基于小波系数11／2维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于小波系数11／2维谱的滚动轴承故障诊断的新方法。小波分析能有效地提取滚动轴承故障引起的突变振动信号,11／2维谱保留了滚动轴承故障振动信号的相位信息且能够有效地抑制噪声。利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域,对高频段尺度域的小波系数进行11／2维谱分析,不仅能检测到滚动轴承的存在,而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

基于时—能密度分析的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承局部故障振动信号的特征，提出了基于小波变换的时－能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域，对模态频率区间的时－能密度作谱分析，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部位。     

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。     

基于小波系数包络谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于正交小波变换诊断滚动轴承故障的新方法，利用正交小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域，对高频段尺度域的小波系数进行包络细化谱分析，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     

时间-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径，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：时间-小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间-小波能量谱自相关分析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。     

基于小波-BP神经网络的发动机轴承故障诊断

本文针对发动机滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包变换与神经网络的滚动轴承故障诊断方法。由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,以振动信号小波分解后的能量信息作为特征,以神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。通过对滚动轴承的正常状态、滚珠故障、内圈故障和外圈故障信号的分析,表明以小波包分解为预处理器的神经网络故障诊断方法可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。     

基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

首先分析了传统离散小波变换在分解信号时的缺陷,根据非抽样小波变换的原理,提出一种基于提升模式的非抽样小波变换方法。然后根据滚动轴承故障特征,提出了基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法,在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承正常情况、外圈故障、内圈故障时的振动信号,结果表明,与传统离散小波相比,该方法能更加有效地诊断滚动轴承的故障     

基于改进经验小波变换的滚动轴承故障特征提取方法研究

针对振动信号的非线性、非平稳性和早期故障特征信号难以提取的特点,提出一种基于改进经验小波变换的故障特征提取方法。通过包络分析和对包络曲线进行阈值分割修整的方法来确定经验小波变换分解的模态数和频率边界,解决传统经验小波变换需要预先设置分解模态数和难以对信号频谱进行适当分割问题,以实现对振动信号故障信息更准确的描述。实验表明,该频谱分割方法能够有效检测信号最佳模态分解数,使得信号的频谱分割更为容易、可靠。相比传统EWT和EMD,改进经验小波变换的滚动轴承内圈、外圈Hilbert变换时频图对振动信号的故障相关特征描述更为清晰,在滚动轴承故障特征提取方面表现更为优越。     

基于相位法的密集小波公共脊线提取方法

针对传统小波脊线提取方法对密集脊线的提取存在着分辨率不足等缺点,提出一种基于相位法的密集小波公共脊线提取方法。通过分析密集单频叠加信号和密集调频叠加信号的小波公共脊线的相位特点,利用小波脊线的相位法来提取信号的公共脊线。仿真算例结果表明:该方法能有效地提取出密集小波公共脊线,且方法简单、准确,具有较快的收敛性。将其应用于实际齿轮箱故障分析中,能有效地提取故障特征,诊断出齿轮箱故障。     

双树复小波和双谱在轴承故障诊断中的应用

针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含故障特征的分量;然后对该分量进行希尔伯特包络解调;最后对包络信号求其双谱图,从而有效地提取出故障信号的特征频率,准确地进行故障识别。滚动轴承故障实验和工程应用表明,该方法能有效地提取故障轴承的故障特征频率,并且几乎可以完全抑制噪声,验证了方法的可行性和有效性。     

运用免疫遗传算法优化WNN诊断滚动轴承早期故障

针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作为小波神经网络的输入特征向量,采用免疫遗传算法优化小波神经网络的初始权值向量和阈值向量,加快小波神经网络的收敛速度,提高其训练精度。实验结果表明,基于免疫遗传算法优化小波神经网络的早期故障诊断模型可以有效应用于滚动轴承的早期故障诊断中,通过与传统故障诊断方法对比分析,验证了该模型的有效性和优越性。     

基于自适应多尺度散布熵的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号的非平稳、非线性特性,将一种新的衡量时间序列复杂性和不规则程度指标——散布熵(dispersion entropy,DE)引入到滚动轴承非线性故障特征提取,提出一种基于经验模态分解与DE相结合的自适应多尺度散布熵滚动轴承故障诊断方法。首先,采用经验模态分解对振动信号进行分解,得到若干不同尺度的本征模态函数;其次,计算每个本征模态函数的DE值;再次,将得到的DE值作为特征向量输入到基于支持向量机建立的多故障分类器进行训练和识别。最后,将提出的滚动轴承故障诊断方法应用于试验数据分析,结果表明,提出的方法能准确地识别滚动轴承故障类型。     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点，提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法。试验表明，该方法是有效的，适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断。     

