国家高技术研究发展计划(2009AA04Z411)
- 作品数：17 被引量：294H指数：10
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- 自适应Morlet小波降噪方法及在轴承故障特征提取中的应用被引量：39
- 2010年
- 分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率,利用Morlet小波良好的时域和频域特性及奇异值分解技术,提出了一种基于自适应Morlet小波和SVD的降噪方法。针对滚动轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用修正的Shannon熵方法同时优化Morlet小波的中心频率与带宽参数,实现其与冲击特征成分的最优匹配;针对根据小波系数矩阵奇异值曲线的过渡阶段求取最佳变换尺度的方法存在着不够快捷方便的不足,将其与小波系数奇异值比方法相结合来快速方便地求得最佳变换尺度;最后对信号进行降噪处理提取故障特征。对仿真信号和实际轴承内外圈故障信号的应用分析表明,该方法具有良好的降噪性能,能有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征。
- 蒋永华汤宝平董绍江
- 关键词：MORLET小波奇异值分解
- 基于Littlewood-Paley小波支持向量机的故障诊断被引量：10
- 2011年
- 提出一种基于Littlewood-Paley小波支持向量机(LPWSVM)的旋转机械故障诊断模型。首先将故障信号EMD分解为平稳IMF分量,再选择表征故障调制特征的IMF分量并构造瞬时幅值Shannon熵作为故障特征矢量输入到LPWSVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值Shannon熵矢量的不同拉大了各类故障的互异性;Littlewood-Paley小波核是一种具有平移正交性的多维允许支持向量核函数,可以其正交性逼近二次可积空间上的任意函数,具有良好的作线性映射能力,因而LPWSVM在同等条件下比一般最小二乘支持向量机的学习精度和自适应识别能力要高,更适用于故障诊断等复杂模式识别问题。一个滚动轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。
- 汤宝平李锋陈仁祥
- 关键词：故障诊断
- 基于最优Morlet小波和自项窗的混合时频分析方法研究被引量：6
- 2010年
- 提出一种基于最优Morlet小波和自项窗的混合时频分析方法。对和机械冲击信号波形相似度较高的Morlet小波进行改进,采用交叉验证法和Shannon熵方法设计了改进Morlet小波参数和小波变换尺度,对信号进行连续小波变换(CWT)以实现滤波消噪;然后,设计了自适应自项窗函数,对Wigner-Ville分布(WVD)交叉项进行移除,消除WVD交叉项的干扰。仿真和实验验证了所提出的方法可以有效地对含噪信号进行滤波消噪、并去除WVD中干扰项的影响,提高时频分析的分辨率和能量聚集性。
- 刘文艺汤宝平陈仁祥
- 关键词：小波消噪MORLET小波
- 一种自适应小波消噪方法被引量：26
- 2011年
- 为了消除噪声对被测信号的干扰,有效提取信号中的有用成分,根据信号和噪声小波变换系数的不同特性,在分析了传统阈值方法局限性的基础上,提出了一种自适应小波消噪方法。该方法首先对被测信号进行小波分解,并改进了阈值量化公式,使其具有能量分布自适应的降噪能力;然后,利用类别方差作为判别依据,选取使得类别方差最大和类内方差最小的阈值作为最佳的阈值,并根据每层分解后的小波系数进行自适应的阈值确定;最后,对信号进行重构,通过分解、阈值处理和重构等过程实现小波消噪。仿真信号和轴承故障诊断的实例结果表明该方法可在强噪声背景下消除噪声干扰,有效提取出滚动轴承的早期故障频率。
- 刘文艺汤宝平蒋永华
- 关键词：小波消噪小波分解阈值自适应故障诊断
- 一种基于对角切片高阶谱的故障识别方法被引量：3
- 2010年
- 针对轴承故障信号中调制信号二次相位耦合的特点,提出了一种基于对角切片高阶谱的故障识别方法。该方法利用希尔伯特变换构造原始信号的解析信号,在高阶谱分析的基础上求其对角切片谱,可以有效地分析二次相位耦合引起的非线性信号。通过理论分析和轴承故障诊断实例,表明该方法可以有效地抑制噪声,提取振动信号的非线性特征,完成对轴承外圈故障和内圈故障特征的识别。
- 刘文艺汤宝平陈仁祥
- 关键词：高阶谱故障识别滚动轴承
- 基于流形学习和隐Markov模型的故障诊断被引量：2
- 2010年
- 为实现旋转机械故障诊断的自动化与高精度,提出基于正交邻域保持嵌入和连续隐Markov模型的模型诊断方法。将活动件故障振动信号进行经验模式分解并构造Shannon熵得到高维特征向量,利用正交邻域保持嵌入将高维特征向量约简为低维特征向量,并输入到各个状态连续隐Markov链进行旋转机械的故障模式识别。通过深沟球轴承故障诊断实例验证了该模型的有效性。
- 邓蕾李锋姚金宝
- 关键词：流形学习经验模式分解故障诊断
- 基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法被引量：18
- 2010年
- 针对机械监测故障信号的非平稳性特点,提出一种基于交叉验证法优化参数的Morlet小波消噪方法。选择与机械冲击振动波形相似的Morlet小波,对Morlet母小波进行改进,增加了波形调整参数。通过交叉验证方法设计了改进Morlet小波的波形参数和变换尺度。对信号进行连续小波变换(CWT),实现对含噪信号的滤波消噪。将该方法应用于齿轮故障检测中,对比2种传统的小波消噪方法,验证该方法能够提取出强噪声背景下的有效信号特征成分,具有较好的滤波消噪效果。
- 汤宝平刘文艺蒋永华
- 关键词：小波变换小波消噪故障诊断
- 机械振动监测中的无线传感器网络时间同步研究被引量：7
- 2010年
- 通过分析多节点时间同步误差对机械振动监测的影响,得出机械振动监测中无线传感器网络时间同步方法应具有微秒级精度、低功耗以及多跳同步的特点。提出了一种低功耗的多跳时间同步方法,在已有单跳同步方法的基础上,使用基于贪婪启发式的算法来选取多跳同步方法中的参考节点对,从而将该单跳同步方法扩展到多跳同步。仿真与实验表明,所提方法与经典同步方法RBS具有相同的同步精度,并且大幅降低了同步能耗,可以满足机械振动监测的要求。
- 汤宝平曹小佳张国垒
- 关键词：无线传感器网络时间同步低功耗
- 基于改进EMD与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取被引量：15
- 2012年
- 针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出基于改进经验模态分解(Empirical ModeDecomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)后采用互信息和广义相关系数筛选法消除传统EMD分解结果中虚假分量,运用滑动峰态算法对真实IMF分量处理得到滑动峰态时间序列。计算滑动峰态序列频谱提取故障特征频率。实例研究结果表明:该方法能有效提取滚动轴承故障特征,可取得较直接滑动峰态算法及传统包络解调分析更好的效果。
- 张志刚石晓辉陈哲明汤宝平
- 关键词：滚动轴承故障特征提取
- 无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究被引量：13
- 2011年
- 结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。
- 邓蕾傅炜娜董绍江汤宝平
- 关键词：阶比跟踪瞬时频率估计
