小波变换在轴承故障诊断中的应用

提出了一种利用连续小波变换诊断轴承故障的方法。该方法不需要对象的数学模型，具有灵敏度高，仰操能力强，鲁棒性好的特点。     

Hilbert-Huang变换应用中的预处理方法研究

为提高Hilbert-Huang变换（HHT）中瞬时频率计算的真实性和稳定性，提出了一种信号的预处理方法.该方法首先对信号作傅里叶变换，然后根据插值点数作补零处理，再进行傅里叶反变换，完成傅里叶插值功能.对傅里叶插值处理后的信号作经验模态分解（EMD）得到一组固有模态函数（IMF），计算所有IMF的瞬时频率和幅值，最终获得信号时频分布的Hilbert谱.结果表明，该傅里叶插值的预处理方法能够有效消除和抑制HHT分析中的瞬时频率波动和虚假成分产生，增强了瞬时频率的准确性，提高了HHT方法的信号分析频率，该方法能有效应用于实际信号处理的HHT时频分析中.     

小波变换在轴承故障诊断中的应用

提出一种利用连续小波变换诊断轴承故障的方法。该方法不需要对象的数学模型，具有灵敏度高、仰操能力强、鲁棒性好的特点。     

Wigner分布算法及其在轴承故障诊断中应用

本文根据非平稳带通信号的特点，改进了Ｃｌａｓｓｅｎ的Ｗｉｇｎｅｒ分布算法，克服由离散计算引起的混叠问题。应用三维，二维Ｗｉｇｎｅｒ分布图对轴承故障进行特征分析，并且研究结果在实例分析中显示出一些优越性。     

轴承疲劳故障诊断方法的实验研究

基于多组轴承实际运行状态的监测实验，对信号变化特征作了全面描述，弥补了依据模拟故障试验的不足，通过多方面的分析、比较，得出了一套用于滚动轴承疲劳故障在线监测和诊断的有效方法。     

C8051F340单片机在轴承故障诊断中的应用

针对轴承故障诊断中的测试信号的要求,介绍使用带有片上USB控制器和A/D转换器的混合信号微处理器C8051F340设计的一种可通过USB接口和VB6.0程序实现与PC机联机的数据采集电路,该采集电路结构简单,体积小,可满足对轴承故障诊断中测试信号的采集,同时也具有通用性,可应用于其它工业场合.     

高频谱峰群在轴承故障诊断中的意义

论证了轴承信号中高频消峰群的存在，指出了高频谱峰群中含有轴承元件疲劳剥落缺陷的重要信息，对轴承的故障诊断具有重要意义。     

高频谱峰群在轴承故障诊断中的意义

论证了轴承信号中高频谱峰群的存在,指出了高频谱峰群中含有轴承元件疲劳剥落缺陷的重要信息,对轴承的故障诊断具有重要意义．     

提升小波包和神经网络在轴承故障诊断中的应用

针对轴承故障信号的特点,采用9／7提升小波包和概率神经网络（Probabilistic Neural Networks）相结合的算法对轴承故障进行诊断。首先对原始数据进行小波变换,并对其进行特征提取。然后利用概率神经网络对得到的特征向量进行类别判定。在VB和Matlab设计的故障诊断仿真实验平台上,验证了9／7提升小波包和概率神经网络混合的故障诊断方法满足实验要求．     

轴承故障诊断中共振解调技术的应用研究

为解决机械设备滚动轴承的早期故障难于识别的问题,采用共振解调技术对此类故障对应的微冲击脉冲进行了提取研究.分别采用频谱分析、软件及硬件共振解调的方法对滚动轴承的外圈点蚀故障信号进行了分析.结果表明,共振解调技术能提取早期故障的微冲击特征,相对软件共振解调,硬件共振解调谱图故障特征明显,能对轴承早期裂纹、点蚀等微冲击故障进行有效提取.     

希尔伯特-黄变换轴瓦异响故障诊断

根据汽车发动机信号非线性、非平稳性特点,分别对正常以及轴瓦异响发动机信号进行HHT,得到希尔伯特谱与时频分布三维图。将引起异响的高频成分从异响信号中分离,再通过对高频成分的分析找出故障原因。结果表明,正常发动机固有频率为210Hz,轴瓦异响发动机频率主要集中在500,1 500和2 700Hz,通过对比加速度谱分析结果,判断出轴瓦异响的原因是轴瓦磨损。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用研究

为了能有效识别滚动轴承的故障信号,利用滚动轴承滚动体故障模型,构造相应的小波基;研究提升小波的预测器和更新器算法;利用小波基对故障特征信号敏感的特点,对轴承故障信号进行检测和分析.实验和仿真结果表明,利用提升小波对滚动轴承振动信号进行N层分解后,可在细节信号中容易地发现突变信号,再根据模极大值原理,有效地判断轴承故障是否存在;进一步对细节信号作Hilbert包络,检测功率谱中的故障特征频率,可准确判断滚动轴承滚动体是否存在损伤点.     

