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。     

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。     

形态非抽样小波及其在冲击信号特征提取中的应用

针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题,提出一种基于多尺度Top-Hat变换的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架,分别采用形态学开运算和多尺度Top-Hat变换作为形态非抽样小波分解的近似信号和细节信号的分析算子,使形态小波分解过程中信号长度保持不变,从而保证了形态分析时所需的信息量。结合转子振动冲击特征信号提取试验,验证所提方法在故障诊断中应用的可行性与有效性。     

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.     

基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究

周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征,如何提取周期性冲击及其重复频率是轴承故障诊断中的关键问题。Teager能量算子能够估计产生信号所需的总机械能,对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力,在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率,针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点,提出了基于Teager能量算子的频谱分析方法,利用Teager能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。分析了滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,并和包络谱方法进行了对比分析,准确诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性     

基于高斯线调频小波变换能量谱的齿轮故障诊断

提出了一种基于高斯线调频小波变换诊断齿轮故障的新方法。线调频小波变换是信号的时间－频率－尺度变换，具有比小波变换及其它时频分析方法更强的非平稳信号分析功能。利用高斯线调频小波变换作齿轮振动信号的能量谱估计，可提取调制边频带结构，识别故障模式。试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。     

小波能量谱在铁路轨道检测中的应用

列车振动能量突变是判断轨道病害及状态恶化的重要依据之一。基于连续小波变换细致的时间-尺度网格划分性能,结合概率方法,通过对轨道不平顺和列车振动信号的能量计算与分析,建立列车振动响应和轨道不平顺信号的时间、尺度和时间-尺度小波能量谱,并进行联合诊断。通过沪宁客运专线和朔黄重载铁路的轨检数据分析,表明此方法能够有效提取轨道结构中微弱病害的类型、损伤程度和空间位置,并实现整体不平顺状态的评估。这为铁路轨道病害诊断和状态评价提供了新的技术途径。     

小波包分解及其能量谱在发动机连杆轴承故障诊断中的应用

论述了波波包分解及其能量谱处理发动机连杆轴承故障的原理与方法,结合传统断火诊断法的思想,应用小波包能量谱直观地识别出故障的特征频带,并进行量化分析,结果证明了这种方法比传统的付立叶分析方法具有更大的优越性及现实的应用价值。     

基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用

为了从故障轴承信号中提取包含故障信号的特征频率,提出了基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子解调的方法。首先,采用LMD将目标信号分解成有限个PF（Product function,PF）分量,分别对其进行多尺度形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应寻求最优解,最后用Teager能量算子计算各PF分量的瞬时幅值,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了数字仿真实验和轴承故障模拟实验,并与EMD形态学和包络解调方法进行了比较,结果表明该算法明显优于其他两种方法,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的频率特征。     

小波域相关滤波法及其早期故障预示应用

噪声是影响机械设备早期故障预示正确性的主要因素。根据相关分析理论和小波阈值降噪理论,提出了小波域相关滤波法。它是一个迭代的过程,通过自适应的选择滤波过程参数,可以对信号进行良好的降噪;同时也不会弱化信号中的弱故障信息。通过对旋转机械早期不平衡和不对中故障信号分析,结果表明小波域相关滤波法对机械设备早期故障预示是有效的。     

Teager能量算子增强倒阶次谱提取轴承微弱故障特征

针对变速器加速过程下轴承故障特征易于暴露难以提取问题,提出一种Teager能量算子增强倒阶次谱方法。计算加速过程等角度重采样信号的Teager能量算子,对Teager能量算子输出进行倒谱分析,获得Teager能量算子增强倒阶次谱。对加速过程滚动轴承外圈、内圈剥落故障信号进行分析,结果表明,Teager能量算子能有效增强冲击成分,抑制非冲击成分;倒阶次谱能从干扰中准确识别被增强的故障冲击特征,提取轴承微弱故障特征。     

超越离合器故障的小波包变换诊断方法研究

论述了小波包分解及其能量谱处理超越离合器故障的原理与方法，应用小波包分解及其能量谱直观地识别出故障的特征频带，并进行了量化分析，结果表明，小波包及小波包分解能量谱比传统的傅里叶分析方法具有更大的优越性及实用价值。     

小波变换在冲击信号去噪应用

由于冲击信号测试环境的复杂性,噪声干扰的存在对信号分析的结论有一定影响.本文基于小波变换下设计了一种实用的针对冲击信号小波去噪方法.     

