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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. 相似文献
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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. 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波分析和SVM的主变流器故障诊断 总被引:2,自引:1,他引:1
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. 相似文献
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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。 相似文献
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在基于固定字典的形态分量分析(Morphological Component Analysis,MCA)方法基础上,提出了字典学习形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。分别以轴承内圈、外圈故障信号为训练样本,应用K-SVD(K-Singular Value Decomposition)字典学习算法对训练样本学习字典,寻求最优的字典空间;将学习到的字典取代MCA中的固定字典,根据信号所包含各成分的形态差异性,利用MCA对滚动轴承故障信号中的内、外圈故障特征和噪声成分进行分离;对包络后的故障特征分量做频谱分析诊断轴承的故障及部位。应用实例结果表明:该方法能在强噪声环境下有效地提取滚动轴承内、外圈的故障特征,性能优于固定字典的MCA方法,为MCA方法在选取字典时提供了新思路。 相似文献
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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 总被引:6,自引:1,他引:5
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. 相似文献
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近年来,盲源分离算法由于其良好的去噪效果在信号处理领域得到了广泛应用,但传统独立分量分析方法存在着未考虑噪声干扰及未充分利用已知信息等弊端。提出基于GAR模型的变分贝叶斯独立分量分析算法,将源信号的时间结构与系统噪声进行融合研究,基于GAR模型近似建模语音信号的时间结构特征,应用变分贝叶斯学习方法分离带噪声的语音信号。通过与标准变分贝叶斯独立分量分析算法的仿真对比,证明改进后的算法有较好地实际分离效果,有效解决了ICA算法无法在噪声环境下直接进行盲源分离问题。算法可用于减轻铁路列车司机通信时的听觉疲劳。 相似文献
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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。 相似文献
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基于小波包分析的货车滚动轴承故障诊断 总被引:10,自引:1,他引:10
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。 相似文献
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为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。 相似文献
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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。 相似文献
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黄勇翔 《电力机车与城轨车辆》2006,29(6):8-10,14
提出了一种基于谐波小波的轴承故障诊断方法,并就滚动轴承内圈损伤、外圈损伤和滚动体损伤三类常见的运行故障,运用谐波小波变换提取了它们的故障特征。在武昌南机务段轴承检测的应用表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号的故障特征频率,具有良好的应用前景。 相似文献
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针对变转速工况下滚动轴承瞬时转频估计精度受噪声影响大的问题,提出一种基于小波阈值和自适应chirp模式分解(ACMD)的转频估计方法.该方法首先利用小波阈值对原始信号做降噪处理,然后对降噪后的信号做ACMD,得到高时频分辨率时频谱,最后利用峰值搜索算法从时频图中估计瞬时转频.通过对轴承仿真信号和实测信号的分析,证明了该... 相似文献