冗余小波包改进及其在齿轮箱故障诊断中应用

针对小波包分解广泛存在频率折叠、频带重叠与频带错位缺陷,分析了其产生的根源,并以此提出了一种改进的冗余小波包分解算法。该算法通过交换偶数位置子带小波包分解后的两子带顺序来消除频带错位缺陷,通过引入两算子依据傅里叶变换滤波原理分别从频域滤去低、高频子带理论频率范围外的频率成分来避免频带重叠缺陷。分别使用仿真信号与某直升机中减速器疲劳试验的故障数据对该算法进行了仿真验证与试验验证。分析结果表明:相对于Mallat小波包算法和通常的冗余小波包算法,改进的冗余小波包分解算法确实成功消除了频率折叠、频带重叠和频带错位等三类缺陷,因此该算法能更有效地提取淹没在强噪声和其他强干扰背景下微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。     

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。     

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。     

基于完全抗混叠DTCWPT和包络谱熵的轴承故障诊断

针对经典小波包和双树复小波包(dual tree complex wavelet package transform,DTCWPT)能量泄漏和频率混叠的缺陷,提出完全抗混叠的DTCWPT改进算法,该算法解决了经典小波包存在负频率以及经典小波包和DTCWPT滤波器频率不完全截止问题。根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性,通过小波包变换对高斯白噪声进行分解,利用频带能量泄漏的定量分析方法,验证了改进DTCWPT具有完全的抗频带能量泄漏特性。将改进DTCWPT方法和包络谱熵引入到轴承故障诊断中,该方法的核心是:对轴承振动信号进行改进DTCWPT变换得到不同尺度的分解信号,分别计算各分解信号的包络谱熵,合并熵值较小的几个分量信号的包络谱,最后根据合并的包络谱来检测轴承故障。该方法在消除经典小波包变换和DTCWPT频率混叠和能量泄漏的同时还解决了小波包分量选择盲目的问题。最后应用轴承故障试验数据对该方法进行试验验证,结果表明:改进DTCWPT结合包络谱熵选择的方法能够很好提取出轴承故障特征频率的基频、倍频,提高了轴承故障的诊断效果。     

提高双树复小波的齿轮箱复合故障特征提取

针对双树复小波变换分解层数需要先验确定和重构后各子带出现的频率混叠现象,提出了一种改进双树复小波变换的齿轮箱复合故障特征提取方法。首先,确定双树复小波变换的分解层数和有效的子带;对得到的各子带进行去频率混叠,确保消除频率混叠现象,使每个子带仅含有唯一的特征频率;然后,用所提方法和现有VMD(Variational Mode Decomposition)进行对比,验证了所提方法的可行性;最后将所提方法应用于齿轮箱复合故障振动信号中,成功提取出齿轮剥落和轴承外圈故障。所提方法为齿轮箱复合故障特征提取提供了一种新的思路。     

基于DT-CWT自适应Teager能量谱的轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及带通滤波器参数设置依赖使用者经验等造成共振带不能有效确定并自适应提取的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将双树复小波变换和Teager能量谱结合,提出了基于双树复小波自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。首先,利用双树复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号,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阈值,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。     

双密度双树复小波变换及其在机械故障微弱特征提取中的应用

为改善经典小波变换在机械设备早期微弱故障特征提取中的不足,通过在滤波器组中引入适当的冗余度设计出双密度双树复小波基。双密度双树复小波变换具有两个尺度函数和四个小波函数,其中小波函数构成两组近似希尔伯特变换对,使双密度双树复小波基具有高度正则性、较小频带混叠和近似平移不变性等优良性质。频带分解上,双密度双树复小波变换的子频带中心频率处于经典小波变换相邻子频带的过渡区间上,能对经典小波变换难以处理的过渡带特征进行有效提取。将双密度双树复小波变换应用于重型卧式车床出厂检测,诊断出一处装配缺陷。同时结合平稳双密度双树复小波变换与相邻系数收缩策略提出改进消噪算法,将其应用于热轧机组减速箱齿轮故障特征提取中,检测出同一齿轮上的两处齿面损坏。     

基于改进小波包和EEMD的轴承故障诊断

针对轴承振动信号非平稳性及工作情况下难以获得故障频率,提出一种基于改进小波包和总体经验模态分解(EEMD)的轴承故障诊断方法。首先运用改进小波包对振动信号进行分解,得到按顺序排列的子带频带。然后提取故障频率范围的子带信号并进行EEMD,以互相关系数和峭度准则提取故障分量,避免了固有模态函数(IMF)分量选择的盲目性。仿真和试验分析结果表明,该方法能有效且准确地检测出轴承故障。     

