搜索到241篇“ 谐波小波包“的相关文章
- 全矢改进连续谐波小波包滚动轴承故障特征提取被引量：1
- 2023年
- 滚动轴承在旋转类机械设备中运行时,会产生成分复杂的振动信号。现有滚动轴承信号处理方法多使用单通道信息,无法反映整个截面故障状态。本文提出了一种基于全矢改进连续谐波小波包变换的故障特征提取方法。首先使用相互正交的两个传感器,实现滚动轴承某一截面上双通道振动信号采集;其次利用全矢谱技术将所采集的同源双通道信号进行融合;然后使用改进连续谐波小波包变换分解融合后的信号;再从各子带中提取能反映各类故障特征的能量值组成特征向量;最后利用美国凯斯西储大学滚动轴承实验台的一组实测故障数据验证该方法的正确性。
- 秦琴朱伏平杨方燕尹璐
- 关键词：滚动轴承全矢谱特征提取
- 基于改进谐波小波包的柔性薄壁轴承背景周期性冲击分离被引量：6
- 2022年
- 柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,其内外圈是椭圆,在旋转时椭圆的长、短轴会对轴承产生一种周期性冲击,这种周期性冲击和轴承元件的故障周期性冲击混合在一起,对故障周期性冲击是一种极大的干扰。为消除这种干扰,通过分析椭圆长短轴引起的周期性冲击的特点,结合谐波小波的盒形频率特性,提出一种改进的谐波小波包来消除这种周期性冲击。普通谐波小波包的子带频率范围是根据分解层数确定的,而改进的谐波小波包的各个子带频率范围则针对椭圆长短轴引起的周期性冲击的频率分布特点而设计,可以有效地提取到这种冲击的每一个谐波分量,从而可准确地分离出整个周期性冲击。对实际柔性薄壁轴承振动信号的处理结果表明,改进的谐波小波包从混合的复杂周期性冲击中准确地分离出了椭圆长短轴引起的周期性冲击,而故障周期性冲击却被完好保留,从而消除背景周期性冲击的影响,实现对柔性薄壁轴承损伤的正确识别。
- 赵学智叶邦彦陈统坚
- 关键词：故障识别
- 基于谐波小波包和改进功率谱的球磨机振动信号特征提取被引量：4
- 2020年
- 为有效提取球磨机振动信号特征实现负荷识别,提出一种基于谐波小波包和改进功率谱相结合的特征提取方法。首先应用谐波小波包分解将振动信号分解到不同频段,对各频段的小波系数进行改进自相关得到自相关函数,再通过自相关函数加2阶Hanning自卷积窗后进行离散傅里叶变换求取各频段功率谱,最后引入频偏结合能量重心法对功率谱进行校正,获得精准的各频段层最大值对应频率,据此获取球磨机内部负荷的特征向量。基于该方法应用于工业球磨机实测的结果表明,文中提出方法提取的特征量具有更好的区分度和更高的正确识别率,可作为负荷识别模型的输入实现球磨机负荷的实时检测。
- 李珏高云鹏卿宗胜杨佳伟王庆凯李文博
- 关键词：振动球磨机谐波小波包功率谱特征提取
- 基于谐波小波包提取狭窄带宽信号的方法
- 本发明提供了一种基于谐波小波包提取狭窄带宽信号的方法，包括：采集噪声信号作为提取狭窄带宽信号数据样本x(t)；对采集数据样本做FFT变换x(ω)；对谐波小波包做频域变换为<Image file="DDA000202536...
- 李喆史晋涛余钟民盛戈皞
- 文献传递
- 基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断被引量：6
- 2019年
- 传统方法在诊断滚动轴承故障时受人为因素影响,故障成因复杂,因此在已有理论上提出一种基于谐波小波包和自适应支持向量机相结合的捣固车故障诊断方法。谐波小波包对不同故障下的振动信号展开分解及重构后所提取的频带能量即为特征向量,再把特征值输入支持向量机(SVM)模型中训练并对核函数和惩罚系数进行优化。用自适应支持向量机构建从特征向量到故障类型间的对应,从而完成滚动轴承故障的诊断。该方法能高效准确地诊断出故障类型且有实用价值。通过与GA-SVM及AGA-SVM对比,证明此方法在故障诊断领域中的卓越性。
- 吕维宗王海瑞舒捷
- 关键词：滚动轴承故障诊断谐波小波包支持向量机
- TDLAS系统中谐波小波包解调和小波移动平均滤波算法研究
- 在TDLAS甲烷气体浓度检测技术中,传统的解调方法为锁相放大技术,该方法中低通滤波参数的选择和参考通道数据处理过程相对比较复杂。本文将小波包分解技术运用到甲烷气体检测中,提出了一种谐波小波包解调技术。除此之外,为了解决谐...
