基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性.      

航空发动机中介轴承振动故障分析方法

针对中介轴承振动故障信号微弱、较难提取的问题,提出一种基于小波变换的航空发动机中介轴承故障诊断方法:首先对中介轴承故障信号进行小波分解,得到各层细节信号,并对细节信号进行重构;然后对重构信号进行频谱变换,从频谱图上清晰观察出中介轴承的故障特征频率。对真实发动机中介轴承故障信号进行的实例分析表明,本文方法具有较好的降噪能力,较频谱分析更能突出中介轴承的故障特征。     

基于小波分析的转子故障信号自适应降噪技术研究

在转子故障信号的小波降噪研究中,降噪效果常常依赖小波分解层数、故障转子转速和信号的采样频率,难于自动完成.针对该问题,提出了一种转子故障信号的自适应小波降噪新方法,该方法先对原始数据进行重采样,然后将重采样信号用小波变换分解到规定的层数,最后运用Donoho软阈值法实现降噪.该方法无需人为选取小波分解层数,降噪过程自动完成.大量的仿真和实验算例验证了方法的正确有效性.      

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.      

基于小波神经网络的齿轮系统故障诊断

通过对齿轮系统在不同的运转状态下不同的故障类型进行试验测试分析,获取了有关的测试信号,对振动特征信号进行了小波阈值去噪,采用离散小波变换(DWT)对去噪后的信号进行8层分解处理,对各层的小波系数进行了小波重构,得到8层细节信号和1层近似信号,并计算了各层信号的能量,得到了信号的能量分布特征.在此基础上把各层信号特征作为神经网络的输入,进行了网络的研究、分析处理和故障分类,并对小波神经网络方法与单独采用神经网络方法的故障诊断结果进行了比较评价.研究表明,去噪处理后的效果比没有去噪的信号特征更加明显,而采用小波神经网络诊断方法,对于齿轮无故障、齿根裂纹故障、分度圆裂纹故障和齿面磨损故障能够进行很好地区分与诊断,其诊断成功率均在95%以上,可对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断.      

基于参数自适应变分模态分解的行星齿轮箱故障诊断

针对变分模态分解需要人为设定模态数量以及在强噪声情况下容易造成分解错误的问题,提出了依据功率谱密度极值点自适应确定模态数量与中心频率的参数自适应变分模态分解方法,通过信号仿真分析验证了方法的有效性。基于参数自适应变分模态分解提出了一种行星齿轮箱故障诊断方法,应用于行星齿轮箱第2级太阳轮裂纹的故障诊断,行星齿轮箱传动实验台的试验结果表明:该方法能实现振动信号准确分解,有效提取和辨别出故障特征频率,实现了在强背景噪声和微弱故障信号情况下对第2级太阳轮裂纹故障的准确诊断。      

一种基于连续小波变换的滚动轴承早期故障诊断新方法

滚动轴承早期失效阶段,特征信号微弱,并且受传递路径衰减及环境噪声影响,故障识别相对困难。针对这一问题,提出一种基于连续小波变换的轴承早期故障诊断方法。对原始信号进行连续小波变换,利用不同尺度小波系数进行信号重构,从而得到相应尺度下的信号分量,为了获取包含尽可能多的故障信息的信号分量,以峭度为指导标准对重构信号分量做合并处理,并利用相关系数准则剔除冗余信号分量,从保留信号分量中筛选出峭度值最大的分量,将其作为最佳分量用于进一步包络解调运算,通过分析包络谱判断轴承的故障类型。利用所述方法处理轴承早期故障仿真及实测信号,均成功提取出微弱特征信息,由此表明该方法可实现滚动轴承早期故障的精确诊断。     

基于Contourlet变换的图像去噪算法

针对小波变换不能有效地表示图像纹理和轮廓的缺陷,本文重点研究了基于Contourlet变换的图像去噪算法。首先对图像进行Contourlet变换,得到能量集中分布的变换系数,再对变换后的系数应用Bayes-Shrink去噪方法进行降噪处理,并分别比较了运用硬阈值方法和软阈值方法的处理效果。结果表明:基于Contourlet变换的图像去噪算法在峰值信噪比(PSNR)效果和去噪质量上都优于小波变换。     

基于最优阈值小波包分析的转子振动信号降噪研究

针对采集转子振动信号时信号中往往夹杂着噪声干扰的问题,提出了一种自寻优阈值的小波包降噪方法。该方法可对不同振动信号自寻优地设置阈值,且阈值的选取与所研究的信号有关而与信号长度无关;并根据采样定理计算不同转子转速对应的小波包分解的最低层数。对多种信号进行的降噪研究表明,该方法可有效降低转子振动信号中的噪声干扰。     

