基于小波包与隐马尔可夫的矿井提升机主轴故障诊断

为解决当前矿井提升机主轴故障数据提取困难且诊断方法存在易受干扰、误差大、准确度低等缺点,设计了基于小波包与隐马尔可夫(HMM)的矿井提升机主轴故障诊断模型。该模型预先把主轴振动信号用小波包分解来获取小波包能量,再把高能量频带CEEMD分解,选取相关系数满足条件的IMF分量完成信号重构,通过重构信号来获得特征参数并构建特征向量,然后对每种故障完成HMM训练,构建HMM故障识别库,并把测试样本送入库中完成测试,从而测试模型的准确度。测试数据表明了基于小波包与HMM的故障诊断模型,准确度高、误差小、抗干扰能力强,比较适用于故障诊断。     

基于相对小波包能量特征向量的故障诊断

在小波及小波包分析的基础上引进相对小波包能量特征向量的概念,提出了一种建立旋转机械故障库的新方法,并结合模式判别的知识,引进欧几里德距离公式作为判据,使故障诊断公式化、定量化。实验结果表明这种方法能够很快地诊断出转子台故障类型,为旋转机械的故障诊断提供了新方向。     

基于小波包包络分析的滚动轴承故障诊断

提出一种基于小波包、能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。对实测振动信号进行小波包去噪,提取出有用的振动信号。利用小波包将去噪后的信号分解,求出分解后各频带的能量,根据各频带内能量分布,确定故障所在频带,并以此作为特征分量。对特征分量进行Hilbert解调分析,将包络谱谱峰处的频率与理论计算的滚动轴承故障频率进行对比,诊断轴承故障并确定故障位置。     

基于小波包分解的风机故障诊断技术研究

小波包分析由于能对信号高、低频部分局部细化并保留原信号的时域特征，因而具有良好的时频局部化特性，能对非平稳信号进行有效识别，达到故障诊断的目的，在故障诊断领域得到越来越广泛的应用。风机运行时产生的信号大多是非平稳信号，将小波包分析技术用于其故障诊断具有实际意义。     

基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断

提出基于小波包分解的煤矿通风机故障诊断方法,经实际验证,能有效诊断出通风机故障,具有实用价值。     

基于小波包变换和支持向量机的提升机故障诊断

在介绍小波包变换和支持向量机原理的基础上,阐述了如何利用小波包变换和支持向量机对提升机进行故障诊断的方法,该方法将故障信号经小波包变换后的频带能量作为特征向量,利用训练样本训练过的多故障分类器对特征向量进行故障识别与分类,并以提升机轴承故障为例进行了论证,试验证明.该方法对故障具有很好的诊断效果及实际运用价值.     

基于LabVIEW的小波包及HHT在提升机故障诊断中的应用

为解决传统信号分析方法频域分辨率不高的问题,提出了一种基于LabVIEW的小波包与Hilbert-Huang变换(HHT)相结合的信号分析方法,并将该法应用到提升机在线监测及故障诊断中:(1)对采集信号进行小波包降噪并进行频带划分;(2)用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的信号进行分解得到内禀模态函数(IMF);(3)选取有效IMF进行边际谱分析。仿真实验表明,该法能有效地检测出信号存在的异常,从而诊断出故障。     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断方法的研究

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的故障诊断。首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出轴承的故障位置。     

小波分析和小波包分析在轴承故障诊断中的对比分析

结合轴承故障振动特点,以轴承滚动体故障为例,对比了小波分析和小波包分析在应用时的相同和不同之处。利用MATLAB仿真软件作为分析工具,通过定量分析和定性分析比较了它们在轴承故障信号降噪时的效果,通过计算功率谱、绘制功率谱图的方式比较了它们在轴承故障诊断方面的能力。结果表明,使用相同小波基和相同分解层数条件下,在降噪和故障诊断方面,小波包分析都优于小波分析,为选择合适的轴承故障诊断方式提供了参考。     

基于小波包的大型隔膜泵泵阀故障诊断

泵阀作为隔膜泵的重要组成部分,卡阀故障时有发生,给生产带来了很大损失。本文采用小波包频带分解技术,有效提取了泵阀的卡阀故障。这项技术应用在大型隔膜泵上,具有一定的经济意义.     

爆破震动信号的小波包分析

爆破引起的震动非常复杂,是一种典型的非平稳信号。利用小波分析良好的时频局部化性质,可以很好地对爆破地震波进行信号重构和能量分析。利用MATLAB的“db6”小波基函数,编制MATLAB程序,把震动信号划分为几个频带进行分析,在每个频带上选取该波段的速度峰值及其主频,据此得出不同频带上的能量分布情况。通过对实测爆破震动信号的小波包分析可以看出,大多数信号的主频位于0～15 Hz以内的中低频带内,这对爆破震动的安全控制具有现实意义。     

小波包分析在减速机故障诊断中的研究

以冶金企业的轧钢设备中典型关键设备减速机为具体研究对象,对减速机进行状态监测与故障诊断,并将三维小波变换与小波包降噪残差信号频谱分析相结合,利用残差信号的频率特征信息,有效地提取了减速机故障频率。     

基于小波包分析和有向无环图支持向量机的电机故障诊断研究

针对电机振动信号的特点,提出一种基于小波包分析和有向无环图支持向量机的故障诊断方法,将电机不同故障下的振动信号进行小波包分解与重构,提取频带能量作为特征向量,应用有向无环图支持向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现对电机的故障诊断。结果表明,该方法能准确有效地诊断电机故障。     

基于小波包和距离判别法的滚动轴承故障诊断

将小波包分析与距离判别分析法相结合的方法应用于滚动轴承故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了滚动轴承典型故障的振动加速度信号的状态特征向量,选用此特征向量作为距离判别分析模型的判别因子,以滚动轴承故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决滚动轴承故障诊断的一种有效方法。     

基于小波包和Bayes判别法的矿用通风机故障诊断

将小波包分析与Bayes判别分析法相结合的方法应用于矿用通风机故障诊断问题中。利用小波包分析技术提取了矿用通风机不同工作状态的特征向量,选用此特征向量作为Bayes判别分析模型的判别因子,以矿用通风机故障实测模拟数据作为学习样本进行训练,通过分析计算,建立了相应线性判别函数,并利用回代估计方法进行检验。研究结果表明:这种新模型判别能力强,交叉确认估计的误判率为0,不需要优化网络结构,是解决矿用通风机故障诊断的一种有效方法。     

微差爆破试验及爆破振动能量的小波包分析

为从能量分布角度研究爆破振动信号以控制爆破地震危害,结合室内混凝土边坡相似微差爆破模拟试验,利用MATLAB 7.0,结合小波包技术,研究了振动信号能量和峰值速度随距离的变化规律,分析了减震沟对振动信号能量与峰值速度的削弱程度,以及对振动信号能量分布的影响。总结得出:减震沟使得爆破振动信号能量卓越频带向低频带集中;一定范围内,随传播距离的增加,爆破振动信号峰值振动速度与总能量衰减趋势逐渐变缓;峰值振动速度大的爆破振动信号携带能量不一定大,能量不仅仅是振动速度的表征。