基于双树复小波包变换的钢丝绳断丝损伤信号特征信息提取研究

针对钢丝绳断丝损伤信号特征信息难以有效提取的问题,提出一种基于双树复小波包变换与奇异值分解相结合的时频域特征信息提取方法。首先将钢丝绳断丝损伤信号采用双树复小波包变换为等长的频带子信号,构造时频域空间状态矩阵,然后采用奇异值方法提取各频带子信号的奇异值,组成表征各类损伤状态的特征向量,得到钢丝绳断丝损伤信号的特征信息矩阵。采用距离可分离性判据与传统时域特征信息提取方法相比较,结果表明双数复小波包变换与奇异值分解相结合的特征信息提取方法具有更强的分类能力。

基于双树复小波包变换和形态学的减速机故障诊断

针对煤机设备减速机的振动信号特征难以提取的问题,提出了双树复小波包变换和形态学相结合的故障特征提取策略。首先利用双树复小波将减速机的振动信号分解成若干个不同频段的分量。然后根据减速机故障特征频率分布特征,选取相关的频段分量进行降噪重构。最后对重构后含有故障特征频率的分量进行形态滤波处理,进而提取出减速机的故障特征。利用现场实测数据进行验证,结果表明,该故障特征提取策略可以有效地提取出减速机的故障特征。

基于双树复小波包变换能量泄漏特性分析的齿轮故障诊断

为有效利用双树复小波包变换提取齿轮故障特征信息,提出基于双树复小波包能量泄漏特性分析的故障诊断方法。首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性,通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解,利用频带能量泄漏的定量分析方法,验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性;其次利用双树复小波包变换逐层分解信号,对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度,得到基于双树复小波包变换的谱峭度图,根据图中峭度最大的原则,可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量;最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中,对齿轮故障振动信号进行分析,选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调,有效准确地提取了故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。该研究可为旋转机械设备中齿轮箱故障诊断的故障特征提取提供参考。

双树复小波包变换语音增强新算法

实小波包变换是语音增强中效果较好的一种算法,利用阈值的方法对小波包系数进行压缩进而重构语音信号。分析了实小波包变换的平移敏感性,以及其对语音进行增强时的缺陷。提出采用双树复小波包变换方法进行语音增强,当低通滤波器和高通滤波器对应的小波基近似为希尔伯特变换对时,该变换能大大减小实小波包变换中的平移敏感性。同时考虑小波包系数之间的相互关系,提出了重叠块复阈值算法。结果表明,算法优于传统实小波包变换及点阈值算法,尤其对含周期噪声的语音信号,双树复小波包变换算法的优势更为明显。

基于双树复小波包变换的地震信号分析方法

尝试性地将一种双树复小波包变换方法应用于地震信号分析中 .复小波包变换综合了实小波包变换与连续复小波变换各自的优点 ,不但能提取信号的相位信息 ,而且选取与被分析信号相频特性相匹配的复小波包 ,可以对信号产生更好的“聚焦”作用 .本文描述了一种双树复小波包变换算法 ,并给出了模拟信号及实际地震记录的分析实例 .研究结果表明 ,双树复小波包变换是分析具有非线性相位地震信号的一种较为有效的方法 .

基于双树复小波包变换和1.5维谱的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于双树复小波包变换和1.5维谱的诊断方法。首先通过双树复小波包变换将复杂的、非平稳的原始故障信号分解为若干个不同子带信号分量,继而利用峭度评价指标从分解所得结果中筛选出蕴含丰富特征信息的子带信号分量,将其视为最佳分量并做进一步包络解调运算,最后计算所得包络信号的1.5维谱,从中提取出轴承故障特征信息。实测信号分析结果表明,基于双树复小波包变换和1.5维谱的诊断方法能够实现滚动轴承故障类型的有效判定,具有一定工程应用价值。

应用双树复小波包和NCA-LSSVM检测磁瓦内部缺陷

提出结合双树复小波包变换(DTCWPT)、邻域成分分析法(NCA)、最小二乘支持向量机(LSSVM)的磁瓦内部缺陷检测方法.通过双树复小波包将采集的声音信号分解为6层,得到64个不同频带的子信号;求取特定频带信号的能量、偏度、峭度、模糊熵,并将能量、偏度、峭度、模糊熵作为分类特征;利用邻域成分分析法对分类特征降维;将降维构造的新特征集输入到最小二乘支持向量机,判断磁瓦是否含有内部缺陷.通过实验验证,对提出的检测方法进行可行性分析.3种不同类型磁瓦的内部缺陷识别率均可以达到99%,与以往双谱切片方法相比,提高了检测识别率.试验结果表明,提出的方法具有检测速度快、可靠性高、适应性强等特点,为高效、准确地进行磁瓦内部缺陷检测提供了有效的技术手段.

