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提出了一种基于小波包能量谱的微电机故障检测方法.测试了微电机在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,计算出各子频带的能量谱,并进行归一化处理.各频带信号的能量变化包含着丰富的微电机运行状态信息,在正常情况和故障情况下,小波包分解后各频段信号的能量有明显差异,以频带能量谱构造的特征向量可以建立能量变化到故障的映射关系.初步实验结果表明,小波包能量谱可应用于微电机故障检测. 相似文献
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小波包分解与神经网络相结合的变速箱齿轮故障识别 总被引：5，自引：1，他引：5
提出了一种识别变速箱齿轮故障的新方法，通过对小波包分解的分析研究，将基于小波包能量的小波包分解特征提取方法用于提取齿轮运行状态的特征向量，并以此作为BP神经网络的输入对神经网络进行训练，建立了基于BP神经网络的齿轮运行状态分类器，用以识别齿轮的运行状态，, 变速箱齿轮故障识别为例，用文中所述方法对变相齿轮的正常状态，磨损状态，断齿状态进行识别验证，验证结果表明该方法的效果良好。 相似文献
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为了正确地识别植物常见的胁迫种类,以采集的正常状态和7种胁迫下的植物电信号为样本,结合小波包分解提取特征值能力强的优点,应用模糊准则来优化小波包分解,提取植物电信号中的最优小波包基能量值构成特征集,应用更适合处理模糊的、非线性信号的BP神经网络作为分类器,以实现对不同逆境因子类型的识别.首先利用小波包对采集的植物电信号进行降噪预处理,然后列举了样本经基于模糊准则的小波包处理后各小波包基上的能量样本值,绘制了特征分布图,最后通过对芦荟、碧玉、虎皮兰和蟹爪兰4种植物所处7种胁迫的判断,以统计特征值作为对照,采用所提方法胁迫平均识别率达到95.95％,验证了此方法的准确性和可行性. 相似文献
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建立转子系统的扭矩激励与其电机电流耦合仿真模型,研究不同性质(阶跃、线性、暂态、正弦)扭矩激励下电机电流频谱特性,运用奇异值分解法剔除电流信号的工频成分,将除去工频成分后的不同性质扭矩激励下电机电流信号进行三层小波包分解生成能量谱特征向量,并设计优良性能的BP神经网络,将得到的电流信号的特征向量以及需要识别的扭矩激励类型输入BP神经网络训练,经试验数据验证表明:利用小波包能量谱和神经网络对转子系统电机电流分析可以实现转子系统扭矩激励的识别。 相似文献
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基于提升小波包变换的滚动轴承包络分析诊断方法 总被引：2，自引：0，他引：2
提出了一种基于提升小波包变换提取滚动轴承损伤特征的方法.在提升模式的框架下,根据小波包变换的思想,对细节信号进一步采用提升模式进行分解,实现了提升小波包变换.为了有效地获取滚动轴承的损伤特征,选择合适的小波包基函数,把振动信号按给定的尺度分解,以该尺度信号能量最大的小波包信号分解频带作为最佳小波包,再用解调分析法提取特征频率.并采用仿真和实验信号对该方法进行了验证.采用该方法对无损伤和含有损伤的滚动轴承进行分析,取得了较好的诊断效果. 相似文献
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以某六缸柴油机为研究对象,采集不同工况下的噪声信号,对其进行小波包逐层分解和系数重构,提取各频带信号,将与发动机燃烧过程有关的频带信号进行合成重构,得到燃烧激励引起的噪声信号,并对其进行连续复小波变换,计算三维小波能量谱,进一步分析各缸燃烧状态,提取内燃机燃烧过程相关的特征信息.分析结果表明,2 200 r/min满负荷时,燃烧激励产生噪声信号能量主要分布在20.480～24.576 kHz的高频带内,燃烧噪声所占比重较小;650 r/min怠速时,燃烧激励产生噪声信号能量主要集中在1 024～2 521 Hz的中低频带内,燃烧噪声所占比重较大. 相似文献
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为提高径流时间序列预测精度,提出小波包分解(WPD)与奇异谱分解(SSA)-鼠群优化(RSO)算法-回声状态网络(ESN)相混合的径流时间序列预测方法.分别利用WPD和SSA将非平稳径流时间序列分解为若干子序列,有效降低径流时间序列的复杂性;介绍RSO算法原理,在不同维度条件下选取6个典型函数对RSO算法进行仿真测试;... 相似文献
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基于时序分析与模糊聚类的变速箱齿轮故障识别 总被引：7，自引：0，他引：7
通过对LC5T81变速箱疲劳寿命台架试验采集的齿轮运行状态振动信号进行时间序列分析和特征向量提取，并采用模糊聚类分析方法确定变速箱齿轮运行状态特征向量样本的亲疏关系，实现了对变速箱齿轮的跑合运行状态、磨损运行状态和故障运行状态的识别与诊断。验证表明，基于时间序列分析与模糊聚类分析相结合的故障识别方法能够有效地识别出变速箱齿轮运行状态。 相似文献
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阐述了小波包的基本原理,介绍了利用小波包给信号去噪的一般工作原理,结合南水北调东线工程某泵站水泵机组的现场振动测试数据,利用小波包理论对被噪声污染的水泵机组的振动测试信号进行去噪分析,从中提取出无污染的振动信号,进一步对机组的故障做出诊断分析．选用db4小波对原始信号进行3层小波包分解,选用启发式SURE阈值,跟据最低层的小波包分解系数和经过量化处理系数,进行小波包重构．结果表明,利用小波包去噪的相关理论,对信号进行去噪处理有效地消除了噪声污染,使消噪后的信号与原始信号保持相似性． 相似文献
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基于振动信号的蚕茧质量无损检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了一种根据振动信号无损检测蚕茧质量的方法,对振动信号进行小波分解重构蚕蛹的随机振动信号,提取了与蚕蛹质量有关的特征值,利用模糊聚类的方法优选了特征值,然后建立了蚕茧质量无损检测的BP神经网络模型。试验证明该检测方法有效可行。 相似文献
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在引入基于核熵成分分析(KECA)的Fisher判别分析(FDA)方法的基础上,探究了用特征组合表征电子鼻信号时6种白酒的鉴别效果。首先,通过5种单一特征的FDA鉴别分析,筛选出积分值(INV)、相对稳态平均值(AVRS)、小波能量(WEV)3种较优特征,然后通过它们的不同组合鉴别6种白酒,鉴别结果表明,多特征组合优于单特征,且三特征组合时的鉴别正确率最高。最后,在用INV、AVRS、WEV 3种特征值组合表征电子鼻信号的前提下,深入研究了KECA+FDA方法鉴别6种白酒的效果。当选取径向基函数(RBF)作为核函数后,采用基于矩阵最佳相似性的方法优化确定RBF核参数为16.860 8时,三特征组合下测试集的鉴别正确率由FDA的79.92%提高到KECA+FDA的100%。与BP神经网络和支持向量机的鉴别结果对比,KECA+FDA方法更具优势。这说明运用KECA+FDA方法可有效提高电子鼻对6种白酒的鉴别能力。 相似文献