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。     

滚动轴承表面损伤故障智能诊断新方法

本文针对目前基于小波变换的滚动轴承故障诊断研究中普遍存在小波变换参数选取和故障特征计算无法自动完成的问题,提出了一种基于小波包变换的滚动轴承故障特征自动提取技术,实现了小波函数参数的自动选取和故障特征的自动提取.最后,基于结构自适应神经网络方法建立了滚动轴承的集成神经网络智能诊断模型,利用实际的滚动轴承实验数据进行了验证,结果表明了本文方法的有效性.     

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。     

一类滚动轴承振动信号特征提取与模式识别

复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下的滚动轴承振动信号进行分析,提取出能够有效反映滚动轴承工况的信号特征空间;其次,采用非负矩阵分解对信号特征空间进行精简和优化,提炼出用于滚动轴承故障诊断和模式识别的特征参数;最后,采用支持向量机对多种工况的滚动轴承振动信号进行分类。研究结果表明,与传统的时域特征参数提取方法相比,所提出的方法具有更高的分类准确率。     

强噪声背景下的滚动轴承故障微弱信号检测新方法

分析共振解调技术和小波变换在滚动轴承故障诊断中存在的不足,提出一种用于提取滚动轴承微弱信号的新方法,该方法将时间序列模型(AR模型)和多重自相关方法应用于滚动轴承信号降噪,再利用小波包络分析,提取出反映滚动轴承故障的特征频率。通过对新方法包络谱特征的自动提取,实现了基于支持向量机(SVM)的智能诊断。实际试验验证了新方法的正确有效性。     

基于角域经验小波变换的滚动轴承故障诊断

针对变转速条件下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种基于角域经验小波变换的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用等角度重采样将变转速下非平稳的滚动轴承故障振动信号转化为角域平稳信号,然后应用经验小波变换(Empirical mode decomposition,EWT)对角域平稳信号进行自适应分解,得到若干个经验模态分量,最后选择峭度值最大的经验模态分量进行包络谱分析,提取出滚动轴承故障的阶比特征。为提高经验小波变换的分解效率,对其频谱分割方法进行了改进。滚动轴承故障诊断实例表明,该方法能够有效地抑制噪声等干扰成分的影响,精确提取滚动轴承故障的阶比特征,为变转速条件下的滚动轴承故障诊断提供一种有效方法。     

滚动轴承故障特征的时间—小波能量谱提取方法

振动信号中的周期性冲击现象是诊断滚动轴承各元件故障的重要依据之一,针对滚动轴承故障特征,在小波变换理论基础上提出一种时间—小波能量谱信号处理方法,它能够有效地提取出振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间—小波能量谱方法分析正常、外圈故障、内圈故障、滚珠故障等四种状态下滚动轴承的振动信号,并与传统的包络解调分析方法进行对比分析。时间—小波能量谱不仅可以有效提取出冲击特征明显的滚动轴承外圈故障,还能提取出内圈、滚珠等信号特征微弱的滚动轴承故障,而包络解调分析方法只能提取出外圈故障特征而不能提取出滚珠故障、内圈故障特征。结果表明,时间—小波能量普比包络解调分析方法更能有效地提取出振动信号中的冲击信号成分。     

滚动轴承故障特征信息的自动提取方法研究

提出基于小波包分析和包络检测的滚动轴承故障特征信息的自动提取力法。根据滚动轴承的故障冲击能激起轴承座或其他机械零部件产生共振的特性，对轴承振动信号进行快速傅里叶变换FFT分析，在频谱图中自动识别高频共振频带。然后利用小波包分析可以在全频带内把信号分解到相邻的不同频带上的特性，对滚动轴承的振动信号进行小波包分解，自动提取共振频带上的信号并进行重构。最后，对重构后的信号进行包络检波，实现滚动轴承故障特征信息的自动提取。通过对实际滚动轴承振动信号的分析，发现这种方法能非常有效地检测和诊断滚动轴承的故障．     

基于子小波布置和系数融合的轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于子小波布置策略和小波系数融合的故障诊断方法。首先,布置子小波并进行小波变换;然后,根据峰度指标对多尺度小波系数进行融合集成;最后,运用自相关谱抑制噪声,突出故障信息。通过仿真信号和实际信号对该方法进行了验证,结果表明,该方法能够提取出微弱的故障特征,实现滚动轴承的早期故障诊断。     

小波变换能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造余弦调频小波,采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征,提出了一种滚动轴承故障诊断方法—小波能量谱比较法。通过对有缺陷的滚动轴承振动信号的分析,检测到轴承故障的存在,且能有效地识别出滚动轴承的故障模式。     

基于小波变换的滚动轴承内圈故障诊断

利用小波变换将滚动轴承故障振动加速度信号分解到不同尺度,对包含有故障特征频率的小波系数进行Hirbert变换解调,最后对解调后的信号进行频谱分析获取轴承故障特征信息.实例分析表明,利用小波变换进行滚动轴承内圈故障诊断具有良好的诊断效果.     

