基于谐波小波包能量熵的轴承故障实时诊断

将谐波小波包变换与信息熵相结合,从揭示故障信号能量分布的复杂程度入手,提出一种轴承故障实时诊断的新方法.对故障振动信号进行谐波小波包分解,将分解的小波系数按尺度进行排列,计算不同尺度的能量,以尺度能量为划分标准,计算故障信号的能量熵,通过能量的熵值诊断轴承故障.给出谐波小波包能量熵的轴承故障的具体诊断方法和模型.对不同...     

基于小波包分析的汽车发动机轴承故障诊断方法

本文旨在研究小波包分析在汽车发动机轴承故障诊断中的应用,根据小波包展开的结构材料早期损伤监测较为简单,可以灵敏的监测到早期故障损伤。对失效破坏的故障发射信号进行分析,在此基础上,采用小波包分解技术,实现对汽车发动机轴承故障振动特征参数的有效提取,并将其应用到汽车发动机轴承故障诊断方法中。通过实验验证,实现对汽车发动机轴承故障的高效诊断。     

基于能量熵和EEMD结合的滚动轴承故障诊断方法

采用了一种基于小波包能量熵结合集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方式完成对高速列车轴箱轴承仿真振动信号和实测振动信号的故障诊断.在完成仿真轴承应力状态分布分析和仿真振动信号故障提取方式检验以及实测振动信号时域参数分析和对轴承故障初步诊断的基础上,对振动信号进行三层小波包分解以及降噪处理;将处理后的剩余信号进行重构,再对重构后的8个小波包频段进行能量熵和能量百分比的计算,找出所含剩余信息量较大的频段,进行EEMD方式分解;对分解后的IMF1分量进行频谱和包络谱转换,从而准确提取出轴箱轴承故障特征信号,完成轴承早期微弱故障特征提取.     

一种轴承故障诊断的改进型小波包包络方法

小波包包络法是轴承振动信号分析中的一种重要方法,使用该方法可以对包含有故障特征频率的各频段信号进行分析,能够滤去噪声信号,有效地提取轴承的故障信息。在小波包分解时,对小波包细节信号的选取目前常用的是基于细节系数能量的方法,但该方法在信噪比较小的情况下对信号分析效果一般,结合自相关和互相关的特性,提出了一种改进型的小波包包络方法,为小波包分解中细节信号的选取提供了一定的理论依据,提高了小波包在轴承故障诊断中的判断准确度。     

基于小波包样本熵的滚动轴承故障特征提取

将样本熵引入故障诊断领域,讨论了样本熵的性能和计算参数的选择.结合小波包分解和样本熵,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法.首先对轴承振动信号进行小波包分解;然后对归一化能量最大的子带进行重构,计算重构信号的样本熵;最后通过样本熵评价故障状态.滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性.     

基于全矢小波包能量熵的滚动轴承智能诊断

研究滚动轴承不同状态下的振动信号,使用小波包变换提取信号各频带的能量熵,作为轴承故障的特征,然后使用支持向量机智能诊断轴承不同故障。传统单通道信号诊断方法容易造成误诊,全矢小波包能量熵融合了振动信号双通道的信息,能更准确地反映故障的特征。实验结果表明,采用全矢小波包能量熵比传统单通道方法有更高的诊断精度。     

基于EEMD消噪和相关系数识别的滚动轴承故障诊断方法

针对往复泵动力端滚动轴承振动信号非平稳、非线性且含有大量噪声的特点,提出基于EEMD、距离因子、相关系数和小波包分解相结合的诊断方法。通过在轴承寿命试验台上测取轴承振动信号,利用EEMD对所测信号进行分解,根据距离因子和相关系数相结合的方法筛选并重构IMF分量,以突出故障特征信息且避免偶然误差影响,重构振动信号进行小波包分解后构造能量特征信号向量,然后计算特征向量的相关系数,通过比较所得相关系数的差值绝对值判断故障类型。此方法的故障识别率与直接对轴承振动信号进行相关系数分析相比,故障识别率有较大提高,而且无需像神经网络识别需要大量数据训练,是一种较好的轴承故障识别方法。     

基于小波包和Hilbert包络分析的隧道掘进机主轴承故障诊断方法研究

隧道掘进机施工中,主轴承故障对掘进施工影响严重。该文提取主轴承振动信号,采用小波包和Hilbert包络分析相结合的方法,对信号进行分析,获得轴承故障信息。利用小波包变换滤波方法提取轴承高频固有共振频带信号,对所提取的信号进行重构,滤除其中的干扰成分;对重构信号进行Hilbert包络谱解调,去除高频固有共振成分,获得轴承故障信息。通过对振动传感器采集的轴承径向振动信号分析,有效地获得了轴承故障特征,验证了理论方法的正确性。     

基于小波包变换的回转窑托轮轴承故障诊断

针对回转窑对象给出了水泥回转窑故障诊断框图。说明了水泥回转窑工艺流程和常见的水泥回转窑设备故障及原因。阐述了小波包分解方法和小波包分解的优缺点。阐述了基于小波包变换的水泥回转窑故障诊断算法,给出了基于小波包变换的轴承故障诊断流程图。对正常状态、外圈故障状态和内圈故障状态的轴承小波包变换进行分析。得到经小波包分解1~4层细节进行重构后的波形图,得到经4层小波包分解后各频带的能量分布以及重构信号的包络图。将正常状态下小波包分解后的能量频谱信号与故障状态下的进行比照,通过能量频谱信号的不同,确定正常状态和故障状态的特征信息。文中对采集到的振动信号进行小波包分解,对分解后不同频带上的信号进行功率谱计算,通过能量的改变表示某一种特征信号,再对提取到的特征信号进行Hilbert谱分析。最终,通过对特征信号的Hilbert谱分析来区分出不同的故障。     

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...     

