基于梯度阈值的往复压缩机振动信号小波包奇异值降噪

信号降噪是往复压缩机故障诊断的关键环节。文中首先对比分析小波包和奇异值降噪,认为对于光滑信号,奇异值降噪十分有效,对富含突变的信号,小波包降噪效果好。然后针对振动信号的不同特性,提出梯度值和梯度阈值的概念,若信号的梯度值小于梯度阈值,则采用奇异值降噪,否则用小波包降噪。并通过大量数据分析确定往复压缩机振动信号的梯度阈值。最后以曲轴轴承和阀的振动信号降噪为例,计算二者的梯度值,确定前者应用奇异值降噪,后者应用小波包降噪。结果表明,基于梯度阈值的降噪取得了令人满意的效果。     

小波阈值降噪技术在齿轮箱振动信号处理中的应用研究

阐述一维信号的小波降噪原理及小波阈值降噪方法,用MATLAB软件对齿轮箱振动信号进行降噪处理。利用图像和计算数据说明不同小波函数和不同阈值规则的消噪效果,得出Stein无偏似然估计阈值(Rigrsure阈值)方法对强噪声复杂的齿轮箱振动信号降噪效果最佳。     

静态小波相关滤波法在振动信号处理中的应用

为了有效提取振动信号中的故障特征,本文提出将静态小波变换和尺度相关滤波相结合的方法.先对信号进行静态小波分解,再利用尺度相关法分离信号与噪声,提出了一种针对振动信号的噪声能量阈值估计算法.利用连续小波变换和尺度相关对振动信号降噪.实例分析表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好的提取振动信号中的故障特征.     

奇异值分析与多项式拟合解调在调频信号处理中的应用

为了解决传统方法对调频信号处理效果不佳问题,基于奇异值提出一种新方法。利用Hankel矩阵研究常见信号奇异值突变特征,分析相关奇异值与信号具体特征的对应关系,为重构信号所需有效奇异值提供选择依据。针对调频信号奇异值突变特征不明显问题,根据Weierstrass逼近定理采用多项式拟合描述调频信号的调频规律;提出最小奇异值分布差准则,以实现信号瞬时频率函数参量确定的最优估计;构造解调算子,解调得到具有明显奇异值突变特征的解调信号;引入调制源完成调频信号重构。通过仿真信号与航空发动机实测信号分析,表明多项式拟合解调与奇异值分解对调频信号降噪、分量提取具有很好的效果。     

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。     

基于改进平移不变量小波阈值法的齿轮泵振动信号降噪

齿轮泵的振动信号中含有大量噪声,在对其进行应用之前必须降噪处理。传统的小波阈值降噪法在信号的奇异点附近会产生振荡现象,为此研究了一种新的小波阈值函数,把新的阈值函数和平移不变量相结合,提出了改进小波阈值法的平移不变量降噪方法。该方法克服了软、硬阈值的缺陷,同时抑制阈值法降噪时产生的伪吉布斯(Pseudo-Gibbs)现象。利用该方法对仿真信号和实测齿轮泵振动信号进行降噪处理,并与小波软、硬阈值法及新阈值法进行了对比。结果表明:该方法具有更好的降噪效果,可应用于齿轮泵振动信号降噪处理。     

基于动态小波阈值的齿轮箱振动信号降噪方法

在齿轮箱的故障诊断、在线监控等领域,通常将振动信号作为最主要的分析来源。齿轮箱在起重机的实际运行过程存在多种机构相互交联影响的情况,且信号多数时候只能通过间接的形式采集获取,造成信号中存在大量杂乱无章的干扰噪声,影响了对信号的识别和特征的提取,容易造成对故障的错报和漏报等问题。文中深入分析硬阈值函数、软阈值函数、半软阈值函数和Garrote函数,提出动态调整小波阈值的算法。动态阈值算法可以在有效抑制噪声和保留信号中有用成分之间取得更好的平衡。通过模拟信号和实测故障振动信号进行对比测试,结果表明这种动态小波阈值降噪的方法相对于半软阈值函数和Garrote阈值函数的降噪算法具有更高的信噪比和较低的均方根误差。     

