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为了克服传统小波变换的不足,提出了一种用样本相关性检测信号特征的自适应小波变换降噪方法。该方法以第二代小波变换为基础,用变换样本与相邻样本之间的相关性,来检测信号的局部特征。并根据相关系数的大小,来确定每一尺度上的每个样本的最佳预测器和更新器,使小波能够较好地适应信号的局部特征。在信号相关性强的情况下,采用了最优插值估计的改进算法。模拟实验和工程应用的结果表明,该方法克服了传统小波变换降噪方法丢失原始信号局部信息的缺陷,不仅可以有效地去除原始信号中的噪声,而且能够保留原始信号的局部特征。 相似文献
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《机械强度》2015,(5):816-822
针对滚动轴承故障微弱信号特征识别问题,提出一种非抽样运算的自适应冗余提升小波包诊断方法,解决了传统的小波包或提升小波变换进行抽样运算造成故障信息失真问题。该方法以提升原理为基础,通过Lagrange插值细分思想计算初始的非抽样预测和更新算子,进而构造了自适应冗余提升小波包分解与重构算法。对仿真信号进行降噪与抗频率混叠实验,结果表明,该方法降噪能力优于传统小波包,且不存在频率混叠现象。在异步电动机上实测了滚动轴承6205无故障、内圈故障、外圈故障及滚动体故障时的振动信号,用这种方法成功提取了各类故障的特征频率及倍频,且比传统小波包具有更高的诊断精度。 相似文献
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利用第二代小波变换--提升小波变换,为第一代小波变换提供了一种新的更快速的实现方法,使得其构造不再依赖于Fourier 变换构造,可以实现所有的第一代小波变换,提升方案把此变换过程分为分裂、预测和更新3个阶段.基于提升算法的小波变换是新一代静止图像压缩标准--JPEG 2000的核心算法之一.在研究小波提升方案的基础上,分析了它在JPEG 2000应用,最后将小波提升和Mallat算法进行分析比较,试验证明提升方案的小波变换算法计算时间比Mallat 算法减半. 相似文献
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为有效提取表征轴承故障的脉冲特征,提出采用形态提升小波变换对轴承故障信号分析的方法.仿真信号和实际滚动轴承故障信号的分析结果证明了形态提升小波变换提取信号脉冲特征的有效性.与传统的线性小波变换方法相比,形态提升小波的脉冲信号保持和抗噪声能力较强,可以识别出传统小波不能识别的轴承故障状态,同时形态提升小波变换只涉及加、减和比较运算,计算更加简单、快速,可应用于轴承故障的在线监测与诊断. 相似文献
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提升小波变换可以通过设计预测系数和提升系数获得具有某种特性的小波基函数,因而对信号的适应能力更强.介绍了提升小波变换的原理,提出了一种自适应阈值小波去噪方法,并将其应用于轴承故障诊断中. 相似文献
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将小波分析理论和最小均方(least mean square,简称LMS)算法相结合,用分解LMS算法对薄板进行自适应振动控制,并采用了Mallat快速算法,以提高小波自适应算法的实时性。仿真分析和试验结果表明,该方法与传统的LMS算法相比,有效地减小了输入信号自相关矩阵的相关性,且收敛速度和稳定性能均有显著提高。 相似文献
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连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:8,自引:2,他引:8
采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。 相似文献
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提出了用连续小波变换与傅里叶变换相结合进行轴承外圈故障识别的新方法。先通过Morlet连续小波变换对故障轴承信号进行不同尺度的分解.再对其获得的小波系数进行快速傅里叶变换来识别故障特征频率。然后对不同信号做小波系数能量谱进行对比。优点在于能够在强噪声背景下较为精确的识别外圈故障。实际测试验证了新方法的正确性。 相似文献
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滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。 相似文献
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针对最佳小波参数的设定和齿轮裂纹故障振动信号频率成分复杂、信噪比低等问题,将遗传优化算法、小波脊线解调与局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)相结合,提出了基于LCD的自适应小波脊线解调方法。首先,采用LCD方法将原始信号分解为若干个内禀尺度分量(intrinsic scale component,简称ISC),并通过选择蕴含特征信息的ISC来实现信号降噪;然后,以小波能量熵为目标函数,采用遗传算法优化小波参数,得到自适应小波;最后,通过自适应小波分析提取ISC的小波脊线,从而实现对原始信号的解调分析。通过齿轮裂纹故障诊断实例验证了该方法的有效性和优越性。 相似文献
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基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究 总被引:3,自引:1,他引:2
介绍了小波分析的基本理论,并将小波分析应用于轴承的故障诊断。通过对实验数据的分析和处理,提取出了故障特征,并准确地对故障进行了定位。这种方法取得了良好的诊断效果,适合于滚动轴承的故障诊断。 相似文献