轴承早期微弱故障特征提取的新方法

针对滚动轴承早期故障特征微弱,在强噪声下难以识别的问题,提出了一种基于软阈值归一化奇异值占比（SNSR-SVD）为准则的奇异值分解重构的方法。这种方法能够兼顾轴承早期故障特征的周期性和非平稳性,在重构信号中引入更多故障特征的细节信息。并且为了能够更好的提取轴承的冲击信号,将使用本方法重构后的信号通过以最大谱峭度法优化最优频率与带宽的滤波器,最后对滤波后的信号进行包络解调分析。通过与其他方法进行仿真与实验的对比验证,证明本方法的优越性。     

基于峭度的概率密度分析法在风电回转支承故障诊断中的应用研究

针对风机转盘轴承振动信号的低频率、非平稳、非线性且微弱的特点,提出了一种新的轴承故障诊断方法。基于峭度的概率密度分析是将待分析信号分段,求每段的峭度指标值,最后分析这些指标值的变化趋势就能够间接分析出振动信号的特性。实验证明,该方法能够准确判断出风电回转支承是否发生故障,在故障诊断中非常有效。     

基于滑动峭度法和Teager能量谱的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于滑动峭度法和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号进行滑动峭度计算,获得一个反应冲击信号偏离高斯分布的峭度时间序列,然后通过计算该峭度时间序列的Teager能量谱识别轴承故障特征频率及其倍频成分。应用该方法分析了滚动轴承模拟信号和实测信号,准确诊断出滚动轴承元件故障,证明了该方法的有效性。     

基于局部放电统计参量的脉冲电压下绝缘老化分析

主要针对匝间和对地绝缘电磁线在脉冲电压下老化后的局部放电特征进行了研究.通过不同老化时间的局部放电相位相关分析,在高频脉冲电压下老化后放电次数相位分布出现明显的"放电丛"现象,并通过工频老化后的局部放电结果对此加以证实.通过两种不同电磁线老化特征对比,匝间绝缘和对地绝缘呈现不同的放电特征,匝间主要以内部气隙放电为主,而对地绝缘电磁线则以槽放电为主.此外,测量和分析了局部放电统计参量(如偏斜度、峭度、不对称度等)随老化时间的变化,结果表明平均放电量的偏斜度和老化时间有着一定联系.为更深入地研究脉冲电压下绝缘老化机理打下了坚实的基础.     

一种改进牛顿法的盲源分离算法

针对盲信号分离中超高斯信号亚高斯信号混叠难以分离的问题,提出一种基于改进牛顿法的盲源分离算法.该方法引入开关准则,利用随机变量的峭度来区分信号的类型,不同的信号选择不同的非线性函数,通过牛顿迭代方法求出分离矩阵,实现同时含有超高斯信号和亚高斯信号的杂系混合信号的盲源分离.仿真实验表明了该方法计算量小,易于实现,对于杂系...     

基于峭度准则的稀疏编码算法与仿真研究

针对自然图像压缩收敛速度慢的问题,提出一种新的基于峭度的绝对值和固定系数方差的稀疏编码SC(Sparse Coding)算法。该算法采用稀疏性惩罚函数来表示峭度大小,同时保证了图像特征系数的分散性与独立性,并维持图像重构误差和稀疏惩罚函数之间的平衡,能够更有效地提取图像的边缘特征和局部特征。通过选取合适的特征基函数,有利于加快所提出的SC网络的收敛速度。应用该算法可以成功地提取自然图像的特征基向量,进一步利用特征系数的稀疏性,有效实现自然图像的压缩。仿真实验结果表明,与基于标准独立分量分析(ICA)和离散余弦变换(DCT)的图像压缩方法相比,基于峭度准则的稀疏编码图像压缩方法具有较快的收敛速度及较好的有效性和实用性。     

基于EMD的谱峭度方法在滚动轴承故障检测中的应用

针对传统谱峭度方法中短时傅里叶变换不能保证对瞬态脉冲这种高度非平稳信号最优分解效果的问题,提出一种基于经验模式分解的谱峭度方法;该方法首先利用经验模式分解和Hilbert变换得到信号的时频分布,然后将信号的时频分布按照不同层数分成若干频段,通过计算各频段的峭度值得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选择滤波频段进行带通滤波,最后对滤波信号采用包络分析确定故障信息;实验结果表明:相比基于短时傅里叶变换的谱峭度方法,文章方法更能准确的获得轴承加速度信号的故障特征频率信息。     

基于均值包络ITD和谱峭度的特征频率提取方法

提出基于均值包络本征时间尺度分解(ITD)和谱峭度的特征频率提取方法。用于轴承故障诊断中,振动信号经均值包络ITD分解和重构,通过谱峭度选取故障共振频率带,最后比较包络谱与特征频率做出故障诊断。对美国凯斯西储大学滚动轴承数据的处理结果证明,该方法得到的谱线更加明显,诊断更加准确。     

基于VMD与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号易受环境噪声干扰,故障特征信息获取相对困难的问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与快速谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法.首先将轴承信号分解为若干个固有模态分量(IMF),然后利用最大相关峭度解卷积算法对各阶模态分量进行计算,选取相关峭度值相对较大的几个IMF分量作为故障信息最突出的研究对象,并对其...     

基于峭度的独立分量算法的性能分析研究

独立分量算法是一种应用非常广泛的盲信号处理算法.而峭度作为一种重要的信号分析工具,可以有效地进行优化分析.然而,对于各种不同类型的算法的对比分析目前还少有介绍,所以有必要对基于峭度的FastICA和RobustICA两种独立分量算法进行对比分析研究.理论分析及实验结果表明,鲁棒独立分量法RobustICA在鲁棒性、收敛性和复杂度方面整体优于快速定点独立分量法FastICA,从而为实际应用提供一定的参考价值.