机械故障诊断内积变换原理与验证

工程实际常用的快速傅里叶变换、短时傅里叶变换、小波变换、第二代小波变换和多小波变换等先进信号处理方法,为关键设备运行监测与故障诊断奠定了基础。为深刻认识其共性问题,对机械故障诊断信号处理方法物理本质与关键技术等基础问题进行研究。指出它们的变换原理都是内积变换,探求信号中包含与"基函数"最相似或最相关的分量,关键在于构造和选择动态信号中与故障特征波形相匹配的基函数,实现科学、正确的状态监测与故障诊断。通过仿真试验和工程案例,对机械故障诊断的内积变换原理进行验证,证明该原理的正确性和可靠性。同时,根据试验现象得出若干基函数性质对内积变换的影响规律,补充和完善了机械故障诊断内积变换原理。     

参数化的短时傅里叶变换及齿轮箱故障诊断

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法,并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律,在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度,从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点,通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息,利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析,从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明,与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中;试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于S变换的热连轧机耦合振动特征提取

提出一种基于短时傅里叶变换的自适应频域滤波方法,将噪声信号与振动特征成功地分离。根据短时傅里叶变换和功率法设定的阀值,自动捕捉了振动信号在不同时间段的优势频率。对振动信号、压下液压缸压力信号和伺服阀给定信号做短时傅里叶变换后,热连轧机振动被诊断为液机耦合振动。利用离散小波变换和S变换相结合的方法对轧机振动信号进行分析,确定轧机起振的时间为液压压下系统的投入时间,证明了热连轧机存在液机耦合振动现象。     

基于正交小波变换的计权声级测量

提出了采用正交小波变换进行计权声级测量的方法 ,克服了传统计权声级测量系统中采用模拟计权网络的缺点 ,比采用短时傅里叶变换方法更能反映人耳对噪声的主观感觉特性。理论分析和仿真计算表明 ,该方法是可行的。为了进一步提高计算精度和减少计算复杂度 ,给出了对应于 IIR滤波器的正交小波变换、自适应小波包变换和匹配小波变换等三种可能的改进方法。     

基于小波变换的多尺度自配准纹理分析

图像分析中多尺度分析与自配准性质与人类视觉相关联，是纹理分析的重要工具。利用小波变换和傅里叶变换对纹理图像进行二次变换域分析构造具有多尺度自配准性质小波系数频谱，然后根据小波系数性质与物理意义对算法进行优化，最后通过小波系数频谱的投影提取图像的纹理特征。利用图像检索与树状结构小波和傅里叶变换方法进行了对比，实验结果表明小波系数频谱具有良好的纹理分析能力。     

基于短时傅里叶变换检测非平稳信号的频域内插优化抗混叠算法

非平稳信号的分析越来越受到人们的重视.短时傅里叶变换(STFT)是一种线性变换,避免了其他高次型非平稳信号分析方法中出现的交叉项的干扰,是分析非平稳信号的有力工具.短时傅里叶变换的基本思想是利用一个固定大小的滑动的窗口函数对信号进行分析,并假定信号在窗口内是平稳的,因此加窗变换所同有的混叠现象在短时傅里叶变换中依然存在.本文基于频域插值的思想,提出了基于频域内插抗混叠短时傅里叶变换的算法,首先分析了混叠产生的物理本质,然后以汉明窗为基础构造了频域内插的方法,并利用牛顿插值法得出插值的迭代求解方法,最后给出内插优化算法步骤.仿真实例验证了算法的可行性.     

基于信源估计和频域反卷积的滚动轴承故障特征分离与辨识

针对轴承故障的振动特征由于受到强振源的抑制作用而增加了故障分离与辨识难度的问题,建立了基于信源估计和频域反卷积的故障诊断方法。利用小波包分解将信号分离成多个子带信号,并和奇异值分解相结合,解决欠定条件下的信号源数估计问题;根据估计的源数,选取相应维数的观测信号,通过短时傅里叶变换、复数域独立分量分析、相关排序、短时傅里叶逆变换,完成频域反卷积的分析过程,实现故障特征的分离与提取。仿真信号和实验数据均验证了该方法在故障特征分离与微弱特征辨识中的有效性。     

基于小波分析的快速成形过程数学模型

采用信号处理的方法来考察快速成形技术,将其分层制造所产生的特有的结果——阶梯效应理解为把输入的原型表面轮廓曲线函数改造成为阶梯函数,因此可以将快速成形设备理解为滤波器组。分别采用傅里叶变换、窗口傅里叶变换和小波变换描述了快速成形的轮廓信息变化过程,认为只有小波变换可以兼具处理非平稳信号和构建出阶梯波的特点,因此最适合用于建立表征快速成形过程的数学模型。针对分层制造的特点,以单位方波作为尺度函数构建出能够反映阶梯波特性的小波基函数,即Haar小波函数,并利用其间断性的特点,建立了快速成形过程的数学模型,其作用就是将输入的零件轮廓波形通过基于Haar基函数的小波变换改造成为阶梯波。     

