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针对信号经验模态分解(EMD)过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解(EEMD)和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断.首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机(SVM)的输入量,建立故障诊断模型.经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性. 相似文献
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研究了根据自动机机箱的短时冲击振动信号,从信息的定量描述方法出发,通过小波能谱熵、小波奇异谱熵、小波时间熵算法建立信息熵提取模型,实现故障特征提取.针对典型模拟信号的仿真分析,验证了所提出的信息熵指标可以对信号进行多层次特征提取.结合自动机故障诊断试验,进行自动机运动形态分解时域特征与不同空间信息熵指标特征提取.可用于小口径火炮高速自动机的在线监测与故障诊断. 相似文献
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针对某型号自动机的结构特点、运动过程和几种常见的故障模式进行分析。结合自动机的运动过程分析及其振动信号的非线性短时冲击特性,提出用混沌理论对自动机的故障进行诊断研究。提取了所测信号的李雅普诺夫指数,验证其为混沌系统,运用关联维数和Kolmogorov熵几个混沌参量提取出实测信号的特征。最后应用Elman神经网络进行了故障模式的识别,实现了基于试验测试的自动机故障诊断。为自动武器的故障诊断提供了一种新思路,对高速自动机的故障诊断有着重要的理论和现实意义。 相似文献
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文中提出了一种基于小波熵的组合定位系统数据融合方案。对于两个子系统北斗/罗兰C的实测定位数据,先用小波多尺度变换将信号在多个频率段展开,再根据小波熵判别法进行消噪和融合。结果用平均误差证明了这种方法的优越性,确保了组合系统所用样本的可信度及其数据融合中权值的合理性。 相似文献
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基于小波变换的时频域局部化特征及神经网络的非线性映射特征,以滚动轴承为例,将小波变换和神经网络的优点结合起来.运用小波变换提取滚动轴承振动信号各频率成分的能量作为故障特征参数,将其作为神经网络的输入进行训练和故障识别,利用BP网络实现了对滚动轴承的故障诊断,取得了较好的效果. 相似文献
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针对微小航天器集群的故障诊断问题,提出一种故障诊断(fault diagnosis,FD)新方法。依据小波神经网络(wavelet neural network,WNN)理论,结合航天器集群的领队航天器故障检测与系统重构问题,构建一种故障诊断框架,采用小波神经网络与神经网络相结合,得出航天器姿态故障诊断策略及卫星姿态故障重构技术,给出了领队航天器故障重构方案,并进行了仿真实验与验证。仿真结果表明,该故障诊断方法是有效性的、故障重构是可行性的。 相似文献
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基于BP神经网络的电子设备故障诊断,以其不需要建立故障诊断模型,易于智能化实现等优势,发展较为迅速,而采用此方法的故障诊断大部分以故障树获得的特征参数为依据;由于电子设备往往由大量的工作模块组成,各组成模块之间相互耦合、联系紧密,仅仅依靠故障树获得的特征参数难以较好地反映设备状态;所以基于这些特征参数的BP神经网络故障诊断往往诊断率较低;将小波分析的方法运用于特征参数的提取中,利用BP神经网络模式识别完成电台故障诊断;最后通过获得的实测数据进行了实例分析,验证了该方法对于提高电子设备故障诊断率,是可行有效的。 相似文献
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文中主要用小波分析对齿轮箱进行了故障诊断。对测取到的齿轮箱振动信号运用小波消噪处理后.采用较新的信号分析工具——小波分析来进行信号分析与处理.从而来判别出故障。结果表明.小波分析为判断、预防同类故障提供了一种有效的分析手段。 相似文献
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为更好地利用振动信号对枪械自动机的裂纹故障进行诊断,提出基于振动信号多分形特征的故障诊断方法。该方法利用Wavelet Leader 来估计振动信号的多分形谱,通过6个特征量描述多分形谱的形态特征以实现多分形谱的降维,并使用基于Mahalanobis距离的分类器对不同的裂纹故障进行分类。应用该方法对某12.7 mm高射机枪自动机闭锁机构的裂纹故障进行了诊断,诊断正确率达到了82.5%,验证了将振动信号的多分形特征用于自动机裂纹故障诊断的可行性。 相似文献