Hilbert-Huang变换在汽轮机故障诊断中的应用

汽轮机故障诊断的核心是汽轮机振动信号处理。在现场采集的汽轮机振动信号是一个非线性非平稳信号,在使用传统的信号处理方法进行处理时都不能取得理想的效果。为了更加有效的对汽轮机振动信号进行处理,介绍了一种时频分析方法Hilbert-Huang变换,使用该方法对汽轮机振动信号进行分析,可以将故障信号从高频到低频逐个分解出来,从而根据故障信号特征频率进行汽轮机故障诊断。并且,通过仿真实验证明了使用该方法处理汽轮机振动信号可以取得较好的效果。     

Hilbert-Huang变换在结构健康诊断中的应用研究

通过一个足尺的2层木结构房屋振动台试验,对Hilbert-Huang变换(HHT)在结构损伤诊断中的应用进行了研究与分析。在简要介绍了Hilbert-Huang变换的基本原理与方法后,根据在振动台试验中获取的结构反应数据,利用Hilbert-Huang变换对结构的动力特性及损伤状况进行了诊断。分析结果表明,Hilbert-Huang变换能有效地将隐含在实测结构反应信号中的结构动力特性与损伤信息进行提取,从而能对结构的健康状况进行诊断。     

Matlab在货车滚动轴承故障诊断中的应用

在机械故障咨询诊断中,对采集到的信号如何进行分析与处理,以及如何通过计算机实现,是决定故障智能诊断成败的关键,以铁路货车滚动轴承352226X2-2Z故障诊断为例,介绍了Matlab语言在其关键技术——小波滤波、功率谱以及智能诊断程序的编程应用,结果表明,该语言具有编程简单、功能强大等特点,有着广泛的应用前景.     

扬声器非线性特性的Hilbert-Huang变换分析

为研究扬声器的非线性特性和形成机理,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的扬声器非线性特性分析方法.该方法通过对扬声器纸盆位移信号进行经验模态分解(EMD)得到内禀模态函数(IMF),计算出IMF函数的瞬时频率.用瞬时频率的变化表示纸盆位移信号波内频率调制的非线性现象,直接反映出与扬声器结构相关联的非线性特性.仿真和实际扬声器实验结果表明,用HHT瞬时频率表示扬声器非线性的方法与传统的傅立叶谐波方法相比,能更确切地说明产生非线性的原因,给扬声器非线性的改善与补偿提供了依据.     

基于Hilbert-Huang变换的语音信号共振峰频率估计

由快速傅里叶变换（FFT）初步估计出的语音信号的各阶共振峰频率确定相应带通滤波器的参数，并用该参数对语音信号作滤波处理，对滤波后的信号进行经验模态分解（EMD）得到一族固有模态函数（IMF），按能量最大原则确定出含有共振峰频率的IMF，计算出该IMF的瞬时频率和Hilbert谱即得到语音信号的共振峰频率参数.实验结果表明，与传统方法相比，该方法无须对语音信号进行分帧截断，提高了语音信号共振峰频率估计的时频分辨率和准确性，能够更精确地反映共振峰频率随时间的快速变化.     

基于Hilbert-Huang变换的结构损伤诊断

对Hilbert-Huang变换(HHT)在结构损伤诊断中的应用进行了分析。Hilbert-Huang变换是一种适用于非线性、非平稳信号，且具有自适应性的新的数据处理方法，将该方法应用于结构的反应分析，能有效地提取结构的损伤特征，从而对结构的健康状况进行诊断。分析实例表明了该方法的有效性和实用性。     

基于Hilbert-Huang变换的涡街信号处理方法

利用Hilbert-Huang变换(HHT)的固有模态分解特性，提出了一种涡街信号频率估计的新方法.采用压电传感器进行涡街信号的检测，通过分析信号经过固有模态分解后的时频特性，获得了不同模态所代表的噪声信号成分和实际涡街信号成分.模态中的一部分表示了信号中的噪声，而剩下的部分模态真实反映了信号的频率成分.在仿真的基础上，获得了去除噪声的部分模态瞬时频率与涡街频率的关系.研究结果表明，基于HHT的涡街频率估计方法，可以精确估计涡街信号频率并提高涡街流量计的抗干扰能力.该方法计算量小，能够满足涡街流量计在实际工程应用中的要求.