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滚动轴承在变转速工况下,振动故障信息受到转速调制,传统的FFT分析会产生严重的频谱混叠。为了有效解决轴承变转速工况的故障诊断问题,文章提出了一种基于异构特征融合的智能故障诊断方法,首先利用变分模态分解(VMD)和小波包分解(WPD)将非平稳的变转速信号分解为不同的分量,其次对不同的分量求取能量信息,利用能量信息构建基于模态和高低频的异构特征向量,最后将VMD-WPD的异构特征与随机森林的共智决策能力相结合,实现轴承智能故障诊断。试验表明,该方法能够较好地识别轴承变转速工况下的故障类型,为轴承的非平稳运行故障诊断研究提供参考。 相似文献
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针对利用分类器对建筑结构进行损伤识别的问题,引入一种新的组合分类器算法——随机森林,提出基于小波包分解和随机森林的结构损伤识别方法。首先,采用小波包对结构在不同损伤程度和位置上的振动加速度信号进行分解,得到各个频带上的总能量;然后,利用各频带上能量值存在着差异性作为输入到分类器的特征向量;最后,训练随机森林模型并对建筑结构的损伤位置和损伤程度进行识别。应用该方法对一座8层剪切型钢框架结构进行损伤判别,并与BP神经网络和支持向量机方法进行对比,结果表明该方法具有较好的识别精度与稳定性。 相似文献
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小波包分析在轴承早期故障诊断中的应用 总被引:2,自引:3,他引:2
为了识别轴承早期损伤引起的故障信号,利用小波包对轴承的振动信号进行处理。小波包分析的实质是对小波分解的结果作进一步细分,因而具有比小波分解高得多的频域分辨能力。文中用小波包分析了两个存在早期轻微损伤的轴承的振动信号,并比较了自然序、Gray序以及移频算法的处理结果。这些分析结果表明,小波包分析能够有效地将隐藏在正常振动信号之中的早期弱故障信号提取出来,从而发现轴承的早期损伤。 相似文献
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研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题。根据小波包分解能在所有频率范围聚焦、对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩振动信号的特征,得出应用小波包分解和信号重构的方法不仅可对早期碰摩进行准确诊断,还可确定碰摩的位置的结论,证明了该方法对碰摩故障进行诊断的可行性和有效性。 相似文献
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针对非线性模拟电路故障诊断中参数型故障元件定位的难题,提出基于Sammon映射和随机森林的模拟电路故障诊断方法.首先对采集到的电压信号进行小波包分解并提取不同子频带的能量谱,然后利用Sammon映射对子频带能量谱进行优化,最后将得到的故障特征输入随机森林进行故障诊断.仿真结果表明:该方法故障诊断率高,能够有效识别模拟电... 相似文献
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图像处理方法在柴油机振动故障诊断中的应用 总被引:7,自引:1,他引:7
为了对柴油机的振动故障进行更加直观的诊断,探讨了二维信号处理(图像处理)在柴油机振动故障诊断中的应用。以柴油机工作循环为单位,排列柴油机表面振动信号,构成二维图像,利用数字图像处理的相关理论,获取信号图像的特征,进行状态识别和故障诊断,运用上述方法,对柴油机5种状态下的振动信号进行了处理,根据图像处理结果,能够很好地识别柴油机的状态和故障,为柴油机振动故障诊断提供了新的思路。 相似文献
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发动机汽缸振动信号的小波包分解与故障诊断 总被引:3,自引:0,他引:3
通过一种改进的小波包分解算法,有效解决了小波包分解过程中出现的混频现象。利用该算法对振动信号进行实例分析,通过对信号进行小波包分解和重构,可看到信号的概貌和细节,并能捕获到携带设备运行状态和故障特征的奇异信号,便于进行深层信息处理,以查找故障源。 相似文献
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针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点,提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法,将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析,明确故障振动信号反映出的能量集中频带带宽;根据确定的带宽和原始信号分析频率设定小波包分解的层数,采用小波包能量法提取出分解系数对应频带能量最大的特征信息进行信号重构;利用小波脊线法对重构后的频带信号进行解调处理,通过信号的包络解调谱提取故障的特征频率,利用解调后的时频谱对液压泵单柱塞滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧故障进行分析。通过实验结果验证,该方法能有效地对液压泵的故障信号进行解调,并能找出反映故障的敏感特征频率。 相似文献
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小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:42,自引:2,他引:42
采用小波包分解和信号重构的方法,提取滚动轴承振动信号中被噪声所掩盖的由滚动表面剥落磨损所引起的冲击成分,并且加以分析。通过对滚动轴承出现内圈剥落、外圈剥落和正常情况下振动信号的分析,说明了这种方法可以有效地用于滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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小波包算法在滚动轴承的在线故障诊断中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
对小波变换的理论进行了简要的阐述,并介绍了小波包理论。指出了在强噪声的背景下小波包变换的算法对于瞬态信号提取的有效性,表明了小波包变换对信号的去噪声,滤波等方面具有广泛的前景。并以五套6307号轴承为例进行了诊断,结果与实际情况相一致,说明该算法十分适合于滚动轴承的在线监测与故障诊断。 相似文献
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滚动轴承是常见机械设备的重要部件,其是否能正常运作,直接关联到设备生产的安全性以及效率的高低,因此,能够及时、准确地识别滚动轴承工作状态,显得至关重要。提出了一种阈值法确定变分模态分解中分解个数,该方法使得分解个数的确定更科学合理,同时提出基于变分模态分解和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法利用变分模态分解方法将滚动轴承振动信号分解成若干个固有模态函数,轴承发生不同故障时,不同的固有模态函数内的统计特征和频带能量会发生变化,从不同的固有模态函数中计算出其对应的均值、变异系数与能量熵等特征值,最后分别采用支持向量机和随机森林算法实现判断滚动轴承信号类型。结果表明,利用变分模态分解和随机森林相结合算法具有更高的识别精度,可以有效识别滚动轴承的故障类型。 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