风力机叶片裂纹特征的小波尺度谱识别

为了在强大噪声干扰下提取风力机叶片的早期裂纹特征,识别不同种类的裂纹,通过搭建声发射设备检测风力机叶片复合材料块实验平台,采集扩展裂纹与萌生裂纹的声发射信号,并借助小波尺度谱优越的时频分析性能来有效提取裂纹信号的特征,以区别扩展裂纹和萌生裂纹.实验结果表明,小波尺度谱能有效提取非线性、非平稳信号中的故障特征,优于小波分析方法.通过实验研究,得到了识别扩展裂纹和萌生裂纹的判据,建立了基于声发射和小波尺度谱的风力机叶片裂纹识别新方法.     

转子叶片裂纹故障特征提取研究

小波包分解能对信号高、低频部分局部进行细化并具有保留原信号时域特征的优点，是一种对非平稳信号进行有效识别的技术．文中从采集到的有叶片裂纹时的振动信号，用德比契斯小波对包含叶片裂纹故障的振动信号作4尺度小波包分解，通过选取适当的频段用小波包重构算法进行信号重构，提取叶片裂纹故障的特征，从而实现转子叶片裂纹故障诊断．     

一种叶片裂纹检测的稀疏共振解调算法

针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次, 对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次, 根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪, 从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中,仅采用多尺度分解无法在时域上得到周期性冲击故障特征。而采用所提出的基于稀疏共振解调方法进行信号处理后,强相干噪声得到了有效抑制, 从而突出了故障特征。     

基于解调振动信号特征提取齿轮箱的故障诊断

通过振动信号的可调频率成分研究齿轮裂纹尺寸的故障识别,振动信号分析是基于Hilbert变换和自适应小波.Hilbert变换用于获得振动包络,从而从低信噪比的振动信号中解调载波频率,自适应Morlet小波建立振动信号模型,从而从解调载波频率中提取特征,以鉴定齿轮箱中齿轮的裂纹尺寸.该方法用于分析在不同角速度、不同负载转矩和不同裂纹尺寸下的试验振动信号,结果表明,该方法用于鉴定齿轮箱中齿轮的裂纹尺寸是灵敏和有效的.     

线性自适应小波理论的齿轮箱故障诊断方法

针对早期齿轮箱故障信息淹没在背景组分中的问题,提出了基于线性自适应小波理论的齿轮箱故障诊断方法.该方法基于希尔伯特变换(HT)和自适应小波变换(AWT),能从低频的调制振动信号中区分并识别不同程度的裂纹故障.首先用希尔伯特变换提取调制振动信号的包络值以显示调制频率.然后利用自适应小波变换来处理由希尔伯特变换得到的调制信号,其中在自适应小波处理希尔伯特变换后的调制信号的过程中利用粒子群算法(PSO)对过程参数进行优化.实验结果表明该自适应小波变换能通过过程优化小波找到匹配振动信号的啮合频率及其谐波、耦合频率、载波频率及其边频带,能够从调制信号中提取出特征参数,且具有较高的分辨率.     

某型装备齿轮箱故障诊断研究

针对某型装备齿轮箱故障在复杂环境下,故障特征难提取的特点,对信号进行盲分量分离,将信号分为周期信号、随机非平稳信号和随机平稳信号.改进了Antoni的基于短时傅立叶变换的盲分离算法.通过自适应谱线增强器分离周期信号以及随机信号,仿真及试验结果表明,该方法可以有效提取齿轮箱信号的故障成分,具有广阔的应用前景.     

基于小波变换的水轮机组故障诊断的研究

对传统傅立叶分析技术在水轮机组振动故障诊断的故障特征提取的应用进行深入研究的基础上,针对使用该方法提取的频率信息精度不够的问题,提出了一种运用小波分析技术对水轮机组振动信号进行故障诊断的方法.采用Mallat算法并运用设定阈值的方法对采集到的裂纹转子的振动信号进行去噪,然后运用Trous算法对滤波后的振动信号的突变信号特征进行提取.结果表明本方法对水轮机组的振动信号故障诊断具有很好的准确性,为水轮机组故障识别提供了一种方法.     

