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介绍了小波包分析的基本理论,并探讨了基于小波包分解与重构的包络解调的滚动轴承故障诊断方法.通过MATLAB仿真试验,表明基于小波包络解调的故障诊断方法可以减小噪声影响,且故障信息得以凸现. 相似文献
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小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了基于小波分析的快速傅里叶变换应用轴承故障诊断的原理,介绍了该方法在减速器滚动轴承故障诊断中的应用,给出了几种频谱图。 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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小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文阐述了基于小波分析的快速傅里叶变换应用于轴承故障诊断的原理,介绍了该方法在减速器滚动轴承故障诊断中的应用.给出了几种频谱图. 相似文献
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根据异步电机的复杂故障特点,结合小波变换技术,提出了一种改进的小波神经网络用于异步电机的故障诊断。利用小波变换技术提取异步电机特征信号作为小波神经网络的输入向量,并对小波神经网络算法进行优化,提出了动量系数和学习率自适应调整的小波神经网络算法,给出了动量系数和学习率的调整方法。通过实际测试数据的诊断结果说明该方法的有效性和可行性,具有诊断准确率高、收敛速度快、泛化能力强等优点。 相似文献
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大数据时代下的轴承故障监测存在海量数据处理实时性和故障特征选取的主观性问题,为了实时、智能的实现轴承故障诊断,提出了压缩感知(Compressed Sensing,CS)与改进的深度极限学习机(Multilayer Extreme Learning Machine,ML-ELM)相融合的轴承故障诊断新方法.该方法首先通过压缩感知理论从大量轴承监测数据中获取能够表达特征信息的少量数据,然后用轴承信号在压缩感知变换域中的测量值进行由PSO改进的深度极限学习机分类识别,实现故障智能诊断.此方法大幅减少了轴承诊断信号的数据量并省去了智能诊断时特征选取的步骤,充分利用了深度极限学习机从少量测量值中挖掘轴承信号的特征信息,实现了智能、准确的分类.实验分析表明:该方法对不同位置、不同损伤程度的故障能够准确的识别,为轴承状态监测和故障诊断提供了新方法. 相似文献
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针对滚动轴承的故障诊断,提出了小波包分解与BP神经网络结合的诊断方法。对轴承振动信号进行3层小波包分解,构造其特征向量,输入神经网络进行训练和测试。Matlab仿真结果表明,该方法能有效地诊断出轴承的故障类型。 相似文献
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利用过完备有理离散小波变换的滤波器特性和近似平移不变性,提出了一种按一定规则对3路高频小波分量进行拼接,以获得具有更高时间分辨率小波分量信号的方法.仿真结果表明,该方法消除了小波分解中下采样对信号分析的影响,较好地克服了频率混叠现象.在此基础上,提出了一种基于过完备有理离散小波变换的故障诊断方法,并将其应用于滚动轴承早期故障诊断.与二进离散小波变换的比较试验结果表明,有理离散小波变换能更有效地提取出滚动轴承的早期故障特征. 相似文献
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小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:1,自引:1,他引:0
滚动轴承是机械系统中非常关键的部件,它的运行好坏直接关系到整个机械系统的性能优劣,因此滚动轴承的故障诊断研究是非常具有实际意义的。本文对轴承早期损伤引起的故障信号进行了分析,通过比较频谱分析和小波分析的特点,采用小波分析技术对检测的信号进行处理,利用小波变换的分解和重构算法,对具有故障特征的信号进行重构,再通过希尔波特变换进行解调和细化频谱分析,有效地提取出噪声掩盖下的滚动轴承故障特征信号,从而实现对滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用 总被引:42,自引:2,他引:42
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。 相似文献
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自适应遗传小波网络在发动机故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
由于包含丰富故障信息的传感器信号是由多振源和背景噪声的混合,小波变换良好的时频域局部化特性可以有效地滤除噪声,并且通过对重构的小波系数求取均方根值来有效提取故障的特征向量,根据采集数据的故障工况,建立学习样本.通过网络训练建立神经网络的输入和输出良好的非线性映射,进而通过特征向量输入来诊断系统的故障.由于神经网络具有收敛速度慢和容易陷入局部最小点的缺陷,对神经网络进行改进和优化.仿真结果误差分析表明,该网络具有良好的诊断效果. 相似文献