小波分析技术在故障诊断中的应用

小波分析是20世纪80年代中期发展起来的新的数学理论和方法,并已在实践中得到了广泛应用。本文对小波分析、小波分析与神经网络相结合的小波网络及小波分析与模式识别相结合在故障诊断中的应用进行了详细的介绍,最后指出了这一领域有待进一步研究的问题和发展趋势。     

基于小波分析的自动控制系统的故障分析

工业控制系统常发生的故障是执行机构和检测装置的故障,且故障信号是多突变性的。传统的Fourier分析由于在时域缺乏空间局部性,只能确定一个函数奇异性的整体性质,而难以确定奇异点在空间的位置及分布情况,难以检测到突变信号。小波变换具有空间局部化性质,而且时域窗和频域窗的宽度可调节。对系统的输入、输出信号进行小波变换,利用该变换求出输入输出信号的奇异点。仿真实验证明了小波变换在故障检测中所具有的优越性。     

小波包降噪在液压泵故障诊断中的应用

基于小波包变换理论及小波包降噪基本原理,对液压泵配流盘偏磨故障及滑靴磨损故障的信号进行了处理,实测信号经小波包降噪后,能有效提取其中的信号特征,实验结果表明,小波包分析能够根据被分析的信号特征,自适应地选择相关的频带,提高信号的时—频分辨率,突出故障信息,实现微弱故障的高效诊断。     

基于小波分析的船舶螺旋桨故障诊断

电力推进船舶的推进系统由推进电机和螺旋桨组成,其中螺旋桨工作环境恶劣,常因种种故障影响船舶航行安全。针对螺旋桨在水下可能出现的常见故障,提出基于小波分析的信号奇异性检测方法,通过分析推进电机中定子电流信号出现的异常对螺旋桨出现的故障进行故障诊断,仿真实验证明了方法是正确有效的。     

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。     

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.     

小波神经网络在电路故障诊断中的应用研究

从连续小波变化求信号极值点和离散小波变换检测随机信号频率结构的突变两个方面分别进行了描述.指出小波神经网络在电路故障诊断中的优势与发展前景以及小波分析方案的软件实现.最后指出了小波分析理论在电路系统故障诊断中的不足之处和发展方向.     

小波变换在地震波勘探中的应用

针对利用地震波场对目标进行探测问题,研究了利用地震波勘探的基本原理,提出了采用小波变换对地震波信号进行降噪的方法,通过与传统的经典滤波方法相比,小波变换降噪方法在去除掉高频噪声的同时保留了信号的高频成分,是一种比傅立叶变换更有效的降噪方法。对比了几种小波去噪的方法,从不同的性能指标中优化出针对地震波信号的环境特点最为有效的降噪方法,从而达到有效提取有用信号并探测目标的目的。     

小波变换及其在时频分析中的应用

通过对小波分析原理的阐述,讨论了小波分析的优点。并根据几个具体实例研究了小波变换在时频分析中的应用小波变换作为一种新兴的理论,已经在电力等诸多领域中得到了广泛应用。     

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。     

小波分析在信号消噪中的应用研究

小波分析具有在频率域的多分辨能力,已广泛用于信号和图像的消噪中。在引入小波阈值去噪方法的基础上,提出了一种新的阈值函数。经过信号仿真验证,这种新的阈值函数取得了较好的消噪效果,克服了采用传统的软、硬阈值函数去噪的不足。     

基于小波包——时间序列分析的水位调节器故障诊断方法

利用小波包—时间序列分析方法对舰用主冷凝器水位调节系统故障进行诊断,在实验中设置4种工作状态,采集了4种状态下的流量信号。对所采集的信号进行小波包分解消噪,通过时间序列分析方法获取每种状态的特征信息,利用Euclide距离判别系统故障。实验证明该方法的正确、有效性。     

基于小波分析的船舶同步发电机定子绕组故障在线诊断仿真研究

应用MATLAB/Simulink仿真软件,对船舶同步发电机定子绕组两种匝间短路故障进行了建模仿真,然后运用MATLAB小波工具箱里的小波函数对仿真的故障信号进行了分析,实现了故障特征提取,表明小波方法对船舶同步发电机定子绕组故障实现在线监测并诊断是可行的,为设计船舶同步发电机定子绕组故障在线监测诊断仪提供了理论依据。     

基于小波变换的火炮随动系统电机故障分析诊断

针对火炮随动系统维护的重要性,论文从检测火炮随动系统电机振动入手,应用小波变换理论对电机的运行状态进行处理和分析,进而通过诊断软件检测电机是否有故障,并找出电机运行时产生故障的位置和原因,达到对随动电机进行预知维修的目的,提高火炮系统作战能力.     

基于小波包的舵机故障特征提取方法研究

舵机是船舶控制的核心部件之一,舵机一旦发生故障,轻则延误航期造成经济损失,重则严重威胁船舶航行安全。设备运行时受外界环境和本身故障等因素的影响,其振动信号中蕴含了丰富的故障信息和非平稳随机信号,故障特征提取是当前智能故障诊断中的重点和难点,它直接关系到诊断结果的准确性与可靠性。提出一种小波包分解的故障特征提取方法,仿真结果表明,该检测方法稳定有效,具有较好的推广性。     

一种旋转机械振动信号小波去噪方法

针对旋转机械的非平稳振动信号难以用传统方法处理的问题,本文讨论了小波方法在旋转机械振动信号去噪中的应用。针对旋转机械故障信号的特点,提出阈值去噪和模极大值相结合的小波去噪方法对振动信号进行处理,并利用多种指标对去噪后信号做出全而客观的评价。实验结果表明该方法可以有效的提高故障信号信噪比,有利于提高后期故障诊断的准确率。     

小波自适应阈值的混沌去噪方法*

为了提高小波分析方法在混沌去噪中的自适应能力,对不同尺度下的小波信号设定调节因子,根据混沌序列关联维的大小确定最优阈值。为了提高寻优效率,采用遗传算法全局自适应搜索最优阈值。利用该方法对Lorenz混沌时间序列进行了去噪分析,结果表明所提方法是非常有效的。     

一种改进的小波网络及其在故障诊断中的应用

为了提高故障诊断的准确性,提出改进的小波网络,增加基本小波网络输入层至输出层的直接连接权。结合抽油机井故障实例,进行仿真研究,结果表明改进的小波网络较BP网络和未改进的小波网络收敛速度快,且对故障诊断识别能力强。     

基于小波变换模极大值的行波奇异性检测

为了准确检测用于输电线路故障测距的行波，把基于小波变换模极大值的信号奇异点检测原理应用于行波的时间特征提取，并结合小波消噪技术，在强噪声背景下实现了行波波头的精确定位。仿真表明上述方法是有效的。     

离散小波方法应用于梁和平板的破损侦测之研究

文章旨在利用小波转换方法来侦测一个铝合金的梁与板的裂缝.研究中将以一维离散小波转换和二维离散小波转换为基础来检测含双重缺陷之梁与板,并经由数值模拟分析以及实验共同进行并比较其结果.测试结果显示,离散小波分析方法可以有效地找出结构中多个缺陷位置,并可应用在其他的复杂结构上.