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基于连续小波和统计检验的瞬态成分检测与应用

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振动工程学报 2006年第4期19卷 559-565页

作者：朱忠奎顾军芮延年伍小燕刘刚苏州大学机电工程学院江苏苏州215021

将连续小波变换和统计检验结合用于检测信号中具有一定时频分布的瞬态成分,提出了一种基于连续小波变换和统计检验的瞬态成分检测方法,并用于圆锥滚子轴承振动中的瞬态成分的检测与提取,比较有效地检测出瞬态成分,并在此基础上应用连续... 详细信息

将连续小波变换和统计检验结合用于检测信号中具有一定时频分布的瞬态成分,提出了一种基于连续小波变换和统计检验的瞬态成分检测方法,并用于圆锥滚子轴承振动中的瞬态成分的检测与提取,比较有效地检测出瞬态成分,并在此基础上应用连续小波变换反演得到瞬态成分的估计,表示轴承的状态特征,作为轴承故障诊断的依据。

关键词：故障诊断连续小波变换瞬态成分统计检验轴承

基于小波和统计检验的瞬态成分检测的方法及应用

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数据采集与处理 2005年第2期20卷 170-175页

作者：王传洋陈再良朱忠奎苏州大学机电工程学院苏州215021

将连续小波变换技术和统计检验结合用于检测信号中具有一定时频分布的瞬态成分,指出连续小波变换具有分离信号中瞬态成分和噪声的作用。提出一种基于连续小波变换和统计检验的瞬态成分检测的“逐步去除法”。将“逐步去除法”用于齿轮... 详细信息

将连续小波变换技术和统计检验结合用于检测信号中具有一定时频分布的瞬态成分,指出连续小波变换具有分离信号中瞬态成分和噪声的作用。提出一种基于连续小波变换和统计检验的瞬态成分检测的“逐步去除法”。将“逐步去除法”用于齿轮箱振动中的瞬态成分的检测与提取,能比较有效地检测出瞬态成分;基于连续小波变换反演的瞬态成分估计能比较有效地表示设备的状态。

关键词：连续小波变换瞬态成分统计检验故障诊断

信号瞬态成分稀疏表示方法及其机械故障特征提取应用研究

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信号瞬态成分稀疏表示方法及其机械故障特征提取应用研究

作者：樊薇苏州大学

学位级别：硕士

机械、运载、能源、冶金、石化、国防等国民经济行业中的关键机械设备的运行状况直接关系着国民经济的正常运作与健康稳定地发展。机械设备中的核心零部件由于长期处于疲劳、高温等恶劣环境,会不可避免的发生失效。对这些关键零部件实... 详细信息

机械、运载、能源、冶金、石化、国防等国民经济行业中的关键机械设备的运行状况直接关系着国民经济的正常运作与健康稳定地发展。机械设备中的核心零部件由于长期处于疲劳、高温等恶劣环境,会不可避免的发生失效。对这些关键零部件实施故障特征提取,对判断零部件故障形式,保证设备安全可靠地以最优状态运行,避免重大事故的发生,具有重要的意义。在国家自然科学基金项目“稀疏框架下信号瞬态成分提取及其机械故障预示研究”(项目批准号:51375322)资助下,本论文以旋转机械设备关键零部件滚动轴承和齿轮的故障特征提取为检测目标,研究并提出了一种新的故障特征提取方法——基于稀疏表示的瞬态特征提取方法,并针对与其相关的问题进行了理论研究和应用研究。分析故障机理是开展故障特征提取的前提,在阐述了滚动轴承和齿轮故障失效形式的基础上,本论文分析了滚动轴承和齿轮在发生局部故障时振动信号的特点;阐述了信号稀疏表示理论及其关键步骤,保证了进行信号特征稀疏表示的理论基础;揭示了故障振动信号具有“瞬态性”和“稀疏性”的本质特征,引入了稀疏表示对故障振动信号进行特征提取,并提出了稀疏表示策略。过完备表示字典的构造是进行信号稀疏表示的关键问题之一。恒定转速工况下,针对关键零部件滚动轴承、齿轮在发生局部故障时其振动信号的特点,本论文提出了适应信号特征的过完备小波字典的构造方法。利用相关滤波法计算最优匹配小波原子,并提出了利用时间参数平移构造过完备小波字典的方法,保证了表示字典与信号的相似度。稀疏表示模型中目标函数的求解是进行信号稀疏表示的另一个关键问题。针对目标函数中数据保真项的优化,本论文提出了优化目标函数数据保真项的瞬态成分稀疏表示方法。通过数值仿真实验验证了本文所提方法的有效性,并研究了所提方法中拉格朗日乘子和惩罚因子对稀疏表示结果的影响,分析了稀疏表示解的存在性与唯一性。对实际采集的滚动轴承和齿轮在发生局部故障时的振动信号进行了应用研究,验证了本文所提方法对滚动轴承和齿轮故障特征提取的有效性和适用性。针对目标函数中惩罚项的优化,本论文提出了优化目标函数惩罚项的瞬态成分稀疏表示方法。设计了一般形式的二次严格凸函数,为优化算法的实现提供了保证。通过数值仿真验证了所提方法的有效性和优越性,探讨了不同信噪比下该方法稀疏表示瞬态成分的能力。对实际采集的滚动轴承和齿轮在发生局部故障时的振动信号进行了应用研究,验证了本文所提方法对滚动轴承和齿轮故障特征提取的有效性和适用性。本论文基于稀疏表示理论对故障振动信号特征提取进行研究,确定了两种旋转机械设备关键零部件在局部故障下的特征提取的稀疏表示方法,对旋转机械故障特征提取与故障诊断有一定的理论和实用意义。

