改进小波包降噪与RSSD的滑动轴承声音诊断方法

针对滑动轴承故障特征在声音信号中体现非常不明显，且成分复杂、受干扰严重的问题，提出改进小波包降噪与共振稀疏分解的滑动轴承声音诊断方法。利用改进小波包降噪方法对滑动轴承声音信号进行降噪。利用共振稀疏分解分离出故障冲击成分。对低共振分量进行包络分析，确定滑动轴承的故障特征频率。实验结果表明，文中方法能够实现利用声音信号进行滑动轴承的故障诊断，为滑动轴承的故障诊断提供了新的思路。     

基于谐波小波包能量熵的轴承故障实时诊断

将谐波小波包变换与信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法.对故障振动信号进行谐波小波包分解,将分解的小波系数按尺度进行排列,计算不同尺度的能量,以尺度能量为划分标准,计算故障信号的能量熵,通过能量的熵值诊断轴承故障.给出谐波小波包能量熵的轴承故障的具体诊断方法和模型.对不同...     

基于谐波小波奇异熵的轴承故障实时诊断

将谐波小波变换、奇异值分解理论和信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法。对轴承振动信号进行谐波小波分解,将分解得到的小波系数分别以尺度为行、时间为列构建谐波小波时频分布矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,以分解得到的奇异值为划分标准进行信息熵计算,通过信息的熵值来诊断轴承故障,给出了基于谐波小波奇异熵的轴承故障实时诊断的具体方法和模型。通过对轴承内圈故障、外圈故障大量的试验研究表明:该方法能有效地对轴承故障进行诊断,具有很高的实时性,能对采样频率低于68kHz的诊断系统进行实时诊断,适用性很好。     

往复泵泵阀的谐波小波包分析及LS-SVM方法研究

针对往复泵泵阀冲击振动信号的非平稳特性,运用谐波小波包能量特征提取和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合的方法识别泵阀故障。通过对泵阀冲击振动信号进行谐波小波包分解,提取各频段谐波小波包系数的能量值,将各频段能量值组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,并将谐波小波包与小波包在泵阀故障诊断中的诊断准确率进行了比较。试验结果表明将谐波小波包分解和LS-SVM相结合可以准确有效地识别泵阀故障类型。     

立式凝结水泵次谐波结构共振故障诊断及处理

立式凝结水泵在变频运行状态下普遍存在结构共振的问题,总结了该类故障的抑制措施及效果。常规的凝结水泵共振,主频率都是工频,机械缺陷引发的低频振动较为少见。某两台凝结水泵出现了低频主导的振动超标故障,全面测试分析后,发现振动信号中的次谐波频率与结构固有频率存在合拍特征,诊断为次谐波振动引发的结构共振,解析了低频振动来源于轴承缺陷,通过检查证实了诊断的正确性,有效地处理了凝结水泵次谐波共振故障。     

谐波小波的时频特性分析及其在故障诊断中的应用

小波分析在故障诊断中得到较广泛的应用,但采用不同的小波,分析结果往往会有很大差异。本文通过对谐波小波的选频和相位特性的理论分析,结合仿真信号与故障试验进行分析研究,提出了将基于谐波的小波包分析方法用于诊断碰摩故障,并提出了基于谐波小波的进化谱分析方法,为松动故障的识别提供了一种有效手段。     

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．     

基于改进谐波小波和分形的碰摩故障诊断研究

为了提高分形维数提取碰摩故障特征的区分度和稳定性,提出了一种基于改进谐波小波和分形的算法。采用高斯包络改进的谐波小波对旋转机械信号进行处理,运用G-P关联维数计算分形维数。在Bently转子实验台上分别采集正常工况、单点碰摩、不平衡激励的碰摩三种数据,计算得出改进谐波小波处理后的关联维数能够很好的识别出故障,保真性较高,稳定性相比原始信号以及谐波小波处理信号高29.17%、14.81%以上。结果表明,改进谐波小波和分形能够更准确稳定得诊断碰摩故障信息,优于传统的关联维数算法。     

小波理论在电力谐波检测中的应用

电力系统的谐波是影响供电质量的重要因素。由于谐波的存在，许多电力设备的正常工作会受到影响，所以谐波的检测就具有重要的意义。本文分析了电力系统谐波检测的现有常用方法。然后介绍了小波理论及其在电力谐波检测中的应用。最后提出了小波变换在电力谐波检测中的发展趋势。     

基于谐波小波和Hilbert的滚动轴承故障诊断方法

主轴滚动轴承是数控机床的重要部件,它的运行状态往往直接影响整套机械设备的性能。为了提高主轴滚动轴承的故障诊断可靠性,针对数控机床主轴轴承振动信号非平稳的特点,利用谐波小波滤波的方法对现场采集的振动信号进行滤波,并提出对滤波后的信号进行Hilbert包络分析,从而提取出故障激发的共振信号。实例验证表明,谐波小波具有良好的滤波效果,Hilbert包络分析能有效地提取滤波后信号的故障特征,此方法提高了数控机床主轴滚动轴承故障诊断的准确性。