基于小波包—坐标变换的滚动轴承故障特征增强方法

滚动轴承早期故障特征信号微弱且易受正常成分干扰,因此不易准确识别滚动轴承的早期故障.对含有微弱故障的滚动轴承信号进行小波包分解,通过对小波包分解得到的各子带进行研究,提出一种基于小波包—坐标变换(Wavelet packet-coordinate transformation,WP-CT)的故障特征增强方法.考虑到各频...     

全信息小波包分析及其在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统旋转机械单通道故障诊断的不足,结合设备状态检测和故障诊断中微弱振动信号难以提取的问题,在介绍全信息技术的基础上,提出新的信号处理方法——全信息小波包分析,用小波包变换对双通道信号分别进行分解,以提取信号中的微弱局部成分,把需要的对应小波包进行重构并用全矢谱技术进行融合,根据融合后的数据进行故障诊断。工程应用实践表明,全信息小波包分析是一种新的、较为实用的信号处理方法。     

基于小波包能量谱齿轮振动信号的分析与故障诊断

小波包是继小波分析之后提出的一种新型的多尺度分析方法,解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果.测试了齿轮传动系统在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,有效地提取出齿轮故障特征信号,得到试验结果.通过比较时域分析、频域分析和小波包分析对齿轮振动信号进行的特征提取,...     

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。     

基于改进谐波小波包分解的滚动轴承复合故障特征分离方法

为解决滚动轴承单通道振动信号中复合故障特征难以分离的问题,提出了基于改进谐波小波包分解的轴承复合故障特征分离方法。首先,改进了二进谐波小波包分解方法,提出了连续谐波小波包分解方法,克服了信号分解后子带个数和带宽范围受二进制划分的缺陷;然后,采用谐波窗分解提取信号中频率成分集中的频段,根据轴承各单点故障特征频率确定分解层数,进行连续谐波小波包分解,利用能量算子包络解调得到子带信号中各个单点故障的权重因子;最后,重构轴承各单点故障信号,实现复合故障的特征分离和提取。对仿真信号和实测轴承内、外圈复合故障信号分析的结果表明,该方法能将轴承单通道复合故障信号分解到不同的通道中,实现了复合故障特征的分离,具有一定的工程实用价值。     

结合复小波包变换及频谱校正的机械转子碰摩故障诊断方法研究

针对机械转子系统中碰摩故障发生时故障特征微弱及识别困难的问题,提出一种结合双树复小波包变换及频谱校正的故障诊断方法。首先对于振动位移信号中工频基波成分,采用频谱加矩形窗的频谱校正方法识别其谐波信息,通过构造补偿信号进行对消,以减少其对后续特征提取的影响。其次通过双树复小波包对补偿过的信号进行多尺度分解;最后对小波包子空间信号进行希尔伯特包络解调分析,通过瞬时幅值及瞬时频率信息诊断转子的动静碰摩故障。在转子实验台上进行了实验验证,结果表明提出的方法能有效提取转子碰摩产生的微弱故障特征。     

An enhanced feature extraction model using lifting-based wavelet packet transform scheme and sampling-importance-resampling analysis

The efficiency of data processing is critical for the on-line monitoring applications of industrial components and systems, both from the viewpoints of the rapid adaptation to the non-stationary signals and the cost of information storage and transmission. In this paper, we propose an enhanced feature extraction model for machinery performance assessment, which is based on the lifting-based wavelet packet transform (WPT) and sampling-importance-resampling methods. The lifting-based WPT decomposes the signals. Then the sampling-importance-resampling procedure is applied in the wavelet domain to extract the distribution information and compose the feature vectors. Finally, a support vector machine is used to assess the normal or abnormal condition based on these extracted features. To validate the proposed new model, an endurance test of pressure regulators has been carried out. Compared to the traditional wavelet packet method, the new model can not only keep the precision level but also improve the efficiency by over 60%.     

农田水利设备中抽水泵机械振动故障检测方法

针对抽水泵机械振动故障检测中存在的检测效果差的问题,提出一种新的农田水利设备中抽水泵机械振动故障检测方法。分析农田水利设备中抽水泵机械振动信号,提取任意时段特征频率,采用小波包多层分解滤除噪声。对不同数组统计和分析,通过多尺度模糊熵提取抽水泵机械振动故障特征;优化选择测点和特征向量,结合最小二乘支持向量机( LSSVM ),采用多层结构进行多次特征学习,区分故障特征,实现抽水泵机械振动故障检测。实验结果表明,采用所提方法可准确提取抽水泵机械振动故障信号,并且能够准确区分正常信号和故障信号,验证了该方法的可行性。     

基于小波包免疫算法的驱动桥故障检测

基于免疫系统的信息处理特点和传统免疫算法的不足,通过建立准自体抗体集SS和准非自体抗体集SNS来改进传统免疫算法,并结合故障信号的小波包分解特点,提出了一种基于小波包免疫算法的故障检测系统。首先利用小波包将检测信号进行分解,获取检测信号能量的特征向量。然后以信号能量的特征向量作为免疫系统的原始抗原,利用阴性选择算法对原始抗原进行自体-非自体分析。最后,将此故障检测系统成功应用于汽车驱动桥的故障检测。     

基于小波包分析的风机故障诊断

根据故障信号特征和小波包变换多尺度分解性质选取小波包分解层次,得到能正确地反映风机的运行状态的特征向量;参照特征向量的组成方法,提出并构建基于小波包分析的韶钢4号风机典型故障特征表。对待检信号选用db10小波进行6层小波包分解,利用待检状态的特征向量与典型故障特征表,通过模糊模式识别方法进行风机故障诊断。