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基于LMD和增强包络谱的滚动轴承故障分析 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承发生故障时振动信号幅值分布的峭度和歪度都会发生变化的特点,提出基于峭度-歪度的局部均值分解分量筛选准则,将峭度值和歪度绝对值最大的分量筛选出来并重构故障信号,以达到降噪的目的。对降噪后的信号进行增强包络谱分析,得到故障的特征频率。应用提出的新方法对实测的滚动轴承外圈、滚动体和内圈发生故障时的振动信号分别进行了分析。结果表明,基于峭度-歪度的局部均值分解分量筛选准则有效地降低了信号中的噪声,在此基础上应用增强包络谱有效地减少带内噪声影响,从而使故障特征信息凸现出来,有利于对滚动轴承的各种故障进行诊断。 相似文献
2.
新的基于小波变换的振动信号消噪方法 总被引:14,自引:0,他引:14
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。 相似文献
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针对齿轮箱故障振动信号大多是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析法又太依赖经验值选取参数的问题,对齿轮箱振动信号的分解方法、包络分析方法以及提取特征值等方面进行了研究,提出了一种基于局部均值分解(local mean de-composition,LMD)的包络谱特征值的方法。该方法首先利用局部均值分解对齿轮箱信号进行了处理,获得了包含有不同频率特征的PF(product function)分量,最后对包含有主要故障信息的第一级PF分量进行了包络分析,提取了包络谱的特征频率,以此来判别齿轮箱的工作状态和故障类型。利用齿轮箱正常状态、局部损伤、磨损故障3种齿轮箱振动信号的实例进行了验证。研究结果表明,利用LMD分解后求取包络谱特征频率的方法能够较为准确地判别齿轮箱的工作状态和故障类型。 相似文献
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平稳小波变换在轴承振动信号去噪中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效提取振动信号中的故障特征,提出了一种基于平稳小波变换的降噪方法,阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数的峭度。实例分析表明,该方法具有良好的去噪性能,并能很好地提取振动信号中的故障特征。 相似文献
6.
针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。 相似文献
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针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性,提出一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)能量特征的特征向量提取方法,并与支持向量机相结合用于滚动轴承的故障诊断。首先,采用LMD方法将复杂调制振动信号分解为若干单分量信号乘积函数(production function,简称PF);然后,对反映信号主要特征的PF基于时间轴积分,得到各PF分量能量矩并构造特征向量;最后,将其输入多分类支持向量机中,用于区分滚动轴承的故障类型与故障程度。对滚动轴承内圈故障、外圈故障及滚动体故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效提取滚动轴承各工作状态信号的故障特征,能准确识别故障类型,同时对故障程度的判断表现出较高的识别率。 相似文献
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为了提高基于机器学习的柱塞泵故障诊断效率,在柱塞泵故障5种状态振动信号基础上,提出基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)信号重构和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的柱塞泵故障诊断方法。对消噪信号进行LMD分解,将重构信号与原始信号的样本熵进行对比。通过相关系数法处理分解后的PF分量和原始振动信号,以低相关性的分量作为噪声信号,同时重构高相关性的分量。结果表明:每种状态重构信号和原始信号之间的相关系数都达到0.9以上,说明重构信号内已经含有原始信号主要信息。各状态重构信号样本熵形成了比原始信号样本熵更优的分布状态,说明LMD重构信号可以减弱噪声对故障特征提取造成的影响。200组样本中识别准确率高达99%,表明以SVM多类分类器可以获得较高的故障识别诊断准确率。相对于原始信号,LMD重构信号达到了更高的训练准确度与测试准确性,表现出很好的计算精度。 相似文献
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针对滚动轴承故障特征信号容易被噪声掩盖难以提取的问题,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承振动信号自适应降噪方法。为了准确判定噪声分量和有用信号分量的分界点,在对振动信号进行CEEMD分解后,设计了依据信噪分量自相关函数的单边波峰宽度特性自适应地判定分界点的方法。为了保证重构信号的完整性,利用改进的小波阈值降噪方法提取低频IMF分量中的高频有效信息。实验分析表明,结合改进阈值函数的CEEMD自适应降噪方法能够有效地去除故障振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了滚动轴承振动信号的突变细节,达到了不错的降噪效果。 相似文献
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针对基于小波尺度谱的模极大值法提取小波脊线存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点,提出一种基于最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取方法。首先,优化M orlet母小波使其与信号特征成分实现最佳匹配,再对小波尺度谱进行重分配,提高尺度谱的时频聚集性;然后,对重分配尺度谱进行信号奇异值分解降噪,降低噪声干扰影响;最后,利用模极大值法提取出小波脊线,根据小波脊线与频率的关系得到信号的瞬时频率。仿真算例和实际工程应用结果表明,该方法能有效提取出强噪背景下的机械故障特征。 相似文献
