基于小波包时延相关解调的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且容易被强烈的背景噪声淹没,提出基于小波包时延相关解调的分析方法,实现滚动轴承的故障特征提取及故障诊断。首先,以信噪比SNR和均方根误差RMSE为准则,对比小波包阈值的降噪效果,选取最优小波包参数,以增强振动信号的信噪比。然后将降噪后的信号进行重构。最后,通过时延相关解调分析提取去噪重构信号的故障特征。通过仿真和试验数据分析,验证了所提算法能够较准确地提取轴承故障特征频率。基于与包络分析和小波包络分析进行的对比,证明了所提方法能够获得更高精度的故障特征参数,进而更加有效地实现滚动轴承的早期故障诊断。     

基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

改进小波包降噪与RSSD的滑动轴承声音诊断方法

针对滑动轴承故障特征在声音信号中体现非常不明显，且成分复杂、受干扰严重的问题，提出改进小波包降噪与共振稀疏分解的滑动轴承声音诊断方法。利用改进小波包降噪方法对滑动轴承声音信号进行降噪。利用共振稀疏分解分离出故障冲击成分。对低共振分量进行包络分析，确定滑动轴承的故障特征频率。实验结果表明，文中方法能够实现利用声音信号进行滑动轴承的故障诊断，为滑动轴承的故障诊断提供了新的思路。     

小波包和峭度在轴承早期故障分析中的应用

为实现轴承故障的精确诊断,提出一种基于小波包与峭度准则的包络解调方法。当信噪比较小时,该方法可以剔除含噪信号,与现阶段经常使用的细节系数能量方法相比,可更为有效地提取轴承的故障信息。该方法首先利用小波包将振动信号分解,突出小波包降噪效果的明显性;然后以峭度准则提取降噪后信号所需的细节系数并对其重构;最终进行包络谱分析,准确地检测出轴承故障,提高轴承故障诊断的精确度。     

运用小波包变换与能量算子的气阀故障特征提取

针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,提出了基于小波包变换与能量算子相结合的包络解调技术对其振动信号进行包络分析,解决了对信号包络解调前需要人为确定载波带对信号进行带通滤波的问题.并将其用于往复压缩机气阀的故障诊断,实例数据的分析表明,把包络信号的歪度值和峭度值作为特征指标较好地区分了气阀的不同故障,并且表现出抑噪特性.     

基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声背景下的故障信号诊断问题,提出一种基于小波去噪和改进型总体经验模式分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解方法易产生虚假分量和模态混叠现象,引入EEMD。首先将采集到的振动信号进行软阈值去噪,然后对去噪信号进行EEMD分解,抽取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,最后对包络信号进行细化谱分析,得到轴承故障特征频率。小波去噪可解决噪声造成的包络信号粗糙这一问题,提高了包络提取精度。将该方法应用于滚动轴承的内圈和外圈故障诊断,诊断结果均表明该方法能够准确有效地提取故障特征频率。     

基于小波降噪的共振解调技术在齿轮箱故障诊断中的应用

提出一种运用基于小波降噪的共振解调技术对齿轮齿面接触故障进行诊断的方法。该方法利用小波降噪算法对传感器采集的混合信号进行降噪;采用共振解调技术对降噪后的故障源信号进行频谱分析,成功地提取了齿轮齿面直接接触的故障特征。     

基于盲源分离与小波降噪的旋转机械故障分析

基于小波降噪和盲源分离相结合对机械信号进行分离与故障诊断。首先使用经分析选择的较好小波阈值对非平稳振动信号进行降噪,然后运用盲源分离技术分离出激振信号,结果表明利用小波阀值降噪后进行盲源分离时分离信号与源信号相似系数优于直接盲源分离;将小波降噪和盲源分离相结合应用于某燃气轮机的实测故障信号提取,诊断出转子发生了不平衡及碰摩等故障现象,与实测情况相符,有效说明了该方法在旋转机械故障诊断中的实用性。     

基于EMD与自相关的能量算子解调机械故障诊断

针对在强噪声背景下早期轴承故障振动信号的非线性,非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出一种基于EMD与自相关函数相结合的能量算子解调故障诊断方法。该方法首先根据信号的小波包熵值对信号小波包降噪,而后降噪信号进行EMD分解,提取相关度最大的IMF分量进行自相关函数分析的方法进一步抑制噪声对提取特征频率的干扰,然后对降噪处理过的信号进行能量算子解调,从而实现提取轴承的故障信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于单纯的小波包分析预处理存在的降噪效果不理想以及普通Hilbert解调法的运算精度满足不了诊断需求的情况,该方法能够有效解调出故障频率信息,以实现对故障类别的推断。     

基于改进LMD与小波包降噪对故障弱信号的提取

针对微弱故障信号易被强噪声淹没的难题,提出了一种基于小波包降噪与改进LMD相结合的提取微弱信号特征向量的方法。首先选择恰当的小波基进行小波包分解,再根据计算出的最优小波包树进行信号重构,实现对原始信号的降噪处理。然后对重构的信号进行LMD分解,再计算PF分量的互相关系数和峭度值,减少虚假分量同时增强故障信号幅值。最后对真实的PF分量进行包络谱分析,提取弱信号的故障特征。实例研究结果表明:该方法能够有效地提取出淹没在强噪声中的故障弱信号的特征向量。     