关键词：瞬态成分稀疏表示小波故障特征提取轴承齿轮

经由瞬态成分N_2H_6的氨生成过程中的热平衡低温等离子体衰变

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核技术 2001年第9期24卷 798-800页

作者：曹国斌宋又群陈清周秋兰曹赟王春和湖南大学长沙410082

用热平衡低温等离子体合成氨法和连续实时取样进样质谱技术来探测放电过程中瞬态成分N2 H6 衰变为氨的反应途径和步骤。实验表明 ,在氮氢混合气体放电合成氨的反应过程中 ,N2 H6

关键词：瞬态成分热平衡低温等离子体衰变合成氨放电过程氮气氢气 N2H6 等离子体合成

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基于感知敏感成分划分的语音时长规整算法

数据采集与处理 2008年第6期23卷 740-745页

作者：黄昊郭立李琳中国科学技术大学电子科学与技术系合肥230027

一般的同步叠加算法在进行语音时长规整时,当压扩程度较大且语音采样率较低时,所得合成信号的语音质量会显著下降。其原因在于忽略了语音本身各部分对感知的贡献,对感知敏感成分过度压扩会损害语音的感知质量。本文提出一种先识别语音... 详细信息

一般的同步叠加算法在进行语音时长规整时,当压扩程度较大且语音采样率较低时,所得合成信号的语音质量会显著下降。其原因在于忽略了语音本身各部分对感知的贡献,对感知敏感成分过度压扩会损害语音的感知质量。本文提出一种先识别语音中的瞬态成分、稳态成分和安静成分,再对各部分采用不同压扩比进行同步叠加的时长规整算法。对语音信号的感知敏感成分压扩较小,希望能够提高合成语音质量。实验证明本方法对低采样率合成语音质量有显著改善,在低码率语音编码中可以有效提高编码效率。

关键词：语音处理时长规整同步叠加瞬态成分梅尔倒谱系数

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基于小波基稀疏信号特征提取的轴承故障诊断

振动工程学报 2015年第6期28卷 972-980页

作者：樊薇李双蔡改改沈长青黄伟国朱忠奎苏州大学城市轨道交通学院江苏苏州215131 苏州大学机电工程学院江苏苏州215021

轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波... 详细信息

轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波法获取最优小波原子,并构建最优冗余小波基底,实现小波基与信号故障特征的最优匹配;设计二次严格凸函数并运用优化最小(Majorization Minimization,MM)算法求解模型中的目标函数,将信号中的瞬态冲击成分转化为稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号及轴承微弱故障试验验证了该方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱瞬态成分。

关键词：故障诊断轴承稀疏表示 MM算法瞬态成分

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自适应谱峭度滤波方法及其振动信号检测应用

振动．测试与诊断 2014年第2期34卷 212-217,392页

作者：蔡改改刘海洋黄伟国朱忠奎苏州大学城市轨道交通学院苏州215021

谱峭度滤波方法是一种在强背景噪声下也能有效提取振动信号中瞬态成分的方法。笔者针对谱峭度滤波方法中窗宽的自适应选择问题,提出一种自适应谱峭度滤波方法。该方法将小波相关滤波提取的振动信号特征频率作为Morlet小波滤波窗口中心频... 详细信息

谱峭度滤波方法是一种在强背景噪声下也能有效提取振动信号中瞬态成分的方法。笔者针对谱峭度滤波方法中窗宽的自适应选择问题,提出一种自适应谱峭度滤波方法。该方法将小波相关滤波提取的振动信号特征频率作为Morlet小波滤波窗口中心频率,并按最大谱峭度原则自适应选择滤波小波窗口宽度,以确定最优带宽Morlet小波窗。通过强背景噪声下的瞬态成分的提取验证该方法的有效性,并与窗口融合自适应谱峭度滤波方法进行比较。针对轴承故障振动信号检测,应用该方法提取反映轴承故障的冲击响应成分,说明该方法能够实现轴承故障振动特征信号的提取。

关键词：谱峭度瞬态成分 Morlet小波相关滤波

小波字典下齿轮箱复合故障瞬态特征的稀疏表示研究

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小波字典下齿轮箱复合故障瞬态特征的稀疏表示研究

作者：罗春艳苏州大学

学位级别：硕士

齿轮箱作为现代机械设备中不可缺少的动力传递部件,在航天事业、轮渡运输、风力发电、数控机床、高速铁路等现代工业设备与机械系统中应用十分普遍,其运行状态对整个机械设备与系统的运行状态有着至关重要的影响。然而,由于制造工艺复杂... 详细信息

