基于小波包分解和EMD-SVM的轴承故障诊断方法

针对轴承振动信号具有的非平稳和故障诊断样本数据难以按需获取的问题,设计了一种基于小波包分解和EMD SVM的故障诊断方法;首先,采用Mallat塔式算法对信号进行降噪,实现信号的小波分解,获得重构后的故障诊断子频带信号;然后,在经典的EMD算法的基础上定义了改进的EMD算法,采用改进的EMD算法对经过小波包降噪的故障诊断子频带信号进行特征提取,从而获得故障诊断特征向量;最后,采用适合小样本分类的SVM进行故障诊断,将经过小波包降噪和EMD特征提取的样本数据用于训练SVM,得到用于故障诊断的多个二分类SVM故障诊断模型,通过投票机制来确定样本数据最终对应的故障诊断类别:在Matlab环境下对轴承故障诊断进行实验,实验结果证明了文中基于小波包和EMD-SVM的方法一种适用于小样本的故障诊断方法,且与其它方法相比,具有诊断效率高和精度高的优点.     

基于小波包能量谱和M-ary SVM的功率变换器故障诊断

针对功率变换器的故障诊断问题,提出一种基于小波包能量谱和M-ary支持向量机的故障诊断方法。首先,通过小波包分解得到故障信号能量谱特征向量,并结合傅里叶变换分析故障信号主要频率特征点,实现故障特征向量的降维;然后,基于M-ary支持向量机的分类模型诊断出功率变换器多故障模式。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络和一对一支持向量机故障诊断方法,本文方法诊断精度高,需要的子分类器数目少,诊断速度快,适用于在线故障诊断。      

基于小波包和神经网络的瓦斯传感器故障诊断

针对瓦斯传感器常见的故障,提出了基于小波包和神经网络的故障诊断方法.通过对瓦斯传感器的输出信号进行三层小波包分解,得到8个不同频段的分解信号,再对其进行特征提取得到一个八维的特征向量,作为故障样本对三层神经网络进行训练,建立故障类型分类器,对瓦斯传感器故障进行诊断.仿真结果表明:该方法可以准确地诊断出故障类型.     

基于三层小波包分解的陀螺仪故障诊断

通过三层小波包分解将陀螺仪的输出信号进行分解,对分解得到的八个不同频段上的节点进行特征提取,提取后的8维特征向量作为神经网络的输入.对RBF神经网络进行训练,训练后的神经网络进行故障诊断.对神经网络进行测试,经测试当系统输入向量存在故障时,系统可以准确的诊断出故障类型.     

基于改进阈值和小波包的轴承故障诊断方法

为了准确有效地确定滚动轴承的故障部位,提出一种轴承故障诊断的新方法。用改进的小波阈值法对轴承振动信号进行降噪处理,对去噪后的信号进行小波包分解与重构,提取各重构子带内的信号特征作为故障诊断的样本,依据各子带信号的能量分布特征判断轴承的故障部位。在MATLAB环境下对SKF6205-2RS轴承的典型故障进行了仿真研究,结果表明改进的阈值法相比于传统去噪方法有较好的去噪效果,小波包能够准确提取信号的故障特征,能够提高轴承故障检测的准确性和有效性。     

基于小波包和EMD的滚动轴承故障诊断研究

经验模态分解由于采用了三次样条插值的方法筛分内模函数,在实际应用中存在模式混叠、在低频段产生多余IMF分量等问题.文中以内模函数定义为出发点,提出一种基于小波包的筛分方法,并通过设定以小波能量比为条件的门限值,提高了小波包分解的自适应性和效率.通过仿真信号和滚动轴承故障振动信号的检验,证明了该方法的可行性和有效性.     

基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断研究

针对往复式隔膜泵故障的多元性、不确定性和并发性的特点,提出了基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断方法。小波包能将振动信号分解到不同子频带,通过各子频带信号的能量变化反映设备运行状况。通过采集往复式隔膜泵振动信号,进行小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量和能量比例,然后对比故障振动信号和正常振动信号的频带能量谱比例图,找出发生故障的频带,进而找出往复式隔膜泵的故障特征频率,诊断出故障。实验表明:通过小波包能量谱对往复式隔膜泵进行故障诊断是有效可行的。     

基于小波变换和DBN的汽车衡传感器故障诊断

称重传感器作为动态汽车衡的核心部件,一旦发生故障将会对动态称重系统造成严重影响.为了准确地对称重传感器进行故障诊断,提出了一种基于小波变换和深度信念网络(DBN)的故障诊断方法.该方法不仅可以有效地判断出传感器信号是正常波动还是故障,还可以通过将DBN模型的预测值代替实测故障值,保证动态称重系统输出的准确性.通过仿真实验证明:该方法能够对故障传感器进行判别与估计,有效提高了动态称重系统的精度.     

基于小波包的2D-HMM离心泵故障诊断

根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种结合小波包与二维隐马尔可夫模型(2D-HMM)的离心泵故障诊断方法.利用小波包分解对信号进行精确细分的特点,构造出相应的能量谱作为离心泵运行状态的特征向量,并以此作为2D-HMM的输入进行训练,建立了基于2D-HMM的离心泵运行状态分类器,用以识别离心泵状态.最后通过2BA-6A离心泵试验系统验证了该方法的有效性.     