基于改进EMD和滑动峰态算法的滚棒轴承声发射信号故障特征提取

采用小波包对滚棒轴承声发射信号降噪,对降噪后的信号进行经验模式分解,选取特定本征模分量,采用滑动峰态算法提取其中的冲击分量,即提取滚棒轴承声发射信号的故障特征分量。改进的EMD方法剔除了某些虚假本征模分量,更准确地表征原始信号。通过仿真信号验证,成功提取了混合信号中的冲击分量,证明了该方法对冲击信号提取的有效性。对外圈故障的滚棒轴承声发射信号进行分析,滚棒轴承的故障特征频率及其倍频明显,对轴承故障的诊断具有重要的意义并可推广到航空发动机主轴轴承的故障诊断。     

基于小波包-陷波器的电机断条故障诊断的仿真

转子断条是异步电动机常见的一种故障.基于小波包-自适应陷波器的电机断条故障诊断方法利用小波包对信号进行细致分解,从分解系数上准确找到故障信号所在节点,对该节点进行重构得到要分析的信号,然后采用自适应陷波器去除工频的干扰,提取故障特征量.MATLAB仿真表明,该方法便于故障特征量的提取,从而提高故障诊断的准确率.     

基于匹配追踪的配电网单相接地故障定位方法

为了进一步解决采用小电流接地系统的配电网单相接地故障定位问题,利用原子稀疏分解匹配追踪算法分解单相接地电流暂态信号,自适应地提取衰减的直流电流分量.结合配电网拓扑结构和提取的衰减直流分量幅值,划分故障路径并进一步定位故障点.仿真结果表明,匹配追踪算法可以快速有效地提取衰减直流分量,准确地实现小电流接地系统单相接地故障的在线区段定位.相比于传统算法,原子稀疏分解理论克服了传统非自适应性算法的局限性,提高了暂态信号成分提取的准确性.     

基于支持向量机和遗传算法的水下目标特征选择算法

基于统计学习理论和遗传算法理论，提出了一种基于支持向量机和遗传算法相结合的水下目标特征选择算法。通过对实测数据的特征集的优化选择实验，证明了该算法的有效性和鲁棒性，它能较好地解决在复杂水下目标信号所提取的特征维数高，样本采样困难，数目偏少的实际情况下的分类识别问题。     

基于电磁超声的铝板缺陷识别方法

针对铝板中典型缺陷类型,提出基于电磁超声的铝板缺陷识别方法.通过平底孔和圆底孔人工缺陷模拟实际缺陷,使用电磁超声体波获得多组缺陷回波信号样本,采用小波邻域自适应阈值消噪方法,提升信号信噪比.从时域、频域和时频域提出多种信号特征方法,提取45种信号特征.以基于类内类间距离的类别可分性判据为评价指标,通过序列浮动前向选择算法(SFFS)搜索得到最优特征向量用于缺陷识别.采用k-折交叉确认方法确定支持向量机分类器的最优参数.试验结果表明,设计的分类器能够有效地识别文中铝板内的平底孔和圆底孔缺陷,识别正确率达到了96.7%.     

一种基于SVM的刹车蹄块片摩擦块表面裂纹检测法

针对刹车片外观裂纹检测需求,通过构建刹车蹄块片图像采集系统,提出了一种基于支持向量机SVM的刹车蹄块片摩擦块表面裂纹检测法.该方法首先利用灰度图像的梯度模值信息,投影提取摩擦块所在区域; 然后以局部窗口子图像为单位,计算灰度共生矩阵并提取相关特征量; 最后采用分类样本对支持向量机分类模型进行训练,对摩擦块表面裂纹缺陷和正常区域进行分类预测.实验表明:该方法能较好地实现摩擦块表面裂纹缺陷和正常区域的分类,对表面裂纹缺陷存在与否的判定准确率可达98.33%.     

常规声压与声矢量信号非整数维谱性能比较研究

为解决高阶谱算法复杂、计算量大和声压信号有限的抗干扰能力问题,提出了声矢量信号非整数维谱分析方法.利用可抑制高斯和对称分布噪声的高阶累积量非整数维谱对目标辐射噪声声压信号和声矢量信号进行了特征分析.分别采用功率谱图和三维动态谱图方法对常规声压和声矢量信号非整数维谱性能进行了直观比对.为获得定量分析结果,分别对不同背景噪声环境条件下,不同输入信噪比的常规声压与声矢量信号非整数维谱的轴频PBR及PD进行了详细计算.结果表明,声矢量信号非整数维谱特征提取与轴频检测能力优于常规声压信号,为高阶统计量应用于声矢量信号处理提供了一条途径.     

