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1.
机械故障特征提取的内积变换原理要求匹配基函数与目标特征之间的相似性。在缺乏故障特征的精确信息这一不利条件下,根据故障呈现出的确定性以及统计特性能够有效指导基函数的选择和构造针对发电机轴承发生故障时常伴随周期性特征的先验知识,提出冲击故障特征周期性稀疏为导向的超小波构造方法。所提出的超小波变换利用可调品质因数小波变换作为匹配字典库,从而改进经典的基于单一固定基函数的小波分析思想。在技术路线上:首先采用超小波字典库对信号进行分解,计算各小波尺度上的周期性稀疏故障特征能量权重指标;以该权重指标优化为目标函数作为评价超小波字典与微弱故障特征匹配相适度的依据选择的可调品质因数小波最优刻画参数(即最优超小波);利用最优的超小波基函数对信号进行最终分解,获取其中的关键故障特征。所提出方法成功地应用于某风力发电机组上发电机轴承故障诊断,从中提取振动信号中隐藏的微弱冲击性故障特征。  相似文献   
2.
多小波自适应构造方法及滚动轴承复合故障诊断研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
机械设备的复合故障由于其故障的多样性、强弱的不平衡、故障间的相互影响等特性,给全面准确地诊断造成困难。多小波具有多个时频特征有所差异的基函数,可以匹配多个故障特征,对于复合故障的诊断具有先天优势。提出了多小波的自适应对称提升方法,以峭度为优化目标对多小波进行自适应构造,对信号进行冗余分解,获得特征频率的相对能量分布,依据相对能量比选择敏感频带,实现对复合故障的一次性识别与诊断。以电力机车滚动轴承外圈与内圈、外圈与滚动体的复合故障诊断为例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
3.
国民经济行业中的关键机械设备长期运行在重载、疲劳、腐蚀、高温等复杂恶劣的工况下,设备中的核心零部件和重要机械结构将不可避免地发生不同程度的故障。机械设备一旦出现事故,将带来巨大的经济损失和人员伤亡。正所谓"千里长堤,溃于蚁穴",若能准确及时识别运行过程中萌生和演变的故障,对保障机械设备安全运行,避免经济损失和灾难性事故意义重大。设备在运行中萌生的故障(即早期故障),其故障症状不明显,特征信息微弱且往往被机械设备运行过程的强噪声所淹没。同时,复合故障的动态信号表征为多个故障特征的相互耦合。早期微弱故障和复合故障给故障特征提取与故障定位带来更大的困难,已成为国内外本领域研究的难点和热点。基于故障既是状态(设备性能和状况)又是过程(故障萌生和扩展)这一本质属性,  相似文献   
4.
噪声协助的EMD-1.5维谱信号抗混分解与特征提取   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
针对大型动力装备核心部件微弱故障特征信息提取问题,提出了一种噪声协助的EMD-1.5维谱故障诊断方法。经验模式分解(EMD)方法中,信号极值点间隔特性影响模式混淆现象的出现,针对此状况提出信号极值点间隔特性评价方法,分析高斯白噪声有助于信号抗混分解原理,通过对原始信号加入高斯白噪声得到噪声协助的EMD方法,提高信号抗混分解能力。将1.5维谱与噪声协助的EMD方法结合,得到一种新的故障特征提取方法,该方法具有对信号进行有效抗混分解、提取非线性耦合等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息。通过仿真研究与电力机车滚动轴承的故障诊断工程实例,验证了该方法的有效性。  相似文献   
5.
基于设备状态振动特征的比例故障率模型可靠性评估   总被引:6,自引:2,他引:4  
基于概率统计的传统可靠性评估方法一般依赖于失效寿命数据.但失效寿命数据需要通过寿命试验和加速寿命试验获取,对于大量的实时工作设备采用这种方法是不适宜的.这种情况下,基于设备状态的性能退化数据能够提供可靠性评估的重要信息.在集成失效数据可靠性建模技术和基于设备状态的振动信号特征提取的基础上,提出设备状态振动特征的比例故障率模型可靠性评估的新方法.该方法可以把底层信息(如设备运行状态特征的方均根、峭度)与高层信息(如可靠性统计学)之间建立联系,适合设备运行可靠性参数的估计,并能够提供有效的可靠性评估,为设备以可靠性为中心的基于状态的预防维修提供技术支持.通过在铁路机车轮对轴承上的应用实例说明该方法的合理性和有效性.  相似文献   
6.
