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基于小波包的滚动轴承故障特征提取 总被引:7,自引:0,他引:7
在深入分析离散小波包变换快速算法的基础上,给出了离散小波包变换快速算法中产生频率混淆的原因,即由正交镜像滤波器的非理想截止特必, 隔点采样和隔点插零的特性共同作用产生的,提出了一种消除频率混淆的算法,利用该算法和原算法,分别对某型滚动轴承内环剥落故障的振动信号进行处理,提取其故障特征,结果表明,原算法由于存在频率混淆,可能掩盖故障特征,提出的新算法,由于很好地消除了频率混淆,能有效地提取滚动轴承局部故障的特征。 相似文献
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针对实测滚动轴承早期故障信号中故障特征频率成分微弱、难以识别及提取的问题,设计了一种结合相空间重构(phase-space reconstruction,简称PSR)和参考独立分量分析(independent component analysis with reference,简称ICA-R)的故障特征增强方法。利用相空间重构将一维时域信号拓展到高维,再进行参考独立分量分析,将所感兴趣的轴承故障特征频率成分进行增强。该方法相比传统频率提取方法具有效果好、对干扰频率抑制明显的特点。仿真结果和工程实测信号表明,该方法对滚动轴承早期故障特征提取有效可行,具有一定工程应用价值。 相似文献
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提出了结合独立分量分析(ICA)和小波变换进行滚动轴承故障诊断的方法。在设计的系统平台上,首先对冲击脉冲信号进行预处理,使信号较好地满足独立分量分析的前提条件。然后,应用独立分量快速算法分离故障轴承的冲击脉冲信号,通过小波快速算法完成信号重构,实现滚动轴承故障的识别。实验结果表明,利用独立分量分析方法提取的故障状态特征向量与小波快速算法相结合可以有效、准确地识别滚动轴承的故障信号。 相似文献
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滚动轴承初始故障振动信号比较弱,易被干扰噪声淹没,使得传统的包络分析方法失效,而且实际采集的信号往往为多个振源的混合信号.提出用Autoregressive模型对轴承故障数据进行预处理,得到包含故障脉冲冲击的信号.利用kurtosis最大化准则自动获取complex Morlet小波包络分析方法的中心频率和包络带宽,对采集信号进行包络分析,最后对得到的包络信号进行独立分量分析实现各振源包络分量分离,进而获取故障冲击信号.仿真试验与模拟故障试验验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于小波包样本熵的滚动轴承故障特征提取 总被引:5,自引:0,他引:5
将样本熵引入故障诊断领域,讨论了样本熵的性能和计算参数的选择.结合小波包分解和样本熵,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法.首先对轴承振动信号进行小波包分解;然后对归一化能量最大的子带进行重构,计算重构信号的样本熵;最后通过样本熵评价故障状态.滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性. 相似文献
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基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性,提出了一种基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断方法.该方法对系统输出信号进行小波包分解,然后进行重构,再对重构信号进行AR谱分析,从而提取出故障特征频率.试验结果表明,这种方法能有效地提取滚动轴承的故障特征,诊断其故障. 相似文献
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基于小波分析的变速箱滚动轴承故障诊断方法的研究 总被引:7,自引:0,他引:7
利用小波分析技术将滚动轴承故障振动信号分解到时-频空间,定义了滚动轴承故障振动信号能量分布函数S(t) ,提出了能量分布函数S(t) 细化谱诊断变速箱滚动轴承故障的分析方法。在某自行火炮的变速箱上进行了一系列滚动轴承故障诊断实验,实验结果验证了能量分布函数S(t) 细化谱诊断变速箱滚动轴承故障的有效性 相似文献
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根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性. 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