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构造最优小波函数是实现提升小波降噪的关键。在确定最优分解层数和有效阈值基础上,在插值细分过程中引入数据拟合的方法,选取不同的基函数、样本点数和基函数的维数构造出具有不同光滑性、震荡性、消失矩的新小波,并引入相似系数对所构造的小波函数进行分析并选取最适小波函数,并将其与冗余提升小波变化相结合,改善其预测算子和更新算子。仿真及工程数据分析验证了该小波函数在振动信号降噪中的有优越性,为轴承故障诊断提供了帮助。 相似文献
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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。 相似文献
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周期稀疏导向超小波在风力发电设备发电机轴承故障诊断中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
机械故障特征提取的内积变换原理要求匹配基函数与目标特征之间的相似性。在缺乏故障特征的精确信息这一不利条件下,根据故障呈现出的确定性以及统计特性能够有效指导基函数的选择和构造针对发电机轴承发生故障时常伴随周期性特征的先验知识,提出冲击故障特征周期性稀疏为导向的超小波构造方法。所提出的超小波变换利用可调品质因数小波变换作为匹配字典库,从而改进经典的基于单一固定基函数的小波分析思想。在技术路线上:首先采用超小波字典库对信号进行分解,计算各小波尺度上的周期性稀疏故障特征能量权重指标;以该权重指标优化为目标函数作为评价超小波字典与微弱故障特征匹配相适度的依据选择的可调品质因数小波最优刻画参数(即最优超小波);利用最优的超小波基函数对信号进行最终分解,获取其中的关键故障特征。所提出方法成功地应用于某风力发电机组上发电机轴承故障诊断,从中提取振动信号中隐藏的微弱冲击性故障特征。 相似文献
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基于最优小波基的电机故障信号特征提取研究 总被引:2,自引:0,他引:2
小波变换去噪中最关键的问题是最优小波基的选取,使其能够将噪声从原始信号中分离出来。针对电机故障的特点,提出了一种基于信号的最优小波基选取方法。将信号小波变换的能量阈值曲线作为小波基函数的适用性评价指标。通过训练神经网络,选取适合该信号的最优小波基,最后采用平移不变量(TI)小波阈值法实现信号去噪。在此基础上对750W化纤电机进行了测试,实验结果表明,该方法能准确找出适合特定信号的最优小波基。训练后的神经网络可直接用于其它类型电机的信号去噪处理,具有实用价值。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。 相似文献
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Rolling element bearing fault detection based on optimal antisymmetric real Laplace wavelet 总被引:1,自引:0,他引:1
The presence of periodical impulses in vibration signals usually indicates the occurrence of rolling element bearing faults. Unfortunately, detecting the impulses of incipient faults is a difficult job because they are rather weak and often interfered by heavy noise and higher-level macro-structural vibrations. Therefore, a proper signal processing method is necessary. We proposed a differential evolution (DE) optimization and antisymmetric real Laplace wavelet (ARLW) filter-based method to extract the impulsive features buried in noisy vibration signals. The wavelet used in paper is developed from the fault characteristic signal model based on the idea of sparse representation in time-frequency domain. We first filter the original vibration signal using DE-optimized ARLW filter to eliminate the interferential vibrations and suppress random noise, then, demodulate the filtered signal and calculate its envelope spectrum. The analysis results of the simulation signals and real fault bearing vibration signals showed that the proposed method can effectively extract weak fault features. 相似文献
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滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。 相似文献
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小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
滚动轴承是机械系统中非常关键的部件,它的运行好坏直接关系到整个机械系统的性能优劣,因此滚动轴承的故障诊断研究是非常具有实际意义的。本文对轴承早期损伤引起的故障信号进行了分析,通过比较频谱分析和小波分析的特点,采用小波分析技术对检测的信号进行处理,利用小波变换的分解和重构算法,对具有故障特征的信号进行重构,再通过希尔波特变换进行解调和细化频谱分析,有效地提取出噪声掩盖下的滚动轴承故障特征信号,从而实现对滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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一种基于非线性流形的滚动轴承复合故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承振动信号的非平稳以及非线性特点,提出了一种基于非线性流形的滚动轴承复合故障诊断方法。该方法首先提取振动信号的时域指标和小波包频带分解能量所构成的频域指标,组成原始特征空间,采用基于判别准则的邻域因子优化选择算法,运用基于局部切空间排列算法的非线性降维算法对原始特征空间进行学习,极大地保留了信号中内在的整体几何结构信息,从而提取出振动信号最优的敏感故障特征。试验结果表明,与经典的线性降维方法相比,该方法的聚类效果更好。 相似文献
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针对强噪声干扰下,最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)对于弱响应轴承滚动体故障信号指定周期冲击增强和辨识能力有限,无法自适应确定参数的问题,提出一种改进MCKD故障诊断方法。首先利用小波多尺度分解得到故障响应高频分量使冲击成份更加凸显;然后以峭度值最大准则复选出最优故障信号高频分量,降低噪音的干扰;最后结合小波方差自适应确定MCKD参数。轴承故障仿真、实验数据分析结果表明,该方法能够实现弱响应的轴承滚动体故障诊断,同时适用轴承内外圈故障诊断。 相似文献
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基于小波相关排列熵的轴承早期故障诊断技术 总被引:15,自引:0,他引:15
针对机械系统早期故障诊断困难的问题,引入滤波效果良好的小波相关滤波法(Wavelet transform correlation filter,WTCF)和对信号微弱变化特征敏感的排列熵算法,定义一种新的小波相关排列熵(Wavelet correlation permutation entropy,WCPE)的概念,并提出基于WCPE的特征提取方法。对采集到的设备振动信号进行WTCF处理,得到信噪比较高的各层小波系数,在此基础上计算小波系数的排列熵复杂度,构造信号沿各小波分解层分布的WCPE特征矢量,并据此分析振动信号的微弱变化。通过对滚动轴承全寿命振动数据的分析,证明基于WCPE提取的信号特征不但能够准确表征轴承由正常状态到故障状态的详细变化过程,还能及时检测出轴承的早期故障。对比小波熵及小波相关特征尺度熵等其他早期故障诊断方法,该方法可显著提前滚动轴承早期故障的检出时间。 相似文献
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针对轴承故障信号的降噪处理,研究了粒子滤波方法和它在信号降噪中的应用.首先建立轴承故障振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后提取背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,据此对原始真实信号进行估计,得到降噪后的信号,并通过仿真分析可知降噪前后的信噪比有明显的提高;最后将粒子滤波降噪思想用于所... 相似文献