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自适应冗余多小波及其在故障诊断中的应用

西安交通大学学报 2012年第7期46卷 44-49页

作者：陈景龙訾艳阳何正嘉袁静西安交通大学机械工程学院西安710049 上海无线电设备研究所上海200090

针对机械设备在运行过程中萌生的故障尚在特征不明显、特征信息微弱且往往被机械设备运行过程中的强噪声所淹没等给故障特征提取与故障定位带来了很大困难,提出了自适应冗余多小波的故障诊断方法.基于Chui-Lian多小波,依据信号特点采用... 详细信息

针对机械设备在运行过程中萌生的故障尚在特征不明显、特征信息微弱且往往被机械设备运行过程中的强噪声所淹没等给故障特征提取与故障定位带来了很大困难,提出了自适应冗余多小波的故障诊断方法.基于Chui-Lian多小波,依据信号特点采用两尺度相似变换方法,以谱熵最小为优化目标、遗传算法为优化方法,实现了冗余多小波的自适应构造.同时,对振动信号进行了冗余多小波分解,从而实现了对故障的准确定位及特征提取.将提出的方法应用于滚动轴承的故障分析和烟汽轮机的碰摩故障诊断中,结果显示,该方法可以有效地提高对机械设备在运行中产生故障的诊断能力.对比结果表明,该方法明显地优于传统的傅里叶变换、Db6单小波变换和原始CL3多小波变换等方法.

关键词：冗余多小波自适应构造两尺度相似变换故障诊断

自适应多小波混合构造方法及在故障诊断中应用

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振动与冲击 2016年第23期35卷 6-13页

作者：袁静魏颖訾艳阳王志诚倪修华上海无线电设备研究所上海200090 西安交通大学机械制造系统工程国家重点实验室西安710049

小波理论中基函数的逼近阶和消失矩特性都是信号处理中非常重要的性质。传统自适应多小波构造方法仅能对逼近阶或消失矩单一特性进行改造,并且所生成的多个基函数时频特征和波形差异较小,难以有效实现复杂动态故障的自适应提取与识别。... 详细信息

小波理论中基函数的逼近阶和消失矩特性都是信号处理中非常重要的性质。传统自适应多小波构造方法仅能对逼近阶或消失矩单一特性进行改造,并且所生成的多个基函数时频特征和波形差异较小,难以有效实现复杂动态故障的自适应提取与识别。为此,提出基于两尺度相似变换和提升方法相结合的自适应多小波混合构造框架,对原有多尺度函数和多小波函数进行线性与非线性组合,扩大多小波改造空间,获得具有高阶逼近阶的多尺度函数和消失矩涵盖多阶次的多小波函数,增强多小波正则性、光滑性、信号逼近能力和局部定位能力,并提高信号分析精度,为复杂动态信号中微弱和复合故障特征提取与识别提供优良性质的自适应基函数及诊断方法;为按需优选自适应基函数,提出改进局部故障域谱熵最小化原则的自适应基函数优选方法,实现轴系、齿轮和轴承故障的分门别类优选,简化故障分类模式。工程实例表明该方法可以有效识别复杂背景噪声干扰下的轴承内圈微弱损伤,并成功诊断出空气分离压缩机组齿轮箱止推夹板碰撞与摩擦的多特征复合故障。

关键词：多小波两尺度相似变换提升变换特征提取故障诊断

基于TST提升3重Chui-Lian多尺度函数的逼近阶

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汕头大学学报（自然科学版） 2005年第4期20卷 1-7,13页

作者：杨守志廖淑娇汕头大学数学系广东汕头515063

基于TST法,将具有紧支撑性、对称性、正交性和3阶逼近阶的3重Chui-Lian多尺度函数的逼近阶进一步提升到4阶和5阶.在提升过程中,由于构造出特殊的TST变换矩阵,使得变换过程中也保持了原尺度函数的紧支性和对称性.从图形可以看到,逼近阶越... 详细信息

基于TST法,将具有紧支撑性、对称性、正交性和3阶逼近阶的3重Chui-Lian多尺度函数的逼近阶进一步提升到4阶和5阶.在提升过程中,由于构造出特殊的TST变换矩阵,使得变换过程中也保持了原尺度函数的紧支性和对称性.从图形可以看到,逼近阶越高,图形越光滑.

