基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

将最优Morlet小波和阈值降噪法相结合,进行强噪声背景下滚动轴承故障诊断.依据峭度最大准则确定最优Morlet小波基.利用连续小波变换和软阈值法对振动信号降噪.试验表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好地提取滚动轴承振动信号中的故障特征.     

基于Morlet小波与CART决策树的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断过程中样本处理、故障识别等技术问题,提出一种基于Morlet小波和分类回归树(Classification and Regression Tree, CART)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用Morlet小波分析方法和移动窗方法对轴承振动信号进行样本处理。其次,对提取的短样本进行变分模态分解与特征提取,完成训练集和测试集的构建。然后,使用训练集训练CART决策树分类模型,同时引入随机搜索和K折交叉验证用于模型关键参数优化,以获取理想的轴承故障分类模型。测试集验证结果表明,该方法不但能实现多种轴承故障的有效诊断、在含噪测试集中表现良好,而且单个样本的数据长度和采样时长的缩短效果明显。     

基于Morlet小波的滚动轴承故障信号奇异性分析

针对滚动轴承故障信号分析中单一频域表征的问题,提出了将Morlet连续小波变换应用于故障信号奇异性提取和分析的新方法。在分析了滚动轴承故障信号的奇异性特征和奇异性信号小波检测机理的基础上,将Morlet连续小波用于对滚动轴承故障信息的提取与分析。试验证明,该方案能有效地对滚动轴承故障信号在时间和尺度平面进行分析,可以同时表征奇异性信号的时间和频率信息。     

应用自适应Morlet小波和NGA优化SVM的轴承故障诊断

小波和小生境遗传算法（niche genetic algorithm,简称NGA)优化支持向量机（support vector machine,简称SVM)实现滚动轴承故障诊断的新方法。首先,采用自适应Morlet小波方法提取出最佳尺度附近的3个信号分量作为特征信号,分别计算它们的Shannon能量熵值作为特征量得到样本集,作为SVM的输入向量,并用样本集训练1-v-r SVM;然后,再构造一种新的核函数,并用NGA在SVM训练过程中对核函数参数进行优化,提高SVM学习机器的分类性能;最后,将本研究方法用于对含有较强噪声的实际滚动轴承的内圈、外圈、滚珠故障样本进行了分类识别。结果表明,该方法具有较好的抗噪和分类能力,验证了其有效性和可行性。     

基于Morlet小波变换的滚动轴承早期故障特征提取研究

针对轴承故障初期振动信号中的特征成分极易被噪声信号淹没而不能及时检测的问题,结合Morlet小波变换降噪的基本原理,提出一种由尺度相关能量分布确定最优尺度参数的方法,从而在该尺度下对信号滤波来提取冲击特征成分.以最小Shannon熵优化Morlet小波的形状参数,实现母小波与信号故障特征的最佳匹配;以最优Morlet小波在不同变换尺度下的小波系数绘制尺度-能量谱,利用信号故障特征能量在特定尺度范围内聚集的特性,从谱图的极值点中选择滤波效果最好的尺度参数.对轴承全寿命数据的实际应用结果表明,与信号的均方根趋势相比,该方法能够提前从信号中提取微弱故障特征并检测到轴承的外圈故障,为轴承早期故障诊断提供了一种有效途径.     

基于自适应复平移Morlet小波的轴承包络解调分析方法

针对滚动轴承的传统包络解调分析技术需要人工选择参数的缺点,提出一种自适应包络解调分析方法。该方法针对轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用复平移Morlet小波实现冲击特征波形的自动提取。同时,基于小波系数峭度值最大的优化策略,给出Morlet小波基函数的中心频率和包络因子的优化方法,从而实现与冲击特征成分的最优匹配,获得较好的包络信号。对模拟信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法通过对基函数波形的优化匹配,可以有效地解调出弱故障特征分量,效果优于普通的复平移Morlet小波变换,适合于轴承的早期故障特征提取。     

基于Modet小波的滚动轴承故障信号奇异性分析

针对滚动轴承故障信号分析中单一频域表征的问题，提出了将Morlet连续小波变换应用于故障信号奇异性提取和分析的新方法。在分析了滚动轴承故障信号的奇异性特征和奇异性信号小波检测机理的基础上，将Morlet连续小波用于对滚动轴承故障信息的提取与分析。试验证明，该方案能有效地对滚动轴承故障信号在时间和尺度平面进行分析，可以同时表征奇异性信号的时间和频率信息。     

基于Morlet小波的时频图在齿轮断齿故障诊断中的应用

齿轮传动系统振动信号带有明显的非平稳性,齿轮断齿故障使非平稳特征更加明显,并伴有明显的脉冲冲击特性。利用小波分析处理非平稳的优势,结合齿轮传动系统的振动特性和Morlet小波能够处理脉冲信号的特点,建立了基于Morlet小波的时频分析方法,通过对某齿轮增速箱齿轮断齿故障的诊断,证明本方法不但能够准确诊断出断齿故障,而且能够评估断齿数量,较好地弥补了传统频谱分析的不足。研究结果对于齿轮断齿等具有脉冲信号特征的故障诊断具有一定的指导意义。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

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。     

滚动轴承故障诊断的改进小波变换谱峭度法

在Morlet小波变换谱峭度法的基础上做了相应改进,利用小波变换谱峭度法得到的谱峭度值,自动构造最优匹配滤波器。将此方法应用于滚动轴承故障诊断中,并与原小波谱峭度法进行比较。结果表明,基于小波变换的谱峭度法的效果对滤波器的选取比较敏感,具有更加优良的监测和诊断效果。     

滚动轴承故障的小波诊断法

对小波变换原理和信号局部奇异性在小波变换下的特性进行了分析,通过选用多尺度小波变换成功地对滚动轴承故障信号进行了检测。     

基于自适应自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法

自相关谱峭度图通过最大重叠离散小波包变换对信号频谱进行分割,并选取最大峭度值所对应频带内的信号进行诊断分析.针对自相关谱峭度图方法在分割频带时因遵循二叉树结构而导致的频带划分区域固定问题,提出一种基于自适应自相关谱峭度图方法的滚动轴承故障诊断方法.自适应自相关谱峭度图方法以改进的经验小波变换为基础,对原始信号傅里叶谱进...     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波变换能够快速有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波。通过选用多尺度的小波变换,能较好地分离出所要分析的高频固有振动信号,然后对高频振动信号进行包络分析,从包络谱图中提取故障特征频率分量,就能诊断出滚动轴承故障发生在哪个元件上。实验结果表明,这种诊断方法是有效的。     

基于伪Wigner-Ville分布与小波变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号非平稳、非高斯的特点,提出了基于伪Wigner-Ville分布及小波变换的滚动轴承内、外圈故障诊断方法。在研究滚动轴承故障诊断机理,伪Wigner-Ville分布及小波变换理论的基础上,利用这两种方法对内圈、外圈故障的滚动轴承的振动信号进行了分析,提取了故障特征频率。结果表明,小波变换能够比伪Wigner-Ville分布更有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。     

基于WPD-HHT的滚动轴承故障诊断

在分析小波包分解(WPD)和HilbertHuang变换(HHT)的基础上,通过将WPD和HHT相结合,引进了一种故障诊断方法(WPDHHT)。仿真和实验表明,此方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。     

小波包络分析在滚动轴承诊断中的应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,提出了基于高斯函数的小波包络解调分析方法。该方法能将各共振响应频带的调制频率提取出来。进一步采用包络谱熵选择最优尺度来监测滚动轴承缺陷的发生和发展过程。经实例验证,该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚珠的局部缺陷。