小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述了小波分析基本原理及其用于故障特征识别的机理，并运用小波分析理论对轴承座松动早期故障成功地进行了特征提取，体现了小波分析的良好性能，为故障识别提供了新的模式样本。     

基于复数小波的X射线荧光光谱本底扣除法

在X射线荧光光谱(XRF)分析中,本底能否有效扣除对分析结果的精确性有很大影响。针对实数小波变换系数在奇点附近有正负振荡及缺乏平移不变性等问题,提出了一种使用近似解析的复数小波扣除本底的新方法。该复数小波变换通过两个实数小波来实现,所以方法兼有实数小波局部时频分析和多分辨率等优点。采用复数小波分解光谱后,利用低频逼近重构信号得到本底。为了检验其有效性,对一个模拟的光谱和实验测得的光谱进行了本底扣除,并通过分析比较了方法对特征峰净峰面积和峰位置的影响,实验结果显示该复数小波得到的本底比一般实数小波的本底更为精确,证明了方法可以有效扣除本底并能保持峰面积等有效信号不变。     

小波分析的发展历史

小波分析是Fourier分析之后纯粹数学和应用数学完美结合的又一光辉典范,对小波分析理论发展过程的回顾可以发现:小波分析理论的出现是为了满足人们生活需要,为了解决人们在实际中遇到的问题,并在众多科学家们不断认识和实践的过程中产生的.     

混沌运动特征的小波脊识别

介绍了一种分析混沌运动的小波脊方法,并将小波脊方法用于分析存在混沌运动的初轧机非线性振动中.研究表明,小波脊方法只需对系统状态变量的某一分量的时间历程进行分析,就可以区分出系统的周期运动、拟周期运动或混沌运动.该方法与Poincaré截面图和相图等方法进行对比,可以发现小波脊线更适应高维混沌系统的研究,并且由小波脊线代表的瞬时频率的混乱程度可以把混沌运动分为强混沌运动和弱混沌运动,可以更准确地提供混沌运动的局部细节特征.     

小波变换及其在轧辊偏心分析中的应用

阐述了小波分析的数学原理及小波分析在轧辊偏心补偿控制中的应用。从各种随机噪声的轧制力信号这一复杂高频干扰周期波中分离出偏心信号，控制轧机在压下系统实现对偏心的补偿，以提高热轧带钢的厚度精度。还给出了控制系统的构成和仿真结果。     

基于小波的二维图像分解与重构

概述了小波分解与重构即小波分析的数学理论基础,简要介绍了haar和db3两种常用小波的结构,在matlab环境实现了用这两种小波对灰度图像的分解与重构,并对结果作了简要分析与讨论。     

谐波小波解调法在齿轮箱故障诊断中的应用

在研究谐波小波频段分解与Hilbert解调分析的基础上,提出了基于谐波小波包变换的解调分析法,并详述了其具体实现过程.该方法根据齿轮箱频谱特征与齿轮箱故障特征频率的理论计算值,确定所需提取的特征啮合分量,并在此基础上选择谐波小波包分解层数与所需提取的频带带宽;通过傅里叶变换及其反变换提取出相应的特征啮合分量,然后借助Hilbert算子对提取出的啮合分量进行包络解调分析.采用这种方法对存在磨损及点蚀故障的齿轮箱振动信号进行了分析,结果表明,基于谐波小波包的包络解调法具有精确提取任意频段调制信息的能力,能够为齿轮箱故障源的准确定位及故障程度提供可靠的判断依据.     

基于小波变换的爆破振动信号分解与重构

针对非平稳爆破振动信号采用Fourier变换只能在时域或频域变换的问题,提出将时间和频率结合起来分析非平稳信号的方法--小波分析法.利用小波分析法对同一爆破振动信号采用不同小波基进行分析,说明了差异性.并通过不同的小波基对实测的爆破振动信号的分解与重构,以重构误差的大小确定最优小波基.     

基于小波神经网络模型的冶金企业能耗预测

冶金企业能源消耗量是一个与多种因素有关的复杂非线性问题。鉴于传统BP神经网络预测方法的缺陷,介绍了基于小波神经网络算法的能耗预测模型及应用情况。该算法既具有BP网络的简洁性,又具有小波分析良好的时频局部性。通过实验将其与传统的BP神经网络进行比较,证明前者具有更优的网络结构,更快的学习速度和更高的逼近精度。     

碳素材料超声检测的信号处理方法

针对碳素材料超声无损检测存在信噪比较低的问题,从自相关性出发分析了典型超声检测信号的组成成分,提出了在自相关分析的基础上的小波去噪思想,探讨了自相关分析和小波分析相结合的信号处理方法。利用此方法进行实际超声信号分析效果良好。     

一台TRT机组振动原因分析与处理

叙述了旋转机械振动的基本特性理论,由此分析一台TRT机组发电机振动的原因,并提出相应的处理方法。     

TRT机组碰摩振动原因分析

转静碰摩是旋转机机的常见故障。文章分析了高炉煤气余压发电系统即TRT机组的振动情况,应用旋转机械状态监测与故障诊断系统分析了振动产生的原因,提出了治理措施,解决了振动问题。     

