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小波包分解算法研究及其在机械故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
基于小波包的多分辨率特性,研究了B样条小波的小波包分解算法.小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法,它将频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率.并且基于上述算法,对齿轮传动系统的振动加速度信号进行了小波分解,建立了一套基于小波包能量分布的机器运行特征和诊断特征参数,并给出了实验数据及分析结果. 相似文献
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基于小波包的多分辨率特性,研究了B样条小波的小波包分解算法.小波包分析能够为信号提供一种更加精细的分析方法,它将频带进行多层次划分,对多分辨分析没有细分的高频部分进一步分解,从而提高了频率分辨率.并且基于上述算法,对齿轮传动系统的振动加速度信号进行了小波分解,建立了一套基于小波包能量分布的机器运行特征和诊断特征参数,并给出了实验数据及分析结果. 相似文献
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应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断 总被引:10,自引:2,他引:10
提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性. 相似文献
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基于小波包能量特征向量的损伤识别是一种对损伤非常敏感的方法.为了更有效地选择特征频带,从频带分解的角度分析了基于小波包分解能量特征向量的结构损伤识别方法.将结构响应信号进行小波包分解,提取各频带的能量.通过分析结构响应频率和小波包分解各频带频率范围,选取信号主要频率所在频带及其相邻频带的能量构成特征向量.当信号频率有微小改变时,特征能量向量的变化远远大于信号频率的变化.当结构出现损伤时,脉冲激励下其动力响应信号的频率有所降低,因此可以通过特征能量向量的变化来识别损伤.通过一根钢筋混凝土梁的试验验证了该方法的有效性. 相似文献
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发动机异响信号的小波包能量特征提取 总被引:2,自引:0,他引:2
在机械故障诊断过程中,最关键的问题就是故障特征信号的特征提取,从某种意义上说,特征提取是当前机械故障诊断研究中的"瓶颈"问题.发动机是一种多振源、宽频带、振动形态复杂的机械,其振动信号呈现非平稳时变特征,噪声干扰大,故障信号往往被淹没在干扰噪声中.发动机声响的分析在其故障诊断中显得极为重要.现提出一种依靠小波包分析来进行发动机故障诊断的方法,即通过对发动机异响信号在全频带范围内进行正交小波包分解,得到由全频带均匀划分的各子频带的小波包分解系数,对小波包分解系数进行重构得到该频带的信号,提取各频带信号的能量构造出小波包特征向量,从而实现对故障源的判断. 相似文献
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滚动轴承故障特征信息的自动提取方法研究 总被引:4,自引:2,他引:4
提出基于小波包分析和包络检测的滚动轴承故障特征信息的自动提取力法。根据滚动轴承的故障冲击能激起轴承座或其他机械零部件产生共振的特性,对轴承振动信号进行快速傅里叶变换FFT分析,在频谱图中自动识别高频共振频带。然后利用小波包分析可以在全频带内把信号分解到相邻的不同频带上的特性,对滚动轴承的振动信号进行小波包分解,自动提取共振频带上的信号并进行重构。最后,对重构后的信号进行包络检波,实现滚动轴承故障特征信息的自动提取。通过对实际滚动轴承振动信号的分析,发现这种方法能非常有效地检测和诊断滚动轴承的故障. 相似文献
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基于小波包移频算法的AR功率谱在滚动轴承故障特征信息提取中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为克服经典的小波包迭代算法由于小波包分解过程中的隔点采样而发生的频率混叠现象,本文采用移频算法进行小波包分解与重构,以1#、2#、3#这3个608滚动轴承(其中1#轴承工作正常,而2#、3#轴承工作异常)进行分析。先通过小波包分解提取这3个轴承振动信号的频带能量特征以确定2#、3#轴承故障特征信息所在的频带。并按这些频带分别对2#、3#轴承的振动信号进行小波包重构。通过对重构信号的基于AR模型的功率谱分析以实现滚动轴承故障特征信息的自动提取.从而对2#、3#轴承的故障作出诊断。 相似文献
