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基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取 总被引：1，自引：1，他引：0
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. 相似文献
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局部均值分解(local mean decomposition, LMD)在分析非线性、非平稳信号时具有特有的分析能力,特别适合泵站机组摆度信号的分析.但是在信号分解为固有旋转分量的过程中,由于局域均值和包络估计函数在数据端点存在误差,会产生端点效应,严重时导致信号分解结果失真.针对这一问题,从全面考虑曲线幅值和几何形状相似性出发,提出基于灰色B型关联度和欧氏距离的端点效应抑制方法.为评价该端点效应抑制方法的抑制效果,提出分解前后的信号能量变化的评价标准.通过与原始局域均值分解算法、镜像映射法和波形匹配法等传统方法相比,验证该方法的有效性和优越性.仿真信号和泵站主轴摆度实测信号的应用表明,该方法能够有效地抑制端点效应,提高LMD分解过程中重构信号精度,更好地提取泵站机组摆度信号故障特征. 相似文献
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介绍了小波分析理论在曲面去噪中的应用,在所设计的原始曲面上随机设置噪声,对含噪声的原始曲面型值点数据进行Hilbert扫描和小波分解,提取低频分量,再应用Unigraphics软件中的NURBS完成曲面重构,并对曲面重构的精度和效率进行了分析、验证。 相似文献
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《拖拉机与农用运输车》2016,(3)
为解决在复杂噪声和工频及其倍频干扰条件下滚动轴承故障诊断问题,进行了小波降噪和经验模态分解(EMD)研究。利用小波高分辨率的特性,将时变非平稳信号分解到独立的频段上,重构信号能够滤除噪声干扰,提取特定频段的信号。对滤波后的特征信号进行总体经验模态分解,得到若干固有模态函数(IMF),以峭度最大值准则,选取故障敏感的IMF分量进行包络分析,从而提取故障特征频率。与轴承故障频率理论值相比,误差极小,从而说明该方法对于提取含噪声的轴承故障特征的有效性。 相似文献
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提出了一种结合卷积神经网络,小波变换和奇异值分解理论的水电机组故障诊断方法。利用卷积神经网络提取机组轴心轨迹的图像特征;通过离散小波变换对摆度信号进行分解,获得信号的小波分解系数,对各分支系数进行重构,构造奇异值分解输入矩阵,提取矩阵奇异值作为特征向量。将两种方法提取的特征进行组合,构建包含图像特征和波形特征的混合特征向量,通过概率神经网络进行识别分类。为验证该方法的有效性,将水电机组常见故障在转子试验台上进行模拟,用上述方法进行诊断。结果表明,文中所提出的故障诊断方法能很好地识别水电机组不同运行状态,可为水电机组的故障诊断提供有效依据。 相似文献
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针对交-交变频调速系统中传统故障诊断方法难以准确判断隐性故障类型的问题,本文提出了一种基于db1小波包和db24小波包变换近似熵的特征能量提取方法:首先用db1小波包分解并提取采样信号的低频重构信号,用db24小波包分解并提取采样信号的高频重构信号:而后提取各个频带段的近似熵,根据具体的判断规则确定电机运行的隐性故障特征信号.实验和仿真证明,该方法弥补了传统方法提取微弱特征的不足,能够很好用于隐性故障诊断的检测,表明该方法的可行性和有效性. 相似文献
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提出了基于小波变换的农田图像光照不变特征的提取算法。采用Retinex光照模型,对原始农田图像进行剪裁和归一化等预处理,选用Haar小波基多级分解预处理后的图像,从而得到图像的高低频成分;通过阈值法更新小波分解后的高频系数,重构获得多尺度反射模型,以提取光照不变特征;进行了光照不变特征提取和农作物航线获取试验。结果表明,该算法提取的特征图受自然光照的影响很小,且能够极大程度保留场景中的物体特征。同时,农作物航线提取在不同光照条件下均具有较高精度,航线误差在±2°以内,能够满足农机导航的精度要求。在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,该算法总耗时在300 ms以内,相机前视距离可达20 m,满足农机正常作业的实时性要求。 相似文献
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在日常生活中 ,有不少人习惯地认为 :食物只要经过煮沸或蒸熟 ,就可以达到消毒杀菌防病的目的。其实这种说法做法只对了一半 ,因为有些毒物毒素仅凭加热是无法破坏的。据有关研究认为 :食物中毒通常可分为生物型和化学型两大类。生物型中毒主要是指被细菌、病毒、寄生虫等污染过 ,通过食物或接触引起急性传染病。例如腐败食物中的毒菌 ,这一类食品可用高温蒸煮进行消毒 ,即使留有少量毒素也不会造成显著危害。但化学型中毒 ,就不是高温处理所能消毒的 ,有时煮沸反而使毒物浓度增大。比如新鲜白菜中含无毒的硝酸盐 ,由于细菌分解 ,烂白菜中产… 相似文献
