小波包分析在柴油机故障诊断中的应用

分析了柴油机缸盖振动机理,运用小波包对振动信号进行分析与讨论,将含噪信号进行小波包降噪处理,对降噪信号进行小波包分解,通过提取频带能量特征,对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断.     

基于机器学习的舰船机电装备故障诊断

随着信息技术的发展,以机器学习、模式识别为代表的人工智能技术在故障诊断领域逐步得到应用。通过对振动噪声信号的采集,利用时频分析技术对信号进行分解,并提取故障特征参数,再利用机器学习或模式识别技术对信号进行判别分类,可以实现舰船机电装备的智能诊断。为了验证该方法,选择经验模态分解方法进行信号分解,采用支持向量机进行诊断分类。通过实验表明,该方法有着较高的诊断精度,故障诊断率达到了96.7%,可以对舰船机电装备常见故障进行准确的智能诊断。     

小波包分析在柴油机故障诊断中的应用

分析了柴油机缸盖振动机理，运用小波包对振动信号进行分析与讨论，将含噪信号进行小波包降噪处理，对降噪信号进行小波包分解，通过提取频带能量特征，对柴油机缸盖漏气故障进行了诊断。     

基于小波包分解的功率谱方法在人字门启闭机减速器故障诊断中的应用

针对船闸人字闸门机械式启闭机减速器中滚动轴承振动的不平稳性及其故障信号中存在噪声和干扰的问题,提出了一种基于小波阈值算法的小波包分解与功率谱分析的故障诊断方法。该方法通过对故障信号进行小波分解且对其系数作阈值处理,并利用处理后的分解系数进行小波逆变换得到降噪后的信号,然后对降噪后的信号进行小波包分解,找到能量集中的节点,对其进行Hilbert包络解调并求其Hilbert包络线的功率谱,从而提取故障特征信息。应用实例表明:仿真信号与某船闸人字闸门机械式启闭机减速器故障诊断方法能降低信号噪声以及干扰,并能提取故障特征信息。     

基于EMD的船舶动力系统振动信号分析

为了提高船舶动力系统的故障分析和诊断能力,需要对振动信号进行模态分解和特征分析,提取有用的信号特征量,实现故障检测,提出基于经验模态分解(EMD)的船舶动力系统振动信号分析方法,采用宽带非平稳信号建模方法进行船舶动力振动信号建模,采用匹配滤波检测器对振动传感器采集的原始信号进行降噪滤波处理,对降噪输出的信号进行经验模态分解,提取信号的所有局部极值点,用三次样条曲线分析方法提取振动信号的复包络,实现信号特征提取和分析。仿真结果表明,该方法提取的信号特征量能有效反映船舶动力系统的工况特征,实现船舶动力系统的运行状态实时监测和故障分析,信号分析的抗干扰能力较强。     

基于小波神经网络的内燃机失火故障诊断

内燃机振源复杂,工况变化频繁,振源频率重叠.振动信号包含大量的随机噪声,信噪比低,使相关分析和频谱分析用于基于振动信号的内燃机故障诊断的通用性不强.文章构造了小波神经网络,将小波分析用于降噪,以提高信噪比.降噪后的信号转换成自定义的特征参数,然后输入BP神经网络.通过诊断训练,给出了失火检测的实例.     

EMD技术在机械震动故障中的诊断方法

齿轮箱是船舶机械动力系统的核心装置,连接着动力系统各精密零部件,在船舶的整个航行中起着动力枢纽作用,对它的故障诊断的效率及准确性关系着航行的效率,也船舶系统工程重要研究方向。传统的故障诊断依靠测量设备对振动点进行大量测量,随后通过时域信号分析,其测量工作繁重且信号分析复杂度较大,已越来越不能适应现代故障检测要求。本文利用EMD技术对机械振动中的故障进行检测,对振动信号降噪利用小波变换进行处理,有效提高了诊断效率及精确度。     

