准确率。针对上述问题,提出一种新的基于快速独立分量分析与概率神经网络的设备故障诊断方法,FASTICA对振动信号降噪处理后提取特征,PNN实现故障识别。通过算法仿真以及LMS齿轮箱实验证明,该融合算法处理后的动态故障诊断能力和诊断精度都明显提高。     

基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究

提出小波去噪和EMD相结合的齿轮箱故障诊断的新方法。该方法首先对原始信号进行小波阈值去噪,将去噪信号利用EMD方法分解为多个IMF分量,计算各IMF分量和原信号的互相关系数,选择互相关系数较大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。以互相关准则提取IMF分量避免了IMF分量选择的盲目性。对实测齿轮箱故障信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地识别齿轮箱故障频率。     

小波包分析在采煤机减速器故障诊断中的应用

提出了一种采用小波包理论提取采煤机减速器故障信号的方法。利用小波包变换对减速器振动信号进行分解、重构及能量计算,有效地提取出采煤机减速器故障特征信号,从而获得故障的信息。仿真研究结果表明,基于小波包能量法的故障诊断方法能够有效地提取出采煤机减速器故障的频率信息。     

基于SOM网络的带式输送机齿轮箱混合故障诊断研究

针对带式输送机齿轮箱故障信号成分复杂、故障识别难的问题,提出了基于自组织映射(SOM)网络的故障诊断方法。首先使用融入Shannon熵的小波降噪方法对齿轮箱振动信号进行预处理;然后利用齿轮箱不同状态的信号通过高斯混合分布模型对其参数使用最大期望算法进行估计,获得反映不同运行状态的特征向量;最后使用SOM网络对齿轮箱不同工况振动信号的特征进行分类识别,进而诊断出相应故障。结果表明:该方法可以有效地识别齿轮箱混合故障,总识别正确率达90%,其中有6种工况的识别正确率达100%。     

基于小波和神经网络的齿轮箱故障诊断

对齿轮箱故障诊断特点和方法进行分析,举例介绍了小波变换在齿轮箱故障诊断中的应用。利用小波变换对齿轮箱工况信号进行分解,重构以及提取细节信号包络谱,快速准确判断出齿轮箱设备运行状态是否异常,并利用BP神经网络进行故障诊断定位,比传统方法更有效。     

基于小波降噪和CEEMD的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号难以提取出准确的故障特征的问题,提出了一种基于小波新阈值降噪与互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障诊断方法。该方法充分结合了以上2种方法的优点,有效地解决了故障特征提取难的问题。首先构建出新的小波阈值函数,再用此小波阈值降噪,可以有效地消除背景噪声的影响;将降噪后的故障信号用CEEMD方法进行处理,然后重构根据信号的相关系数挑选出的相关性较大的分量;最后将重构信号进行Hilbert变换包络,从包络图中提取故障特征。运用此方法对轴承进行试验分析,结果证实了该方法的有效性和实用性。     

基于希尔伯特变换和小波包节点能量法的齿轮箱故障诊断研究

故障齿轮箱的振动信号中可能包含周期性的振幅和相位调制信号,在齿轮箱故障诊断中,解调成为一个重要的问题。在分析了齿轮振动信号的基础上,提出了一种基于希尔伯特变换和小波包节点能量法的故障诊断方法。通过一个包含调幅调相信息的仿真信号进行了验证,结果表明该方法能够有效提取调制信号,比使用小波包变换更有效。     

基于遗传算法和小波包分析的异步鼠笼电动机故障诊断方法探究

在线检测电动机的故障一直是一个重点研究问题,总结近些年的研究,提出了一个通过定子的电流来检测的方法,即对监测出来的定子电流信号用小波降噪的方法进行降噪处理,得到去掉噪声后的信号,随后对处理后的信号利用小波包分析法分析,提取第四层的小波包系数进行傅里叶分析,提取其频谱中的特征量,而后对特征量进行编码。由于提取后的编码数量较大,为便于之后的判断,故对于编码后的特征向量进行遗传算法的化简,得到最简化的特征向量组,再根据最简化的特征向量组即可初步判断电动机的运行故障。该故障诊断方法的结果表明,该诊断方法可以较快地明确电动机存在的故障类型。     

基于小波双谱的矿用齿轮箱故障诊断

针对矿用齿轮箱振动信号的非平稳、非高斯等特点,提出了一种小波双谱分析的齿轮箱故障诊断方法。利用小波分解可将齿轮箱的振动信号分解到对应不同特征频率的频带,以提高频率分辨率和信噪比,然后有针对性地选择故障特征频率较明显的频带信号进行重构,并做双谱分析,以实现齿轮箱的有效故障诊断。实例表明,小波双谱分析是一种十分有效的齿轮箱故障诊断方法,它更能揭示故障齿轮箱振动信号的非平稳和非线性相位耦合特点。     