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。     

基于改进谐波小波包分解的滚动轴承复合故障特征分离方法

为解决滚动轴承单通道振动信号中复合故障特征难以分离的问题,提出了基于改进谐波小波包分解的轴承复合故障特征分离方法。首先,改进了二进谐波小波包分解方法,提出了连续谐波小波包分解方法,克服了信号分解后子带个数和带宽范围受二进制划分的缺陷;然后,采用谐波窗分解提取信号中频率成分集中的频段,根据轴承各单点故障特征频率确定分解层数,进行连续谐波小波包分解,利用能量算子包络解调得到子带信号中各个单点故障的权重因子;最后,重构轴承各单点故障信号,实现复合故障的特征分离和提取。对仿真信号和实测轴承内、外圈复合故障信号分析的结果表明,该方法能将轴承单通道复合故障信号分解到不同的通道中,实现了复合故障特征的分离,具有一定的工程实用价值。     

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.     

基于小波包变换与样本熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的不规则性和复杂性可以反映轴承故障的发生和发展,提出一种基于小波包变换与样本熵的轴承故障诊断方法。样本熵可以较少地依赖时间序列的长度,将轴承振动信号进行3层小波包分解,利用分解得到的各个频带的样本熵值作为特征向量,利用支持向量机对轴承故障进行分类。对轴承内圈故障、滚动体故障和外圈故障3种故障及不同损伤程度的实测数据进行实验,结果表明该方法取得较高的识别率,具有一定的工程应用价值。     

基于小波包-AR谱和多核映射SVM气阀机构故障诊断

利用小波包对非平稳信号故障特征提取的优越性和支持向量机适用于小样本学习的特性,针对柴油机气阀机构故障提出了一种基于小波包-AR谱分析和多核映射支持向量机相结合进行柴油机气阀机构故障诊断的方法。该方法采用小波包-AR谱分析提取频带能量为特征向量,利用多核映射支持向量机故障分类器实现对柴油机气阀机构故障分类。试验结果表明,小波包-AR谱分析和多核映射支持向量机能对柴油机气阀机构故障进行有效诊断,故障预报正确率为100%。     

小波包和峭度在轴承早期故障分析中的应用

为实现轴承故障的精确诊断,提出一种基于小波包与峭度准则的包络解调方法。当信噪比较小时,该方法可以剔除含噪信号,与现阶段经常使用的细节系数能量方法相比,可更为有效地提取轴承的故障信息。该方法首先利用小波包将振动信号分解,突出小波包降噪效果的明显性;然后以峭度准则提取降噪后信号所需的细节系数并对其重构;最终进行包络谱分析,准确地检测出轴承故障,提高轴承故障诊断的精确度。     

基于谐波小波包和OAO-RVM的滚动轴承故障诊断方法

结合谐波小波包和相关向量机设计了滚动轴承故障诊断方法,以实现轴承正常状态、内圈故障、滚动体故障及外圈故障状态的诊断。首先,利用谐波小波包对轴承的振动信号进行多层分解,根据各频段的小波分解系数计算各个频带能量,归一化之得到特征向量;其次,对传统的OAO-RVM模型进行简化,改进为新的OAORVM多模式分类模型;最后,利用滚动轴承试验台的振动数据对设计方法进行了验证。结果表明,设计的诊断方法在识别的准确率及算法计算效率方面均比传统的支持向量机诊断方法好。     

基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断

提出了一种基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了Hermitian小波和包络谱分析技术的优点,首先对轴承故障振动信号进行Hermitian连续小波变换,得到小波分解的实部和虚部,然后计算振动信号的多尺度包络谱。对齿轮箱轴承故障振动信号的分析表明,该方法在强噪声环境下能有效识别轴承内圈故障和外圈故障。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。     

基于小波分析对变速箱的故障诊断

为确定某型号液力叉车变速箱的故障原因,对其进行故障诊断,简要分析了变速箱内部结构,并计算了各档位情况下各个齿轮和轴承的故障特征频率,搭载实验平台,采集变速箱运转过程中的振动信号,并运用小波阈值去噪法对原始振动信号进行了消噪,接着分别运用小波分析和小波包分析方法对振动信号进行分解,并对相应频段信号进行重构和谱分析,综合两种分析方法的结果,获得变速箱的故障特征频率,确定是输入轴上齿轮存在缺陷。该研究对齿轮及轴承等相关构件的故障诊断有一定的参考意义。