小波变换在柴油发动机故障诊断中的应用

传统的振动分析常采用傅立叶分析法,对于柴油发动机某些非平稳振动信号,傅立叶分析可能给出虚假的结果,从而导致错误诊断。为此,探讨了小波变换在柴油发动机故障诊断中的应用。分析了小波变换的基本概念及其特性,通过对柴油发动机多种工况下振动信号的小波分解和小波重构,阐述了小波分析时频域局部特性在柴油机故障信号的降噪处理及特征提取方面的优势。实例研究表明,小波变换对柴油机发生故障时所产生的非平稳振动信号具有较好的分析效果和使用价值,为柴油发动机故障诊断提供了一条有效的途径。     

离心式压缩机转子振动信号的PCA降噪方法研究

针对实际生产现场的离心式压缩机转子振动信号伴随强噪声干扰,难以进行转子运行状态监测和评价的问题,提出基于Hankel矩阵的主分量分析(Principal component analysis,简称PCA)降噪方法。该方法在以转子振动信号建立Hankel矩阵的基础上,采用主分量分析进行噪声压缩与信号重构。仿真正弦信号和离心式压缩机转子振动信号的分析结果表明,该方法能够实现转子振动信号的高效降噪,得到的降噪结果具有清晰恢复真实信号的能力,有助于生产现场的实时应用,保障生产的顺利进行。     

离心式压缩机振动故障处理技术及常见故障分析

本文对离心式压缩机常见振动故障进行深入分析,应用和创新离心式压缩机振动故障处理技术。     

J-101氢气压缩机振动超标的分析与处理

离心式氢气压缩机转速高、结构复杂、振动原因分析难度高。文章从转子动平衡、轴瓦间隙、机组对中、仪表等方面就压缩机振动问题进行了分析，并重点从在线动态监测图谱分析着手，找出了压缩机振动值偏高的主要原因并进行了处理。     

压缩机故障振动监测技术研究

天然气压缩机在石油工业中应用广泛,已成为油气生产的关键设备.由于生产现场工况变化复杂,要求压缩机重负荷连续运转,因而力求操作过程安全、可靠.为提高压气站的整体使用效率,使压缩机组正常有效运行,建立压气站设备的故障诊断系统具有重要意义.压缩机发生故障时主要表现为振动异常,其输出与正常系统输出相比,相同频率内信号的能量会有较大的差别,某些或者某种频率成分能量的改变即代表了一种故障信号.根据小波包变换对信号奇异性敏感的特点,对压缩机振动采样信号进行多尺度多层次分解,分析各个频带内信号的小波包模系数,判断压缩机是否发生故障以及故障对应的特征频带,进而确定压缩机故障类型及部位,并给出了诊断实例.结果表明,此方法切实可行,为油田进行压缩机实时故障检测提供了有效途径.     

结合小波包与神经网络的压缩机故障诊断方法

介绍了一种针对滚动转子式压缩机故障的小波包神经网络诊断方法。利用压缩机壳体顶部或侧部获取的振动信号, 通过小波包分解与单支重构, 提取出该振动信号各频率段的能量作为特征信息, 利用BP神经网络将正常和异常压缩机区别开来。此方法具有检测效率高、可靠性高等优点, 受生产现场环境的干扰小, 可用于压缩机产品的在线诊断。小波包与神经网络诊断方法对其他机械设备的故障实时在线诊断也具有一定的工程实用价值。     

状态监测在离心压缩机维修中的应用

为解决榆济输气管道榆林首站2台离心式压缩机振动异常问题,利用状态监测技术,运用多种图谱对压缩机振动信号进行了综合分析,对机组气动性能进行了计算,确定了振动故障的原因是转子结垢导致的转子不平衡,同时对维修前后的数据进行了比对。在故障诊断的基础上对压缩机进行了拆解维修,机组振动恢复正常,验证了状态监测技术在离心压缩机维修中的实用性和有效性,该处理方案对今后同类设备诊断维修有一定的参考意义。     

振动监测技术在压缩机故障诊断中的应用

压缩机发生故障时主要表现为振动异常，其输出与正常系统输出相比，相同频率内信号的能量会有较大的差别，它使某些频带内信号能量减小，而使另外一些频带内信号能量增大，某些或者某种频率成分能量的改变即代表了一种故障信号。文章根据小波包变换对信号奇异性敏感的特点，对压缩机振动采样信号进行了多尺度多层次分解，利用采样信号相同频带内第五层与第四层分解小渡包模系数的差值来确定压缩机是否发生故障以及故障所对应的特征频带。进而确定压缩机故障部位。实例分析表明，此方法是切实可行的，它为油田进行压缩机实时故障检测提供了一条有效途径。     

基于Hilbert-Huang变换的振动信号分解方法

讨论了一种新的非平稳信号处理方法-Hilbert-Huang变换方法的信号分解特性.通过仿真手段对其在离心压缩机振动信号处理中的应用进行了研究,取得了初步的结果.     