多小波系数特征提取方法在故障诊断中的应用

针对机械故障的特征提取问题,提出一种基于多小波系数的机械故障特征提取方法。首先,对不同工况的机械振动信号进行多小波分解;其次,利用分解后各层多小波系数的统计特征包括最大值、最小值、均值和标准差作为该工况振动信号的特征向量;最后,利用支持向量机的方法对机械故障进行识别。对滚动轴承正常状况与内圈故障、滚动体故障、外圈故障3种故障及多种损伤程度的实测振动信号进行故障识别试验,试验结果表明,该方法用于机械故障诊断可以获得较高的识别率,识别效果要优于基于单小波系数统计特征的识别方法,具有一定的工程应用价值。     

S变换用于滚动轴承故障信号冲击特征提取

为从低信噪比的滚动轴承故障信号中提取出冲击特征,以便于进行轴承故障诊断,引入S变换的信号处理方法。以短时傅里叶变换（short time Fourier transform,简称STFT）以及连续小波变换（continuous wavelet transform,简称CWT）为理论基础,分别推导得出了连续S变换的定义式,并利用快速傅里叶变换（fast Fourier transform,简称FFT）实现S变换离散化计算。S变换克服了STFT时频分辨率固定的缺点,弥补了CWT缺乏相位信息的不足。仿真信号研究表明,S变换在信号整个频带上具有良好的时频分辨率和时频聚集性,能够提取低信噪比信号中的冲击特征,且性能优于STFT和CWT。最后对一组实际的滚动球轴承故障振动信号进行S变换处理,结果表明,S变换能够方便有效地从中提取出周期性的冲击特征,从而指导滚动轴承相关故障的诊断。     

基于小波包的滚动轴承故障特征提取

在深入分析离散小波包变换快速算法的基础上，给出了离散小波包变换快速算法中产生频率混淆的原因，即由正交镜像滤波器的非理想截止特必, 隔点采样和隔点插零的特性共同作用产生的，提出了一种消除频率混淆的算法，利用该算法和原算法，分别对某型滚动轴承内环剥落故障的振动信号进行处理，提取其故障特征，结果表明，原算法由于存在频率混淆，可能掩盖故障特征，提出的新算法，由于很好地消除了频率混淆，能有效地提取滚动轴承局部故障的特征。     

基于自适应最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

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。     

基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性可以反映轴承故障的发生和发展,提出一种基于小波包变换与样本熵的轴承故障诊断方法。样本熵可以较少地依赖时间序列的长度,将轴承振动信号进行3层小波包分解,利用分解得到的各个频带的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机对轴承故障进行分类。对轴承内圈故障、滚动体故障和外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行实验,结果表明该方法取得较高的识别率,具有一定的工程应用价值。     

滚动轴承早期故障的多源多方法融合诊断技术

为了使滚动轴承故障的诊断效果更好,提出基于振动信号的滚动轴承多源多方法融合诊断技术。在融合方法中考虑小波分析、时延相关解调法和希尔伯特-黄变换(HHT)3种方法,采用3个传感器测试轴承座加速度,得到多源振动数据。利用3种方法得到的滚动轴承故障特征值,研究了9种融合方案,并利用支持向量机(SVM)进行了特征融合,讨论了不同方法和数据融合的诊断效果。经过实验验证和融合方案比较,表明了融合诊断方法的可行性和有效性     

基于分段线性分类器的滚动轴承的故障识别

为了解决滚动轴承的特征提取和故障特征的模式分类问题,提出了一种应用小波包变换和线性分类器相结合的滚动轴承故障诊断的识别方法。根据轴承振动信号的频域变化特征,首先对滚动轴承振动信号进行三层小波包分解,提取第三层各个终节点系数的能量作为特征向量,然后将特征向量输入由线性判别式构成的分段线性分类器中进行故障的模式分类和识别,最后在滚动轴承试验台上实测故障。试验表明,分段线性分类器可以有效地识别轴承的故障模式。     

Application of an impulse response wavelet to fault diagnosis of rolling bearings

To target the characteristic of roller bearing fault vibration signals, the impulse response wavelet is constructed by using continuous wavelet transform to extract the feature of fault vibration signals, based on which two methods namely scale-wavelet power spectrum comparison and auto-correlation analysis of time-wavelet power spectrum are proposed. The analysis results from roller bearing vibration signals with out-race or inner-race fault show that the two proposed methods can detect the faults of roller bearing and identify fault patterns successfully.