基于奇异值和奇异向量的振动信号降噪方法

针对复杂的转子振动信号中同时存在随机噪声干扰和工频噪声干扰的问题,提出了基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法。首先,对振动信号进行奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),根据奇异值谱确定振动信号有效奇异值阶次;其次,对有效阶次范围内的奇异向量进行快速傅里叶变换(fast Fourier transform,简称FFT),依据幅值谱筛选出对应于工频噪声的奇异向量;最后,利用其余的奇异值和奇异向量进行重构得到降噪的时域信号。通过仿真信号和工程试验信号对该方法进行了验证,结果表明,基于奇异值和奇异向量相结合的降噪方法,不但能有效降低振动信号中的随机噪声干扰,还能有效降低工频噪声干扰,同常用的陷波器方法相比所提出方法具有明显优势。     

MBCV-EWT和奇异值差分谱的滚动轴承信号降噪方法

针对滚动轴承振动信号降噪时,克服模式混叠、保证各频率成分完整性和独立性问题,提出最大类间方差-经验小波变换分解(maximum between-cluster variance-empirical wavelet transform,简称MBCV-EWT)与奇异值差分谱相结合的信号降噪方法。首先,针对传统区间划分的不确定性问题,提出MBCV-EWT信号分解方法,通过最大类间方差对信号频谱自适应划分,并在每个划分区间上构建带通滤波器;其次,针对分解分量冗余,提出脉冲指标作为调幅-调频分量筛选准则,选取最优的分量用于降噪;最后,对最优调幅-调频分量进行奇异值分解,根据其差分谱重构分量并实现降噪。仿真及实验结果表明,该方法能够实现频谱自适应划分,有效克服模式混叠等问题,保证分解得到的各成分主频独立且完整,调幅-调频分量筛选准确,降噪效果明显,为故障识别和预测奠定研究基础。     

奇异值差分谱理论及其在车床主轴箱故障诊断中的应用

证明采用Hankel矩阵时奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)可以将信号分解为一系列分量信号的简单线性叠加,为了确定其中的有用分量个数,提出奇异值差分谱的概念。差分谱可以有效地描述有用分量和噪声分量的奇异值性质差异,根据差分谱峰值位置可实现对有用分量个数的确定。研究结果表明,当差分谱最大峰值位于第一个坐标时,则表明原始信号存在较大的直流分量,此时根据第二最大峰值位置可以确定有用分量的个数,否则就根据最大峰值位置来确定分量个数。利用差分谱进一步研究Hankel矩阵的结构对SVD降噪效果的影响,指出矩阵列数和噪声去除量存在抛物线状的对称关系。利用基于差分谱的SVD方法对车削力信号进行处理,结果有效地分离出由于主轴箱故障齿轮的振动而引起的调制信号,并根据此信号可靠地定位了故障齿轮。     

IMPROVED SINGULAR VALUE DECOMPOSITION TECHNIQUE FOR DETECTING AND EXTRACTING PERIODIC IMPULSE COMPONENT IN A VIBRATION SIGNAL

Vibration acceleration signals are often measured from case surface of a running machine to monitor its condition. If the measured vibration signals display to have periodic impulse components with a certain frequency, there may exist a corresponding local fault in the machine, and if further extracting the periodic impulse components from the vibration signals, the severity of the local fault can be estimated and tracked. However, the signal-to-noise ratios (SNRs) of the vibration acceleration signals are often so small that the periodic impulse components are submersed in much background noises and other components, and it is difficult or inconvenient for us to detect and extract the periodic impulse components with the current common analyzing methods for vibration signals. Therefore, another technique, called singular value decomposition (SVD), is tried to be introduced to solve the problem. First, the principle of detecting and extracting the signal periodic components using singular value decompos     

小波变换对突变信号峰值奇异点的精确检测

研究了小波变换对突变信号峰值奇异点的精确检测机理和方法,采用了离散小波变换的直接算法,避免了塔式算法在本检测方法中的某些局限性。通过模拟算例和应用实例的验证,证明即使在有严重噪声干扰的情况下,该方法也很容易实现对突变信号峰值奇异点的准确检测和精确定位,具有相当高的定位精度（其误差不大于1个采样点）和分析精度（不存在累积误差）,同时具有较高的实时性。     