基于时间-小波能量谱的齿轮故障诊断

振动信号中的冲击现象及其频率特征是诊断齿轮局部损伤故障的重要依据之一。针对齿轮故障特征提出了一种时间-小波能量谱信号处理方法,它能够有效提取振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间-小波能量谱方法分析了正常、磨损、断齿等三种状态的齿轮箱振动信号,并与传统频谱分析方法进行相比。结果表明：时间-小波能量谱不仅可以有效提取故障特征,识别出齿轮箱的故障存在,而且可以清晰地分辨出故障类型及故障元件。     

Laplace小波相关滤波法与冲击响应提取

冲击响应信号的出现标志着机械设备发生松动，碰撞，冲击等故障。在复杂的振动信号中准确提取出冲击响应信息在机械故障诊断中具有重要的意义，介绍了用来识别冲击响应信号的Lapalce小波相关滤波法，通过对含有噪声的模拟冲击响应信号的识别，证明该方法能够在强大噪声干扰中准确捕捉到冲击响应信号。工程应用结果表明，相关滤波法可以从复杂的内燃机缸盖振动信号中准确定位进气阀关闭时冲击发生的时刻及频率，从而成功地诊断出因进气阀磨损而导致的漏气故障。     

基于小波包能量矩阵的轴承信号特征提取

为通过振动信号识别轴承的工作状态,结合小波包变换和矩阵特征值理论,提出了一种新的轴承信号特征提取方法。引入了能量值方法,对小波包分解信号进行分层分段能量计算,组成能量特征矩阵,求得矩阵特征值;定义基于特征值的振动信号特征参数,并探讨了特征参数与轴承运行状态间的联系。最后在特征提取基础上,提出了故障早期模式识别的对应系数相乘方法。结果表明：最大值特征参数能够敏感的反映轴承工作性能的变化,可作为轴承状态监测特征量;对应系数相乘法可以作为故障部位诊断的有效方法。     

基于经验模式分解和Teager能量谱的齿轮箱故障诊断

在线监测汽车齿轮变速箱运转工作状态,及时发现齿轮箱的早期故障,对汽车运行的安全性有重要意义。利用经验模式分解和Teager能量谱对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动信号进行特性分析。先利用经验模式分解获得故障信号的本征模式函数,然后计算本征模式函数Teager能量谱,提取本征模式函数系数-能量谱特征值来分析时频故障特性。仿真研究结果表明用Teager能量特征表达在故障定位和故障信息提取方面是可行的和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

基于EMD和Teager能量算子的轴承故障诊断研究

提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术.首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值,最后对感兴趣固有模态函数瞬时幅值的包络谱进行分析,就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型.齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承的故障.     

冲击荷载下岩石声发射信号能量特征的小波包分析

根据冲击荷载作用下岩石声发射信号具有非平稳的特点,利用小波包分析技术对冲击荷载作用下岩石声发射信号的能量分布特征进行研究。首先,简略地介绍了小波包分析的特点。其次,基于MATLAB对岩石声发射信号进行小波包分析,得到了冲击荷载作用下岩石声发射信号在不同频带上的能量分布图。最后,总结了冲击荷载作用下岩石声发射信号频带能量的分布规律,重点讨论了冲击荷载作用下不同岩石对声发射信号频带能量分布的影响。分析结果发现岩石的物理力学性质影响冲击荷载作用下岩石声发射信号频带能量的分布规律,即岩石密度越小、纵波波速越小、弹性模量越小,冲击荷载作用下岩石声发射信号的优势频率就越集中,且优势频率有往低频发展的趋势;单轴压缩强度和抗拉强度对冲击荷载作用下岩石声发射信号能量在优势频率内分布的影响不明显。