小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

在共振解调技术的基础上，采用小波分析方法对滚动轴承的故障进行了有效的诊断，实例证明，小波分析对处理非平稳信号具有很好的应用效果。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

声信号分析方法在轴承故障诊断中的应用

由于轴承故障声信号的混响及临近的机械设备的噪声,造成声信号的频域分析很困难.通过小波变换原理,对滚动轴承故障声信号进行时频分析.通过对声信号的多尺度分解,分离出由故障造成的声信号突变.实验结果表明,较之以往的时域、频域信号处理技术,该方法对声音信号分解更趋合理,是一种可靠和有效的滚动轴承故障诊断新方法.     

小波分析在控制系统故障诊断中的应用

目前,控制系统均是基于传感器和执行器工作的,而传感器和执行器的故障已成为导致控制系统失效的主要原因.故障诊断就是要从系统的复合信号中,采用分离或突出或局部放大故障信号,使故障信号易于被人们发觉.因而需要对其相关信号进行分析,借此诊断出系统内部的故障.而小波变换利用平移和伸缩下的不变性,以提供信号在时域和频域的局部描述,从而求出该信号的奇异点.仿真实验结果表明利用小波变换的奇异点检测在控制系统故障诊断中具有优越性;据所提出的诊断结果修正方法,可提高诊断的可靠性.     

连续小波变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用

以Morlet小波为例,讨论了连续小波在处理数字信号时的离散化与参数选择问题;将连续小波应用于滚动轴承的故障诊断,展示了连续小波变换在特征提取上的优越性能.     

小波分析在故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以钻井泥浆泵为例，分析了小波分析在故障诊断中的应用。结果表明，用小波降噪的方法先对泵阀信号进行处理后再进行特征提取和故障诊断变得容易；用小波进行泵阀信号的消噪可很好地保存瞬态冲击信号中的尖锋和突变部分。     

基于能量峰定位的经验小波变换及在轴承微弱故障诊断中的应用

为了解决经验小波变换在轴承振动信号频谱分割不当的问题,提出了一种基于自适应能量峰定位的经验小波变换。该方法采用Teager能量算子对傅里叶频谱进行能量集中,降低噪声和无关分量影响;利用多尺度寻峰定位算法自适应确定频谱分割边界;通过构建小波滤波器组提取各模态分量。依据峭度指标挑选故障信息最大的模态分量,最后通过Hilbert包络解调提取轴承的故障特征频率。仿真和实验分析结果表明:提出的方法从能量角度入手,鲁棒性更强;频段划分考虑频谱的形状,能自适应识别故障频带;与原始经验小波变换方法相比,改进方法能明显增强早期微弱故障特征,提高轴承早期故障诊断性能。     

小波分析及其在设备故障诊断中的应用

论述了连续小波变换和离散小波变换的性质、方法,介绍了离散二进小波变换的快速算法.对小波分析在设备故障诊断中的应用问题也作了讨论.     

连续小流变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用

以Ｍｏｒｌｅｔ小波为例,讨论了连续小波在处理数字信号时的离散化与参数选择问题;将连续小波应用于滚动轴承的故障诊断,展示了连续小波变换在特征提取上的优越性能。     

高密度小波变换在滚动轴承复合故障诊断中的应用

针对目前滚动轴承中多种微弱故障难以准确识别的难题,提出基于高密度离散小波变换和包络谱的滚动轴承复合故障诊断方法.首先对采集的轴承振动信号进行高密度离散小波变换;然后对各尺度上的小波系数和尺度系数进行单子带重构,以消除频率混叠的影响;最后对各子带信号分量进行包络谱分析,并通过滚动轴承各典型故障的特征频率,识别滚动轴承存在的各种故障.将所提方法应用于具有复合故障的滚动轴承的诊断,并与其他常用的诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效地实现滚动轴承早期复合故障诊断.     

