小波分析在故障诊断中的应用和发展

小波分析发展过程和小波分析理论的基本内容,在故障诊断中的研究进展以及应用方法。提出小波理论有待解决的一些问题,展望小波分析理论的发展趋势。     

应用虚拟仪器技术的异步电机故障诊断研究

介绍基于虚拟仪器技术构建的异步电机检测系统,实现了异步电机系统的参数检测和故障诊断。文章将基于LabVIEW的小波包理论应用于电机故障诊断研究,将小波变换极大模分析方法应用于信号突变成分的检测,有效地定位并检测出异步电机中的早期故障。最后,通过实验证明了基于小波理论的故障诊断方法的可行性。     

基于复Morlet小波变换的汽轮发电机组振动信号分析

汽轮发电机组振动信号一般具有非平稳性和非周期性的特征,传统的傅里叶变换已经无法完全满足振动信号的分析要求,引入复Morlet小波变换对汽轮发电机组振动信号进行分析。介绍了小波变换和复Morlet小波的基本理论,以不对中故障为案例的仿真结果表明,复Morlet小波变换能够分析非平稳信号,同时具有频域和时域上的分辨率,可以较准确地分析出故障突变发生的时刻和故障发展变化的趋势,具有传统信号分析方法所不具备的优点。     

小波的发展及其在机械设备故障诊断中的应用

小波分析的发展研究现状、基本原理及特点。小波分析在机械振动信号中降噪和滤波的应用以及在故障诊断系统中的应用现状,最后提出有待解决的问题和展望。     

小波分析理论在煤矿运输机故障诊断中的应用

煤矿运输机故障的常规诊断主要依靠分布式传感器，易受传感负荷影响，导致故障错诊、漏诊现象。实验结果表明，基于小波分析理论的煤矿运输机故障诊断方法效果较好，能识别各类型的煤矿运输机障碍。     

减速箱齿轮局部缺陷故障的小波诊断

对小波技术在轧机减速箱齿轮局部缺陷故障诊断的应用进行了探讨.利用maflab的小波分析工具对正常和异常的振动信号分别进行了分解重构,通过对两种状态下不同频段的比较,结合齿轮故障机理,总结齿轮局部缺陷小波分析的特点.     

诊断方法的研究与应用大机组齿轮早期故障

分析了影响齿轮早期故障诊断准确性的主要因素，针对齿轮振动信号噪声干扰大的特点，采用小波分析、神经网络滤波、相关滤波等方法进行信号预处理，可大大提高信噪比。现场应用情况表明该方法可在强噪声环境下提取出齿轮振动中的微弱故障信息，及时发现齿轮早期故障隐患。并在此基础上，开发了一套齿轮早期故障诊断软件系统。     

大机组齿轮早期故障诊断方法的研究与应用

分析了影响齿轮早期故障诊断准确性的主要因素，针对齿轮振动信号噪声干扰大的特点，采用小波分析、神经网络滤波、相关滤波等方法进行信号预处理，可大大提高信噪比。现场应用情况表明：该方法可在强噪声环境下提取出齿轮振动中的微弱故障信息，及时发现齿轮早期故障隐患。并在此基础上，开发了一套齿轮早期故障诊断软件系统。     

小波分析模型在经济领域中的应用

小波分析理论作为一门新兴的数学理论和方法,已经被应用到各个领域的研究之中.小波分析包括小波积分变换和小波级数.近年来,国内外的学者们把小波分析方法应用在金融和经济学上,将经济时间序列由单纯的相域分析扩展到了相域与频域共同分析.本文将介绍国内外最新的将经济模型与小波分析方法相结合的探索成果.     

基于小波的柴油机变速箱故障信号提取与处理

在分析国内外研究现状的基础上,给出一种基于小波分析的柴油机速箱故障信号提取与处理诊断方法,并进行试验验证分析。经应用实例证明,该方法可以有效区分和识别柴油机变速箱故障,为柴油机变速箱故障诊断研究提供借鉴。     

基于无线传输的智能小区门禁系统设计

提出了一种基于支持向量机的机械故障诊断模型,该模型建立在VC维理论和结构风险最小原理基础上,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中,以期获得最好的推广能力。在选取诊断模型输入向量时,对故障信号功率谱进行小波分解,简化了故障特征向量的提取。仿真结果验证了该模型的有效性。     

