基于小波分析的滚动轴承摩擦副表面损伤故障诊断系统

针对滚动轴承故障振动(非平稳信号)之特征,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法.该方法应用Matlab软件对包含滚动轴承故障信息的信号进行小波分解和重构,通过细化频谱分析,可有效地把轴承中的故障信息成分检测出来,从而快速地判断轴承的故障类型.基于上述研究,研发出一套适用的滚动轴承摩擦副表面损伤故障诊断系统.经实践检验,诊断方法正确,检测结果稳定、可靠.该系统经改进和功能扩展,可应用于其他振动信号的采集和分析.     

基于小波变换的滚动轴承内圈故障诊断

利用小波变换将滚动轴承故障振动加速度信号分解到不同尺度,对包含有故障特征频率的小波系数进行Hirbert变换解调,最后对解调后的信号进行频谱分析获取轴承故障特征信息.实例分析表明,利用小波变换进行滚动轴承内圈故障诊断具有良好的诊断效果.     

基于小波变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动体轴承故障诊断的故障频率获取问题,利用小波变换对故障轴承采集的数据进行故障特征频率提取分析。首先根据Harr小波理论,给出基于Harr小波的信号分解与重构算法;然后根据轴承元件之间滚动接触的速度关系建立的方程,求得滚动轴承的特征频率;最后以西储大学的6203-2RS JEM SKF深沟球轴承作为研究对象,对轴承的外圈、滚动体和内圈进行故障诊断,利用MATLAB编写小波变换程序并进行仿真分析。仿真结果表明:利用小波变换可以准确的判断滚动轴承的故障振动信号,得出与轴承理论上特征频率相对应的频率点。     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波包分解和信号重构的方法,提取滚动轴承振动信号中被噪声所掩盖的由滚动表面剥落磨损所引起的冲击成分,并且加以分析。通过对滚动轴承出现内圈剥落、外圈剥落和正常情况下振动信号的分析,说明了这种方法可以有效地用于滚动轴承的故障诊断。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障的非平稳振动信号,提出了一种结合峭度和小波函数的时-频分析方法.该分析方法应用Matlab软件对包含滚动轴承故障信息的信号进行了小波分解和重构,并通过Hilbert变换进行了解调和细化频谱分析.实验结果显示,该分析方法可以有效地把轴承中的故障信息成分检测出来,从而快速地判断出轴承的故障类型.     

基于小波分析和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点,使用小波分析对包含故障信息的信号进行分解、重构.应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析,提取了故障特征频率,判断轴承故障模式.小波分析和希尔伯特(Hilbert)变换结合对滚动轴承局部损伤故障的检测是有效的.     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断研究

通过典型信号的MATLAB仿真,针对滚动轴承故障信号的非平稳性特点,结合峭度直方图和小波函数的时频分析方法,对包含滚动轴承故障信息的信号进行了小波分解和重构,对重构后的细节信号作Hilbert包络并进行谱分析,从而有效地把轴承中的故障信息成分识别出来.     

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。     

连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

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。     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波变换能够快速有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波。通过选用多尺度的小波变换,能较好地分离出所要分析的高频固有振动信号,然后对高频振动信号进行包络分析,从包络谱图中提取故障特征频率分量,就能诊断出滚动轴承故障发生在哪个元件上。实验结果表明,这种诊断方法是有效的。     

基于小波包熵和ISODATA的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同振动信号各个频带的能量不同的特点,提出一种基于小波包熵（WPE）和ISODATA的集合型故障诊断方法（WPE-ISODATA）。文中对滚动轴承振动信号进行采样;利用小波包提取滚动轴承振动信号的能量特征并归一化运算,将归一化的能量特征作为振动信号的概率分布进行信息熵运算,提取滚动轴承振动信号特征;以信息熵作为ISODATA聚类算法的输入进行故障辨识。滚动轴承实验结果表明：基于小波包熵和ISODATA的集合型故障诊断方法鲁棒性好,可靠性高。     

