小波分析在印刷机故障诊断中的应用

本文介绍了小波变换的原理及在印刷机故障诊断中的应用,利用小波包分析了其机械传动系统的故障。结果显示,同傅里叶变换和傅里叶变换(STFT)相比,小波变换及小波包变换是更有效的印刷机故障诊断方法。     

机械故障诊断中的小波基及算法研究

针对小波分析在机械故障诊断应用中的小波基选择和快速算法存在的问题,对常用的正交、半正交、双正交小波提取信号特征的能力进行了分析比较,表明半正交Ｂ样条小波因具有线性相位和采用较长的分解序列而具有较好的频率局部化特性和较小的变换误差,具有比较好的综合性能。推导了正交小波包的图形显示算法。利用该算法解决了小波变换快速算法中存在的数据长度随分解层数倍减小的问题。研究结果为故障诊断中小波基的选择和信号的深层     

小波包降噪方法在滑动轴承故障诊断中的应用研究

小波分析对高频信号降噪效果不明显。针对该问题,提出利用小波包分析对轴承故障信号的降噪方法,并用计算机仿真和实例分析对小波包降噪方法进行了验证。通过对小波降噪和小波包降噪方法的对比分析,表明小波包分析在降噪中的有效性。     

小波能量法在车辆变速箱故障诊断中的应用

本文利用小波包分解与小波能量谱分析了车辆变速箱的振动信号,确定了变速箱故障特征频带范围,并对该特征频带范围的小波系数进行了重构,分析了重构信号的频谱,确定了变速箱故障的位置,验证了小波能量法对变速箱进行故障诊断的有效性.     

小波包分析在齿轮故障诊断中的应用

基于小波包对信号的高分辨率分解和重构能力,把信号分解到不同频段,然后选择有效频段进行故障信号重构,分离出故障信息。通过对含有周期冲击的信号进行分解处理,展示了小波包分析在特征提取中的优点。通过对减速箱齿轮故障信号进行降噪、分解处理,表明该方法可以有效地提取故障信号中的周期冲击成分。     

小波包——自回归谱分析及在振动诊断中的应用

概叙了小波、小波包理论，由此提出一种称之为小波包－－自回归谱分析的新方法，它将小波包和自加归模型结合起来，该方法在机械诊断中，实现不同频道范围内，不同零部件故障信息分离和提取，并以挖掘机提升系统龄轮箱的振动信号为例，说明该方法是提取弱故障信息并进行早期诊断的有效方法。     

基于小波包的齿轮箱故障诊断

提出了一种齿轮箱故障诊断的方法,这种方法首先利用小波包提取齿轮箱振动信号的故障特征域,然后计算特征域上绝对值信号的频谱,以正常信号的频谱和特征域上绝对值信号的频谱的相似程度作为齿轮箱故障与否的判据,将齿轮箱的特征频率和特征域上绝对值信号的频谱相比较来判断齿轮箱的故障模式.将此方法应用于齿轮箱断齿故障的诊断表明,这种方法能够准确地诊断出齿轮箱中的冲击故障.     

听觉小波包在舰船噪声分解与重构中的应用

舰船噪声的分解和重构对于舰船噪声特征提取与听音分析都具有重要作用。采用多分辨分析理论对噪声进行分解和重构只能对低频进行精细化处理,但对高频却难以达到理想效果。正交小波包分析可以在任何欲处理的频带内进行可允许的任意层次分解,但分解的小波包树的结构难以确定,没有明确的构造导引方法。将Bark频率群的理论引入小波包树结构的选择,提出构造听觉小波包树结构的方法,构建了基于db6小波的采样率为44.1 kHz的听觉小波包。采用该听觉小波包结构对四型舰船噪声信号进行分解、子带加权和重构,频谱分析和听音分析都表明重构噪声特征更加清晰。     

改进型小波神经网络在变频系统故障诊断中的应用

目前,变频系统故障诊断还一直依赖于对电压和电流信号的监测与分析,现提出用改进小波包提取变频器故障信号的特征量,并将该特征向量作为改进型网络的学习样本进行训练的方法.仿真结果表明,改进型小波神经网络与常规神经网络诊断方法相比,具有准确度高、诊断速度快和泛化能力强等优点.     