基于Hermitian小波的信号奇异性识别   总被引:3,自引:0,他引:3  
机械设备由于故障而诱发的信号往往具有奇异性(Singularity),正确识别奇异性对设备监测诊断十分重要.采用高斯函数的一阶、二阶导数构成复数Hermitian小波进行奇异性识别,具有两个优点:其一是由于Hermitian小波的Fourier变换是实数,对信号进行变换时不会有相位的改变;其二是与Morlet小波相比较,Hermitian小波的实部和虚部振荡次数少,可用较少的数据点对信号进行卷积,从而不会损坏信号的奇异性.本文提出了基于Hermitian小波变换的时间-尺度幅图和相图的信号奇异性识别方法,在大型空气压缩机的齿轮箱撞击摩擦故障诊断中取得了成功的应用.  相似文献   
7.
基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断   总被引:20,自引:2,他引:18  
为了解决机电设备早期故障难以正确识别的问题,有效地提高分类的准确率,提出一种基于提升小波包变换和集成支持矢量机的早期故障智能诊断新方法。首先,该方法采用提升策略构造基于冲击故障信号特征的双正交小波,借助提升小波包变换提取信号的敏感频带特征,从而通过对敏感频带中的小波包系数进行包络解调分析检测出故障特征频率。其次,通过距离评估技术从原始信号和小波包系数的统计特征中选取最优特征集。最后,将最优特征输入到集成支持矢量机中,实现对不同故障类型的识别。将该方法应用于滚动轴承的早期故障诊断中,测试结果表明,该方法能够有效地提取故障特征,具有比单一支持矢量机更好的分类性能,故障诊断准确率更高。  相似文献   
8.
EMD方法在烟机摩擦故障诊断中的应用   总被引:3,自引:0,他引:3  
提出了一种将经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)方法与传统信号处理技术相结合的故障诊断方法。首先将原始信号分解为若干基本模式分量(Intrinsic Mode Functions,简称IMFs),通过希尔波特变换得到每个IMF相应的瞬时频率,再对此瞬时频率曲线做傅里叶变换得到其频谱图,该频谱图即表示了对应IMF的调频频率。利用对应IMF组合成基于EMD的滤波轴心轨迹,这种轴心轨迹可以准确反映轴心的实际运行状况。将该方法应用于某炼油厂烟机摩擦故障诊断中,发现摩擦故障信号具有有色噪声分量存在、工频IMF的调频现象和基于EMD轴心轨迹的反转现象等特征。结果表明提出的方法在旋转设备摩擦故障诊断中非常有效。  相似文献   
9.
基于Laplace小波相关滤波的结构模态参数精确识别方法   总被引:5,自引:1,他引:5  
为了从结构脉冲响应信号中精确识别结构模态参数,提出一种基于Laplace小波相关滤波的结构模态参数精确识别方法.首先对结构的脉冲响应信号进行经验模式分解,将结构多阶模态响应信号分解为与各单阶模态响应信号一一对应的分量,再对这些分量分别进行Laplace小波相关滤波便可准确识别结构的各阶模态参数.仿真信号的计算结果表明该方法可以得到精确的阻尼固有频率,并能准确地锁定阻尼比.悬臂梁力锤激励试验结果表明该方法在实际结构的模态参数识别中也非常有效.  相似文献   
10.
自适应EEMD方法在心电信号处理中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对总体平均经验模式分解(EEMD)中参数自动获取问题,提出了一种自适应EEMD方法.首先通过分析白噪声影响经验模式分解效果,建立了EEMD方法中加入白噪声大小的可依据准则,对不同信号可自适应获取加入白噪声大小与总体平均次数两个重要参数,进而得到一种自适应EEMD算法.最后将其应用于心电信号处理中,成功进行心电信号消噪与心率特征提取,验证了该算法的有效性,为复杂背景条件下的航天员心电信号处理提供了一种有效方法.  相似文献   
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