- 武泽东
- 关键词：谐波小波包数字解调波长调制
- 基于谐波小波包和IAGA-SVM的滚动轴承故障诊断方法
- 本发明公开了基于谐波小波包和IAGA‑SVM的滚动轴承故障诊断系统，包括谐波小波包模块、SVM建模模块与故障识别模块，所述谐波小波包模块包括信号采集模块、信号分解模块、信号重构模块与信号特征提取模块，所述SVM建模模块包...
- 王海瑞吕维宗
- 文献传递
- 基于谐波小波包和DAG-RVM的滚动轴承故障诊断被引量：2
- 2017年
- 针对传统滚动轴承故障诊断方法受人为因素影响较为严重,故障成因相对复杂等问题,在现有的研究基础上提出一种基于小波包分析和有向无环图相关向量机相结合的故障诊断方法。将滚动轴承在不同的故障条件下的振动信号进行谐波小波包分解与重构,提取频带能量作为特征向量,应用有向无环图相关向量机建立从特征向量到故障模式之间的映射,最终做到对滚动轴承的故障诊断。结果表明,该方法能够快速准确地诊断出滚动轴承故障,验证了该方法的有效性和稳定性。此外,通过与支持向量机(SVM)的对比分析,显示了RVM在智能故障诊断应用中的优越性。
- 齐磊王海瑞李宇芳李英任玉卿
- 关键词：谐波小波包有向无环图相关向量机
- 基于谐波小波包和BSA优化LS-SVM的铣刀磨损状态识别研究被引量：13
- 2017年
- 针对铣削刀具磨损状态识别问题,提出谐波小波包和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的状态识别方法。为克服传统小波包分解的频带交叠问题,采用谐波小波包提取不同磨损状态下铣削力信号的各频段信号能量,归一化处理后,输入LS-SVM多类分类器,实现铣削刀具磨损状态的识别。针对LS-SVM的惩罚因子和核参数对模型识别精度影响较大的问题,提出回溯搜索算法(BSA)进行自动参数寻优。实验结果表明,谐波小波包比小波包在刀具磨损状态特征提取时具有更好的识别效果。与粒子群算法进行比较,证明BSA优化LS-SVM具有更高的识别精度。
- 董彩云张超勇孟磊磊肖鹏飞罗敏林文文
- 关键词：刀具磨损谐波小波包最小二乘支持向量机
- 基于谐波小波包的锚杆长度检测方法被引量：4
- 2016年
- 应力波反射法检测锚杆质量时,锚杆的长度参数是评价其质量问题的重要指标,但由于人为因素、仪器自身和外界环境的干扰,采集到的信号含有大量噪声,使得首波时刻和反射波时刻的确定产生偏差,进而使得锚杆长度的计算有很大误差。针对锚杆信号存在的噪声问题,本文提出一种谐波小波包变换的方法来消除信号的噪声,以此来提高锚杆长度计算的准确性。为了说明算法的可行性和方便信号的分析,本文选取裸锚杆来进行数据采集。与传统的小波去噪方法相比较,该方法的检测精度有了较大提高。
- 韩志军王志远孙晓云李伟芳
- 关键词：锚杆谐波小波包信号处理参数检测小波去噪
相关作者
- 罗荣
- 作品数：16被引量：95H指数：6
- 供职机构：中国人民解放军海军装备研究院
- 研究主题：故障诊断 包络解调 小波包 谐波小波包 峭度
- 刘勇
- 作品数：5被引量：9H指数：2
- 供职机构：沈阳航空航天大学
- 研究主题：滚动轴承 故障诊断 谐波小波包 RVM SVM
- 王海瑞
- 作品数：174被引量：463H指数：10
- 供职机构：昆明理工大学信息工程与自动化学院
- 研究主题：滚动轴承 滚动轴承故障诊断 故障诊断 图像增强 支持向量机
- 唐炬
- 作品数：520被引量：3,166H指数：36
- 供职机构：武汉大学
- 研究主题：局部放电 六氟化硫 SF6 气体绝缘组合电器 超高频
- 秦红义
- 作品数：3被引量：7H指数：2
- 供职机构：秦皇岛职业技术学院
- 研究主题：谐波小波包 旋转机械 转子故障 油膜涡动 旋转机械故障诊断