尺度-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：尺度-小波能量谱比较法。通过对具有外圈缺陷、内圈缺陷的滚动轴承振动信号的分析，说明尺度-小波能量谱比较法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

机械噪声故障诊断中小波变换的应用

本文讨论了小波分析理论在机械噪声故障诊断中的应用。为了识别发动机噪声信号中表征故障的间歇性撞击声,本文构造的一种新型的小波——指数衰减型小波函数,它能有效地识别出间歇性撞击声。本文最后给出了实验结果并与经典高斯型小波分析的结果进行了比较。     

故障振动信号的小波包分解与诊断

本文讨论了故障振动在小波分解下的信号特征,给出了小波包分解处理故障振动信号的原理和方法,论述了诊断信号的表达方式及其特点,给出并分析了一个变速箱多故障源的诊断实例.实践证明,作者给出的小波包分解与诊断方法具有理论和实际价值.     

矿井提升机振动故障诊断

以振动强度和振动频谱分析为依据,对煤矿主井提升减速机多次损坏的原因进行分析诊断,从而查明联轴器磨损是引起故障的主要原因。     

基于EMD和功率谱的齿轮故障诊断研究

提出了一种基于经验模态分解EMD（Empirical Mode Decomposition）的齿轮裂纹故障诊断的新方法。EMD方法具有自适应的信号分解和降噪能力，EMD是先把时间序列信号，分解成不同特征时间尺度的固有模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），然后通过选取表征齿轮裂纹故障的IMF分量进行功率谱分析，就可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明：该方法能有效地识别齿轮的齿根裂纹故障。     

变速箱噪声的频谱分析与故障诊断

应用振动、噪声信号频谱分析和相干函数分析技术,从理论上说明变速箱故障诊断的依据。检测了一台噪声严重超标的实际变速箱系统,得到其三向振动和噪声信号。综合分析了实测信号及其计算机数据处理结果,从而得出检测对象出现强烈噪声的主要原因在于其中一对啮合轮发生“嗑碰”     

谐波小波时频图在齿轮故障诊断中的应用

谐波小波具有简单的时频表达式和更加普遍意义上的正交性，在频域具有良好的盒形谱特性，以及简单快速的FFT分解算法。根据其FFT分解算法构造出谐波小波的时频网格图、时频等高线图与时频剖面图，并用它们成功提取出某试验台齿轮箱的周期性断齿冲击信号，说明谐波小波具有较大的工程应用价值。     

小波在频率发生较小变化识别中的应用研究

在工程信号处理中,频率是一个非常重要的参数。分析了传统的频率求解方法,并就信号频率发生较小变化的识别问题提出了一种基于小波变换的算法。对于信号处理和一些利用频率进行诊断的工程问题具有一定的参考价值。     

小波变换理论及其在机械故障诊断中的应用

小波变换是一种日益获得广泛应用的信号分析方法,已成为国际上非常活跃的研究领域.它在时域和频域同时具有良好的局域性,能够很好地反映出瞬态信号的特征,为诊断以非稳态信号为特征的机械故障提供了有效的分析手段.本文从应用的角度简述了小波变换的基本理论和算法,并给出了故障诊断的实例,证明了这种方法对故障诊断的有效性.     

基于小波奇异性的梁结构损伤诊断

利用小波奇异性检测原理,采用墨西哥草帽小波对结构在健康和损伤状态下的模态振型差进行小波变换。根据模态曲率进行损伤检测的原理,提出了表示损伤位置的指标,指标值极大处即损伤发生的位置。以一个悬臂梁损伤检测为例,进行了数值模拟和实验分析。数值模拟结果表明该指标能准确的对损伤位置进行诊断,并根据指标模极大,讨论了Lipschitz指数与损伤程度的关系。     

时频分析在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械发生故障时振动信号的不平稳性，利用时频分析中的小波尺度图和再分配后的小波尺度图对点碰摩、松动、裂纹和油膜失稳故障进行对比分析，结果表明再分配小波尺度图比传统小波尺度图，具有更高的时频分辨率，可以更好地识别转子早期故障。