基于小波包和PSO-BP的风机滚动轴承故障诊断

为了识别风电机组运行过程中滚动轴承的运行状态并提高故障诊断率,该文提出了一种基于小波包分解和粒子群算法优化BP神经网络的滚动轴承故障识别方法。以滚动轴承4种故障状态下的振动信号为研究对象,首先,采用小波包对振动信号进行分解、重构,提取各故障状态下的故障特征向量,将其作为BP神经网络模型的输入值。其次,针对BP神经网络的缺点,通过粒子群算法优化BP神经网络的权值和阈值构建PSO-BP故障诊断模型,试验结果表明,基于小波包和PSO-BP的方法能够很好地提高风电机组滚动轴承故障模式识别的准确率。     

滚动轴承振动信号的小波奇异性故障检测研究

该文以滚动轴承振动信号为分析对象 ,基于小波奇异性分析原理进行滚动轴承故障检测新方法的研究。通过求解待测信号的小波变换极大模来检测和识别信号中奇异点位置和奇异性大小 ,以及对噪声极大模的抑制处理 ,达到抑制或消除噪声的目的 ;最后 ,在剩余小波极大模的基础上进行信号重构 ,展现原待测信号中的故障信号模式。通过对铁路货车车轮用滚柱轴承振动信号的分析表明 ,此方法在大幅度地提高信噪比的同时 ,对由轴承损伤冲击造成的信号突变仍保持了较高的灵敏度和分辨率。为滚动轴承故障检测打下了良好的基础。     

LCD谱熵及其在滚动轴承退化状态识别中的应用

针对滚动轴承在出现故障时其振动信号呈现出非线性、非平稳特性,以及退化特征难以提取等问题,将局部特征尺度分解法应用到轴承振动信号分析中,并与信息熵理论融合提出局部特征尺度分解谱熵的滚动轴承退化特征指标。该方法首先对不同故障程度的轴承振动信号做局部特征尺度分解,基于得到的内禀尺度分量计算振动信号得能谱熵、奇异谱熵和包络谱熵用于表征轴承故障程度,仿真信号分析结果表明以上特征指标能够较好地反映滚动轴承的退化状态。对内圈故障和外圈故障模式下不同程度故障的轴承振动信号进行分析,结果表明该文提出的退化特征能够有效表征轴承的退化状态,并采用灰关联分析法构建轴承退化状态识别模型,可有效实现轴承退化状态识别。     

内禀模态特征能量法在滚动轴承故障模式识别中的应用

针对滚动轴承振动信号和状态信息非线性映射关系,提出一种基于内禀模态函数（IMF）特征能量的轴承特征向量提取方法,并与支持向量机（SVM)相结合实现轴承的故障识别。该方法对滚动轴承振动信号进行经验模态分解（EMD）得到若干能反映轴承故障信息的IMF分量,选取包含主要信息的IMF能量作为振动信号的特征向量,并将其输入到SVM分类器中实现轴承故障模式识别。对滚动轴承的正常状态、外圈故障、内圈故障和滚动体故障进行仿真试验,结果表明,该方法能够有效、准确地识别轴承故障。     

Margenau-Hill分布在滚动轴承故障识别中的应用

滚动轴承出现故障时，振动信号具有明显的冲击特征。以轴承故障振动信号分析为基础，给出此信号的数学模型。采用时频分析方法对滚动轴承振动加速度信号进行处理，提出了一种基于伪Margenau-Hill分布时间特征量进行故障识别的方法。以滚动轴承外圈故障为例，通过时频谱图对故障类型进行识别，并指出故障的轻重程度。     

基于时间-小波能量谱熵的滚动轴承故障诊断研究

针对轴承振动信号中存在周期性冲击这一现象,提出了时间-小波能量谱熵的计算方法,用于滚动轴承的故障诊断。首先构造脉冲小波,采用连续小波变换的方法得到时间域内小波能量谱,再沿时间轴计算能量谱熵,定量描述振动信号沿时间的分布情况,不同故障下轴承的冲击振动随时间变化程度不同,其时间-小波能量谱熵值也就不同。将不同故障轴承信号的时间-小波能量谱熵作为向量特征输入建立支持向量机,实现了对轴承的工作状态和故障类型的判断。实验结果表明,时间-小波能量谱熵可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。     

基于约束独立成分分析的轴承复合故障特征提取方法

为从复合故障信号中提取各故障特征,提出一种离散小波变换(DWT)和约束独立成分分析(CICA)相结合的单通道复合故障诊断方法。首先通过DWT方法将单通道振动信号进行小波分解后,利用小波重构函数重构各层分解信号。然后取重构信号的包络信号作为CICA算法的输入矩阵,基于滚动轴承先验知识建立参考信号,从而分离出轴承各故障信号,提取故障特征。最后,在滚动轴承故障模拟实验台上进行了方法验证。结果表明:该方法可有效分离滚动轴承外圈和滚动体故障,实现了轴承复合故障的诊断。