一种用于雷达HRRP功率谱的加权特征压缩方法

针对雷达高分辨距离像的平移不变特征——功率谱特征,提出了一种基于Fisher判决率的加权特征压缩方法．该方法利用目标功率谱特征的Fisher判决率迭代搜索最优权向量,并根据最优权值的大小对特征向量降维．与直接使用原始功率谱特征及基于Fisher可分性判据的几种现有的特征压缩方法相比,加权特征压缩方法在降维的同时可提高识别性能,且运算简单,在基于外场实测数据的识别实验中对测试数据具有良好的稳健性．     

基于梯度归一化的模糊梯度特征提取方法

提出一种应用于手写字符识别的基于梯度归一化模糊梯度特征提取方法.首先计算原图像的梯度;然后基于一定的归一化函数,得到归一化梯度;最后,基于归一化梯度,构建模糊梯度特征向量.针对归一化函数,提出了分段线性归一化函数,它能够有效减小类内样本分散度,同时具有计算简单高效的优点.针对梯度特征向量构建方法,提出了模糊梯度特征,改进了普通梯度特征向量的构建方法,提高了梯度特征吸收手写字符形变的能力.     

基于特征分布的建筑墙体裂缝图像识别方法

针对当前以人工智能为基础的墙体裂缝识别主要以图像识别为主,容易受到裂痕特征分布不均匀的影响,识别精度不高的问题,提出基于特征分布和高斯混合模型的建筑墙体裂缝图像识别方法.采用Harris角点检测算法对墙体图像进行角点求解处理,对建筑墙体图像进行预处理;通过选择掩模平滑法对墙体图像进行增强处理,将特征分布和高斯混合模型相结合,实现对建筑墙体裂缝图像的高精度识别.结果表明,该方法识别精度较高且识别时间短,预处理效果明显增强.     

Wavelet matrix transform for time-series similarity measurement

A time-series similarity measurement method based on wavelet and matrix transform was proposed, and its anti-noise ability, sensitivity and accuracy were discussed. The time-series sequences were compressed into wavelet subspace, and sample feature vector and orthogonal basics of sample time-series sequences were obtained by K-L transform. Then the inner product transform was carried out to project analyzed time-series sequence into orthogonal basics to gain analyzed feature vectors. The similarity was calculated between sample feature vector and analyzed feature vector by the Euclid distance. Taking fault wave of power electronic devices for example, the experimental results show that the proposed method has low dimension of feature vector, the anti-noise ability of proposed method is 30 times as large as that of plain wavelet method, the sensitivity of proposed method is 1/3 as large as that of plain wavelet method, and the accuracy of proposed method is higher than that of the wavelet singular value decomposition method. The proposed method can be applied in similarity matching and indexing for lager time series databases.     

齿轮裂纹早期故障的完全解调分析

齿轮轮齿发生早期裂纹时,裂纹故障信号十分微弱,为了有效提取早期裂纹故障特征,本文提出完全解调分析方法,即针对实际的齿轮振动信号调幅、调相同时存在的特点,进行幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析．仿真及实例分析结果表明,本文所提出的方法能将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动信号中提取出来,幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析,可以提高故障诊断准确率．     

基于EMD和SVM的高压断路器机械故障诊断方法研究

高压断路器操动过程中,声波信号的变化反映了断路器机械状态,声波信号特征提取直接关系到故障诊断的准确性和实用性。提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)的状态特征提取方法,根据高压断路器分闸过程的物理特点,将分闸声波信号分为分闸前期、分闸中期、分闸后期三个阶段,各阶段声波信号等时间分段,形成等时间分段能量熵以反映声波信号的时间、频率和能量变化。将能量熵输入支持向量机(support vector machine,SVM),采用"一对其余"策略进行多级分类,可诊断出断路器的正常运行状态和典型故障。通过对ZN28A型真空断路器正常状态、拐臂润滑不足、缓冲器有多余无效撞击和其它故障的测试实验,基于EMD和SVM相结合的诊断方法,有效提高了小样本下诊断断路器机械故障的准确性。