Morphological Undecimated Wavelet Decomposition Fusion Algorithm and Its Application on Fault Feature Extraction of Hydraulic Pump

Since vibration signals of hydraulic pump are mostly nonlinear and traditional fusion algorithm cannot satisfyingly process them,a morphological undecimated wavelet decomposition fusion(MUWDF)algorithm is proposed.Firstly,under the framework of morphological undecimated wavelet decomposition(MUWD),multi-channel signals are decomposed.Approximate signals of all decomposition layers are selected by feature energy factor and fused according to the presented fusion rules.Furthermore,specific method for optimal selection of MUWDF parameters is presented to avoid subjective influences.Finally,the proposed algorithm is verified by simulation signals and pump vibration signals.

基于形态非抽样融合与DCT高阶奇异熵的液压泵退化特征提取

针对轴向柱塞式液压泵性能退化中振动信号非线性强、退化特征提取困难等问题,提出基于形态非抽样融合与DCT(Discrete Cosine Transform)高阶奇异熵的退化特征提取方法。在一般框架下提出形态非抽样小波融合方法,通过构建特征能量因子筛选各分解层近似信号,据融合规则实现双通道振动信号融合重构、改善重构信号的特征信息;并利用DCT高阶谱分析法对融合信号进一步处理,通过奇异值分解分别计算Shannon、Tsallis奇异熵作为液压泵性能退化特征向量;用仿真信号及液压泵实测振动信号验证该方法的有效性。

基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性,通过非抽样方式对信号进行分解,克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法,并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与实例证明,该方法可有效提取信号中的故障特征,比传统小波包分解效果更好。形态非抽样小波分解算法只包含加减和极大、极小运算,具有计算简单、快速等优点,适用于滚动轴承的在线监测与故障诊断。

形态非抽样小波与灰色关联度的轴承故障诊断

文中针对滚动轴承振动信号的强噪声背景以及故障样本不易大量获取的问题,提出了一种基于形态非抽样小波与灰色关联度的滚动轴承故障诊断方法。形态非抽样小波克服了传统形态小波由于采用抽样方式分解而造成的信息丢失问题,具有良好的特征提取和抗噪性能。灰色关联度分析方法对小样本模式识别问题具有良好的分类效果,适用于滚动轴承的故障模式识别。文中首先利用差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点,提出一种多尺度形态非抽样小波方法提取滚动轴承故障特征,然后将形态非抽样小波分解后近似信号的归一化特征能量作为特征向量,最后通过比较待识别样本与标准故障模式的灰色关联度来对故障模式进行分类。实例表明该方法可取得良好的效果。