基于小波包理论的往复泵故障特征提取研究

特征提取是往复泵状态监测及故障诊断的关键环节。小波包变换是时间频率的局部化分析，尤其适合于非平稳信号。应用小波包变换，将往复泵振动信号分解到8个不同的频带，对各频带内的信号进行统计分析，形成包含待诊断部件故障信息的频带能量值作为故障诊断的特征指标。实例中，将小波包变换应用于往复泵泵阀故障分析，提取到了弹簧断裂时的频带能量特征指标，为往复泵故障诊断奠定了可靠的基础。     

基于小波变换提取吸收系数方法及应用

地震信号的衰减吸收与岩石岩性、地层含油气情况密切相关,地震信号的频率信息能较敏感地反映地层吸收系数的影响。地震信号具有持续时间短、突变快等特点,属于典型的非平稳随机信号。小渡变换能够对信号进行精确的时频分析,同时小波函数的多样性使小渡变换具有很强的灵活性和适应性。在实际勘探区域的数据中,利用小波变换进行时频分析,并利用频谱比法对小波变换的振幅谱提取吸收系数。应用结果表明,该方法对含气储层的识别效果较好．对后期开发工作有较好借鉴意义。     

基于小波重构的输油管线压力信号降噪分析

在输油管线泄漏诊断中,压力信号常常夹杂大量的噪声信号,进行工况识别时需对原始信号进行降噪处理。应用小波Mallat算法,对压力信号分解和重构。在各个子带上分析信号的时域和频域特征,结合压力信号和噪声的时频分布规律,提出了对压力信号低频近似部分和分解到一定尺度的高频细节信号重构的降噪方法。对比小波阈值降噪结果,验证了小波重构具有良好的降噪效果,并简化降噪步骤、降低计算量,适合工程计算。     

基于小波时频分析的测井层序地层划分方法

介绍了小波变换时频分析的基本原理和步骤,探讨了利用小波分析方法划分地层层序的地质依据,通过对理想层序地层模型的分析,总结了层序界面在时频能量图和小波系数曲线上的特征。对测井信号进行小波分析,选用合适的尺度划分不同级别的层序,为层序地层分析特别是高分辨率层序地层分析提供了一种可行的定量划分方法。     

小波变换域K L变换及其去噪效果分析

K—L变换利用相邻地震道的相关性来去除随机噪声，但对于倾斜和弯曲同相轴反射去噪效果不佳。采用改进的时变倾角扫描叠加K—L变换能够较好地去除随机噪声，但由于在时间域进行，没有考虑有效信号和随机噪声在频率域的特点，高频有效信号易受压制。小波变换具有较强的时频分析能力，在小波变换域进行K—L变换，可以实现分时分频K—L变换去噪。介绍了小波变换域K—L变换压制随机噪声的基本原理，即先将地震信号进行小波分解形成分时分频的小波包剖面，然后用K—L变换对小波包剖面进行去噪，再将去噪后的小波包剖面重构回地震剖面，从而达到消除随机噪声的目的。理论模型计算和实际资料处理表明，小波变换域K—L变换去噪方法在有效去除随机噪声的同时能够保护高频有效信号。     

一种从低信噪比地震资料中提取信号的方法

采用改进的时空变小波闽值去噪与叠加技术相结合的方法实现从低信噪比地震资料中提取信号.为减小经典小波阚值去噪产生的过扼杀或过保留现象,选用中值与叠加结果对去噪结果进行约束,并以此为基础改进了经典小波阈值去噪方法.地震资料进行小波变换之后,对每一小波尺度下的各道的每一小波系数用改进方法去噪,然后小波重构,得到去噪后记录.应...     

基于小波包和包络分析的滚动轴承故障自动诊断方法

提出了一种基于峭度-小波包-包络分析的滚动轴承故障自动诊断方法。首先用峭度系数判断是否出现故障,再针对故障轴承振动信号非平稳和调幅的特点,用小波包将信号分解到不同的节点上。然后将不同节点的重构信号做包络谱分析,将谱峰处的频率同滚动轴承内圈、外圈、滚珠、保持架等的故障频率进行对比分析,在此基础上,运用最小距离判别法则自动获得故障原因,从而实现滚动轴承故障的自动诊断。通过对实验中采集到的轴承振动信号进行分析,证明了该方法在轴承早期故障诊断中的有效性。     

利用小波参数检测砂体分布

由于砂体储层对地震反射信号产生时间和频率的影响，而小波变换正好能反映信号的时间及频率成分，所以本文利用小波变换分析了地震记录的时频特征。鉴于小波变换对信号具有局部分析能力，并能提供多尺度的小波系数，因而小波变换能更精细地用于储层预测。通过理论模型试验进一步论述了小波系数可以作为信号时频特征的量度，提出了将地震信号的小波参数作为一类新的地震属性即小波属性。在实践中可得到目的层小波属性图，了解目的层反射特征的横向变化，检测储层分布。本文认为，小波属性可以像其他地震属性参数一样，用于多属性分析。     

天然气管道漏磁检测中的信号处理

采用漏磁法对天然气管道进行检测时，关键问题是对漏磁信号的处理。为此，介绍了去除奇异值的算法，用相邻两点的平均值代替奇异值，可去除脉冲干扰而对信号没有影响。对于漏磁信号中的高斯噪声，采用小波变换去噪方法，选取二阶样条小波为小波函数，选用软阈值函数和固定阈值的方法处理小波系数。提出了提取缺陷信号特征的梯度算法，用信号幅度和梯度值的变化作为缺陷估计标准。研究结果表明，漏磁信号被处理后，很好地去除了各种信号噪声，有助于提取出缺陷信号的特征，可实现对天然气管道的无损检测。     

基于小波分析的钻井泵水击监测的研究

钻井作业中三缸往复泵液力的水击有较大的危害，但由于所检测的振动信号复杂，现有的信号分析方法不能在很高的背景噪声下较有效地提取反映出水击的特征信息，因此，有必要进行新的和更为有效的特征提取方法的研究。现文将小波分析应用于往复泵水击振动特征的提取上。通过对某些频段小波变换信号的重构，结合缸内压力信号或反映活塞位置（时标）信号的相位分析，可得到更为明显的水击特征，能够较为准确地判别水击发生的时间位置。