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针对2D12往复式压缩机气阀的工作过程特点,提取了吸气阀与排气阀均关闭的压缩过程的局域信号为研究对象,提出了基于模态参数识别与小波包分析相结合的方法,利用该方法提取了阀片正常与故障时的几种状态下的时域特征参数,最后通过比较各种状态下的时域特征参数完成了对阀片的故障诊断。最终证实了该方法的可行性及有效性。 相似文献
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针对模拟电路故障诊断这一难点,运用基于IDDT技术的故障诊断方法,即利用小波包变换提取电源电流各频率成分的能量,作为神经网络的输入特征矢量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。 相似文献
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小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质,适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分,这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。 相似文献
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提出了一种基于小波包变换的残差能量方法,对导弹动态测试数据进行分析处理,提取导弹的故障特征,并在此基础上利用神经网络有效地实现了故障的诊断和定位。 相似文献
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基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断 总被引:4,自引:0,他引:4
将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法:应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。 相似文献
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为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用. 相似文献
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基于谐波小波包和SVM的滚动轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障诊断问题开展研究,设计了基于谐波小波包和支持向量机(SVM)的新型诊断方法.与传统的时频特征提取方法相比,谐波小波包具有盒状频谱和无限细分的优势.首先对滚动轴承的振动数据进行谐波小波包分解,利用各频段的小波分解系数计算特征能量,归一化之后作为特征向量,为设计的多类SVM模型提供训练样本和测试样本.利用SVM的非线性映射能力,将三个二分类器相组合设计了基于二叉树的多类SVM模型,实现了对滚动轴承的故障诊断.最后,利用Case Western Reserve University电气工程实验室的滚动轴承试验台的振动数据对设计的诊断方法进行了验证.结果表明,设计的诊断方法比传统的方法具有更高的准确率. 相似文献
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小波变换在航空发动机故障诊断中的应用 总被引:3,自引:1,他引:3
论述了小滤变换在航空发动机故障诊断--检测特征信号和分离信号的高、低频成分中的应用,小波变换是采用可变窗口的积分变换,是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理较传统分析方法优越。 相似文献
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以某导弹测试设备功能模块电路的故障诊断为例,研究了神经网络方法在数模混合电路故障诊断中的应用,着重研究了基于仿真的故障模式获取方法及基于Matlab的网络训练方法。经过验证,该方法能够快速、准确地定位故障。 相似文献
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DU Yongliang 《飞机工程》2006,(3):41-43
小波分析具有局部时频分析能力,适宜于对突变信号的检测,针对飞控系统传感器故障的特点,提出了基于小波分析的飞控传感器故障诊断法。仿真结果表明,应用小波分析,可以非常精确定位传感器信号的故障点。 相似文献
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小波包分析在电机信号消噪处理中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
在检测航空高速直流电机的机械特性信号时,采样信号中含有大量干扰噪声,对信号的消噪是进行信号提取、分析、故障诊断和处理的前期工作,其效果将直接影响到后期工作.针对电机起动过程中的噪声干扰信号,采用小波包分析的软阈值方法消噪,取得了良好的效果. 相似文献