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小波包-神经网络在斜轴泵故障诊断中的应用研究 总被引:10,自引:1,他引:10
针对斜轴式柱塞泵零部件故障信息被耒本身的流体冲击、机械振动所淹没的问题,采用小波包将振动信号分解到不同的频带以提取有关部件的故障信息,并将小波包分解在不同频带反映斜轴泵工作状况的振动特征信息作为故障样本,研究人工神经网络结合小波分析对斜轴泵进行故障诊断的方法,建立了相应的BP神经网络。研究结果表明训练成功的BP网络可作为智能分类器对斜轴泵的常见故障进行识别和诊断。 相似文献
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冗余小波包改进及其在齿轮箱故障诊断中应用 总被引:1,自引:0,他引:1
针对小波包分解广泛存在频率折叠、频带重叠与频带错位缺陷,分析了其产生的根源,并以此提出了一种改进的冗余小波包分解算法。该算法通过交换偶数位置子带小波包分解后的两子带顺序来消除频带错位缺陷,通过引入两算子依据傅里叶变换滤波原理分别从频域滤去低、高频子带理论频率范围外的频率成分来避免频带重叠缺陷。分别使用仿真信号与某直升机中减速器疲劳试验的故障数据对该算法进行了仿真验证与试验验证。分析结果表明:相对于Mallat小波包算法和通常的冗余小波包算法,改进的冗余小波包分解算法确实成功消除了频率折叠、频带重叠和频带错位等三类缺陷,因此该算法能更有效地提取淹没在强噪声和其他强干扰背景下微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。 相似文献
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基于小波包和神经网络的柴油机气门故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
通过调整柴油机不同气门间隙模拟故障,利用小波包分解算法对所采集柴油机缸盖表面的振动信号进行频带分解,以小波包频带能量百分比为特征向量,以同一工况下多次采样均值作为标准模式,通过改进BP神经网络实现了对柴油机气门间隙异常的故障诊断. 相似文献
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利用小波分析和BP神经网络相结合的方法对旋转机械的故障进行识别.首先运用小波分析对故障信号进行降噪处理,然后运用小波包对信号进行分解和重构,提取各频带能量值,将该能量值作为BP神经网络输入端的特征向量,训练网络进行故障模式识别.实验表明,该方法在旋转机械故障诊断中切实可行. 相似文献
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针对结构损伤识别中缺少实际损伤样本的问题,提出基于小波包特征提取的支持向量机结构损伤诊断方法.该方法将结构振动信号小波包分解后的频带能量,经过多传感器数据融合后作为特征向量,输入到多分类的支持向量机中,实现了结构多损伤的识别和定位.应用该方法对IASC-ASCE模型进行了分析,试验结果表明,小波包分解频带能量能够较好地反映结构的损伤特征.多传感器数据融合能够使不同传感器的信息相互补充,减小了损伤检测信息的不确定性,提高了损伤诊断准确率. 相似文献
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《制造业自动化》2017,(7)
针对回转窑对象给出了水泥回转窑故障诊断框图。说明了水泥回转窑工艺流程和常见的水泥回转窑设备故障及原因。阐述了小波包分解方法和小波包分解的优缺点。阐述了基于小波包变换的水泥回转窑故障诊断算法,给出了基于小波包变换的轴承故障诊断流程图。对正常状态、外圈故障状态和内圈故障状态的轴承小波包变换进行分析。得到经小波包分解1~4层细节进行重构后的波形图,得到经4层小波包分解后各频带的能量分布以及重构信号的包络图。将正常状态下小波包分解后的能量频谱信号与故障状态下的进行比照,通过能量频谱信号的不同,确定正常状态和故障状态的特征信息。文中对采集到的振动信号进行小波包分解,对分解后不同频带上的信号进行功率谱计算,通过能量的改变表示某一种特征信号,再对提取到的特征信号进行Hilbert谱分析。最终,通过对特征信号的Hilbert谱分析来区分出不同的故障。 相似文献
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采用新的信号处理技术──小波包分析,进行往复泵活塞的故障诊断。通过对信 号的小波包分解、重构及分频带能量监测,取得了很好的诊断效果。 相似文献