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针对滚动轴承故障振动信号难以提取出准确的故障特征的问题,提出了一种基于小波新阈值降噪与互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障诊断方法。该方法充分结合了以上2种方法的优点,有效地解决了故障特征提取难的问题。首先构建出新的小波阈值函数,再用此小波阈值降噪,可以有效地消除背景噪声的影响;将降噪后的故障信号用CEEMD方法进行处理,然后重构根据信号的相关系数挑选出的相关性较大的分量;最后将重构信号进行Hilbert变换包络,从包络图中提取故障特征。运用此方法对轴承进行试验分析,结果证实了该方法的有效性和实用性。 相似文献
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对于机械轴承故障振动信号的降噪处理,现有的小波阈值降噪方法不能满足提取轴承微弱故障振动信号的要求.针对硬、软闽值小波降噪方法存在间断点和恒定偏差以及现有的阈值函数灵活性较差等问题,提出了一种自适应的小波阈值函数来对滚动轴承故障振动信号进行降噪.以西储大学的轴承数据进行实际工程的仿真分析,通过对不同的阈值函数的信号降噪曲... 相似文献
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针对旋转机械轴承微弱故障振动信号易被强噪声掩盖难以识别的问题,提出一种改进混沌粒子群优化支持向量机的故障诊断方法。将信号通过局部均值分解算法分解处理得到乘积函数(PF)分量,并进行能量归一化处理获得时频域特征集;通过迭代拉普拉斯得分降低时频域特征集的空间维度;以PF分量的排列熵作为混沌粒子群的适应度,并加入交叉和变异新策略,建立一种新的交叉变异混沌粒子群优化方法;利用改进的粒子群算法优化支持向量机的核函数和惩罚因子,并将优化后的分类模型应用于轴承故障诊断。结果表明：该故障分类模型的识别准确率高于其他分类模型。 相似文献
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针对小波软、硬阈值函数存在恒定偏差和不连续性的缺点,以及最小二乘支持向量机核函数参数选择困难等问题,提出了一种基于指数小波阈值与PSO-DP-LSSVM的发动机轴承故障诊断方法。利用指数小波阈值函数对原信号进行分解并重组,提取降噪后各个分量的能量特征;采用自适应的DP算法丰富PSO算法的解空间,并采用动态的参数控制,使其更容易获得最优解;将能量特征输入参数已定的LSSVM中,对信息进行训练和预测。结果表明：该方法能快速有效地对故障轴承信号进行自适应的故障诊断及分类。 相似文献
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对于滚动轴承的故障分类方法抗干扰性差、准确率低等问题,文中提出一种新小波阈值的滚动轴承故障特征提取方法.通过计算每层分解后数据与原始数据的相关系数,改变调节因子,在不同分解层中选取阈值和阈值函数,达到寻求最优信噪比的目的.以型号为6205-2RS的滚动轴承故障信号为例进行仿真实验,对降噪后的频谱以及LS-SVM诊断结果对比可以看出,新阈值的降噪效果要明显好于另外几种方法. 相似文献
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