基于时频分析的雨刮直流电机故障分析

分别采用短时傅里叶变换和小波变换对雨刮直流电机的轴承异响和蜗轮蜗杆异响故障的振动和噪声信号进行了分析,得出了这两类故障的时频特性,为特征参数提取和实现故障诊断提供了直接依据。通过对比,初步验证了短时傅里叶分析和小波分析的正确性与适用性,发现小波分析更具有优势。     

高速列车转向架区气动噪声分离研究

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法,并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律,在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度,从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点,通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息,利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析,从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明,与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中;试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

Research on the unified mathematical model for FT, STFT and WT and its applications

This paper presents and discusses a unified mathematical model for some classical signal transforms. The study not only gives theoretical insights in signal transforms, but also provides application values. The mathematical models of Fourier transform (FT), short time Fourier transform (STFT) and wavelet transform (WT) are studied, and the general form of the unified model of these three transforms are derived. The flow charts of these models are presented and discussed. The specific values of the variables and parameter functions of FT, STFT and WT in unified mathematical model are given. Finally, some examples are presented to show the applications of the unified mathematical models of signal transforms.     

液压泵故障的小波变换诊断方法

分析了小波变换的时 -频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波分解重构算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性。根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下的模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点 ,并利用小波分解重构算法 ,对泵壳振动加速度信号进行了分解、去噪和重构。大大改善了监测信号的信噪比 ,对故障特征信号进行了时域定位 ,提取了故障特征频率。     

APPLICATION OF WAVELET TRANSFORM IN STRUCTURAL OPTIMIZATION

NTRODUCTIONIn structural optimization, solution domains areoften of certain singularity. The optima usually lie onthe singular POints or in their vicinities, which bringssome difficulties to the searching for optimum.Moreover, in some structural optimization problemswhose feasible domains are multiply connected, theexistent methods often obtain local optimum.Singularity conditions can seriously degrade thepefformance of the optimizer.The singularities areintrinsic to the formulation of t…     

小波分析及其在伺服阀性能测试中的应用

指出了Fourier变换、窗口Fourier变换在时频分析方面的缺陷,从信号分析的角度阐述了小波变换在时频局部化方面的优良的变焦性能。给出了小波分析在液压伺服阀性能测试中的应用实例。     

小波变换在旋转机械故障检测中的应用研究

详述了Fourier变换与小波变换的本质区别,分析了Fourier变换和短时Fourier变换应用于故障检测的不足;介绍了小波变换及其应用于故障检测的优点;指出了小波变换应用于故障检测的理论和方法。     

基于提升模式的非抽样小波变换及其在故障诊断中的应用

由于传统离散小波变换在分解信号时采用抽样操作,使原始信号的部分时域特征不能保留在分解结果中;另外,分解结果的平移可变,使得分解结果不能完美地描述故障的时域特征。为了克服上述缺陷,根据非抽样小波变换的原理,提出一种基于提升模式的非抽样小波变换框架。首先,通过信号变换方法去除提升小波变换的剖分环节,得到提升模式下的非抽样小波变换框架;在此基础上,建立提升模式下非抽样小波变换与抽样小波变换的预测器和更新器之间的转换关系,提出非抽样提升小波变换的分解和重构算法。采用这种非抽样小波变换从齿轮箱的振动信号中有效提取幅值调制和瞬态冲击的摩擦故障特征。     

小波分析及其在机械故障诊断中的应用

简要介绍了傅立叶变换、加窗傅立叶变换以及小波变换的特点,研究了它们在机械故障诊断领域的应用,通过对比可以发现,小波变换具有很强的时频局部化功能,可以有效应用于非平稳信号的分析,弥补了传统的、基于傅立叶变换的频谱分析方法的缺陷,是一种理想的机械故障诊断的信号处理方法。     

An algorithm for the continuous Morlet wavelet transform

This article consists of a brief discussion of the energy density over time or frequency that is obtained with the wavelet transform. Also an efficient algorithm is suggested to calculate the continuous transform with the Morlet wavelet.The energy values of the wavelet transform are compared with the power spectrum of the Fourier transform. Useful definitions for power spectra are given.The focus of the work is on simple measures to evaluate the transform with the Morlet wavelet in an efficient way. The use of the transform and the defined values is shown in some examples.     

基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断

通过分析指出,连续小波变换具有很强的弱信号检测能力,非常适合故障诊断领域。从参数离散到参数优化系统研究了连续小波变换的工程应用方法,建立了“小波熵”的概念,并以此作为基小波参数的择优标准。论文最后把连续小波技术应用在滚动轴承滚道缺陷和齿轮裂纹的识别中,诊断效果十分理想。