基于谐波小波和Hilbert的滚动轴承故障诊断方法

主轴滚动轴承是数控机床的重要部件,它的运行状态往往直接影响整套机械设备的性能。为了提高主轴滚动轴承的故障诊断可靠性,针对数控机床主轴轴承振动信号非平稳的特点,利用谐波小波滤波的方法对现场采集的振动信号进行滤波,并提出对滤波后的信号进行Hilbert包络分析,从而提取出故障激发的共振信号。实例验证表明,谐波小波具有良好的滤波效果,Hilbert包络分析能有效地提取滤波后信号的故障特征,此方法提高了数控机床主轴滚动轴承故障诊断的准确性。     

小波消噪在滚动轴承故障诊断的应用研究

滚动轴承振动信号容易受到随机噪声的污染,如何去噪成为滚动轴承故障诊断的关键问题之一。而传统的消噪方法可能会将信号中一些能量小的有用信号当作噪声消除,本文即提出一种改进的小波消噪方法,并用仿真信号和实测滚动轴承振动信号对额方法和传统消噪的方法进行性能比较。结果表明,在消噪方面,小波消噪能更好地提高信噪比,为进一步故障诊断决策提供了可靠的依据。     

基于小波变换的离心风机故障诊断方法

异常振动是离心风机故障的主要表现形式,严重时影响生产运行。引起风机振动的原因很多,本文运用小波变换对离心风机振动故障进行分析,总结出引起离心风机振动超标的主要原因,对故障点进行检修。     

基于小波变换预处理的模拟电路故障诊断

把小波变换用于模拟电路故障诊断中。输出信号的低频系数反映了信号的概貌特征．表征了电路的故障情况,因此,利用小波变换有效地提取故障特征信息。提出了“小波系数-故障”的故障诊断方法。计算和实验结果表明：该方法可以简化神经网络的结构和减少它的训练时间,快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法的研究

神经网络是一种具有非线性映射能力强以及自学习、自组织、自适应等优点的智能方法,非常适合于滚动轴承的故障诊断。针对滚动轴承是机械设备重要的易损零件之一,大约有30%的故障是由轴承损坏引起的,提出了基于神经网络的滚动轴承故障诊断方法。以滚动轴承小波分解后的能量信息作为特征,通过神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。实验表明,该方法对于滚动轴承的故障诊断具有良好的效果和应用价值,并可方便地推广到其他类似的诊断领域。     

基于小波包和分形盒维数的滚动轴承故障诊断

为诊断滚动轴承不同部件产生的故障,针对轴承故障信号具有非线性、非平稳振动的特点,运用小波包和分形理论,定量计算了滚动轴承不同部件故障信号及小波包重构信号的盒维数。实验结果表明,滚动轴承不同的故障类型具有不同的盒维数。正常滚动轴承盒维数最大,依次为滚珠故障盒维数、内环故障盒维数,外环故障盒维数最小。分形盒维数能定量地识别滚动轴承不同部件的故障,提高滚动轴承故障诊断的准确率,为滚动轴承智能故障诊断提供可靠依据。     

基于小波分形技术提取发动机曲轴轴承故障特征

利用小波技术对发动机曲轴轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现发动机曲轴不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率带振动信号的分形维数更能敏感反应发动机曲轴轴承技术状态,它可以作为诊断发动机曲轴轴承故障的一个重要特征量。     

基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了一种基于遗传算法的BP神经网络滚动轴承故障诊断方法。以BP神经网络的误差为目标函数,利用遗传算法进行BP神经网络的权值和阈值优化,并用优化后的BP神经网络进行故障诊断。通过MATLAB仿真,结果表明遗传算法优化的BP神经网络相比传统的BP神经网络具有更好的诊断效率和准确度。     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断

本文对模拟电路提出了一种基于小波神经网络的故障诊断方法。该法利用小波空间中函数的多分辨率分解思想，构造了一种激励函数为具有紧支撑集的尺度函数和小波函数的小波神经网络。这种小波神经网络隐层节点数的选取有理论根据，解决了传统神经网络隐层节点数难以确定的问题。分别用本文提出的小波神经网络和传统BP网络对实例电路进行故障诊断，结果发现，小波网络比传统BP网络方法不仅学习收敛速度快，而且有效地避免了局部最小值问题。