关键词：两尺度相似变换 TST变换矩阵逼近阶对称性紧支性

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一族GHM型多尺度函数的构造

陕西工学院学报 2005年第2期21卷 72-75页

作者：李万社程蓉陕西师范大学数学与信息科学学院陕西西安710062

从具有2阶逼近的GHM多尺度函数出发,鉴于其逼近阶数相对较低的缺点,利用两尺度相似变换(TST)的方法,构造变换矩阵Mr(ω),将它的逼近阶提高到了任意大于2的整数,并保持了紧支性和对称性,提高了GHM多小波逼近光滑函数的能力。

关键词： GHM多小波逼近阶两尺度相似变换 TST

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提升小波在心电压缩中的应用

提升小波在心电压缩中的应用

作者：汤小明西安电子科技大学

学位级别：硕士

小波变换克服了传统 Fourier 变换的不足，在时域和频域都有良好的局部化特性，在数值分析，信号处理，图像处理方面得到广泛的应用，提升技术是构造小波和实现小波变换的一种新方法。本文详细阐述了... 详细信息

小波变换克服了传统 Fourier 变换的不足，在时域和频域都有良好的局部化特性，在数值分析，信号处理，图像处理方面得到广泛的应用，提升技术是构造小波和实现小波变换的一种新方法。本文详细阐述了小波提升技术，研究了提升小波在心电压缩中的应用。具体工作如下：详细论述了小波的基本知识，在此基础上，我们给出广义平移正交公式。讨论了 2 进小波的提升技术：提升原理，小波变换的提升分解，可逆整数提升小波变换，我们给出两组滤波器是否具有提升关系的判别定理，并给出一种心电数据压缩的有效算法。讨论了多小波和两尺度相似变换，给出具体的算例。讨论了多小波的提升方法和提升分解以及利用提升提高多小波逼近阶。我们研究了提升和两尺度相似变换，发现通过提升可以构造全新的多小波而且不需要矩阵分解和求逆，产生的掩模通常比 TST 算法更短，因而选择提升作为改进多小波性质的方法。对多小波而言，在变换之前对离散信号进行预处理是必须的，我们分别采用正交预滤波和一阶平衡后的提升多小波对心电信号进行压缩，正交预滤波的效果好于一阶平衡，也好于一般的单小波。

关键词：小波变换提升多小波两尺度相似变换平衡

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多小波的逼近阶与平衡性研究

多小波的逼近阶与平衡性研究

作者：程蓉陕西师范大学

学位级别：硕士

多小波(Multiwavelet)是指由两个或两个以上函数作为尺度函数生成的小波。与多小波相联系的是一个多重多分辨分析(MRA)。称函数向量Φ(t)=[φ(t),φ(t),…,φ(t)],φ(t)∈L(R),(i=0,…,r-1)是一个r重多分辨分析的r重尺度函数(简称多尺... 详细信息

多小波(Multiwavelet)是指由两个或两个以上函数作为尺度函数生成的小波。与多小波相联系的是一个多重多分辨分析(MRA)。称函数向量Φ(t)=[φ(t),φ(t),…,φ(t)],φ(t)∈L(R),(i=0,…,r-1)是一个r重多分辨分析的r重尺度函数(简称多尺度函数),如果对V=span{φ(x)∶0≤i两尺度相似变换,??=L(R), 3) f(x)∈V??f(2x)∈V,j∈Z, 4) f(x)∈V??f(x-k)∈V, 5) {φ∶0≤i尺度函数满足矩阵加细方程:Φ(t)=??HΦ(2t-k),多小波函数满足:Ψ(t)=??GΦ(2t-k),多尺度函数和多小波函数是传统标量尺度函数和小波函数的自然推广。由矩阵加细方程的某些矩阵性质,多尺度函数和多小波函数可同时具有正交性、对称性、紧支撑性和高逼近阶。这是多小波较之单小波的优越之处,正因为此,多小波的研究与应用日益受到科技界、工程界的重视。通过对小波及多小波基础理论的回顾,本文首先介绍了V.Strela提出的两尺度相似变换(TST)提高尺度函数逼近阶的方法,并在此方法的基础上,构造不同的变换矩阵M(ω),将有限元多尺度函数及GHM尺度函数的逼近阶提高到任意整数,同时保持紧支与对称性。由于TST不能保持原函数的正交性,对构造出的GHM型尺度函数,又给出了与之双正交且具有一定逼近阶的函数族,使构造出的尺度函数族具有更高的应用价值。其次,本文研究了“平衡性”,这一多小波具有的特殊性质。由于逼近性与平衡性有着天然的联系,而与两者相关的双无穷阵却并不相同(列向量排序正好相反),这不利于考察两者之间的具体关系。为了讨论的方便,本文将多小波的逼近