基于小波变换的滚动轴承故障信号包络谱分析

小波变换是一种有效的时频分析方法,广泛应用于许多领域的非稳态数据分析问题.利用小波变换的多尺度分析能力,对滚动轴承的典型故障(如外圈故障)进行特征分析与提取.首先利用小波变换获取故障信号的细节参数,然后利用希尔伯特包络谱分析提取非稳态的故障特征.实验结果表明,基于小波变换及希尔伯特包络谱分析的联合方法可有效突出滚动轴承典型故障的非稳态特征,可以准确地实现故障诊断.     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法.     

用小波分析铁路车辆滚动轴承诊断方法

实现铁路车辆滚动轴承状态的不解体检测，对减少维修费用、降低维修和检测工人的劳动强度、提高生产效率、避免意外损失和保证铁路运输的安全至关重要。本文采用小波分析方法对铁路客车滚动轴承振动加速度信号进行处理，提出了新的诊断方法，并通过实验证明了该方法的有效性。论述了小波变换能量的等价性，实验处理结果验证了“不同的故障会激起不同频率的谐振”。本文所提出的方法不仅适用于铁路轴承，也可用于其他轴承的诊断。     

形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性.     

S变换在滚动轴承故障诊断上的应用

为了研究滚动轴承信号的非平稳特征,应用时频分析技术是一种较好的选择．研究了S变换,该方法是将短时傅里叶变换同小波变换结合起来发展的一种新算法．对多种时频分析方法进行了比较,得出S变换优于其他方法的一些特点,提出基于S变换的滚动轴承信号瞬态特征检测方法．结果表明,S变换能够以较高时频分辨率表示轴承振动中的非平稳特征,能反映出信号时频谱真实的物理意义,并且计算速度快．诊断结果验证了该方法可以用于滚动轴承的故障诊断．     

分数阶对称平移不变过完备小波的构造及其在轴承故障诊断中的应用

提出了一种分数阶的对称性近似平移不变过完备小波的构造方法。首先,给出一种构造具有对称性且具有最小长度的低通滤波器方法。其次,通过拓普利兹矩阵分解法求出对应的具有近似平移不变性的高通滤波器,此方法比其他分解方法具有更低的计算复杂度。此外,利用此构造方法,也得到具有更高阶消失矩的分数阶过完备小波变换。最后,将构造出的分数阶对称平移不变过完备小波应用到轴承故障诊断中。实验结果表明,提出的小波变换能有效地提取出轴承的故障特征。     

小波变换技术在电机故障诊断上的应用

电机失效的主要原因是电机轴承故障,以电流信号为基础的谱分析方法,反映故障的谐波分量幅值较小,容易被基频和电流噪声淹没.采用小波变换技术对电机轴承类故障进行诊断,将传感器采集到的振动信号用db10、db1、db5正交小波基进行4层小波分解,并对第1层细节信号d1作Hilbert包络和谱分析.实验结果表明:小波分解方法能够检测出轴承故障的特征频率,db1正交小波基得到的故障频率最为明显,与传统方法相比,小波技术在电机故障诊断中具有很大优越性.     

EMD共振解调在滚动轴承故障诊断中的应用

针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-piricalMode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用H ilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结果表明:该方法能诊断真实情况的滚动轴承疲劳失效故障.     

差分进化网络在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,在分析传统的误差反向传播(BP)算法、莱文伯格马夸特(LM)算法等经典人工神经网络训练方法的基础上,提出了差分进化训练算法。在选取差分进化策略时,取消了变异个体选取限制,从而加快了算法收敛速度。采用不同故障部位和程度的滚动轴承故障实验数据构成样本集合,并分别运用最速下降法、LM算法和差分进化算法对相同结构的人工神经网络进行训练,对比分析其故障分类性能。实验结果表明,差分进化算法能较好地识别滚动轴承故障,准确度较高,总体上与LM算法相当,且其在多次实验中故障识别率的最大值与最小值差别较小,具有较好的稳定性,同时该算法避免了LM算法存在的"过学习"问题。