旋转机械状态振动监测与故障诊断系统

旋转机械状态振动监测和故障诊断技术主要包括振动监测、振动信号处理和分析、故障诊断等．针对这些特点,以Windows2000及WindowsXP为开发平台,采用LabVIEW及MAT—LAB为编程工具,综合计算机技术、虚拟仪器技术、信号处理技术与故障诊断等技术,开发了一套旋转机械状态振动监测与故障诊断系统．该系统可以实现对振动信号的多通道采集、存储,实现离线、在线信号的时域、频域、幅值域、时频域分析处理;配置独立的小波分析模块,可以实现存储信号的小波消噪、小波包分解、发展趋势识别等功能．同时,还可实现对旋转机械故障的早期监测与其常见故障的诊断等功能．     

基于振动信号的舰船发动机故障诊断

传统舰船发动机故障诊断方法诊断时,需要对舰船发动机进行一定程度上的拆卸,无法完成零拆卸的故障检测,为此提出基于振动信号的舰船发动机故障诊断方法。使用不同波段振动信号作为检测探伤手段,采集多频段的振动信号,分析信号携带的诊断信息,完成舰船发动机故障诊断模型构建;计算振动信号非线性鲁棒值,锁定故障位置,通过编程分析,实现舰船发动机故障诊断。试验结果表明,设计的故障诊断方法比传统方法诊断定位准确率高2%,说明设计的诊断方法具备极高的有效性。     

基于集合谱峭度法的轴承故障诊断

轴承早期故障引起的微弱振动变化信号往往淹没在机械传动系统的背景振动噪声中,其故障特征提取困难。本文针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性及调制特性,提出集合经验模式分解和谱峭度法合的滚动轴承故障特征信号提取及其故障诊断的新方法——集合谱峭度法(Ensembled Kurtogram,EK)。该方法应用集合经验模式分解将振动信号分解为多个固有模式函数,分别计算各个固有模式函数的峭度值及其与故障工况下振动信号、正常工况下振动信号之间的相关性,根据IMFs自动选取规则选取合适的IMFs进行轴承故障信号的重构;然后针对重构后的信号进行谱峭度计算得到对应的峭度图,根据峭度图上最大值原则选取最佳带通滤波器进行滤波;最后运用包络解调后的信号进行故障诊断。本文通过模拟仿真和实验验证,验证了该算法的故障信号提取有效性和故障诊断能力。     

基于振动信号关联维数的柴油机故障诊断及实验研究

通过选择合适的嵌入维数以及计算关联维数可用来表征柴油机振动信号的分形性质,但实际测取的振动信号中存在着许多干扰信息.利用改进的小波包分解和重构算法对原始信号进行降噪处理,可使信号关联维数较为接近于系统的真值.实验分析表明,利用降噪后的信号关联维数判断柴油机运行状态具有准确性高的特点.     

基于冲击脉冲和EMD包络谱的电动消防泵轴承监测诊断研究

电动消防泵是船舶的重要装备,一旦发生故障,直接影响船舶的作战性能。针对某电动消防泵振动噪声大的问题,文章提出了基于冲击脉冲和EMD包络谱的轴承故障诊断方法。该方法首先通过振动烈度和轴承冲击脉冲监测,判断轴承状态,随后将电动消防泵轴承振动信号分解为多阶固有模态函数(IMF)之和,并对前几阶IMF进行包络谱分析,结合轴承故障特征频率进行故障诊断。实船测试结果表明,该方法能有效监测电动消防泵及轴承振动状态,并能快速、准确地诊断出轴承故障原因。     

基于时频反射的船舶电缆故障诊断方法研究

论文针对基于时域反射的高技术船舶电缆故障诊断方法中,因反射信号微弱、信号衰减大而造成难以诊断的问题,采用时频反射法使该类故障信息更明显,提高高技术船舶电缆故障诊断检出率。另外,反射信号因受噪声信号干扰而导致电缆故障误报,利用小波系数收缩算法对反射信号进行降噪处理,可降低电缆故障诊断误报率。论文通过实验对时域反射法和时频反射法进行了比较,结果表明电缆故障诊断的检出率和误报率均有明显改善。     

基于粒子群聚类分析与证据理论的船舶机械振动诊断

粒子群算法避免了复杂的遗传操作,是一种有效的全局寻优算法,用于聚类分析可以更快地收敛于最优解;D-S证据理论提出了不同于贝叶斯主义和频率主义的构造性解释,非常适用于存在大量不确定性因素的故障诊断工作.将故障机械的振动信号按时域、频域、小波包域分解为多个参数空间.采用粒子群聚类分析算法对机械故障进行局部诊断,将局部诊断结...     

