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基于EEMD降噪与非抽样提升小波包的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2
1
作者 肖顺根 宋萌萌 +1 位作者 孔庆光 陈肇祥 《延边大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第1期57-63,共7页
针对传统小波包在诊断滚动轴承隐含故障中存在频率混叠、精度不高等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降噪与非抽样提升小波包相融合的故障诊断方法.首先利用EEMD方法分解原始故障信号得... 针对传统小波包在诊断滚动轴承隐含故障中存在频率混叠、精度不高等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降噪与非抽样提升小波包相融合的故障诊断方法.首先利用EEMD方法分解原始故障信号得到多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号间的相关系数,并与设置的相关系数阈值相比较,将小于阈值的IMF分量视为伪分量予以剔除;对剩余的IMF分量采用峭度准则再次筛选最优IMF分量进行重构,进而实现降噪目的.为了避免传统小波包因采取抽样运算方式导致频率混叠情况,文中采用非抽样运算的提升小波包来分解降噪信号,并采用Hilbert变换进行包络解调分析得到滚动轴承的故障位置.仿真实验和滚动轴承内圈故障应用实例表明:采用EEMD分解原始故障信号,结合相关系数-峭度准则,达到了很好的降噪效果;采用非抽样提升小波包比传统小波包具有更高的故障诊断精度,且不存在频率混叠问题. 展开更多
关键词 滚动轴承 EEMD 相关系数-峭度准则 频率混叠 非抽样提升小波包
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基于Volterra级数和冗余提升小波包的机械隐含故障特征提取
2
作者 段礼祥 高顺华 侯大立 《科学技术与工程》 北大核心 2012年第16期3852-3855,共4页
针对提取机械原始振动信号中的隐含故障特征,提出了一种结合Volterra级数及冗余提升小波包(ULSP)的信号处理方法。先用二阶Volterra模型对信号进行延拓、预测,然后用冗余提升小波包对信号进行分解。对仿真信号的处理结果表明:分解得到... 针对提取机械原始振动信号中的隐含故障特征,提出了一种结合Volterra级数及冗余提升小波包(ULSP)的信号处理方法。先用二阶Volterra模型对信号进行延拓、预测,然后用冗余提升小波包对信号进行分解。对仿真信号的处理结果表明:分解得到的信号在边界没有振荡,有利于微弱特征的提取。工程应用中,完整地提取出了往复注水泵活塞与液缸密封碰磨产生的微弱故障特征信号。 展开更多
关键词 冗余提升小波包 VOLTERRA级数 微弱信号 特征提取 故障诊断
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基于非抽样提升小波包及奇异值分解的液阀故障诊断 被引量：7
3
作者 陈敬龙 张来斌 +1 位作者 段礼祥 胡超 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第9期72-77,共6页
针对液阀故障微弱信号特征识别问题,提出一种结合非抽样提升小波包(Undecimated lifting scheme packet,ULSP)及奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的降噪方法。确定信号的分解层次及各层初始算子的长度后,通过拉格朗日插值... 针对液阀故障微弱信号特征识别问题,提出一种结合非抽样提升小波包(Undecimated lifting scheme packet,ULSP)及奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的降噪方法。确定信号的分解层次及各层初始算子的长度后,通过拉格朗日插值公式算出初始算子,用非抽样算法对原始信号进行分解。对最后一层各频带信号进行奇异值分解降噪处理,根据奇异熵增量曲线确定降噪阶次。用非抽样提升小波包的重构算法对信号进行重构,最终获得降噪后的信号。对降噪后的信号再进行非抽样提升小波包分解,以提取故障特征。对仿真信号的降噪表明,所提方法降噪获得较高的信噪比及较低的均方差,且能保留信号中应有的高频成分。提出的方法成功提取某往复式注水泵排水阀弹簧失效的微弱故障特征。 展开更多
关键词 非抽样提升小波包 奇异值分解 液阀 故障诊断
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