基于小波包和HHT的轴承故障诊断研究

采用一种处理非平稳信号的新方法—希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang Transform)来进行滚动轴承故障特征的提取.将信号先进行小波包降噪处理,然后用HHT进行信号故障特征提取.通过实验仿真和轴承故障诊断实例,对比没有进行小波包降噪而直接进行HHT的结果,证明了此方法在轴承故障诊断中的有效性.     

基于小波包分析的电机滚动轴承故障诊断

电机滚动轴承发生故障时的信号是非平稳的,小波包变换对故障特征提取有明显的优势,给出了利用小波包对故障信号进行分析的方法。确定轴承参数以及对故障信号的采集,并计算各类故障特征频率,选择小波基和确定最佳的分解层数,之后在Matlab软件环境下对信号进行小波包分解和重构,得到滚动轴承各类故障信号的功率谱,最后把实验结果与计算结果做对比,证实了该方法可以有效地把轴承中的故障信息成分检测出来,从而判断滚动轴承的故障类型。     

基于深度信念网络的列车故障音频诊断方法

铁路在交通运输行业有着举足轻重的地位,一旦列车发生故障将会导致严重的生命财产损失。由于列车发生故障的概率相对较低,因此难以捕获列车的故障样本。针对上述问题,提出了一种无监督学习的列车故障识别方法,通过检测列车音频信号来识别列车故障。该方法基于深度信念网络(DBN),利用小波包分解提取检测信号的特征向量并将其作为DBN的输入,待网络充分训练后,由训练好的DBN识别当前列车的运行状况。现场监测实验结果表明,该方法能够在无监督的条件下有效识别列车故障,保障了列车的运行安全。     

基于小波与GBDT的无人机传感器故障诊断

相对于有人飞行器,确保无人机传感器的正常工作更为重要.针对无人机传感器的故障诊断,提出了一种将小波特征提取与梯度提升决策树(GBDT)算法相结合的故障诊断方法.采用基于多层小波包分解的特征提取方法,将小波包分解系数与频带能量熵组合构成特征向量,相比单一的能量特征提取方法,有效提升了故障的可分性.采用梯度提升的策略对弱分类器进行迭代优化和线性组合,构成强分类器,使故障分类精度得到显著提高.仿真结果表明,该方法能有效进行特征提取和故障类型识别,且有较高的诊断精度和较强的泛化能力.     

基于CV-GA-SVM方法的轴承故障诊断

为了有效地提取轴承的故障特征信号并进行准确的分类,采用在小波包变换中引入交叉验证遗传算法与支持向量机相结合的方法来识别故障轴承所发出的不稳定特征信号并进行诊断。首先,利用小波包变换的时-频化特征对瞬时变化的故障信号进行提取。然后,运用交叉验证遗传算法和支持向量机构建分类器对参数进行检测、优化和故障模式识别。最后,经实验来验证此算法的合理性。实验结果表明,此方法对于有限样本故障信号的检测和分类具有很高的准确性和可靠性、实时性。     

小波变换在轴承故障诊断中的研究

介绍了小波分析理论和MATLAB小波工具箱,并利用MATLAB小波工具箱进行信号分析。滚动轴承是各种旋转机械中应用最广泛的一种通用机械部件,它的工作状况直接影响机械设备的使用性能。小波分析是一种时频信号分析方法,它具有时域和频域的局部化和可变时频窗的特点,利用小波变换和小波包对信号在不同的频带下进行分解与重构,并对不同的分析方法进行了比较,特别是对不同的小波函数也进行了比较。最后,提出利用数据挖掘的理论来建立轴承故障诊断的数据挖掘模型库。     

基于频域特征变分自编码器的轴承故障诊断研究

针对深度学习故障诊断模型泛化能力差、网络复杂的问题,提出一种通用的特征提取网络,在此基础上应用轴承故障诊断的方法。首次提出频域特征变分自编码器,增强了信号特征提取的鲁棒性。然后,采用局部异常因子算法剔除离群点,防止分类器过拟合,提高分类器泛化性能。最后,构建分类器进行故障诊断。实验验证表明在不同损伤程度下特征提取的界限清晰,故障分类效果好,并且模型表现出良好的可迁移性。     

PCA特征抽取与SVM多类分类在传感器故障诊断中的应用

为了提高传感器故障诊断的准确率,提出了基于主元分析(PCA)特征抽取和支持向量机(SVM)多类分类的故障诊断方法.该方法通过对传感器输出信号进行小波包分解产生原始特征数据,然后采用PCA特征抽取得到二次特征向量,增强传感器各个状态模式的可分性.二次特征输入到二叉树SVM多类分类算法设计的分类器实现传感器故障诊断.仿真实验结果表明,这种结合了PCA特征抽取和SVM分类的诊断方法准确率高,其诊断效果优于直接采用原始特征进行分类的情况.     

大功率可控整流电路的故障诊断技术研究

利用现代电力电子变换技术和控制系统仿真软件研究了一种大功率可控整流电路的故障诊断技术;在详细分析了大功率可控整流电路可能发生的各种故障模式的基础上,提出基于小波神经网络的故障诊断方法;针对故障模拟信号,采用小波变换多分辨率分析和模极大值方法提取故障特征向量,利用神经网络的非线性映射与学习推理特性,对所提取的故障特征进行了模式识别,并通过仿真试验证明了该方法的可行性和有效性。