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小波奇异性分析在齿轮早期故障检测中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
齿轮早期故障,如齿顶擦伤、点蚀、裂纹等由于故障信号往往淹没在各种噪声成分中,因此很难利用功率谱等传统信号分析方法进行检测。利用小波奇异性分析方法,提取由这些故障所导致的齿轮正常振动信号中的奇异点,可以较好实现齿轮早期故障的识别。 相似文献
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针对电力故障信号为突变、非平稳信号的特点,利用消噪阈值法对故障信号进行预处理,通过小波变换对故障信号进行特征提取,然后将小波变换和信息熵相结合,并应用到故障检测与定位中,为奇异信号的检测提供了新思路和新手段。通过仿真分析,得到以下结论:小波能量熵WEE可以很好地检测故障突变点,小波能量熵随时间的变化规律,反映了电流或电压在时域的能量分布特征并表征信号的频率变化,可以用作分类所需的特征。 相似文献
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介绍了矿用钢丝绳损伤检测系统的设计及小波分析降噪的原理,针对电磁干扰对信号采集的影响,阐述了应用小波分析理论实现降噪的方法。测试结果表明,基于小波多分辨率分析对损伤信号的分解与重构处理,有效的去除了野点、工频干扰和其他众多噪声,克服了传统滤波方法的不足,为矿用钢丝绳缺陷信号的定量识别打下可靠的基础。 相似文献
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文中分析了铁谱技术在滚动轴承状态监测中存在的不足,指出振动监测技术更加适合于滚动轴承的状态监测。通过分析用于滚动轴承状态监测的共振解调技术,指出滚动轴承不同元件的故障特征频率不同,用共振解调技术对滚动轴承进行状态监测时就需要具有不同中心频率的带通滤波器,使得检测线路及设备过于复杂。而小波分析技术仅通过采用不同的尺度因子,即可实现具有不同中心频率和带宽的带通滤波器,对振动信号在不同的频率范围内进行分析,刚好可以弥补上述方法的不足。文中给出了用小波分析技术及铁谱技术对滚动轴承状态监测一个例子。 相似文献
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针对滚动轴承故障振动信号难以提取出准确的故障特征的问题,提出了一种基于小波新阈值降噪与互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障诊断方法。该方法充分结合了以上2种方法的优点,有效地解决了故障特征提取难的问题。首先构建出新的小波阈值函数,再用此小波阈值降噪,可以有效地消除背景噪声的影响;将降噪后的故障信号用CEEMD方法进行处理,然后重构根据信号的相关系数挑选出的相关性较大的分量;最后将重构信号进行Hilbert变换包络,从包络图中提取故障特征。运用此方法对轴承进行试验分析,结果证实了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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小波变换在滚珠轴承故障特征提取中应用 总被引:1,自引:1,他引:0
分析了小波变换的时频特性,给出了二进离散小波变换的快速算法。利用小波变换,成功地提取了混入在转速信号中的微弱滚珠轴承故障信号,实现了傅立叶变换难以实现的功能。 相似文献