基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

基于EMD间隔阈值消噪与极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法

针对小波阈值消噪用作滚动轴承故障信号处理存在小波基函数较难选择及传统硬阈值、软阈值消噪效果差等缺点,将EMD间隔阈值消噪与极大似然估计相结合,应用于滚动轴承早期微弱故障诊断。对原始信号进行EMD分解;对各IMF进行基于极大似然估计的间隔阈值消噪,并重构出故障信号;进行包络谱分析得出诊断结果。数字仿真信号与实验信号验证了该方法的有效性。     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

基于时间-小波能量谱的齿轮故障诊断

振动信号中的冲击现象及其频率特征是诊断齿轮局部损伤故障的重要依据之一。针对齿轮故障特征提出了一种时间-小波能量谱信号处理方法,它能够有效提取振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间-小波能量谱方法分析了正常、磨损、断齿等三种状态的齿轮箱振动信号,并与传统频谱分析方法进行相比。结果表明：时间-小波能量谱不仅可以有效提取故障特征,识别出齿轮箱的故障存在,而且可以清晰地分辨出故障类型及故障元件。     

SGWT在爆破振动信号信噪分离中的应用研究

为提高测试信号分析效率和质量,引入二代小波变换并用于爆破振动信号信噪分离。采用提升db小波以及根据提升算法构造的插值细分小波,进行爆破振动信号的分解-阈值去噪-重构,取得了满意的效果。通过比较4个不同提升小波的去噪质量和效率,提出了适用于爆破振动信号分析的提升小波选取办法,为将SGWT引入到爆破振动信号分析研究领域,实现爆破振动特征的快速提取提供了参考     

基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法

为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。     

一种新的声发射信号消噪及故障诊断方法

在旋转机械故障诊断中,声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点,通过对傅里叶频谱进行自适应划分,并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量,可有效消除模态混叠现象,同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理,在同信号源下,对比基于d B4全阈值消噪、d B4默认软阈值消噪、d B4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明:EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态,分解出的模态少,并且不存在难以解释的虚假模态,消噪效果优于其他方法,并且在声发射故障诊断中也有较大的优势。     

一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用

摘要：研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明：基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。
     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

EMD降噪的关联维数在齿轮故障诊断中的应用研究

本文运用分形理论中的关联维数计算方法,对齿轮正常、齿根裂纹和断齿三种不同工况的振动信号进行识别。为了降低噪声对关联维数计算结果的影响,提出EMD滤波方法对采集的信号进行预处理。通过对仿真信号和齿轮箱实测信号的诊断,证明了该方法的可行性和有效性。     

一种基于小波特征熵的液压系统故障信号去噪方法

针对故障诊断的需要和信号特点,提出一种基于小波特征熵的去噪新方法。该方法基于小波特征熵判断有用信号所在频带,重构所在频带系数,得到去噪信号。将该方法和阈值去噪法应用到液压系统压力信号中,去噪结果证明该方法比阈值去噪法更有效。     

裂纹故障对行星齿轮传动系统动力学特性的影响

针对行星传动装置动态特性复杂、故障率高的问题,拟从动力学角度探索行星传动系统的故障机理。采用改进能量法,仿真分析正常与含裂纹齿轮时变啮合刚度,考虑时变啮合参数影响,运用集中参数法建立了行星齿轮传动系统动力学模型;求解得到了正常与含故障齿轮传动系统动态响应,并对比分析了裂纹故障对动力学特性的影响;通过台架实验,分析了裂纹故障对齿轮动态响应的影响,结合小波分析与EEMD方法对齿轮振动信号进行频谱分析,并对比分析了正常与故障齿轮的频域特性差异,揭示了行星齿轮传动系统的故障机理。研究表明:所建立的动力学模型精度较高,能够很好地描述含故障齿轮传动系统的动力学特性;由于裂纹故障引起传动系统振动的调制效应,导致在齿轮啮合频率附近出现明显边频带,故障齿轮箱的振动能量主要集中在高频段。     

Fault mode analysis and detection for gear tooth crack during its propagating process based on dynamic simulation method

Gearbox is one of the most important parts of rotating machinery, therefore, it is vital to carry out health monitoring for gearboxes. However, it is still an unsolved problem to disclose the impact of gear tooth crack fault on gear system vibration features during the crack propagating process, besides effective crack fault mode detection methods are lacked. In this study, an analytical model is proposed to calculate the time varying mesh stiffness of the meshing gear pair, and in this model the tooth bending stiffness, shear stiffness, axial compressive stiffness, Hertzian contact stiffness and fillet-foundation stiffness are taken into consideration. Afterwards, the vibration mechanism and effects of different levels of gear tooth crack on the gear system dynamics are investigated based on a 6 DOF dynamic model. Then, the crack fault vibration mode is studied, and a parametrical-Laplace wavelet method is presented to describe the crack fault mode. Furthermore, based on the maximum correlation coefficient (MCC) criterion, the optimized Laplace wavelet base is determined, which is then designed as a health indicator to detect the crack fault. The results show that the proposed method is effective in fault diagnosis of severe tooth crack as well as the early stage tooth crack.     