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针对风电机组传动链系统振动信号非高斯、非平稳性的特点,提出了一种基于混合时频分析的风电机组故障诊断方法。该方法首先采用参数优化Morlet小波消噪方法对原始振动信号进行分析,滤除强大的背景噪声干扰;进而通过自项窗方法抑制时频面的干扰项,增强信号特征成分,提取故障特征以实现故障诊断。在Morlet小波参数优化过程中,采用交叉验证法优化波形参数及连续小波变换的尺度参数;在自项窗的设计过程中,采用基于平滑伪魏格纳分布的函数进行设计,并通过两次阈值处理以减少运算量、提高运算效率。通过对风电机组监测振动数据分析,证明了该方法可以有效地实现背景噪声的消除和故障诊断。 相似文献
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针对柴油机配气机构故障诊断问题,提出了一种基于Wigner分布和差分分形盒维数的故障诊断方法。首先,利用改进局部均值分解算法对柴油机缸盖振动信号进行分解,并采用相关性分析剔除噪声和伪分量;然后,分别对各相关分量进行Wigner时频分析,将结果线性叠加得到振动时频图,再提取图像的差分分形盒维数作为故障特征;最后,利用k-最近邻(k-NN)实现故障诊断。仿真结果表明,改进局部均值分解算法可以抑制Wigner分布交叉项的干扰。实验结果显示,差分分形盒维数优于其他6种典型故障特征,利用本研究提出的方法对配气机构进行故障诊断的正确率为97.2%,该方法可以用于柴油机配气机构故障诊断。 相似文献
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为解决工程实际中强噪声、非线性且频率成分复杂的振动信号降噪问题,提出了基于小波包分解和主流形识别的非线性降噪方法。采用小波包分解将原始振动信号正交无遗漏地分解到各频带范围内,根据各子频带中信噪空间分布,分别采用相应参数对小波包分解系数进行相空间重构;采用局部切空间排列(local tangent space alignment,LTSA)主流形识别方法在高维相空间中实现信号与噪音的分离,并重构出降噪后的一维小波包分解系数,最后进行小波包分解重构得到降噪后的振动信号。通过仿真实验和实例应用对本文所提方法的有效性进行了验证,试验结果表明本文方法具有良好的非线性降噪能力。 相似文献
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Duan Li-xiang Zhang Lai-bin Wang Zhao-hui 《Frontiers of Mechanical Engineering in China》2006,1(4):443-447
The vibration signals of diesel include excess noise that must be eliminated before extraction of characteristic parameters.
Firstly, the effects of vibration-signal de-noising among Fourier transform, wavelet decomposition and wavelet packet decomposition
are compared. Secondly, singular value decomposition is applied to de-noising vibration signals. Finally, a new de-noise method
integrated with wavelet packet and singular value is presented. In this method, vibration signals are decomposed by wavelet
packet, and the wavelet packet coefficient is de-noised by singular value decomposition again. The results indicate that the
new de-noising method is the best. The SNR (signal-to-noise ratio) of the vibration signals of a diesel cylinder lid is the
highest. The diesel vibration waveforms of combustion and valve become clear and the extracted characteristic parameters become
more precise.
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Translated from Journal of China University of Petroleum (Natural Science Edition), 2006, 30(1) (in Chinese) 相似文献
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基于复小波块阈值的降噪方法及其在机械故障诊断中的应用 总被引:5,自引:1,他引:4
提出一种基于对偶树复小波块阈值的信号降噪方法,并将其成功应用于机械故障诊断中.机械设备的振动信号都或多或少地含有噪声,导致弱故障信息的提取一直是故障诊断的难点和热点.提出的降噪方法充分利用对偶树复小波变换的平移不变性和块阈值法的更优估计特性,可以获得比常规的小波降噪方法以及基于常规离散正交小波变换的NeighBlock降噪法更高的信噪比,不仅能有效抑制高斯白噪声,还能够去除冲击信号中的脉冲噪声.对实际信号的研究表明:这种降噪方法可以提取齿轮箱早期故障信息和强噪声背景情况下的隐含故障信息,特别对提取弱冲击故障信号非常有效. 相似文献