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连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。 相似文献
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针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造余弦调频小波,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,提出了一种滚动轴承故障诊断方法—小波能量谱比较法。通过对有缺陷的滚动轴承振动信号的分析,检测到轴承故障的存在,且能有效地识别出滚动轴承的故障模式。 相似文献
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针对滚动轴承不同振动信号各个频带的能量不同的特点,提出一种基于小波包熵(WPE)和ISODATA的集合型故障诊断方法(WPE-ISODATA)。文中对滚动轴承振动信号进行采样;利用小波包提取滚动轴承振动信号的能量特征并归一化运算,将归一化的能量特征作为振动信号的概率分布进行信息熵运算,提取滚动轴承振动信号特征;以信息熵作为ISODATA聚类算法的输入进行故障辨识。滚动轴承实验结果表明:基于小波包熵和ISODATA的集合型故障诊断方法鲁棒性好,可靠性高。 相似文献
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复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下的滚动轴承振动信号进行分析,提取出能够有效反映滚动轴承工况的信号特征空间;其次,采用非负矩阵分解对信号特征空间进行精简和优化,提炼出用于滚动轴承故障诊断和模式识别的特征参数;最后,采用支持向量机对多种工况的滚动轴承振动信号进行分类。研究结果表明,与传统的时域特征参数提取方法相比,所提出的方法具有更高的分类准确率。 相似文献
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针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造余玄调频小波,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:时间一小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有缺陷的情况下振动信号的分析,说明时间一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。 相似文献
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滚动轴承故障特征的时间—小波能量谱提取方法 总被引:14,自引:1,他引:14
振动信号中的周期性冲击现象是诊断滚动轴承各元件故障的重要依据之一,针对滚动轴承故障特征,在小波变换理论基础上提出一种时间—小波能量谱信号处理方法,它能够有效地提取出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正常、外圈故障、内圈故障、滚珠故障等四种状态下滚动轴承的振动信号,并与传统的包络解调分析方法进行对比分析。时间—小波能量谱不仅可以有效提取出冲击特征明显的滚动轴承外圈故障,还能提取出内圈、滚珠等信号特征微弱的滚动轴承故障,而包络解调分析方法只能提取出外圈故障特征而不能提取出滚珠故障、内圈故障特征。结果表明,时间—小波能量普比包络解调分析方法更能有效地提取出振动信号中的冲击信号成分。 相似文献
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采用小波分析方法进行振动信号降噪存在选取参数依靠经验的问题,采用独立分量分析(ICA)方法进行振动信号降噪存在欠定问题,为了避免小波降噪以及ICA方法单独使用的缺点,提出了将小波降噪分析和基于负熵的FastICA独立分量分析相结合来处理滚动轴承含噪振动信号的方法。首先对原始信号进行小波降噪处理,然后将处理后的信号与原始信号组成FastICA的输入矩阵,进行FastICA降噪处理,最后利用滚动轴承振动信号对该方法进行有效性验证。实验分析表明:该方法增大了振动信号的峭度值,达到了滚动轴承振动信号降噪的目的。 相似文献
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小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
滚动轴承是机械系统中非常关键的部件,它的运行好坏直接关系到整个机械系统的性能优劣,因此滚动轴承的故障诊断研究是非常具有实际意义的。本文对轴承早期损伤引起的故障信号进行了分析,通过比较频谱分析和小波分析的特点,采用小波分析技术对检测的信号进行处理,利用小波变换的分解和重构算法,对具有故障特征的信号进行重构,再通过希尔波特变换进行解调和细化频谱分析,有效地提取出噪声掩盖下的滚动轴承故障特征信号,从而实现对滚动轴承的故障诊断。 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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WVAELETTRANSFORMINTANDEMWITHAUTOREGRESSIVETECHNIQUEFORMONITORINGANDDIAGNOSISOFMACHINERY①HeZhengjia;ZhaoJiyuan;MengQingfeng(Xi... 相似文献