A Method for Incipient Fault Diagnosis of Roller Bearings Based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform

Noise is the biggest obstacle that makes the incipient fault diagnosis results of roller bearings uncorrected; a new method for diagnosing incipient fault of roller bearings based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform was proposed. First, the weak fault information features are picked up from the roller bearings fault vibration signals by use of a de-noising characteristic of the Wavelet Transform Correlation Filter as the preprocessing of the Hilbert Envelope Analysis. Then, in order to get fault features frequency, de-noised wavelet coefficients of high scales which represent high frequency signal were analyzed by Hilbert Envelope Spectrum Analysis. The simulation signals and diagnosing examples analysis results reveal that the proposed method is more effective than the method of direct wavelet coefficients-Hilbert Transform in de-noising and clarifying roller bearing incipient fault.     

基于峭度的阈值降噪方法及其在振动信号分析中的应用

分析了常用的小波去噪方法,在此基础上提出了一种基于振动信号峭度的阈值降噪方法。阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数。在综合了软、硬阈值函数的优点的基础上提出了一种新的参数可调阈值函数。与常用小波去噪方法进行了对比分析,结果表明该方法有效的提取信号中冲击成分,为正确识别故障特征提供了有力保证。     

适于泥石流除噪的EMD联合小波阈值除噪方法

次声传感器采集到的泥石流次声信号中包含有大量的无关干扰信号,严重影响信号的分析与评估。针对含噪泥石流信号中无法准确确定噪声频段的特点,以及传统经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)联合小波阈值去噪方法无法智能分辨噪声所在频段的缺点,提出了信号经EMD分解后,基于相关性选择噪声频段的方法。首先利用EMD分解获取信号的固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号的相关性,根据相关性大小确定IMF噪声频段,然后采用小波阈值去噪方法对噪声频段进行处理,最后对处理后的信号进行重构得到去噪泥石流信号。通过模拟实验分析,证明该方法具有智能选择噪声频段的能力,是一种更适于泥石流信号的去噪方法。     

Determining cracks in gears using adaptive wavelet transform approach

A new family of biorthogonal wavelets used to identify fault in gears is dealt with. The fault detection analyses and methods presented in this paper are based on signals created by a faultless gear and by a gear with a crack in the tooth root, caused through operating conditions. The new wavelets are a generalization of biorthogonal wavelet systems. In the analysis, smoothness is controlled independently and discrete finite variation is used to optimise the synthesis bank. The procedure measure dispenses with a measure of differentiability, requiring a large number of vanishing wavelet moments in favour of a smoothness measure that is based on the fact that, in most practical applications, only a finite depth of the filter bank tree is involved.     

齿轮传动系统断齿故障的机理研究

研究了含断齿故障的4自由度齿轮系统的动力学机理。考虑了断齿故障会引起齿轮系统微小的不平衡,及断齿故障对系统啮合刚度的影响,综合建立了齿轮—转子—轴承模型。数值仿真了故障信号,并通过时域图、相轨迹、Poincaré截面图及频谱分析研究了断齿故障引起的响应,及断齿故障的演化对系统动力响应的影响。最后实验模拟了齿轮断齿故障,通过实测振动信号的振动特征能够验证理论分析的结果,从而说明断齿故障理论模型的合理性,能为齿轮系统断齿故障的诊断提供理论依据。     

改进EMD-小波分析的转子振动信号去噪方法

针对低信噪比转子振动信号的去噪问题,提出了EMD和小波分析相结合的去噪方法。首先对含噪信号进行EMD处理,利用连续均方误差准则对IMF分量进行高低频区分。然后设定不同的阈值,利用小波分析对高低频IMF分量进行有用信号的提取,将提取的信号和低频IMF分量叠加重构,实现降噪。为了验证所提方法的有效性,进行了数字仿真和转子振动信号降噪分析,结果表明,所提方法整体上优于EMD和小波阈值去噪方法。