减速离合器噪音在线检测系统设计

减速离合器运行时所产生的振动,含有加工、安装、运行损伤状态等故障信息,设计了以工控机和PCI高速数据采集板卡为核心、高精度加速度传感器为外围器件的减速离合器噪音在线检测系统。提出了应用小波包对振动信号进行分解与重构的方法。实现了减速离合器的在线故障诊断。实际应用结果表明,该方法用于减速离合器的故障检测效果明显。     

小波包特征熵在级联式变频器故障诊断中的应用

为精确诊断级联式变频器功率器件开路故障,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法.对采集到的级联式变频器相电压信号进行三层小波包分解,提取特征熵构造电压信号的特征熵向量,并以此作为故障诊断样本,利用概率神经网络进行故障诊断.仿真结果表明,基于小波包特征熵的信号提取方法在级联式变频器故障诊断的应用中具有较高的有效性与可行性.     

基于多小波包的齿轮故障诊断方法研究

提出了一种全新的基于多小波包的齿轮箱故障诊断方法.在机械故障诊断领域,小波分析已经被应用在利用齿轮振动信号进行的故障诊断中.由于小波函数空间在高尺度上频带较宽,因此隐藏在信号中的在较高频段发生的窄带故障信号的频率成分不能被精确地诊断.提出的多小波变换,通过划分小波变换不同层的频带克服了单小波(标量小波)系统的这种缺陷.通过多小波包变换,可以自动并精确地划分不同小波包结点的频率段,从而对频率段较窄的瞬变故障信号进行精确的诊断.对齿轮箱的仿真实验结果表明,应用多小波包系统,不但可以对齿轮系统中包含瞬变现象的故障信号进行诊断,而且可以精确确定齿轮中坏齿的位置.     

基于小波包分析及神经网络的汽轮机转子振动故障诊断

根据Bently实验台所采集的碰摩、松动、不对中、不平衡4种典型汽轮机转子振动故障信号,运用小波包分析方法对其进行能量分析并提取故障特征.分析结果表明:小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法,可以获得汽轮机转子振动的故障状态,有较好的故障区分度;另外由于经过小波包分解再重构后所提取的故障特征参数浓缩了汽轮机转子振动故障的全部信息,而BP神经网络具有优良的非线性映射能力,对提取的故障特征参数应用BP神经网络映射,可对汽轮机转子振动故障进行进一步的诊断.诊断结果表明:基于小波包分析及神经网络的故障诊断方法,具有较高的故障识别能力.     

基于多小波包的齿轮故障诊断方法研究

提出了一种全新的基于多小波包的齿轮箱故障诊断方法。在机械故障诊断领域,小波分析已经被应用在利用齿轮振动信号进行的故障诊断中。由于小波函数空间在高尺度上频带较宽,因此隐藏在信号中的在较高频段发生的窄带故障信号的频率成分不能被精确地诊断。提出的多小波变换,通过划分小波变换不同层的频带克服了单小波(标量小波)系统的这种缺陷。通过多小波包变换,可以自动并精确地划分不同小波包结点的频率段,从而对频率段较窄的瞬变故障信号进行精确的诊断。对齿轮箱的仿真实验结果表明,应用多小波包系统,不但可以对齿轮系统中包含瞬变现象的故障信号进行诊断,而且可以精确确定齿轮中坏齿的位置。     

小波理论和分形理论相结合对高速自动机的故障诊断方法

因为高速自动机的工作环境比较特殊,小波理论和分形理论相结合的故障诊断方法应运而生,力求提高故障状态的分辨率和诊断效率.运用小波理论对其初始特征振动信号进行降噪处理和小波多分辨率分解,小波包分解处理分析故障状态表现的不同特征,进行定性的故障诊断,计算所得信号的分形维数量化故障特征,进行定量的故障诊断,实现故障类型的判别及确定故障的敏感频带.     

电机故障诊断的仿真研究

研究电机故障诊断问题.针对电机信号具有非平稳和随机性特点,为保证电机运行的安全性,准确进行故障诊断,传统方法不能有效识别故障信号特征,导致故障识别准确率低,现提出一种基于小波分析和神经网络相结合的电机故障诊断方法.采用小波包变换技术对电机故障振动信号进行去噪处理,然后利用小波包分解系数计算各子频带能量值,根据能量值的变化构建故障特征向量,利用将特征向量作为RBF神经网络的输入进行故障识别,并在Matlab仿真平台上进行仿真.仿真结果表明方法提高电机故障诊断的准确率,有效克服了传统方法存在不足,同时缩短了电机故障诊断的时间.     

基于小波包熵和马氏距离的级联式变频器故障诊断

针对级联式变频器内部功率管开路故障诊断中,逆变侧功率管开路故障隐蔽性较强、诊断较难的问题,提出了一种基于小波包特征熵的故障信号提取方法。为了提高级联式变频器功率管开路故障的诊断精度,采用马氏距离分类法进行故障诊断。首先,采集某型号级联式变频器在不同工况下的输入侧电流信号;其次,对采集的电流信号作小波包变换,并提取其特征熵向量作为样本数据集;最后,利用马氏距离分类法进行故障诊断。试验结果表明:采用小波包特征熵提取算法,可以有效地提取级联式变频器功率管发生开路故障时的电流信号特征;同时,采用马氏距离分类法,能够较好地对特征熵向量进行分类和识别。2种算法的结合,可以有效诊断级联式变频器功率管开路故障,也为变频器功率管开路故障的诊断提供了新方法。     

基于能量熵对SVM的电路故障诊断

研究电路故障诊断问题,提高诊断效率.由于电路集成度提高,电路信号与故障相关,针对传统故障诊断因采用线性诊断方法与提取的电路特征信息不全面,导致诊断定位精度不高,为有效提高电路故障诊断的速度与精度,提出了一种根据小波包能量熵的支持向量机电路故障诊断方法(EE-SVM).首先利用小波包对电路故障信号进行3层的小波包分解,并提取小波包能最熵,构建输入特征向量.对于支持向量机进行非线性特征向量汰选,去除冗余特征,以保留特征向量构建智能化诊断模型.进行实例仿真,结果显示,方法在所有参比模型中精度最高,能高效地对电路故障进行检测与定位.     

