基于小波分析的故障诊断系统

提出了基于小波能量的机电设备状态检测及小波奇异性检测方法，分析小波变换在故障诊断中的各种应用及实现方法，使小波分析能适应不同特点的机电设备及测试信号的处理要求，该系统在机电设备故障诊断中得到很好的应用。     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

通过对齿轮箱噪声机理进行研究,建立了相应的数学模型,提出了一种基于小波变换的故障诊断方法.其基本思想是:首先利用小波变换的多分辨率特性,滤除信号的随机噪声,并将提纯后的信号分解到不同的频区;通过对各频区信号进行比较与分析,选取能量集中、包含了调制成分的部分进行复小波变换,利用多尺度小波包络谱获得信号的包络信息;最后,结合傅里叶频谱,确定齿轮箱的故障原因.研究结果表明:该方法能有效识别出齿轮箱系统中轴和齿轮的缺陷,并能锁定故障发生位置、衡量故障程度.     

基于小波分析的机车走行部故障诊断方法

基于小波变换原理,对机车车辆走行部的振动信号进行时频分析。根据走行部故障振动信号的特点,选用调制高斯函数作为分析小波,处理由损伤冲击造成的信号突变。试验表明,该方法对铁路机车高噪声背景下瞬变信号的描述比以往的时域、频域信号处理技术更为精确,对由单个或多个轴承局部损伤引起的振动信号突变十分敏感,是进行机车走行部故障诊断的一种有效方法。     

提速道岔小波包能量熵故障诊断方法

将小波包变换应用于S700K型提速道岔转辙机故障诊断中,以微机监测系统采集的S700K型转辙机三相交流电流为信号源,基于小波包多尺度分析对道岔转辙机正常工作状态和各故障状态下的三相交流电流进行分解,并通过小波包能量熵提取故障特征,然后根据能量熵定义故障诊断指标,并对每相电流的故障诊断指标设定2个阈值,来定量划分故障类型。实验结果表明:道岔不同故障情况下,三相电流小波包能量熵分布有一定的规律,故障诊断指标阈值的设定能有效划分道岔故障类型,待测样本测试结果与现场诊断结果一致。     

基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断

针对电力机车主变流器的故障,提出基于小波分析和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先,运用小波包对特征信号进行分解和重构,然后提取各频带的能量,将得到的能量值构造为特征向量,最后把特征向量输入到支持向量机,进行故障诊断.MATLAB仿真结果表明,该方法能够准确地对故障进行诊断.     

基于小波分析的牵引变流器故障诊断技术研究

针对200 km/h电动车组的牵引变流器,利用MATLAB/Simulink软件平台建立仿真模型,并运用小波变换的手段进行故障诊断,取得了良好的效果。文中以牵引变流器三相输出电流的不平衡故障为例,验证了该故障诊断方法的有效性。     

基于小波分析的光伏并网逆变器故障诊断

针对光伏并网逆变器的故障检测与智能在线诊断问题,提出了一种C3C3逆变器故障特征提取方法。该方法以逆变器输出三相电流的小波分析结果作为判断依据,将故障信号的近似分量和细节分量相结合作为故障特征向量,利用神经网络的分类功能,实现对光伏并网逆变器的故障诊断。该方法无需电压信号和人工参与,硬件实现简单,且抗干扰性强。仿真实验结果证明了该方法的有效性。     

基于小波分析的机车转向架振动信号的降噪和故障诊断

从小波变换的理论背景出发，介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。并重点对小波分析在信号消噪和故障诊断两方面的工程应用做了一些有益的探讨。首先对机车转向架振动信号用db4小波进行了分解，并运用所介绍的算法进行了消噪处理，取得了明显的效果。其次是运用小波包频分技术建立了机车转向架的振动状态特征向量，能较好地表征机车振动的故障状态。     

基于小波包分析的货车滚动轴承故障诊断

铁路车辆滚动轴承故障的不解体诊断，对于提高轴承诊断效率，减轻操作人员的劳动强度和保证铁路运输的安全是至关重要。结合小波包分解和加权K近邻法提出了一种新的货车滚动轴承不解体故障诊断方法。首先利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解，得到滚动轴承动态信号在不同频带的能量，并以此作为滚动轴承的特征向量；然后采用加权K近邻法对滚动轴承进行故障诊断。对197726型货车滚动轴承在轮对不解体条件下进行了诊断实验，结果表明该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚子的局部缺陷，并且诊断速度快，完全满足实时诊断要求。     