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。     

双树复小波包与自适应排列熵在轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承信号存在大量噪声、故障特征难以提取,而双树复小波包可减少有用信息的丢失,提出双树复小波包与排列熵结合的轴承故障诊断方法。首先经双树复小波包与排列熵结合对不同层数的分量计算平均排列熵值,确定最佳分解层数;其次采用峭度值作为指标对加噪信号选取分解后的最佳分量;最后对最佳分量进行包络分析提取故障特征频率。双树复小波包与排列熵相结合确定最佳层数方法,避免了对原始信号的过分解和欠分解,从而有效应提取到故障特征。     

基于谱峭度的滚动轴承包络分析

介绍了一种基于谱峭度和复平移Morlet小波的滚动轴承诊断包络分析法,该方法可根据谱峭度值自适应确定共振解调所用的带通滤波中心频率及带宽,使包络分析得到简化,但存在计算量大的不足.对此提出了一种改进的计算方法,该方法利用相邻不同级滤波器组中具有交叠频带的滤波器滤波和谱峭度计算结果的相关性,有效减少了实际需要构建的小波带通滤波器数量和相应的带通滤波、包络提取及谱峭度计算,降低了计算量,使该方法更适合于工程应用,仿真和实际测试验证了该方法的有效性.     

运用小波包峭度包络的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性.     

基于改进经验小波变换的机车轴承故障诊断

机车轴承在噪声较大的背景下工作,发生故障时,难以有效地提取其故障特征,针对这一问题,提出了经验小波变换（EWT）方法。为克服经验小波变换方法中噪声分量干扰子频带划分的问题,提出一种采用信号时频峭度谱局部极小值划分频带的方法,基于子频带构造正交小波滤波器组对信号进行EWT分解。仿真实验和工程应用表明,改进后的EWT能够较好地克服噪声分量对子频带划分的干扰,有效地分离出机车轴承损伤故障的特征。     

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。     

双树复小波与宽度学习在轴承故障诊断的应用

针对滚动轴承时域信号难以有效提取其故障特征,且信号频谱在高低频区域内较为存在对分类无意义的冗余特征使得故障分类模型在训练过程中做无用功的问题,提出使用双树复小波进行故障特征提取。在此基础上,将双树复小波和宽度学习模型结合,提出了基于双树复小波与宽度学习的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用双数复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号;然后提取子频带作为特征向量;最后用宽度学习对样本进行训练以完成快速故障分类。     

基于自适应自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法

自相关谱峭度图通过最大重叠离散小波包变换对信号频谱进行分割,并选取最大峭度值所对应频带内的信号进行诊断分析。针对自相关谱峭度图方法在分割频带时因遵循二叉树结构而导致的频带划分区域固定问题,提出一种基于自适应自相关谱峭度图方法的滚动轴承故障诊断方法。自适应自相关谱峭度图方法以改进的经验小波变换为基础,对原始信号傅里叶谱进行包络与平滑处理后再分割,实现了自相关谱峭度图方法自适应分割频带的目的。通过仿真信号与实验数据分析,并将所提方法与快速谱峭度及自相关谱峭度图方法进行对比,结果表明,所提出方法能够准确地检测到合适的解调频带,同时其故障特征更加明显。     

基于DT-CWT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承早期故障信号具有非平稳、能量低等特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了双树复小波(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的振动信号进行分解,再重构单支信号,由于噪声的干扰,从重构后分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量进行最大相关峭度反褶积处理以消除噪声成分,凸现故障特征信息。最后对降噪信号求取Hilbert包络谱,便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于双树复小波包变换的钢丝绳断丝损伤信号特征信息提取研究北大核心CSCD

针对钢丝绳断丝损伤信号特征信息难以有效提取的问题,提出一种基于双树复小波包变换与奇异值分解相结合的时频域特征信息提取方法。首先将钢丝绳断丝损伤信号采用双树复小波包变换为等长的频带子信号,构造时频域空间状态矩阵,然后采用奇异值方法提取各频带子信号的奇异值,组成表征各类损伤状态的特征向量,得到钢丝绳断丝损伤信号的特征信息矩阵。采用距离可分离性判据与传统时域特征信息提取方法相比较,结果表明双数复小波包变换与奇异值分解相结合的特征信息提取方法具有更强的分类能力。     

基于小波包能量与峭度谱的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承的振动信号中包含冲击成分,导致信号的能量集中的问题,提出了一种基于小波包能量与峭度谱相结合的方法用以提取轴承故障信号特征.首先应用小波包对测量信号进行分解、能量归一化处理和信号重构,然后将重构信号采用峭度谱确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽,最后将滤波信号进行包络解调并提取故障特征频率.分别对仿真信号和试验数据进行研究,能够清晰地得到故障特征频率及其高次谐波,从而验证了所提方法在滚动轴承的故障诊断中的有效性和可行性.