基于改进双树复小波变换的轴承多故障诊断

针对双树复小波变换产生频率混叠的缺陷,提出了改进双树复小波变换的轴承多故障诊断方法,该方法综合利用了双树复小波包变换和经验模态分解技术。首先,利用双树复小波变换将振动信号分解成不同频带的分量;然后,将各小波分量进行经验模态分解,获得各小波分量的主频率分量信号;最后,计算各小波分量的主频率分量信号的包络谱,根据包络谱识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。通过仿真信号和齿轮箱轴承多故障振动实验信号的研究结果表明,该方法不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别轴承的故障类型。     

一种轴承故障诊断的时频综合分析法

针对旋转机械中最常见的滚动轴承问题,提出了一种基于小波包分析和Hilbert包络分析的时频综合分析法对轴承进行故障诊断。首先利用小波包分析将轴承故障信号分解到不同的节点,然后求出各个频带的能量谱,确定故障频带范围并对其进行信号重构,最后采用Hilbert变换对故障频带的重构信号进行包络谱分析,从而诊断出轴承故障。通过对轴承外圈故障信号的分析验证了该方法在轴承故障诊断中的有效性。     

基于双树复小波变换的轴承故障诊断研究

提出了一种基于双树复小波变换解调技术的轴承故障诊断新方法。该方法利用双树复小波变换具有近似平移不变性、避免频率混叠和有效降噪的优点,首先对轴承故障振动信号进行双树复小波分解和重构,将振动信号分解成实部和虚部,然后计算振动信号的双树复小波幅值包络和包络谱。齿轮箱轴承故障振动实验信号的分析表明,该方法能在强噪声环境下准确提取轴承故障产生的周期性瞬态冲击信号,能有效消除频率混叠现象和强噪声的影响,能有效识别轴承内圈和外圈故障。     

基于改进经验小波变换及互谱相位差谱的供水管道泄漏声振动定位方法

针对供水管道泄漏声振动信号的信噪比较低导致用于时延估计泄漏定位误差大的问题,提出基于改进经验小波变换及互谱相位差谱的供水管道泄漏定位方法。首先采用小波包分解得到不同尺度的信号能量谱,根据小波包能量谱局部极小值的分布自适应确定频带分割区间,解决了传统经验小波变换中频谱划分问题;然后基于频带分割区间构建正交小波滤波器组对信号进行经验小波变换分解得到多个分量,根据相关系数选取有效分量,同时利用有效分量的互谱相位差谱呈水平变化的频带对有效分量信号进行带通滤波,滤除干扰噪声;最后对滤波后的信号进行互相关时延估计来确定泄漏位置。仿真及实验结果表明,该方法能够有效的实现供水管道泄漏定位,并与互相关、VMD与互谱分析相结合的泄漏定位方法相比,平均相对定位误差分别减少6.7倍和1.5倍。     

基于LMD包络谱熵及SVM的天然气管道微小泄漏孔径识别

针对管道泄漏信号的非平稳特征以及管道泄漏孔径大小难以识别的问题,提出一种基于局域均值分解包络谱熵及支持向量机的识别方法。该方法对管道泄漏信号进行局域均值分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(production Function, PF)分量;计算各PF分量的峭度值并据此选出包含主要泄漏信息的分量作为主PF分量,对这些分量进一步采用小波包分解能量法进行分析并重构;再对重构后的主PF分量进行希尔伯特变换求取包络谱,结合信息熵的概念提出包络谱熵并计算熵值;将归一化包络谱熵作为泄漏信号特征输入支持向量机分类器中,用以区分不同的泄漏孔径,完成对泄漏孔径的识别。通过试验采集大量的管道泄漏信号进行处理及分析,试验结果表明该方法能有效识别不同泄漏孔径类别。     

基于小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用小波包对采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值以及小波包最佳分解层数,从而自适应并且有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于小波包移频算法的AR功率谱在滚动轴承故障特征信息提取中的应用

为克服经典的小波包迭代算法由于小波包分解过程中的隔点采样而发生的频率混叠现象，本文采用移频算法进行小波包分解与重构，以1#、2#、3#这3个608滚动轴承(其中1#轴承工作正常，而2#、3#轴承工作异常)进行分析。先通过小波包分解提取这3个轴承振动信号的频带能量特征以确定2#、3#轴承故障特征信息所在的频带。并按这些频带分别对2#、3#轴承的振动信号进行小波包重构。通过对重构信号的基于AR模型的功率谱分析以实现滚动轴承故障特征信息的自动提取．从而对2#、3#轴承的故障作出诊断。     

基于小波包变换的回转窑托轮轴承故障诊断

针对回转窑对象给出了水泥回转窑故障诊断框图。说明了水泥回转窑工艺流程和常见的水泥回转窑设备故障及原因。阐述了小波包分解方法和小波包分解的优缺点。阐述了基于小波包变换的水泥回转窑故障诊断算法,给出了基于小波包变换的轴承故障诊断流程图。对正常状态、外圈故障状态和内圈故障状态的轴承小波包变换进行分析。得到经小波包分解1~4层细节进行重构后的波形图,得到经4层小波包分解后各频带的能量分布以及重构信号的包络图。将正常状态下小波包分解后的能量频谱信号与故障状态下的进行比照,通过能量频谱信号的不同,确定正常状态和故障状态的特征信息。文中对采集到的振动信号进行小波包分解,对分解后不同频带上的信号进行功率谱计算,通过能量的改变表示某一种特征信号,再对提取到的特征信号进行Hilbert谱分析。最终,通过对特征信号的Hilbert谱分析来区分出不同的故障。     

