基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断研究

针对往复式隔膜泵故障的多元性、不确定性和并发性的特点,提出了基于小波包能量谱的往复式隔膜泵故障诊断方法。小波包能将振动信号分解到不同子频带,通过各子频带信号的能量变化反映设备运行状况。通过采集往复式隔膜泵振动信号,进行小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量和能量比例,然后对比故障振动信号和正常振动信号的频带能量谱比例图,找出发生故障的频带,进而找出往复式隔膜泵的故障特征频率,诊断出故障。实验表明:通过小波包能量谱对往复式隔膜泵进行故障诊断是有效可行的。     

基于小波包的频带能量特征提取及智能诊断

提出一种基于小波包和BRF神经网络的智能故障诊断方法。对滚动轴承故障信号进行小波包分解,选择合适的小波基函数和尺度,将故障信号分解到八个不同的频段上,提取这八个频段上的能量信息,组成特征问量,作为RBF神经网络的输入;建立RBF神经网络模型并进行训练,对三种滚动轴承故障信号进行智能分类与识别。实验结果表明这种智能诊断方法有效可行。     

基于小波变换的减速离合器故障诊断方法研究

介绍了小波分析的原理,并把小波分析方法应用在减速离合器故障信号处理中,进而研制出减速离合器故障信号特征分析的故障诊断方法.主要运用MATLAB小波分析工具箱对离合器振动信号进行小波包分解,根据小波系数作出能量分布图,对故障频段进行小波包重构,从结果中可以直观地观察到离合器故障特征.结果表明,小波包具有很强的故障诊断能力,如果在故障诊断过程中合理选择小波函数和各种参数,就可以获得直观的故障信号局部特征,从而为产品故障诊断提供了有效的工具.     

车轮踏面擦伤检测技术及数据分析方法

针对轮对踏面擦伤在列车行进中产生的振动特点,使用加速度传感器进行平轮检测,应用DSP采样技术进行信号采集,根据小波包变换的特点,将振动信号按任何的频率分辨率分解到不同的频段,提出平轮检测中使用小波包能量特征的概念.     

基于小波包分析的航空发动机故障诊断

航空发动机是一种复杂的旋转机械,故障种类多面且难以辨别。为了保定飞行安全,对航空发动机的故障进行正确、快速地检测,在分析航空发动机故障特征的基础上,利用发动机振动信号的时域指标判断发动机工作是否正常,再对存在故障的发动机振动信号进行小波包分解,作出频带能量图来进一步识别故障。按上述方法对某型涡轮风扇发动机在飞行中空中停车的振动信号作了分析,准确地识别出了故障。结果表明,小波包分解方法进行航空发动机故障诊断具有简单、直观的实际应用价值。     

基于"能量-缺陷"的金属基复合材料缺陷信号特征提取

将小渡包多分辨率分析与能量谱相结合,提出了一种复合材料缺陷特征提取的方法一“能量-缺陷”法;首先将检测到的复合材料缺陷超声信号进行3层小波包分解,在通频带范围内得到分布在不同频段内的分解序列,进而分别求出各频段的总能量,选取最能反映缺陷特征的参数一“能量特征向量”作为特征参数,进行缺陷的识别;以金属基复合材料超声信号为例,运用“能量-缺陷”法进行了缺陷信号特征提取,试验表明此方法是一种行之有效的新方法。为复合材料缺陷检测与识别开拓了新的思路。     

基于奇异值分解和小波包分析的液压泵振动信号特征提取方法

针对液压泵故障特征提取问题,提出了一种基于奇异值分解和小波包变换的液压泵振动信号特征提取方法.通过奇异值分解将噪声非均匀分布的液压泵振动信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,对各分量进行小波包阈值去噪,重构去噪后分量,对去噪后信号进行小波包分解,提取各频带能量特征.以齿轮泵为例,将该方法对齿轮泵的气穴故障、齿轮磨损和侧板磨损3种常见故障和正常状态的振动信号进行特征提取分析,结果表明,该方法可有效提取齿轮泵故障特征.     

滚动轴承故障诊断优化仿真研究

研究提高滚动轴承故障诊断准确率问题,滚动轴承故障振动信号具有非平稳,造成系统不稳定,针对传统方法难以提取故障信息的不足,提出一种小波包和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断方法(WP-LSSVM)。首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行降噪处理,消除背景和噪声信息,然后小波包对去噪后振动信号分解并计算能量特征值,最后采用最小二乘支持向量机对能量特征值进行学习,建立滚动轴承故障诊断模型。仿真结果表明,滚动轴承故障诊断训练和测试时间减少,且故障诊断准确率得到提高。     

小波包能量谱-稀疏核主元在故障检测中的应用

针对滚动轴承故障检测的问题,提出一种基于小波包能量谱-稀疏核主元的滚动轴承故障检测方法。对振动信号进行小波包分解,提取信号的能量频谱,用增量式样本基构造方法,提取能量频谱的样本基,以此样本基建立核主元模型,来分析轴承振动信号能量频谱的变化。通过实验仿真来说明此算法的有效性。     