旋转机械故障诊断技术在金属冶炼设备中的应用

大型旋转机械运行状态直接影响企业生产效益,为防止相关生产事故出现,本文针对旋转机械故障诊断技术的发展进行深入研究,结合其理论基础,以提高其智能化、自动化为预期目标,详谈其在金属冶炼中的有效作用,以降低因设备故障造成的生产中断,以期降低企业经济损失。     

往复机构混沌振动响应特征辩识

往复锯床含间隙机构的混沌振动机理,国内外学者开展了许多研究,但对混沌响应的识别研究不多。本文在分析间隙处的不同位置的特性基础上,利用提升小波变换进行复合特征提取,并用灰色关联度对特征向量进行了识别,为往复机械不停机诊断提供了一种有效的方法。     

Multiscale Wavelet-LQR Controller for Linear Time Varying Systems

This paper proposes a multiresolution based wavelet controller for the control of linear time varying systems consisting of a time invariant component and a component with zero mean slowly time varying parameters. The real time discrete wavelet transform controller is based on a time interval from the initial until the current time and is updated at regular time steps. By casting a modified optimal control problem in a linear quadratic regulator (LQR) form constrained to a band of frequency in the wavelet domain, frequency band dependent control gain matrices are obtained. The weighting matrices are varied for different bands of frequencies depending on the emphasis to be placed on the response energy or the control effort in minimizing the cost functional, for the particular band of frequency leading to frequency dependent gains. The frequency dependent control gain matrices of the developed controller are applied to multiresolution analysis (MRA) based filtered time signals obtained until the current time. The use of MRA ensures perfect decomposition to obtain filtered time signals over the finite interval considered, with a fast numerical implementation for control application. The proposed controller developed using the Daubechies wavelet is shown to work effectively for the control of free and forced vibration (both under harmonic and random excitations) responses of linear time varying single-degree-of-freedom and multidegree-of-freedom systems. Even for the cases where the conventional LQR or addition of viscous damping fails to control the vibration response, the proposed controller effectively suppresses the instabilities in the linear time varying systems.     

基于小波包重构的汽车发动机故障诊断

利用小波包对信号进行分解，分解的层数越多，频域分辨率越高，但时域分辨率越低，对故障信号的精确诊断不利，为提高时域分辨率，本文采用小波包重构算法，对发动机气缸振动信号的特定频段进行了小波包重构，并由此判断汽车发动机气缸燃烧振动的具体状态。     

小波分析在激电数据处理中的应用

激电测量数据中一般包含有噪声和异常叠加效应,如何有效分离出有用异常信息,提高激电异常室内处理的效率和解释水平,成为激电异常解释的重要环节。在数据处理方法上,小波变换是20世纪80年代中期发展起来的一门新兴的数学理论和方法,在空间变换域和频率域同时具有良好的局部分析性质,可以将信号分解成各种不同频率或尺度成分,利用小波变换的上述特点,对激电异常进行划分,便可得到各种尺度意义下的异常。应用小波分析方法对河南省某矿区激电异常进行数据处理,区分出噪声和地表浅小地质体的干扰异常,深源或规模较大地质体的背景异常,突出了矿体的异常信息,取得了较好的效果。     

基于工业以太网的风机分布式监控系统设计

以工业用大风机为研究对象,提出了旋转机械在线监测与故障诊断系统的设计方案,通过企业现有的以太网,建立风机分布式网络化监控系统;介绍了监测系统的结构、系统的实现方法、元件选型和主要功能;能在监测的同时实现实时数据采集、分析处理、数据实时远程传送、参数设置等功能,并具有历史数据查询分析、时域分析、频谱分析等功能,方便系统管理员实时监测和控制。实践表明该系统具有较高的实用价值和应用前景。     

New Method for the Evaluation of Material Damping Using the Wavelet Transform

Material damping is a fundamental parameter required for dynamic analysis of geotechnical and civil infrastructure. The material damping ratio is very difficult to measure in situ. A new methodology for in situ measuring of material damping using surface waves is presented in this work. This methodology is successfully evaluated on laboratory scale models and numerical simulations. Ultrasonic waves are used in this work because of the size of the laboratory models. The output force of an ultrasonic piezoelectric transmitter is modeled by using a Morlet function. The wave attenuation and phase variation of propagating surface waves with distance are analyzed using the wavelet transform. Numerical results show that the material damping ratio calculated using the wavelet transform gives a global value that represents an average damping ratio for the frequency bandwidth imposed by the seismic or ultrasonic source. Experimental results, from tests on a cemented sand and a concrete plate, show good agreement with published damping values.     

旋转机械转子不平衡的故障诊断

详细分析了旋转机械不平衡的故障机理与特征,找出了其故障原因并提出了解决措施,对从事设备维护工作的人员具有一定指导作用。