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基于EMD分解与小波包的滚动轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障信号分析中的问题,提出了将Hilbert-Huang变换和小波包分析相结合的滚动轴承故障诊断新方法,实测信号分析表明,该方法能有效地对滚动轴承故障信号进行检测. 相似文献
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滚动轴承是机械设备中主要的故障源之一,它的失效将直接导致整台设备的运行失常。针对其典型故障模式,提出了一种基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对降噪后信号进行分解,基于互相关系数分析提取典型的IMF分量,并对所提取的IMF分量进行时、频域特征分析,从而进行故障诊断。首先通过对模拟信号完成CEEMDAN法与总体平均经验模态分解(EEMD)对比分析,证明该方法优于EEMD分解,继而以模拟实验为验证实例。研究结果表明了小波阈值和CEEMDAN方法在滚动轴承故障模式识别中的有效性。 相似文献
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针对经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,提出一种奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解相结合的信号分析新方法。该方法首先对故障信号进行SVD降噪,以消除随机干扰,再根据信号特征加入高频谐波信号并进行EMD进行分解,有效地减少模态混叠现象,最后对EMD分解得到的高频本征模态分量(IMF)进行代数运算得到故障冲击成分,经Hilbert包络分析,提取出故障特征信息。仿真信号分析了这种方法的实施过程,并将该方法成功运用于滚动轴承内圈和外圈故障的诊断中。实验结果证明:该方法能够有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障诊断。 相似文献
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基于小波阈值去噪方法的研究 总被引:12,自引:0,他引:12
系统地研究了小波的软阈值去噪、硬阈值去噪、garrote阈值去噪以及semisoft阈值去噪等四种阈值去噪方法,并把它们应用到典型的含噪信号中进行比较,最后对去噪的影响进行了阐述. 相似文献
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皮带机故障信号中包含大量运行信息,采集故障信号进行去噪处理有利于故障状态识别。为了进一步提高小波阈值去噪方法在强噪声背景下微弱故障信号提取能力,设计了一种基于改进自适应阈值的小波阈值去噪法的皮带机故障诊断方法。研究结果表明:进行小波阈值去噪时未进行阈值函数优化,在阈值选取缺乏灵活性。以自适应小波阈值去噪时,可以获得更平滑的阈值曲线,能够满足最优去噪性能。采用小波阈值去噪时并未达到理想去噪效果,存在明显噪声成分,并且获得了更大均方根误差;完成小波阈值改进后获得理想去噪效果,更准确保留有用信号,使噪声信号被充分去除,实现信噪比的明显提升。该研究可以拓宽到其它传动设备上,对后续的故障状态识别奠定理论基础。 相似文献
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《工业仪表与自动化装置》2015,(4)
针对传统小波阈值去噪算法中阈值选取困难,提出一种新的小波-EMD-SVD差分谱组合模式。对原始信号做小波分解得到一系列细节信号,不再通过小波阈值将强噪声小波系数简单地置零,而是对其进行EMD-SVD差分谱微弱信号提取,最后进行重构。实验结果表明,该算法对强噪声环境下信号的去噪效果明显且平稳。 相似文献
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为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,分析了样本熵算法与噪声的关系,提出了一种基于样本熵的改进小波包阈值去噪算法。在阈值函数方面,该方法利用样本熵作为特征参数,对含噪信号小波包系数的噪声分布进行表征,且依据此特征参数值对阈值函数进行改进,使其能够根据信号的小波包系数受噪声影响的情况进行自适应的调整;在阈值选取方面,定义去噪后信号与原始信号之差作为噪声信号的估计,利用样本熵作为判别依据,选取使得噪声估计的样本熵值最大的阈值作为最优阈值。该方法与其他方法进行对比,结果表明,该方法能够有效地去除噪声且更好地还原信号的频率特征,是一种更为优越的去噪算法。 相似文献
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《现代制造工程》2015,(12)
针对强噪声背景下的故障信号诊断问题,提出一种基于小波去噪和改进型总体经验模式分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解方法易产生虚假分量和模态混叠现象,引入EEMD。首先将采集到的振动信号进行软阈值去噪,然后对去噪信号进行EEMD分解,抽取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,最后对包络信号进行细化谱分析,得到轴承故障特征频率。小波去噪可解决噪声造成的包络信号粗糙这一问题,提高了包络提取精度。将该方法应用于滚动轴承的内圈和外圈故障诊断,诊断结果均表明该方法能够准确有效地提取故障特征频率。 相似文献
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针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干扰。利用布谷鸟算法优化BP神经网络对预处理后的信号进行诊断。小波阈值能更好地对EEMD分解中的高频分量进行去噪处理,CS-BP神经网络具有准确的模式识别精度和出色的全局寻优能力。通过实例仿真表明,提出的故障诊断方法具有良好的诊断精度、速度和成功率,具有较高的应用价值。 相似文献
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改进EMD阈值小波滤波方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《机械科学与技术》2017,(8):1175-1179
下肢自主康复训练机器人中交流伺服电机电流信号噪声严重影响电机力矩辨识精度。为解决非线性非平稳信号的滤波去噪问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)的改进阈值小波滤波算法。首先对EMD最佳去噪层数和阈值小波的阈值处理函数进行分析和改进,然后将两种改进方法相结合,最后对Matlab中的Heavy sine信号添加高斯噪声,分别利用改进方法和软、硬阈值等滤波方法进行去噪实验。仿真实验结果表明,改进算法能有效去除非线性非平稳信号中噪声信号。与EMD和阈值小波等其他滤波方法相比,本文滤波算法去噪后信噪比更大,均方根误差更小,滤波效果更好。 相似文献
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针对在强背景噪声情况下,齿轮故障信号信噪分离难,给故障诊断带来麻烦的问题,提出了一种基于形态小波去噪的齿轮故障诊断方法。方法结合了数学形态学的特征识别和小波分解的多分辨率分析特性,先采用形态小波方法对齿轮的振动信号进行消噪预处理,再计算信号的时频谱和功率谱,提取故障特征。给出了形态小波方法在齿轮故障诊断中的应用原理、方法步骤和评价指标。仿真和实验结果表明,方法可以有效地去除强噪声的干扰,提高信噪比,突现出信号的故障特征,提高了齿轮故障诊断的精度。 相似文献
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小波消噪在滚动轴承故障诊断的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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提出了一种基于经验模式分解(EMD)的高速滚动轴承故障诊断方法。首先介绍了经验模式分解方法的主要思想和算法;其次,针对高速滚动轴承,给出利用经验模式分解进行诊断的具体步骤;最后,成功地将此方法应用于某高速齿轮箱的滚动轴承故障诊断实践中。诊断结果表明,该方法能够有效提取出高速滚动轴承故障振动信号,从而提高了滚动轴承故障诊断的准确性。 相似文献