基于奇异值分解的铣削力信号处理与铣床状态信息分离

利用连续截断信号构造矩阵,通过奇异值分解可以将信号表示为一系列分量信号的简单线性叠加,证明了各分量之间是两两正交的,且具有零相位偏移特性.根据分量信号的信息量可以确定合理的矩阵结构.对铣削力信号的处理实例表明,奇异值分解方法分离出机床主轴旋转基频近乎完整的时域波形,分辨出两个频率很接近的信号分量,发现信号中隐藏的调幅现象,证实机床的爬行并确定爬行频率.最后与小波变换的结果进行比较,表明这一方法对铣削力信号的分离效果优于小波变换.     

小波降噪技术在柴油机故障诊断中的应用

在柴油机的故障诊断中,对其振动信号的分析是柴油机故障诊断的重要手段,但是由于噪声的干扰而使诊断的精度大打折扣,而传统的傅里叶低通滤波降噪方法对于柴油机这样的非平衡复杂振动信号不能起到好的降噪作用。本文采用小波降噪技术,将柴油机缸盖振动信号进行小波多尺度分解,然后分别进行阈值处理,最后进行小波重构,剔除柴油机的噪声信号,提高信号的信噪比,获得了比较理想的效果。     

盲源分离和小波消噪在碰摩声频信号分析中的应用研究

碰摩是现代旋转机械运行中常见的一种故障,文中尝试从声频信号的角度对碰摩故障进行分析。在实际环境中,碰摩声频信号常常受到噪声的污染,文中将盲源分离和小波消噪方法相结合,使用P．S．（pre-separation denoising,separation）和P．S．P．（pre-separation denoising,sepamtion,post-sepamtion de-noising）方法对碰摩声频信号进行分析处理,大大提高了信号的信噪比,取得了比较理想的实验结果。     

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.     

DETECTION OF CAVITATION IN CENTRIFUGAL PUMP BY VIBRATION METHODS

For the purpose of detecting the cavitation of centrifugal pump onsite and real time, the vibration signals on varied operation conditions of both cavitation and non-cavitation obtained through acceleration sensors were analyzed. When cavitation occurs, the cavities near the leading edge of the blade will appear periodic oscillating, which will induce quasi-synchronous vibration. The frequency of the quasi-synchronous vibration symmetrically appears on the two sides of the blade passing frequency, by which the cavitation incipiency can be detected. During the developing process of the cavitation, as the severe complexity of the unsteady flow, it is very difficult to detect the development of cavitation by classical analysis methods. Fractal method of Higuchi is successfully used for detecting the incipiency, fully development of cavitation and the development between them.     

非平稳振动信号分析中Hilbert-Huang变换的对比研究

Hilbert-Huang变换是一种信号分析新方法,特别适合于对非平稳信号进行分析。介绍该方法的基本理论,并利用它对一个典型的旋转机械非平稳振动信号进行分析。然后通过与利用短时傅里叶变换和小波变换所得到的分析结果的对比,研究Hilbert—Huang变换在分析一般非平稳振动信号中的优势和缺陷。最后结合实际应用中遇到的问题,简要论述Hilbert—Huang变换中的经验模态分解在分析频率成分非常靠近的复杂信号时的不足和原因。研究结果表明,Hilbert—Huang变换和其他方法相比,具有分辨能力强、自适应分解、物理意义清晰、信息完整、形式简洁和易于精确分析等优点;同时也存在具有端点效应、实时性稍差和难以将复杂信号中特别靠近的频率成分分解为独立的本征模分量的缺陷。     

基于奇异谱的降噪方法及其在故障诊断技术中的应用

提出一种将振动信号在相空间进行重构,并利用重构吸引子轨道矩阵的奇异谱的特性来提高信噪比的方法。该方法已应用于滚动轴承和齿轮箱的故障诊断中,试验表明该方法能够有效地降低噪声,提高信噪比,突出振动信号的故障特征,从而提高设备故障诊断的准确率。