基于改进EEMD的船用柴油机缸套-活塞环故障诊断方法

船用柴油机缸套-活塞环发生故障时，振动信号呈现非线性、非平稳性特征且故障特征模糊、隐蔽。文章提出一种基于改进集成经验模态分解（EEMD）的故障诊断方法。通过设计固有模态函数（IMF）信息筛选准则对EEMD分解出的固有模态分量（IMFs）进行重新排序，筛去低质量的IMFs，以此获得包含更多能体现故障特征成分的重构信号，经该方法处理的信号再送入到分类器中进行识别和分类故障，实现船用柴油机缸套-活塞环的故障诊断。试验结果表明：与原EEMD诊断方法相比，该改进方法识别率更高，故障诊断效果更好。     

基于振动和润滑油分析的主推力轴承故障诊断实例

结合振动测试和润滑油分析的技术手段对某船主推力轴承故障进行综合分析,表明利用振动信号对滚动轴承故障进行诊断是设备故障诊断方法中比较有效的方法,同时润滑油分析的结果也可以验证振动监测的有效性,提高故障诊断的准确性.     

基于EEMD和EIIKF的船舶轴系状态趋势预测研究

监测、分析、预测轴系的状态数据对保障船舶动力系统正常工作具有重要意义。基于船舶轴系振动状态监测,提出集合经验模态分解(EEMD)和增强型间歇性未知输入卡尔曼滤波器(EIIKF)相结合的故障趋势预测方法。在进行模态分解前,通过加入白噪声信号优化信号的可分解性,避免出现模态混叠。进而对滤波重构后的信号进行序贯分析得到振动信号的特征曲线,采用EIIKF方法对特征曲线分析预测,并通过引入间歇性参数,对部分未知输入项带来的不确定性进行补偿。在此基础上通过故障判别模型进行故障诊断,实现基于轴系振动信号的故障预测。利用实测故障样本数据对所提出的方法进行验证,其预测结果的及时性和准确性均优于一般模态分解和卡尔曼滤波器预测的方法,验证了改进后方法的有效性和优越性。     

奇异值分解降噪的改进方法

利用测试信号构造Hankel矩阵进行奇异值分解(SVD)是消除随机噪声干扰的有效方法,其关键是奇异值数目的选取,但目前尚无成熟有效的确定方法。针对这一问题,提出了一种奇异值分解降噪的改进方法,该方法依据去噪后信号极值点数量随奇异值数目变化的关系,可以准确选取与最优降噪效果对应的奇异值数目。仿真及实验结果表明,该方法准确、有效。利用该方法处理船舶和机械设备振动噪声测试信号,可有效提高其信噪比,最大程度地优化信号去噪的效果,提高分析的可靠性。     

基于振动信号诊断柴油机气门机构故障的研究

通过对气门机构运动规律的理论分析和仿真计算,揭示了缸盖表面振动与气门间隙的内在联系;实测船用柴油机的缸盖振动信号,结合功率谱密度和小波包分解提取气门故障的特征向量,再利用高频能量比的判别实现了气阀故障状态识别;试验数据证明,该诊断技术测量方便、速度快,便于对气门机构进行在线实时的快速无损检测及故障诊断.     

基于时间序列与小波分析的船舶柴油机故障诊断

模拟柴油机气阀间隙异常的几种情况,并实时监测柴油机缸盖振动信号.采用时间序列分析方法对船舶柴油机缸盖振动信号功率谱进行识别,采用小波变换方法对各信号进行小波包分解,并提取故障特征频段信号进行功率谱估计,实现精确故障诊断.