基于定子电流小波包分析的牵引电机轴承故障诊断

滚动轴承失效是机车牵引传动系统的主要故障源之一。轴承失效引起电机振动增加,导致定子电流发生调制。本文根据轴承失效对电机运行参数(振动、电流)的影响,将牵引电机轴承故障分为单点局部损伤和整体磨损。分析两种滚动轴承故障对振动和电机定子电流频谱的影响。定子电流分析可在不影响电机运行的情况下,检测电机的工作状况。小波包变换适应于处理瞬变、非平稳信号,用于电机定子分析能获得较高的频率分辨率,有效提取故障征兆。本文提出一种基于定子电流小波包分析的机车牵引电机轴承在线故障检测方法。HXD2型机车线路运行试验证明,该方法能有效诊断电机轴承早期故障。     

基于车辆总线和Laplace小波的机车轴承诊断系统

为保证高速客运机车的行车安全,开发基于车辆总线的机车轴承故障诊断系统,通过车辆总线监测温度和振动信号对机车走行部轴承进行早期诊断和预警。给出诊断系统的硬件结构、软件功能与特点。分析机车轴承振动信号特征,针对故障轴承冲击响应由一系列单边衰减振荡信号组成,轴承故障特征频率包含的能量少且受到噪声干扰的特点,将Laplace小波引入轴承振动信号分析,提出基于Laplace小波相关滤波和包络谱分析提取故障特征频率的机车轴承诊断方法。试验表明,所开发的系统有很强的鲁棒性,能有效诊断机车走行部各种类型的故障。     

基于故障诊断二叉树的内燃机车故障诊断专家系统

根据内燃机车的故障特点,研究故障诊断流程的二叉树化.将知识库分解为故障现象、故障原因和故障诊断规则3个即相互独立又互为关联的数据库,在知识库管理模块的控制下,分别从故障现象库和故障原因库中选取相应的知识构成故障诊断规则的前件和后件,并以IF……THEN……的形式存储在故障诊断规则库中.采用基于故障匹配率的启发式搜索机制,结合专家的经验与故障发生的概率,通过修改估价函数,实现对较大概率故障的优先搜索,以提高系统的故障诊断效率.目前,以故障诊断二叉树分析法为基础的内燃机车故障诊断专家系统已在南昌铁路局各下属机务段成功装车运用,达到了预期目标.     

基于故障树的地铁列车牵引系统故障诊断

介绍了故障树分析法。阐述了地铁列车牵引建立的条件。以地铁列车牵引系统为例,建立了故障树并求得最小割集。基于最小割集和故障案例统计数据,对故障进行了诊断。此分析方法在地铁列车故障诊断中有较好的应用价值。     

基于小波系数提取及离散余弦包络分析的机车牵引齿轮故障诊断方法

机车走行部故障是危及列车运行安全的重要因素,其故障程度的实时监测与诊断是高速重载列车需要解决的关键问题之一.本文以机车走行部的牵引齿轮为例,在分析总结大量实际振动信号的基础上,探讨了运用小波分解和离散余弦变换相结合来提取机车牵引齿轮故障特征信息的方法,即首先采用小波基将牵引齿轮故障引起的振动信号变换到时间-尺度域,再对高频段的小波系数采用离散余弦变换进行包络分析;阐述了该方法在机车走行部在线故障诊断系统中的应用,不仅能满足在线状态监测与故障诊断的实时性和可靠性要求,而且具有很强的抗干扰能力.实际应用表明,该方法能可靠提取牵引齿轮的故障特征信息,系统能快速、准确地诊断出故障类型及程度,可有效用于机车走行部故障的在线监测与诊断.     

基于C-均值聚类算法的列车故障诊断系统

介绍了2动1拖内燃电传动动车组网络拓扑结构、列车故障诊断系统,故障分类等级及应用C-均值聚类算法准确识别列车故障评估方法,阐述列车诊断系统收集并处理故障信息后,根据聚类核心及数据样本形成平方和聚类准则,对数据样本进行决策分析并输出诊断结果。人机接口设备可存储并及时显示列车故障。列车故障诊断系统增强了动车组运行的可靠性,减少维护人员的工作量,有助于列车长期稳定运行。     

故障树与故障字典法结合的计算机联锁系统故障诊断

以TYJL-Ⅱ型计算机联锁系统为背景,针对计算机联锁系统的设备组成及功能结构特点,建立了故障树与字典法结合的诊断模型,确定故障检测点,降低诊断的复杂性,以提高故障诊断效率.     

小波分析在高压输电线路故障诊断中的应用

运用小波理论,提出了一种新方法,准确地捕捉故障发生时的突变信号,并结合行波故障检测和测距理论,计算出故障距离.给出了算法及仿真结果.