基于小波熵的滚动轴承早期微弱故障信息提取

滚动轴承产生早期微弱故障时,故障信息会被淹没在强背景噪声和其他振动源信号中,还会受到低频效应影响,这使得传统的频谱分析很难找到这些被淹没的故障信息。针对这一问题,本文提出一种基于小波熵的故障信息提取技术,首先对测试到的振动信号进行连续小波变换(CWT),获得时间-尺度谱,再计算时频矩阵中每一个尺度下的信号的熵,最后选取熵最小的尺度进行频谱分析。运用该方法对设置了外环故障、内环故障、滚珠故障的三种滚动轴承的振动信号进行了分析,并与传统的傅里叶变换(FFT)和包络解调分析方法进行了对比。分析结果表明,基于小波熵的分析方法能更有效地提取出振动信号中的故障频率信息。最后把该方法应用到某型涡轴发动机的主轴承故障诊断中,成功提取出了故障频率信息,实现了对滚动轴承进行早期故障检测。     

基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下齿轮箱复合故障的故障特征提取,提出了基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法根据齿轮箱复合故障振动信号中齿轮和滚动轴承故障成分的形态差异性,先用形态分量分析将其分解为包含齿轮局部故障信息的谐振分量、包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量和随机噪声分量,再根据实测转速信号分别对谐振分量和冲击分量进行包络阶次分析,根据各包络阶次谱诊断齿轮箱复合故障.算法仿真和应用实例表明:该方法能有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征,且其故障特征提取效果要优于传统的包络阶次谱方法.      

基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析

针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。      

基于强抗噪威格纳威利分析的滚动轴承故障诊断

为了解决威格纳威利谱(Wigner-Vile spectrum, WVS)时频分析方法对受强背景噪声影响下的滚动轴承冲击性故障信号特征提取难的问题,根据滚动轴承发生故障时呈现出的循环平稳特征,将基于2阶循环统计量的循环谱密度算法(cyclic spectral density, CSD)与WVS相结合,提出基于CSD的WVS分析方法,即循环谱密度威格纳威利谱(CSDWVS)时频分析方法。经仿真及实验验证,相对传统WVS分析方法,该方法能有效提取出强背景噪声影响下的滚动轴承内圈故障特征频率为51.9 Hz及外圈故障特征频率为32.1 Hz。      

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠,鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

基于IHT的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法

针对传统解调方法在滚动轴承振动信号故障特征提取中的局限性,在迭代Hilbert变换和共振解调技术基础上,提出了一种新的基于迭代希尔伯特变换(iterated Hilbert transform,简称IHT)的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法.采用IHT将原始振动信号分解为若干个含有故障特征信息的包络幅值分量,然后用共振解调法去除残余的高频干扰噪声并求得各个包络分量的倍频谱,利用轴承理论故障频率与共振解调得到的各倍频进行对比分析,诊断出滚动轴承相应的故障类型.轴承故障实例诊断分析结果表明该方法能有效地提取轴承故障特征.      

时频展缩随机共振用于航空发动机转子故障检测

提出一种基于时频展缩的随机共振算法,用于检测转子早期故障信号,该方法充分利用了随机共振检测弱信号的优势,通过引入时频展缩,消除了随机共振系统对待测信号频率的限制,实现了在绝热近似理论下,从强噪声中提取出转子微弱早期故障信号.理论分析和实测结果表明:对埋在强噪声中的未知频率的早期故障信号,采用连续的压缩算法,以获得一个适...     

基于自适应分段混合系统的轴承故障诊断

针对强噪声背景下轴承早期故障的诊断问题,提出一种基于自适应分段混合随机共振（adaptive piecewise hybrid stochastic resonance,APHSR）系统的检测方法。采用经验模态分解法（EMD）进行信号预处理,分别采用能量密度法和相关系数法去除高、低频噪声,自动筛选最优固有模态函数,经尺度变换后输入分段混合随机共振系统模型,提取故障信号。工程实验显示:经过APHSR系统,轴承故障特征频率的频谱幅值、频谱幅值与周围最大噪声之差和最大信噪比（SNR）均高于经验模态分解和经典随机共振方法,其中齿轮箱故障轴承信噪比分别提高了9.579 dB和7.473 dB,转子故障轴承信噪比分别提升了8.597 dB和5.695 dB,对凯斯西储大学故障轴承数据处理后的信噪比分别提升了3.369 dB和17.043 dB。数据表明APHSR方法具有高效性,提高了轴承故障信号诊断能力。      

行星齿轮箱耦合调制振动信号分离与故障诊断

针对故障状态下行星齿轮箱振动信号通常表现为稳态调制和冲击调制成分耦合问题,建立不同求解模型,提出耦合调制振动信号分离方法。应用稀疏全变分模型实现冲击调制成分分离,采用改进的非对称惩罚函数,根据峭度系数与方均根系数指标构建正则化参数优选策略,采用受控极小化(majorization-minimization, MM)方法进行模型求解;采用基追踪实现稳态调制成分分离。试验结果分析表明:该方法在噪声D为0.15的信号中能快速分离出微弱冲击调制成分,算法迭代次数少、收敛效果好。