基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅里叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。

双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。

双树复小波包和谱峭度在齿轮故障诊断中的应用

针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息.通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信息,进而实现故障识别,验证了方法的可行性和有效性.

复轮廓波包的构造及其图像去噪应用

一般的轮廓波变换只对信号的低频部分进行分解,却忽略了信号的高频部分,因而丢失了丰富的细节和纹理信息,为了克服这种缺陷,本文利用解析的双树复小波包变换和非抽样方向滤波器组,构造了复轮廓波包变换,并提出一种基于相邻系数阈值分类的复轮廓波包图像去噪算法.新的变换除了具有多分辨率、局部性、多方向性和各向异性的特点外,还具有平移不变性和更丰富的方向分量.仿真试验结果表明,构造的复轮廓波包变换能够有效地抑制伪Gibbs现象,并且保护更多的边缘和纹理等细节,其PSNR值和视觉质量均优于一般的去噪方法.

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机(SVM)的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号(包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障)的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.

一种爆炸复合结构结合状态的无损检测方法

随着爆炸复合结构在工程领域的广泛应用,对主导结构服役性能的界面结合状态进行有效识别的需求也日益迫切。针对爆炸复合结构界面结合状态复杂,振动信号具有非平稳性,难以提取特征信息的情况,提出了一种基于双树复小波包能量熵的爆炸复合结构结合状态识别方法。该方法的特色和核心是利用双树复小波包变换对采集的爆炸复合管的多模态混叠响应信号进行模态分离,实现状态特征信息的提取,通过能量熵指标对模态信号的能量分布特性进行描述,从而实现爆炸复合管不同结合状态的识别。将该方法应用于不同工况的爆炸复合管道结合状态识别,识别结果验证了该方法的有效性。

DTCWPT-TV在高速列车齿轮箱轴承故障诊断中的应用

齿轮箱轴承作为高速列车转向架上的关键部件,其故障特征主要体现在其振动信号中,但是列车运行过程中存在强电磁噪声。针对强背景噪声下信号中故障特征频率的提取,提出双树复小波包变换(Dual Tree Complex Wavelet Package Transform,DTCWPT)和全变差(Total Variation,TV)结合的算法。该算法利用DTCWPT将齿轮箱轴承振动信号分解为不同尺度的信号分量,通过峭度指标选择冲击特征最显著的一个信号分量;针对含噪声的冲击特征,通过对该信号分量的全变差进行稀疏追踪从而得到信号的稀疏优化表示,使得振动信号中的冲击特征得到显著增强。通过构造一仿真信号对稀疏追踪算法的有效性进行了验证,并将该方法与DTCWPT结合并应用于齿轮箱轴承故障诊断中,结果表明:该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地指导故障诊断。

基于改进谱峭度图与多维融合CNN的轴承故障诊断方法

针对轴承振动信号中存在与故障特征相关性较低成分的干扰导致故障诊断准确率降低的问题,提出了一种基于改进谱峭度图与多维融合CNN的轴承故障诊断方法。首先,为提高振动信号与故障特征的相关性,减少干扰成分,以双树复小波包变换为基础构建改进谱峭度图模型,增强多分辨率差异性故障特征表达。然后,考虑丰富特征评价维度,构建多维融合CNN模型,将原始信号与改进谱峭度图共同作为多维特征输入实现故障精准诊断。实验结果表明,该方法能够提取各类轴承振动信号中具备差异性的故障特征,在多工况下均能够准确识别轴承故障,具有较好的诊断精度。

基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法

由于机械设备振动信号受到背景噪声的干扰,造成机械设备故障状态特征不明显,因此提出了一种基于量子高斯混合模型的振动信号降噪方法。首先,对振动信号进行双树复小波包变换,对双树复小波包系数建立高斯混合模型,根据贝叶斯最大后验估计准则,得到双树复小波包系数收缩函数;然后,利用双树复小波包系数父代和子代的空间相关性,结合量子叠加态理论计算噪声信号和有用信号小波系数出现的概率值;最后,根据量子叠加态得到的概率参数值调节高斯混合模型中的小波包系数收缩函数,使小波包系数自适应非线性收缩,提高高斯混合模型的局部自适应性,实现机械振动信号的降噪处理。仿真信号和实测行星齿轮箱振动信号实验结果表明,该方法能够有效地去除振动信号中的噪声,凸显机械设备的故障状态特征。