基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

分别用小波分解、小波包分解和EMD分解处理滚动轴承故障数据,并结合Hilbert变换进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。对滚动轴承故障数据进行小波阈值降噪。小波阈值降噪后分别进行小波分解、小波包分解和EMD分解。分别求出小波分解、小波包分解和EMD分解后各个频带的能量谱。再根据能量谱确定故障频带范围并对其进行信号重构。采用Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析实现滚动轴承故障诊断。通过对滚动轴承内圈故障信号的分析验证了小波分解、小波包分解和EMD分解结合Hilbert变换进行包络谱分析的滚动轴承故障诊断方法的有效性。     

基于小波包包络分析的滚动轴承故障诊断

提出一种基于小波包、能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。对实测振动信号进行小波包去噪,提取出有用的振动信号。利用小波包将去噪后的信号分解,求出分解后各频带的能量,根据各频带内能量分布,确定故障所在频带,并以此作为特征分量。对特征分量进行Hilbert解调分析,将包络谱谱峰处的频率与理论计算的滚动轴承故障频率进行对比,诊断轴承故障并确定故障位置。     

基于MED与小波包熵的矿用排水泵轴承故障特征提取方法研究

煤矿排水泵运行的可靠性关系到煤矿工人生命和生产的安全。为了提高煤矿排水泵轴承故障诊断的精度,提出一种基于最小熵反褶积(MED)和小波包熵相结合的故障特征提取方法。该方法在MED降噪基础上利用小波包进行分解重构,再结合信息熵理论求取小波包熵值,突出了信号中有效冲击成分,克服了小波能量特征提取的局限性。通过对水泵轴承振动200组数据进行分析验证,该方法准确率达到100%,具有较高的应用价值。     

基于卷积型小波包能量矩的机械故障特征提取

故障特征参数的准确提取是故障诊断的一个关键性问题。提出了一种基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法。相比传统的小波包能量特征提取方法,基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法能更有效地提取信号在各频带上的能量分布特征。仿真和实验验证了利用小波包能量矩进行故障诊断是一个有效的方法。     

基于卷积型小波包能量矩的机械故障提取

故障特征参数的准确提取是故障诊断的一个关键性问题.提出了一个基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法.相比传统的小波包能量特征提取方法,基于卷积型小波包能量矩的特征提取方法能更有效地提取信号在各频带上的能量分布特征.仿真和实验验证了利用小波包能量矩进行故障诊断是一个有效的方法.     

基于频谱分离与小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断

针对提取的滚动轴承故障振动信号中包含大量噪声,采用频域分离的方法,从故障轴承振动信号中分离出纯故障信号,通过对纯故障信号进行小波包分解和重构,对重构后的小波包系数进行Hilbert包络解调并求取解调后信号的功率谱,从而从功率谱中识别出滚动轴承的故障特征频率,达到滚动轴承故障诊断的目的,并结合实验数据对该方法进行验证,结果证明了该方法的有效性。     

基于小波包分析的机械故障特征提取方法研究

研究了一种基于小波包分析与信号能量分解的故障特征提取方法 ,运用这种方法提取了一风机轴不对中故障特征向量 ,为神经网络故障诊断提供了新的故障样本。实验结果表明这种方法比基于Fourier变换的故障特征提取方法更有效 ,很适合于机械故障诊断     

基于小波包与概率神经网络相结合的滚动轴承故障诊断

基于小波变换的滚动轴承故障诊断,振动信号中的高频部分对诊断结果有一定影响,为克服此影响,首先运用小波包对SKF型滚动轴承故障信号进行预处理,以此为特征向量结合概率神经网络去验证模型的实用性和可行性。分析结果表明,小波包与概率神经网络相结合的故障诊断方法可以有效的应用于滚动轴承故障诊断。     

基于小波能量谱旋转机械振动信号的故障特征提取

旋转机械故障诊断的关键问题在于对振动故障信号的特征提取。利用小波能量谱分析方法能够发现不同分解层中的振动信号特征并分析出故障原因。基于小波能量谱方法能准确提取旋转机械的故障特征,尤其是对微弱故障信号,为正确判断故障提供了依据。实验验证了该方法在提取旋转机械振动故障信号方面的有效性和准确性。     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断方法的研究

介绍了小波包分析的基本理论,并以滚动轴承为研究对象,将小波包分析应用于轴承的故障诊断。首先用小波包分解的方法提取分解频带的能量在时间域上的分布,得到能量谱图,然后通过包络分析得到信号的功率谱,由此可判断出轴承的故障位置。