基于小波包-AR谱的变速器轴承故障特征提取

提出了一种小波包-AR谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法.将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称AR)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间的散度值.试验结果表明,不论是轴承的轴向间隙,还是径向间隙差异及疲劳剥落,在小波包-AR谱的谱图上均有明显的反映,该方法可以有效提取出汽车变速器轴承振动信号中的故障特征.     

基于小波包参数模型的滚动轴承智能故障诊断

针对平稳自回归模型无法准确描述滚动轴承振动信号的非平稳性,提出一种结合小波包分解与自回归模型的故障特征提取方法,以提取能准确反映轴承运行状态的特征向量。首先,通过小波包变换对滚动轴承运行时产生的非平稳振动信号进行分解,得到一系列刻画原始信号特征的系数;然后,利用自相关算法对各系数建立自回归模型,并将自回归模型的参数作为特征向量;最后,采用支持向量机分类器对提取的特征向量进行故障分类,从而实现滚动轴承的智能故障诊断。仿真结果表明该方法的有效性。     

一种轴承故障诊断的改进型小波包包络方法

小波包包络法是轴承振动信号分析中的一种重要方法,使用该方法可以对包含有故障特征频率的各频段信号进行分析,能够滤去噪声信号,有效地提取轴承的故障信息。在小波包分解时,对小波包细节信号的选取目前常用的是基于细节系数能量的方法,但该方法在信噪比较小的情况下对信号分析效果一般,结合自相关和互相关的特性,提出了一种改进型的小波包包络方法,为小波包分解中细节信号的选取提供了一定的理论依据,提高了小波包在轴承故障诊断中的判断准确度。     

基于小波包变换的回转窑托轮轴承故障诊断

针对回转窑对象给出了水泥回转窑故障诊断框图。说明了水泥回转窑工艺流程和常见的水泥回转窑设备故障及原因。阐述了小波包分解方法和小波包分解的优缺点。阐述了基于小波包变换的水泥回转窑故障诊断算法,给出了基于小波包变换的轴承故障诊断流程图。对正常状态、外圈故障状态和内圈故障状态的轴承小波包变换进行分析。得到经小波包分解1~4层细节进行重构后的波形图,得到经4层小波包分解后各频带的能量分布以及重构信号的包络图。将正常状态下小波包分解后的能量频谱信号与故障状态下的进行比照,通过能量频谱信号的不同,确定正常状态和故障状态的特征信息。文中对采集到的振动信号进行小波包分解,对分解后不同频带上的信号进行功率谱计算,通过能量的改变表示某一种特征信号,再对提取到的特征信号进行Hilbert谱分析。最终,通过对特征信号的Hilbert谱分析来区分出不同的故障。     

基于谐波小波包能量熵的轴承故障实时诊断

将谐波小波包变换与信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法.对故障振动信号进行谐波小波包分解,将分解的小波系数按尺度进行排列,计算不同尺度的能量,以尺度能量为划分标准,计算故障信号的能量熵,通过能量的熵值诊断轴承故障.给出谐波小波包能量熵的轴承故障的具体诊断方法和模型.对不同...     

基于多小波包样本熵的轴承损伤程度识别方法

为了自动辨识不同尺度下的轴承故障,建立了一种基于多小波包系数样本熵和BP神经网络的模式判别方法。针对5种尺度下的轴承外圈故障信号,分别采用GHM多小波包完成三层分解。为了充分利用多小波包的分析优势,将分解后的16个频段信号分别求系数样本熵,并将其作为神经网络的输入向量。通过三层BP神经网络的训练、学习,并与dB10小波包神经网络做了对比研究。结果表明,多小波包样本熵可以区别不同损伤程度的故障信号,且多小波包样本熵与神经网络结合,其辨识精度更高,分类效果明显优于传统单小波,便于轴承损伤程度的自动识别。     

基于全矢小波包能量熵的滚动轴承智能诊断

研究滚动轴承不同状态下的振动信号,使用小波包变换提取信号各频带的能量熵,作为轴承故障的特征,然后使用支持向量机智能诊断轴承不同故障。传统单通道信号诊断方法容易造成误诊,全矢小波包能量熵融合了振动信号双通道的信息,能更准确地反映故障的特征。实验结果表明,采用全矢小波包能量熵比传统单通道方法有更高的诊断精度。     

基于多小波包样本熵的轴承损伤程度识别方法

为了自动辨识不同尺度下的轴承故障,建立了一种基于多小波包系数样本熵和BP神经网络的模式判别方法。针对5种尺度下的轴承外圈故障信号,分别采用GHM多小波包完成三层分解。为了充分利用多小波包的分析优势,将分解后的16个频段信号分别求系数样本熵,并将其作为神经网络的输入向量。通过三层BP神经网络的训练、学习,并与dB10小波包神经网络做了对比研究。结果表明,多小波包样本熵可以区别不同损伤程度的故障信号,且多小波包样本熵与神经网络结合,其辨识精度更高,分类效果明显优于传统单小波,便于轴承损伤程度的自动识别。     

基于小波自回归谱的液压系统故障诊断方法

该文将小波自回归谱的信号处理方法应用到液压系统故障信号处理中,确定了最优小波基.利用Festo液压实验系统,采集正常情况和故障情况下的压力信号,通过比较加噪的正常和故障信号处理结果,证明低频信号的自回归谱可以作为故障诊断的依据.     

基于小波包的碰摩信号能量特征辨识

基于小波包分解结果,针对信号在不同频段内能量的变化,进行故障辨识。信号发生故障一般都伴随着能量的变化,而小波包提供了一种将信号划分到不同频段的方法,借助小波包将信号细分到各个频段,分别求出频段内信号的能量,观察能量的变化就可以判断出是否发生了故障以及故障的程度。以一组转子系统正常与故障时的实验数据为例,详细地说明了该方法的可行性,取得了准确的结果。该方法可以被广泛应用于各种平稳信号或非平稳信号的故障监测。