防砂泵车故障诊断

防砂泵车是油田防砂施工的关键设备，对其在运行中出现的故障及时判断和排除至关重要，否则极易造成砂堵，导致防砂失败，造成巨大损失。本文采用小波包分析、神经网络识别、压力监测等技术对往复泵故障诊断进行了研究试验，明确了防砂泵车的故障原因及有效排除办法，编制开发了小波神经网络诊断系统，在实际应用中取得了良好效果。     

基于回声状态神经网络风电齿轮箱故障诊断方法

增速齿轮箱是大型风力发电机组的关键部件,应采用合适的方法进行故障诊断对其运行状态进行预测。本文提出了基于小波包和回声状态神经网络的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包分解风机齿轮箱的故障信号,能够得到振动信号位于不同频段的故障特征,接着对不同频段的故障特征频率做归一化处理,进而组成故障特征向量,最后将特征向量输入回声神经网络模型得到故障类型。该方法减小了传统的BP神经网络模型神经网络算法陷入局部最优解的风险,提高了网络的收敛速度。     

部分期刊设备工程文献索引

史东锋等.小波包络分析在滚动轴承诊断中的应用.《中国机械工程》2000,12:1382～1385 田少民.工程机械的状态监测与故障诊断技术.《工程机械》.2001,1:26～30 张玉峰.主离合器摩擦片磨损分析与复合刷镀修复工艺《工程机械》.2001,2:38～40 王汝武.凝汽式汽轮机改为可调节抽汽汽轮机的实用方法.     

齿轮噪源干扰下滚动轴承故障特征频率的提取

在齿轮噪源干扰下的滚动轴承的故障诊断过程中,齿轮较大幅值的振动往往会掩盖轴承的故障冲击特征,齿轮啮合振动的基频、谐频谱线也影响轴承故障特征频率的获取。利用线调频小波路径追踪算法提取频率的可选择性,根据振动信号中各频率成分的分布特点,使用线调频小波路径追踪算法在不进行滤波处理的前提下直接对滚动轴承故障特征频率提取。仿真算例和应用实例证明了该方法的有效性。     

机械监测诊断中的小波应用技术(续)

3.小波包频带能量监测 小波包技术将信号无冗余、无疏漏、正交地分解到独立的频带内,所以这些频带里信号的能量是守恒的,且每个频带里信号的能量对于状态监测和故障诊断都是十分有用的信息。目前,国内外大都采用FFT频谱分析选取某些特征频率的幅值来进行监测诊断。这种方法相当于只考虑正弦振动的能量,而没有考虑其它振动的能量。频带能量监测应当计及各频带里信号的全部能量,包括非平稳、非线性振动能量,如摩擦、松     

煤气鼓风机组增速机齿轮故障诊断分析

根据煤气鼓风机组齿轮故障诊断的两个实际例子，分析了齿轮断齿和磨损故障的振动波谱特征，从实例与齿轮诊断理论存在偏差的对比分析中，得出了设备故障诊断应与特定设备故障模式结合的结论。     

第二届全国机械设备故障诊断学术会议召开

中国振动工程学会故障诊断学会第二届全国机械设备故障诊断学术会议1988年6月6日至11日在北戴河召开。来自全国各高等院校、科研单位和厂矿企业的代表共370余人参加了会议。这次会议宣读的近150篇论文涉及到故障诊断的理论与方法、回转机械与往复机械的故障诊断、轴承和齿轮的故障诊断以及铁谱技术应用等,具有以下几方面特点:1.越来越多的专家、学者和工程技术人员投入设备状态监测的理论研究与实际应用     

部分期刊设备工程文献索引

隋文涛等.基于小波熵和ANFIS的轴承故障诊断方法.机床与液压,2010（11）：137—139季玉茹等.辊轮密封系统的综合改造.润滑与密封,2010（5）：103—105喻颖.一起因限位失效导致的起重机事故分析.起重运输机械，2010（6）：66-68     

基于小波变换模极大值的信号奇异性检测

信号的突变性或奇异性通常携带有最重要的信息,小波变换为信号的多尺度瞬态分析提供了最合适的方法,本文阐述了基于小波变换模极大值的奇异信号检测理论,利用从光滑函数的一阶或二阶导数获得的小波,分析了信号奇异点定位方法及奇异度的计算方法,并指出了利用此方法时对所用小波函数的要求及尺度参数的选取原则,为非平稳信号的检测提供一种行之有效的方法。