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《中国农村水利水电》2018,(12)
土壤盐渍化不仅破坏了当地的自然生态环境,而且严重影响着可持续发展。为了对干旱区盐渍地进行有效、实时的监测,利用全极化合成孔径雷达PolSAR(Polarimetric Synthetic Aperture Radar)遥感数据进行盐渍地信息的提取。提出对以渭-库绿洲为研究区的全极化Radarsat-2数据进行Pauli分解和H/A/α分解,获取其极化特征分量。在此基础上,利用支持向量机(Support Vector Machine)、最小距离分类(Minimum Distance Classification)以及最大似然分类(Maximum Likelihood Classification)方法进行监督分类,并对分类结果进行对比分析。研究结果表明,极化分解方法在盐渍化监测中具有较好的研究潜力,基于Pauli和H/A/α分解的SVM分类方法更适用于PolSAR数据盐渍地信息的高精度提取。 相似文献
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为准确计算路面不平度功率谱估计,需要提取信号中的趋势项。提出一种基于相关系数矩阵判断准则的经验模态分解去除趋势项的方法。利用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)将信号分解为一系列固有模态分量及余项,通过分析余项和趋势项的差别,依据相关系数矩阵判断某一固有模态分量是否属于趋势项。仿真信号和实测路面不平度信号处理结果证明,基于相关系数矩阵判断准则的经验模态分解去除趋势项方法具有更高的精度和可靠性。 相似文献
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针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳特征及强噪声特性,提出了一种基于集合经验模态分解和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行集合经验模态分解,将其分解为若干个固有模态分量,利用固有模态分量构造初始特征向量矩阵,然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,计算奇异谱,将奇异谱作为特征向量,送入支持向量机训练、识别。分析结果表明,与经验模态分解相比,集合经验模态分解能有效解决模态混叠问题,从而准确、有效地提取滚动轴承的故障特征。 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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本文通过对微型紫菜调味烤熟机加工工艺参数及结构的分析和市场研究，提出了进行紫菜调味烤熟机研制的可行性并简要论述了关键参数的确定依据和关键部件的设计思路。 相似文献
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心电信号(简称ECG)是一种生物医学信号,根据ECG的波形可初步判断人体是否存在相关疾病,养老院等老年人集中区域如何及时判别人群中是否存在突发性心血管疾病对于管理者来说至关重要。文章对ECG的特征提取及其分类进行研究,通过提取被监测者ECG,先对被监测者的ECG进行预处理,再应用EMD分解等方法实现特征值的提取,最后构建支持SVM分类器对采集的ECG进行判断和分类。为人群异常ECG的快速定位及人体健康管理提供基础。 相似文献
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针对水轮机空化声发射信号存在噪声,进而影响信号特征有效提取的问题,提出基于优化变分模态分解(VMD)与Birge-Massart策略组合降噪和局部均值分解( LMD)的水轮机空化声发射信号特征提取方法.针对VMD算法中惩罚因子和分解模态数对分解结果有着显著影响,提出以散布熵差异相关系数最小值为目标函数,利用哈里斯鹰优化算法(HHO)对VMD进行参数寻优.以最优参数的VMD分解信号,得到一系列本征模态函数(IMF).计算各IMF的相关系数,对相关系数小于0.1的IMF进行剔除,大于0.5的IMF进行保留,0.1到0.5的IMF采用小波BM准则进行降噪,并与保留的分量重构.对重构信号进行LMD处理,将分解得到的乘积函数(PF)分量的能量提取为信号特征.试验分析结果表明,经过优化VMD组合降噪处理和LMD处理得到PF分量的能量与空化系数之间呈负相关,验证了所提方法用于水轮机空化状态识别的可行性. 相似文献
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基于经验模态分解的冲击脉冲法研究 总被引：2，自引：2，他引：0
提出基于经验模态分解的冲击脉冲法,带通滤波后,进一步采用经验模态分解方法自适应滤波提取故障轴承振动信号中的调制信息,最后应用Hilbert变换解析出故障频率。仿真信号和实验验证结果表明,与仅仅采用带通滤波器滤波比较,该方法更能突出故障频率成分,避免误诊断。 相似文献