滚动轴承早期冲击性故障特征提取的综合算法研究

针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降噪,并依据共振带能量比确定小波包分解的最佳分解尺度和选取熵阈值的最佳阈值,寻求共振带的最优解,然后进行共振解调提取故障信号特征。实验数据分析结果表明了该算法对滚动轴承早期冲击性故障提取的可行性和有效性。     

DT-CWT相关滤波在齿轮箱故障诊断中的应用

根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。     

结合复小波包变换及频谱校正的机械转子碰摩故障诊断方法研究

针对机械转子系统中碰摩故障发生时故障特征微弱及识别困难的问题,提出一种结合双树复小波包变换及频谱校正的故障诊断方法。首先对于振动位移信号中工频基波成分,采用频谱加矩形窗的频谱校正方法识别其谐波信息,通过构造补偿信号进行对消,以减少其对后续特征提取的影响。其次通过双树复小波包对补偿过的信号进行多尺度分解;最后对小波包子空间信号进行希尔伯特包络解调分析,通过瞬时幅值及瞬时频率信息诊断转子的动静碰摩故障。在转子实验台上进行了实验验证,结果表明提出的方法能有效提取转子碰摩产生的微弱故障特征。     

SIGNAL FEATURE EXTRACTION BASED UPON INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND WAVELET TRANSFORM

It is an important precondition for machine fault diagnosis that vibration signal can be extracted effectively. Based on the characteristic of noise interfused during the course of sampling vibration signal, independent component analysis (ICA) method is combined with wavelet to de-noise. Firstly, The sampled signal can be separated with ICA, then the function of frequency band chosen with multi-resolution wavelet transform can be used to judge whether the stochastic disturbance singular signal is interfused. By these ways, the vibration signals can be extracted effectively, which provides favorable condition for subsequent feature detection of vibration signal and fault diagnosis.     

基于小波包分解的机械振动信号分析

提出了一种新的基于小波包的振动信号故障特征提取方法,运用这种方法对柴油机表面振动信号经过小波包降噪处理,有效地剔除柴油机表面振动信号的噪声干扰,提高信号的信噪比。对降噪信号提取频带能量特征,为神经网络故障诊断提供了新的故障样本。     

基于LCD的自适应小波脊线解调及齿轮故障诊断

针对最佳小波参数的设定和齿轮裂纹故障振动信号频率成分复杂、信噪比低等问题,将遗传优化算法、小波脊线解调与局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)相结合,提出了基于LCD的自适应小波脊线解调方法。首先,采用LCD方法将原始信号分解为若干个内禀尺度分量(intrinsic scale component,简称ISC),并通过选择蕴含特征信息的ISC来实现信号降噪;然后,以小波能量熵为目标函数,采用遗传算法优化小波参数,得到自适应小波;最后,通过自适应小波分析提取ISC的小波脊线,从而实现对原始信号的解调分析。通过齿轮裂纹故障诊断实例验证了该方法的有效性和优越性。     

小波包和小波脊线相结合的解调方法在液压泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点,提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法,将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析,明确故障振动信号反映出的能量集中频带带宽;根据确定的带宽和原始信号分析频率设定小波包分解的层数,采用小波包能量法提取出分解系数对应频带能量最大的特征信息进行信号重构;利用小波脊线法对重构后的频带信号进行解调处理,通过信号的包络解调谱提取故障的特征频率,利用解调后的时频谱对液压泵单柱塞滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧故障进行分析。通过实验结果验证,该方法能有效地对液压泵的故障信号进行解调,并能找出反映故障的敏感特征频率。     

基于小波包的全信息解调方法及其应用

针对旋转机械故障信号的振动特点,将小波包络解调与基于数据融合技术的全矢谱相结合,提出一种诊断旋转机械调制信号的分析方法。首先,对安装在转子同一截面不同方向上的传感器信息同步整周期采样,对来自不同方向的时域信号分别采用小波包进行分解并重构,以实现带通滤波的效果;然后,采用全矢谱技术对两组重构信号进行数据融合;最后,对合成后的信号做包络解调分析。通过仿真研究和工程实例分析可以得出,对来自同一截面、不同方向的时域信号分别作小波包络谱分析时,两者在能量分布和频谱结构上存在着较大差别,以致造成提取故障信息的不完整或造成误判、漏判。基于小波包的全信息解调分析方法通过对同源的双通道信号的有效融合,可全面地反映出信号中包含的不同调制信息。与基于全矢谱的传统包络解调分析进行对比分析,具有较好的分析结果和可信度。     

基于电机电流分析的万能式断路器机械故障诊断

电机电流信号常用于分析电动机本身的故障问题,但对其应用于与电机相连机构的故障分析的研究较少。提出一种基于储能电机电流分析的万能式断路器操作机构故障诊断方法。首先采用Hilbert幅值解调法和改进的小波包阈值法相结合获取交流电流信号的包络线,以解决随机噪声干扰造成的所提取包络线粗糙的问题;然后通过包络线提取电流信号的时间量、电流量以及峭度作为不同故障状态电流波形的特征参数;最后融合模糊聚类和量子粒子群优化的相关向量机实现对断路器正常状态、传动齿轮卡涩、储能弹簧卡涩以及脱落的4种状态的辨识。构建了基于电流分析的万能式断路器故障诊断系统,在不同工况下进行了验证,结果表明该方法能有效提取操作机构储能相关部件的故障特征,实现了对操作机构储能相关部件的故障诊断。