齿轮故障诊断的小波分析方法

在齿轮故障监测与诊断中，故障特征提取是诊断的关键，而特征提取的方法也是多种多样的。利用双正交小波基将齿轮的故障振动信号分解到时频域，并提取出齿轮的故障特征。同时结合MATLAB编程语言检验小波在齿轮故障检测中的应用效果。     

基于小波—Hilbert解调的齿轮故障诊断方法

提出了一种小波分析与Hilbert解调谱相结合的分析方法,并应用于齿轮故障特征的提取。依据齿轮箱故障机理和频谱特征,采用小波变换将信号分解后在不同频带进行分析,实现齿轮故障中的非线性耦合特征频率的提取,然后对特征频率进行Hilbert解调以得到准确的故障信息。将其应用于汽车领域,结果表明提出的方法可以有效提高频率分辨率,实现故障特征的准确提取,对于汽车变速箱的齿轮故障诊断具有一定的价值。     

基于小波包和SOM神经网络的齿轮故障诊断仿真研究

鉴于齿轮振动信号非平稳的特征,提出用小波包分析和SOM神经网络相结合的新诊断方法。首先运用虚拟样机技术建立齿轮模型,模拟出各种故障,并提取出振动信号;然后用小波包分析提取能量特征,再用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,最后通过用待检测样本与标准样本进行对比分析得出诊断结果。仿真结果表明该方法对齿轮的故障诊断十分有效,对其他旋转机械的故障诊断和维修保养具有指导意义。     

基于小波分析的齿轮故障诊断方法的研究

主要研究了小波变换中小波的Mallat算法,并将其应用到齿轮的故障诊断之中,对微弱机械振动信号进行分析.有效地完成了微弱信号的提取,对故障特征信号进行了时域定位,试验结果表明了该分析方法的有效性.     

基于小波分析的齿轮故障诊断方法的研究

主要研究了小波变换中小波的Mallat算法,并将其应用到齿轮的故障诊断之中,对微弱机械振动信号进行分析.有效地完成了微弱信号的提取,对故障特征信号进行了时域定位,试验结果表明了该分析方法的有效性.     

基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断

为了在强噪声中有效提取齿轮的故障特征,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断方法。先对信号进行频率切片小波变换,得到在全频带下的时频分布,然后在此基础上分割出含有故障特征的时频区域,再通过对该区域进行时频阈值滤波和逆变换重构分离出有效的故障特征。仿真实验和实测信号分析表明,这种方法可从噪声信号中分离出有效的特征分量,在齿轮故障诊断方面取得了较好的应用效果。     

基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断

齿轮是传动系统中最重要的元件之一,针对齿轮故障问题,在综合小波包降噪、模糊逻辑、高阶BP网络、改进自适应遗传算法各自优点的基础上,提出了一种基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断新方法。试验证明,这种方法与传统方法相比,无论在分类精度,还是对训练总误差控制方面都具有更大的优势。     

基于小波包变换与神经网络的齿轮故障诊断方法

对齿轮箱故障诊断问题进行研究,由于齿轮的振动信号是非平稳信号,常规的齿轮特征提取方法难以从振动信号中提取有效故障特征信息。笔者采用小波包理论对齿轮振动信号应用db12小波进行多层分解后,从而对信号进行消噪,并对消噪后的信号进行小波包3层分解及系数重构,再次对各频段能量进行处理分析从而得到特征向量。最终应用归一化方法对特征向量处理后再结合RBF神经网络进行故障诊断,并且取得了良好的诊断效果。     

基于复小波变换相位谱的齿轮故障诊断

提出了一种基于复小波变换诊断齿轮故障的新方法。利用Mexican-hat调制复小波基函数对齿轮振动信号进行连续小波变换，再作相位的频谱分析，可以突出边频带结构，识别不同故障模式。试验数据的分析结果表明，该方法适用于齿轮故障诊断，与传统的自功率谱方法以及基于实值小波的小波变换方法相比，这种方法效果更好。     