基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析

针对离心泵故障信号易被噪声淹没、数据分析困难的问题,提出了一种基于多源信号融合的离心泵叶轮磨损故障分析方法。采集离心泵叶轮正常状态和磨损状态下蜗壳、出水口和底座3处的振动信号及原动机接线端的电信号;采用小波包分解提取振动信号的特征频段,通过横向比较各频段能量值确定底座可作为最佳检测点,通过纵向比较各频段能量值以缩小频率分析范围;在缩小频率分析范围的基础上,采用线性调频Z变换对原动机接线端的电信号进行频谱分析,将故障特征频率与3次谐波频率分离,从而精确提取到故障特征频率。试验结果验证了该方法的有效性。     

基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取

简述了小波包分析的基本原理及其用于特征提取的机理,利用小波包对滚动轴承振动加速度信号进行分解,求出各频率段的能量,并以此作为滚动轴承所发生故障的特征向量进行提取,从而识别出滚动轴承的故障,通过对于实测信号的分析证明了该方法的有效性,体现了小波包分析的优良性。     

基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断研究

针对传统的电动机故障诊断存在很难准确提取故障时的特征信号及对故障作出准确预测的问题,提出了一种基于RBF神经网络和小波包的电动机故障诊断的方法。该方法采用小波包分析技术提取电动机典型轴承故障、转子故障和绝缘故障振动信号的特征频段能量并组成向量作为RBF神经网络的输入,用于诊断电动机的故障。实验和仿真结果表明,使用RBF神经网络对电动机故障诊断是非常有效的,对电动机早期故障的发现及维修有积极意义。     

基于小波分析的高速列车车体运行状态估计

基于监测数据评估高速列车空气弹簧和横向减振器等关键部件的运行状态, 针对车体垂向加速度振动信号, 提出了小波包能量矩的列车状态估计方法。首先分析车体垂向振动特征, 对不同工况和不同速度下的信号进行小波包分解, 并重构能量较大的频带信号, 再计算各频带的小波包能量矩特征, 不同频带信号的小波包能量矩变化反映了列车运行状态的改变。将不同频带的小波包能量矩组成特征向量, 最后用支持向量机进行故障识别。实验数据仿真分析表明, 列车空簧失气故障和横向减振器失效故障识别率为100%, 说明该方法能很好地估计出高速列车的故障状态。     

Hilbert-小波变换的齿轮箱故障诊断*

采用希尔伯特—小波变换对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动响应信号进行特性分析。利用小波变换分解获得振动响应信号的各层高频信号小波系数和低频信号小波系数,对小波系数进行重构获得具有不同特征时间尺度的各高频信号和低频信号;再对分解的信号进行希尔伯特变换获得时频信息谱以提取系统的统计特征信息,实现监测齿轮运转工作状态,及时发现齿轮的早期故障,提高机械运行的安全性。仿真研究结果表明,小波变换分解和希尔伯特边际谱方法在故障信息诊断方面是可行和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

Fault diagnosis of rolling bearing based on back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm

In order to improve the accuracy of rolling bearing fault diagnosis in mechanical equipment, a new fault diagnosis method based on back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm is proposed. This method use the global search ability of the cuckoo search algorithm to constantly search for the best weights and thresholds, and then give it to the back propagation neural network. In this paper, wavelet packet decomposition is used for feature extraction of vibration signals. The energy values of different frequency bands are obtained through wavelet packet decomposition, and they are input as feature vectors into optimized back propagation neural network to identify different fault types of rolling bearings. Through the three sets of simulation comparison experiments of Matlab, the experimental results show that, Under the same conditions, compared with the other five models, the proposed back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm has the least number of training iterations and the highest diagnostic accuracy rate. And in the complex classification experiment with the same fault location but different bearing diameters, the fault recognition correct rate of the back propagation neural network optimized by cuckoo search algorithm is 96.25%.

     

基于WPA-SVM的多分类故障混合诊断模型

针对目前机械故障诊断中难以进行特征提取和常规SVM算法诊断多类分类问题时存在困难等问题,提出了结合了WPA理论和基于二叉树的多级SVM分类器的WPA-SVM多分类故障混合诊断模型。采用小波包分析对机械信号提取频域能量特征向量,通过训练多个依赖故障优先级的基于二叉树的多级SVM分类器中,找到样本中的支持向量,并以此决定超平面。然后根据最优分类平面,对测试集的样本进行故障诊断。通过对两种不同特征提取方法、三种不同SVM识别策略的实验比较结果可知,该方法是有效的。     

基于小波包能量谱和M-ary SVM的功率变换器故障诊断

针对功率变换器的故障诊断问题,提出一种基于小波包能量谱和M-ary支持向量机的故障诊断方法。首先,通过小波包分解得到故障信号能量谱特征向量,并结合傅里叶变换分析故障信号主要频率特征点,实现故障特征向量的降维;然后,基于M-ary支持向量机的分类模型诊断出功率变换器多故障模式。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络和一对一支持向量机故障诊断方法,本文方法诊断精度高,需要的子分类器数目少,诊断速度快,适用于在线故障诊断。      

基于粒子群神经网络的气阀机构故障诊断

提出应用粒子群神经网络和小波包能量特征的柴油机气阀机构故障诊断方法.为了克服BP算法的缺陷,将粒子群优化(PSO)算法应用于神经网络的学习算法中;为了避免PSO算法在全局最优值附近搜索变慢,采用了一种从PSO搜索到BP搜索的启发式算法;然后,通过模拟柴油机气阀机构的两种常见的主要故障:气阀漏气和气门间隙异常,采集气缸盖...