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。     

双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。     

基于经验小波变换的轴承故障诊断研究

针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠、受噪声影响大的难题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的轴承故障诊断方法。EWT综合利用了经验模态分解和小波变换的优点,通过构建自适应的小波滤波器组,提取信号中包含的不同固有模态分量,能有效消除模态混叠现象,提高信噪比。首先利用EWT将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后计算各固有模态函数的包络谱和时频谱。通过仿真信号和齿轮箱轴承故障振动信号的研究表明:EWT能有效提取强背景噪声中的微弱信号,提取轴承故障特征,其性能优于EMD和总体平均经验模态分解(EEMD)。     

基于小波包分解和频率加权能量算子的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声下故障特征信号提取难的问题,利用小波包分解能重构信号高低频的特点和频率加权能量算子抗干扰性强的优势,提出基于小波包分解与频率加权能量算子相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先运用小波包分解对原始信号进行三层小波包分解,通过计算各个分量的峭度得出最优分解系数;再利用频率加权能量算子追踪信号的瞬时能量并求其包络谱;最后分析包络谱中频率成分并与对应故障特征频率进行对比。仿真信号和实验数据都能证明所提方案的有效性和实用性。     

基于能量熵和EEMD结合的滚动轴承故障诊断方法

采用了一种基于小波包能量熵结合集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方式完成对高速列车轴箱轴承仿真振动信号和实测振动信号的故障诊断.在完成仿真轴承应力状态分布分析和仿真振动信号故障提取方式检验以及实测振动信号时域参数分析和对轴承故障初步诊断的基础上,对振动信号进行三层小波包分解以及降噪处理;将处理后的剩余信号进行重构,再对重构后的8个小波包频段进行能量熵和能量百分比的计算,找出所含剩余信息量较大的频段,进行EEMD方式分解;对分解后的IMF1分量进行频谱和包络谱转换,从而准确提取出轴箱轴承故障特征信号,完成轴承早期微弱故障特征提取.     

应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

一种基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法

为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干个较大谱峰对应的频率作为中心频率,确定相应的共振频带,并在时频空间选择时频切片,然后采用重构分离出这些信号分量,并用包络解调获取重构信号的包络。在此基础上,通过包络信号的等效功率谱确定滚动轴承的损伤特征频率。试验证明,这种方法可以有效地提取滚动轴承的特征频率,由于采用了多个频带保证了足够多的信号能量可用于包络分析,当轴承存在多种损伤时,也可以有效地鉴别不同损伤特征频率。     

基于CCWEEMDAN和包络谱熵的轴承故障诊断研究

完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解(CCWEEMDAN)是经验模态分解(EMD)的改进算法,是一种噪声辅助的自适应非线性非平稳数据处理方法。噪声辅助能克服EMD方法处理间歇信号出现的"模态混叠"问题。而相比较互补集总经验模态分解(CEEMD),完全互补小波噪声辅助集总经验模态分解能实现更优的性能。在轴承故障诊断的应用中,这里的方法利用小波分解高频段噪声细节成分,添加到原始轴承故障信号中,提取出本征模态信号。利用包络谱熵判断轴承故障导致的冲击响应特征所在本征模态信号,通过对轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征提取进行故障诊断,结果表明该方法能有效提取故障冲击响应特征。     

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...     

改进双树复小波包变换及在故障诊断中的应用

针对双树复小波包分解存在频带错位和频带重叠的缺陷,提出了一种改进的双树复小波包分解算法。该算法通过交换高频子带节点小波包分解后的两节点频带顺序来消除频带错位缺陷,引入切比雪夫滤波器滤去除低频、高频子带理想通带范围之外的频率成分,以消除频带重叠缺陷。将改进双树复小波包谱峭度方法应用于齿轮箱故障诊断,首先将振动信号分解成不同频带的分量,然后利用谱峭度理论自动确定最优带通滤波器参数,获取最佳频带,再采用Hilbert包络解调,准确识别出故障齿轮的转动频率。实验结果表明,该方法能更有效地提取强噪声干扰下的齿轮箱微弱故障特征,验证了该方法的可行性和有效性。     

改进的EWT方法在轴承故障诊断中的应用

为了实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了一种基于能量的尺度空间经验小波变换(Energy Scale Space Empirical Wavelet Transform,ESEWT)方法,并将此方法应用于轴承故障诊断。首先使用尺度空间的方法对傅里叶谱进行自适应划分,得到各频带分界点;接着根据各频带能量筛选频带分界点,使其保留能量大于均值的频带,合并小于均值的相邻频带;然后在得到有效的频带分界点后,设计小波滤波器组,得到分量信号;最后对各分量信号进行Hilbert变换,提取轴承的故障特征频率。通过实验验证,ESEWT方法能够减少频带分界点,在一定程度上改善了频带破裂现象,并且能够精确提取出轴承故障特征频率,凸显了故障频率及其谐波成分,能有效的识别轴承故障。     

小波包能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波包能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,以6406轴承为例采集不同工况的振动信号,然后对试验数据进行小波包变换,振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱为特征向量,最后应用基于模糊聚类的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。