基于小波包特征熵的飞机液压系统故障诊断方法研究

为精确诊断飞机液压系统故障,提出了一种基于小波包特征熵的神经网络故障诊断新方法。对采集到的飞机液压系统压力信号进行小波包分解,提取小波包特征熵,然后构造信号的小波包特征熵向量,并以此向量作为故障样本,利用ART1神经网络进行训练,实现智能化故障诊断。试验结果表明,训练成功的ART1网络能够很好地诊断出飞机液压系统是否发生故障,为飞机液压系统故障诊断开辟了新的途径。     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于小波分析的异步电动机转子断条故障诊断研究

针对常用的电动机稳态傅里叶分析方法存在不能分析局部时域信号的局部频谱特性的缺点,提出了一种改进的小波包分析方法,并将其运用到异步电动机转子断条故障诊断实验中。通过对电动机故障信号进行小波包分解与重构,可以有效地检测出故障信号的频率,从而确定故障的类型和可能发生故障的部位。实验结果证明了该分析方法的有效性。     

基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法

通过遥测信号可以获取飞行器的工作状态和环境数据,为评定性能和故障分析提供依据。本文利用小波包变换能对高频信号分解的优点,针对传统小波包去噪方法的阈值函数在处理既含突变又含平滑信号的情形下,不能在保持良好信号边缘特性与消除恒定偏差的同时,又能避免出现信号原本没有的振荡的问题,提出一种基于动态阈值函数的改进小波包遥测信号去噪方法,通过量化当前处理信号的平滑程度和构造介于硬阈值函数和软阈值函数之间并可切换的动态阈值函数,跟随信号变化进行去噪处理。通过算例仿真分析,验证了本文方法在处理既含突变又含平滑信号时,比传统小波包法具有更好的去噪效果。     

基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断研究

针对往复式隔膜泵故障的多元性、不确定性和并发性的特点,提出了基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断方法。小波包能将振动信号分解到不同子频带,通过各子频带信号的能量变化反映设备运行状况。通过采集往复式隔膜泵振动信号,进行小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量和能量比例,然后对比故障振动信号和正常振动信号的频带能量谱比例图,找出发生故障的频带,进而找出往复式隔膜泵的故障特征频率,诊断出故障。实验表明:通过小波包能量谱对往复式隔膜泵进行故障诊断是有效可行的。     

基于改进阈值和小波包的轴承故障诊断方法

为了准确有效地确定滚动轴承的故障部位,提出一种轴承故障诊断的新方法。用改进的小波阈值法对轴承振动信号进行降噪处理,对去噪后的信号进行小波包分解与重构,提取各重构子带内的信号特征作为故障诊断的样本,依据各子带信号的能量分布特征判断轴承的故障部位。在MATLAB环境下对SKF6205-2RS轴承的典型故障进行了仿真研究,结果表明改进的阈值法相比于传统去噪方法有较好的去噪效果,小波包能够准确提取信号的故障特征,能够提高轴承故障检测的准确性和有效性。     

基于改进小波包阈值降噪的滚动轴承故障分析

具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节。因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)相结合进行故障信号分析。首先,对采集的滚动轴承故障信号进行改进小波包阈值降噪处理,然后将降噪信号进行CEEMDAN处理,分解得到一系列固有模态分量(IMF),根据相关系数选择IMF,并作包络谱分析。最后对滚动轴承实际振动信号的故障分析,证明了此方法的有效性。     

基于CV-GA-SVM方法的轴承故障诊断

为了有效地提取轴承的故障特征信号并进行准确的分类,采用在小波包变换中引入交叉验证遗传算法与支持向量机相结合的方法来识别故障轴承所发出的不稳定特征信号并进行诊断。首先,利用小波包变换的时-频化特征对瞬时变化的故障信号进行提取。然后,运用交叉验证遗传算法和支持向量机构建分类器对参数进行检测、优化和故障模式识别。最后,经实验来验证此算法的合理性。实验结果表明,此方法对于有限样本故障信号的检测和分类具有很高的准确性和可靠性、实时性。     

改进型小波包算法在变频调速系统故障诊断中的应用

在目前交-交变频调速系统故障诊断方法的研究基础上,文章提出了一种采用改进的小波包算法对交-交变频调速系统进行故障诊断的方法。文章在分析了标准的小波包算法原理及缺点的基础上,阐述了改进的小波包算法原理,并详细介绍了采用改进的小波包算法提取变频器故障信号特征量的方法。仿真结果表明:改进的小波包算法的计算量和占用的存储空间较标准的小波包算法少;与常规的诊断方法相比,基于改进型小波包算法的变频调速系统故障诊断方法具有准确度高、诊断速度快等优点。     

某种车辆电源系统故障诊断方法研究

通过分析车辆电源系统的信号特征,提出了基于小波包与隐马尔可夫相结合的故障诊断方法。利用小波包分解提取电源系统各种状态下的信号特征,基于模拟退火思想改进K均值算法选取HMM初值,用特征向量训练连续HMM,再用训练好的HMM进行电源系统的状态监测与故障诊断,实验结果表明用少量样本就能取得很好的诊断效果。