基于小波包分析的齿轮箱故障诊断研究

通过对齿轮箱正常和故障运行状态的振动信号进行分析,利用小波包理论将3种工况振动信号进行分解,根据不同频带内能量分布的不同以及能量比值指标,有效地进行了3种工况的识别与分类,结果表明,利用小波包分解是齿轮箱故障的一种有效的诊断方法。     

基于小波包分析的气泵故障诊断方法

针对真空压力复合气泵现有出厂检测方法检测效率低、检测效果差、产品存在故障隐患的缺点,提出基于小波包分析和BP网络的故障诊断的方法,经诊断实例。使用该方法可对真空压力复合气泵进行有效的故障诊断。     

基于小波分析的HVAC系统故障诊断技术研究

在分析HVAC故障特征的基础上,综合比较了现有的几种故障诊断方法(包括:人工神经网络、小波分析、模糊数学和专家系统等)的优缺点.介绍了小波分析的基本原理,以及利用小波包分析进行故障特征提取与识别的基本思路.     

基于小波包分析的大跨桥梁结构损伤预警的理论研究

基于小波包分析推导了结构动力系统在不同分析尺度上的状态方程和观测方程,在此基础上研究了结构动力响应在不同分析尺度上的时-频特性.理论分析证明,采用小波包分解结构的动力响应得到小波包能量谱,将可以表征结构损伤的发生.在此基础上进行了小波包能量谱关于结构损伤和观测噪声的敏感性研究,分析了结构系统矩阵和测量噪声在各个分析尺度上的递推性.结果表明,采用结构动力响应的小波包能量谱进行结构损伤预警具有较好的损伤敏感性和噪声鲁棒性.     

基于小波包络分析的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现故障时的振动信号是非平稳信号,傅立叶变换方法难以达到满意的效果。小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,十分适于滚动轴承的故障诊断。根据滚动轴承故障诊断理论,通过构造轴承上有单个损伤点时的仿真信号,应用小波包分析与包络分析相结合的方法,成功提取了滚动轴承的故障特征,并在此基础上对实测的滚动轴承振动信号进行分析,实验结果表明小波包络技术可以有效的提取滚动轴承故障信号。     

基于小波变换诊断轴承外圈故障

针对设备的关键部件轴承易发生故障的特点,利用轴承试验台采集外圈点蚀的故障信号,使用小波分析法对故障信号进行早期诊断,通过实验及诊断过程证明小波与Hilbert包络谱结合进行故障信号分析的方法对于轴承故障具有明显的效果,有助于更好的进行故障诊断工作。     

基于小波包分析的滚动轴承声发射信号消噪处理

本文叙述了将声发射检测技术应用于火车货车滚动轴承故障诊断中,通过小波包分析提取滚动轴承声发射信号的能量特征,并通过小波包消噪处理法突出能量特征,以达到较好故障诊断效果。     

基于小波包-贝叶斯的小电流接地故障区域定位方法

为了解决配电网中性点经消弧线圈接地系统单相接地故障选线难、定位难的问题,提出一种基于小波包-贝叶斯的小电流接地故障区域定位方法。首先通过小波包变换获取故障暂态电流信号的频带能比因子、阻抗因子和能谱熵等3个属性,利用加权贝叶斯分类器可准确判别出系统的故障模式。根据所得故障模式即可进一步进行故障选线。在此基础上,利用波形辨识的方法对比各相邻波形间的邻点差异系数,定位出系统的故障位置。通过ATP和MATLAB联合仿真,验证了该方法在此类系统单相接地故障选线与定位中的快速性与有效性。     

基于小波分析的机械故障诊断

噪声是影响设备早期故障诊断正确性的主要因素。利用小波变换对机械设备的噪声信号进行多层次分解,并根据奇异性进行滤波,该法可以对信号进行良好的降噪,同时也不会弱化信号中的弱故障信号。通过对机械设备早期故障信号分析,结果表明奇异信号特征法对水泵早期故障诊断是有效的。     

基于最优小波包基的信号去噪方法研究

改进了基于最优小波包基的信号去噪算法,该算法以小波包分析为基础,根据最小代价原理搜索信号分解的最优基,然后对高频和低频系数采用不同的阈值算法进行量化,用量化后的系数重构得到去噪后的信号．     

小波包在旋转机械故障诊断中的应用

根据旋转机械故障振动信号的特点，提出了应用小波包分解、重构技术进行消噪处理及频带能量故障特征提取的方法，实验分析结果表明该方法可以有效地提高故障诊断的抗干扰能力和故障诊断的准确性。     

基于能量频谱分析法的电机故障诊断

基于定子电流信号进行异步电机故障诊断时,转子断条和匝间短路故障特征频率分量常常被电流的基频分量淹没,利用小波变换的能量谱对其进行诊断十分必要.考虑到小波分析在时域、频域都具有表征信号局部特征的能力,能通过时频窗的灵活变换来突出信号的不同频率成分;同时还有用小波处理非平稳信号的优越性,计算出各频带所占能量,进而获取能量分布的故障特征.实践表明,通过上述分析并从能量分布的角度出发,可以快速、准确地诊断出电机故障,诊断效果好于傅里叶分析;同时也提供了一种思路,为电机故障在线实时诊断提供了理论依据.     

基于分形理论的滚动轴承故障诊断的研究

针对滚动轴承振动信号的特点,从分形原理出发,利用分形维数的概念,对由滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了分形特征的定量描述.试验结果表明,滚动轴承不同故障出现时,其分形维数明显不同.因此,可以利用分形维数有效地诊断出滚动轴承的故障.     

基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法研究

深入分析了利用小波框架神经网络理论诊断模拟电路故障的方法,并通过理论分析和实例验证了这种方法的有效性。     

基于故障树分析法的发电机组频率不稳故障解决

针对柴油发电机组运行时出现的频率不稳故障现象,采用故障树分析法建立起发电机组频率不稳故障树,阐述了故障快速查找与定位的方法,最终确定故障点,并通过调试将故障排除。     

基于小波分析的风电机组故障信息提取

针对风力发电机组在运行工况下故障预诊断难以实现的问题,提出了基于小波分析的故障信息提取方法。机组故障运行时其声音品质特性将发生变化,由此对风电机组进行声发射实验,对噪音信号进行测量,利用小波分析法从中提取故障信息,对机组实施故障预处理和保护措施。经过对现场信号的测量、分析与仿真实验,表明该方法较简单易行,可有效提取故障信息,对工程实践有应用价值。     

基于边频带分析的齿轮故障诊断研究

齿轮啮合时边频率带携有大量的有效信息。齿轮点蚀时边频带阶数少而集中在啮合频率及其谐频的两侧,左右基本对称;出现裂纹时啮合频率两侧边频对应幅值明显不对称,且两侧幅值变化较大;齿端折断时一阶啮合频率两侧有少量的边频带且两侧不对称,一侧边频幅值是另一侧边频幅值的2~3倍;轮齿折断时伴有啮合频率的高次谐波成分,且两侧有边频现象,啮合频率左侧高次边频幅值升高,啮合频率右侧2次边频幅值升高,一般会超过啮合频率处的幅值。边频分析的结果与拆箱检查情况基本吻合,验证边频分析的可靠性。