基于形态小波去噪的齿轮故障诊断

针对在强背景噪声情况下,齿轮故障信号信噪分离难,给故障诊断带来麻烦的问题,提出了一种基于形态小波去噪的齿轮故障诊断方法。方法结合了数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性,先采用形态小波方法对齿轮的振动信号进行消噪预处理,再计算信号的时频谱和功率谱,提取故障特征。给出了形态小波方法在齿轮故障诊断中的应用原理、方法步骤和评价指标。仿真和实验结果表明,方法可以有效地去除强噪声的干扰,提高信噪比,突现出信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的精度。     

基于小波分析的制冷压缩机故障诊断研究

介绍了小波分析的方法，并利用于吸排气阀片损坏及压缩机好转故障诊断。小波分析可以将故障检测出来，及早地发现并预报故障。     

小波分析技术在汽轮机故障诊断中的应用研究

本文就小波分析技术在汽轮机故障诊断应用中的故障特征提取问题进行了深入研究，提出了基于小波能量分布的故障特征提取方法，并在转子试验台上进行了验证。实践检验证明，该实现方法能够满足汽轮机振动信号分析的需要，是一种灵活有效的特征提取方法。     

小波包分析在柴油机故障诊断中的应用

运用小波包分析方法对柴油机缸盖振动信号进行预处理,并运用小波包频带的能量分析方法识别柴油机喷油雾化质量故障。在不同工况下的柴油机上测得两组振动加速信号,并对该信号进行分析,准确识别了故障。说明该方法对提取故障信息并进行诊断是行之有效的。     

基于小波分析与Hilbert-Huang变换的矿井提升机故障诊断

基于小波信号重构与Hilbert—Huang变换,对矿井提升机进行了故障诊断研究。结果表明,采用自适应的信号处理方法,可获得故障振动信号发生的时间和故障发生的周期,定量刻画故障的频率、时间与幅值的分布,从而能够有效识别故障类型。     

基于局部投影算法的齿轮故障声信号特征提取

局部投影算法采用延时坐标将时间序列进行相重构,在高维的相空间上采用局部投影的方法将相空间分解成正交的子空间,通过子空间中吸引子特性的不同来分离时序中的背景信号和弱特征信号分量。提出将局部投影算法用于设备故障声信号的降噪,通过齿轮故障信号的特征提取实验证实该方法用于识别设备故障的有效性。     

基于信息熵和Haar小波变换的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(SI)电路的故障诊断和定位问题,为进一步提高故障准确率,提出了基于信息熵和Haar小波变换的开关电流电路故障诊断新方法。该方法采用伪随机信号激励经蒙特卡罗分析、Haar小波正交滤波器分解和信息熵及模糊集的计算来实现故障特征的提取,以减少信号的冗余。最后构建故障字典,完成各故障模式的故障分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证,获得了100%的故障诊断准确率,与其它方法进行比较,实验结果显示了本文方法的优越性。     

小波包分析在故障诊断中的应用

分析了用小波包能量分析方法提取故障信号特征向量的方法，并改进算法解决了小波包分解中的混频现象，根据最佳分解树进行了特征选择。通过实例证明本方法行之有效。     

小波分析在装裁机变速箱滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波分解和重构的方法,提取装载机变速箱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,并加以分析。通过对滚动轴承出现外圈剥落情况下振动信号的分析,说明这种方法可以有效地用于变速箱滚动轴承的故障诊断。     

小波分析在天然气传输系统压缩机故障检测中的应用

介绍了小波变换的原理及在天然气传输系统故障检测中的应用，利用小波包分析了其主要设备压缩机的故障。结果显示，同傅里叶变换和短时傅里叶变换(STFT)相比，小波变换及小波包变换是更有效的压缩机故障检测方法。     

基于小波包与改进BP神经网络的齿轮故障诊断

对齿轮振动信号应用小波包分解提取故障特征向量,并以此作为改进BP神经网络的输入,对神经网络进行训练,建立齿轮运行状态分类器,用以诊断齿轮的运行状态。结果表明,该方法对齿轮故障诊断十分有效。