关键词：多小波逼近阶两尺度相似变换平衡性 Coifman条件

Construction of adaptive redundant multiwavelet packet and its application to compound faults detection of rotating machinery

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Science China(Technological Sciences) 2012年第8期55卷 2083-2090页

作者： CHEN JingLong ZI YanYang HE ZhengJia WANG XiaoDong State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering Xi'an Jiaotong UniversityXi'an 710049China Technology Center CNPC Logging Co.Xi'an 710077China

It is significant to detect the fault type and assess the fault level as early as possible for avoiding catastrophic accidents.Due to diversity and complexity,the compound faults detection of rotating machinery under non-stationary operation turns to be a challenging task.Multiwavelet with two or more base functions may match two or more features of compound faults,which may supply a possible solution to compound faults detection.However,the fixed basis functions of multiwavelet transform,which are not related with the vibration signal,may reduce the accuracy of compound faults detection.Moreover,the decomposition results of multiwavelet transform not being own time-invariant is harmful to extract the features of periodical impulses.Furthermore,multiwavelet transform only focuses on the multi-resolution analysis in the low frequency band,and may leave out the useful features of compound faults.To overcome these shortcomings,a novel method called adaptive redundant multiwavelet packet(ARMP) is proposed based on the two-scale similarity transforms.Besides,the relative energy ratio at the characteristic frequency of the concerned component is computed to select the sensitive frequency bands of multiwavelet packet coefficients.The proposed method was used to analyze the compound faults of rolling element bearing.The results showed that the proposed method could enhance the ability of compound faults detection of rotating machinery.

关键词：故障检测复合故障旋转机械小波包自适应冗余多小波变换两尺度相似变换

Maximal-overlap adaptive multiwavelet for detecting transient vibration responses from dynastic signal of rotating machineries

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Science China(Technological Sciences) 2014年第1期57卷 136-150页

作者： HE ShuiLong ZI YanYang ZHAO ChenLu CHEN BinQiang WANG XiaoDong HE ZhengJia School of Mechanical Engineering Xi’an Jiaotong University State Key Laboratory for Manufacturing Systems Engineering Xi’an Jiaotong University School of Industrial & Systems Engineering Georgia Institute of Technology Atlanta 30332 GA USA Technology Center CNPC Logging Co.

Vibration signal is an important prerequisite for mechanical fault detection.However,early stage defect of rotating machineries is difficult to identify because their incipient energy is interfered with background noises.Multiwavelet is a powerful tool used to conduct non-stationary fault feature extraction.However,the existing predetermined multiwavelet bases are independent of the dynamic response signals.In this paper,a constructing technique of vibration data-driven maximal-overlap adaptive multiwavelet(MOAMW)is proposed for enhancing the extracting performance of fault symptom.It is able to derive an optimal multiwavelet basis that best matches the critical non-stationary and transient fault signatures via genetic algorithm.In this technique,two-scale similarity transform(TST)and symmetric lifting(SymLift)scheme are combined to gain high designing freedom for matching the critical faulty vibration contents in vibration signals based on the maximal fitness objective.TST and SymLift can add modifications to the initial multiwavelet by changing the approximation order and vanishing moment of multiwavelet,respectively.Moreover,the beneficial feature of the MOAWM lies in that the maximal-overlap filterbank structure can enhance the periodic and transient characteristics of the sensor signals and preserve the time and frequency analyzing resolution during the decomposition process.The effectiveness of the proposed technique is validated via a numerical simulation as well as a rolling element bearing with an outer race scrape and a gearbox with rub fault.

关键词：自适应小波振动响应旋转机械瞬态特性信号检测故障特征提取两尺度相似变换多小波基