EMD与能量算子解调在提升机齿轮箱故障诊断中的应用

提升机齿轮减速箱一旦发生故障,其振动信号表现出强烈的非平稳性,表现为复杂的调制现象,因强烈的噪声干扰,给故障特征提取带来了困难。介绍了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)与Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO）解调相结合的提升机齿轮箱故障诊断方法,该方法结合了EMD自适应滤波和Teager-Kaiser能量算子非线性故障特征提取的优点。EMD方法可将齿轮箱振动信号分解成若干个局部频率从高到低不同频段的IMFs（Intrinsic Mode Functions）,各个IMF突出了原始信号的某些局部特征,再对相对高频段且含有齿轮啮合频率及谐频的IMFs进行能量算子解调,成功提取了提升机齿轮箱中间轴旋转频率fr2的故障特征频率,诊断出了提升机齿轮箱中间轴上齿轮Z2和Z3的点蚀故障。分析结果表明,该方法能有效诊断出提升机齿轮箱的故障。     

FASTICA算法在齿轮箱故障中的研究

振动分析是进行齿轮箱状态检测与故障诊断的重要手段。齿轮箱振动信号中常常含有大量噪声,这使得信号和噪声的频谱在频域内发生了重叠。研究适于齿轮箱振动信号处理方法。探讨基于负熵的FASTICA方法在齿轮箱机械故障特征提取中的应用,通过分析验证所研究的算法的有效性和适用性。     

基于小波变换的煤矿机械滚动轴承故障诊断

由于煤矿机械的特殊工作环境,采集到的故障振动信号通常掺杂着非常明显的噪声干扰信号,如何从复杂的信号中提取出有用的信号非常重要。以煤矿机械滚动轴承为研究对象,通过模拟实验并利用小波变换的阈值去噪及分解与重构对煤矿机械滚动轴承振动信号进行分析处理,提取故障特征信息。实验结果表明,与传统机械故障诊断方法相比,该方法在振动信号的有效提取及检测时效性与准确性方面具有明显的优势,既减少了检测人员的工作量,又提高了检测效率。     

基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法

矿井供电系统发生单相接地故障时,由于井下环境恶劣,采集到的信号含有大量噪声,极易发生错选、漏选等问题。为此,文章提出了一种基于EEMD与小波阈值去噪的单相接地故障选线方法。该方法首先对采集到的零序电流信号进行EEMD分解,提取分解得到的高频IMF1分量进行小波阈值去噪,对去噪后的IMF1分量进行Hilbert变换并提取瞬时幅值,根据能量占比最大原则判断故障线路。通过RTDS实时数字仿真系统搭建了35/6kV的矿井供电系统仿真模型并进行故障仿真验证,结果表明该方法在不同故障条件下均具有较好的选线准确率与可靠性。     

矿山遥感图像小波域模糊隶属度阈值去噪算法

矿山遥感图像作为一类重要的矿山测量数据,其质量在很大程度上受到矿区成像环境的影响。鉴于小波变换的图像多尺度分析特性,提出了一种小波域遥感图像模糊隶属度阈值去噪算法。该算法首先对失真的矿山遥感图像采用均值滤波算法进行预处理,消除一部分图像噪声。然后对预处理后的图像进行3层小波分解,对于基本不受噪声污染的低频小波分解系数不作处理,根据高频小波分解系数的噪声分布特征,设计了模糊隶属度阈值去噪模型用于去除其中的噪声,该模型对小波软阈值去噪模型进行了2点改进:1根据图像局部区域噪声信息与非噪声信息难以有效区分的情况,设计了模糊隶属度因子,通过设定特定的小波阈值,对不同的高频小波分解系数是否含有噪声进行自适应判定;2顾及到图像小波分解层数以及各高频小波分解系数的幅值,对经典小波贝叶斯阈值计算方法进行了改进。最后将原始低频小波分解系数与去噪后的高频小波分解系数进行重构,得到高清晰度的矿山遥感图像。采用山东兖州矿区的1幅遥感图像进行试验,并引入了边缘保持指数(Edge protection index,EPI)、信噪比(Signal noise to ratio,SNR)进行去噪效果评价,结果表明:所提算法对于失真的矿山遥感图像的去噪效果明显优于小波硬阈值、软阈值去噪模型,并且相对于已有的2类改进型去噪模型,优势也较显著。