齿轮箱作为现代机械设备中不可缺少的动力传递部件,在航天事业、轮渡运输、风力发电、数控机床、高速铁路等现代工业设备与机械系统中应用十分普遍,其运行状态对整个机械设备与系统的运行状态有着至关重要的影响。然而,由于制造工艺复杂,持续工作时间长等原因,齿轮箱内部零部件常常会发生局部故障。因此,寻找合适的齿轮箱故障特征提取方法,对维持设备的正常运转、保障人民群众的生命财产安全均具有极其重要的现实意义。在工程实际中,故障往往又不是单独发生的,某些故障的存在可能会进一步促使其他故障的产生,从而形成复合故障。所以,基于齿轮箱的复合故障诊断技术的研究同样具有重要的实践意义。然而,在齿轮箱发生复合故障时,存在于同一振动信号中的两种或多种故障成分之间可能存在耦合作用,加大了复合故障特征分离与提取的难度。因此,齿轮箱复合故障特征提取研究工作具有重要的科学意义。本文在国家自然科学基金项目“稀疏框架下信号瞬态成分提取及其机械故障预示研究”(项目批准号:71375322)资助下,以轴承和齿轮局部故障组成的复合故障为研究对象,以分离和提取齿轮箱复合故障的瞬态特征成分为目标,提出了一种新型复合故障诊断方法——基于不同小波字典分别稀疏表示齿轮箱复合故障的瞬态特征成分,然后给出了具体的理论介绍与实验分析。论文首先针对齿轮箱内部的两个关键旋转零件——齿轮与轴承的故障振动特点进行分析,发现无论齿轮或是轴承发生局部故障时的振动信号中常会包含一组瞬态冲击成分,这些瞬态成分往往包含着重要的故障信息。而当齿轮箱中轴承和齿轮同时发生故障时,其振动信号中会出现两种瞬态冲击响应成分。因此,本文提出先后对这两种不同的瞬态成分别进行提取从而实现齿轮箱复合故障特征的分离与提取。然后,对信号稀疏表示方法的理论基础及关键步骤的进一步研究表明,稀疏表示方法能够将包含故障特征的瞬态成分转化为一系列稀疏表示系数,自适应性好,表达简洁。因此,本论文引入信号稀疏表示方法对齿轮箱复合故障特征进行提取。在信号稀疏表示理论的基础上,针对复合故障中轴承与齿轮故障信号波形具有的瞬态性和稀疏性的本质特点,本文提出分步对齿轮箱复合故障信号进行基于小波字典的稀疏表示策略。本文根据恒转速工况下原始复合信号中轴承与齿轮故障波形的特点,提出了采用通过计算相关性大小的相关滤波法构造过完备小波字典的方法。在选定匹配最优小波字典的前提下,本文针对信号稀疏表示理论模型中的另一关键问题——目标函数的求解进行展开讨论。信号稀疏表示理论模型的目标函数包含数据保真项和惩罚项两部分,分别对其中一项进行优化就可以得到某故障特征成分的稀疏表示向量。对于优化数据保真项问题,本文提出了利用SALSA求解目标函数;对于优化惩罚项问题,本文提出了利用优化最小算法设计一般形式的二次严格凸函数来求解目标函数。这两种稀疏表示方法均对齿轮箱的复合故障特征先后进行稀疏表示,最终将复合故障信号中的两种故障瞬态成分均先后转化成一系列的稀疏表示系数,从而完成齿轮箱复合故障特征的分离与提取目标。仿真分析和实测齿轮箱复合故障信号分析的结果均验证了所提两种方法的有效性。本文依据信号稀疏表示理论基础,构造适应故障波形特征的小波字典,提出了两种齿轮箱复合故障特征稀疏表示方法。本论文的工作丰富了机械故障特征提取方法,为复合故障特征的分离与提取提供了新型有效的方法,对齿轮箱复合故障的监测与诊断具有一定的理论和实践意义。

关键词：复合故障特征提取瞬态成分信号稀疏表示小波字典

变转速下旋转机械瞬态特征表示和提取与故障诊断研究

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变转速下旋转机械瞬态特征表示和提取与故障诊断研究

作者：龚海健苏州大学

学位级别：硕士

旋转机械在机械设备中占有举足轻重的地位，它们大多数为生产企业中的关键设备，因此，保证旋转机械的安全可靠运行对企业和国民经济有重要的意义。轴承、齿轮等旋转零部件在机械系统中起着支撑、定位和传递动力等作用，是旋转设备的关... 详细信息

旋转机械在机械设备中占有举足轻重的地位，它们大多数为生产企业中的关键设备，因此，保证旋转机械的安全可靠运行对企业和国民经济有重要的意义。轴承、齿轮等旋转零部件在机械系统中起着支撑、定位和传递动力等作用，是旋转设备的关键部件，当它们出现局部故障时，在运行中振动信号中会出现瞬态冲击响应成分，对旋转机械瞬态特征的表示和提取关系到故障诊断的可靠性与准确性，是机械设备故障诊断的关键问题。本文以轴承和齿轮两种典型的零部件为研究对象，针对变转速下旋转机械瞬态特征表示与提取的问题提出了基于时频特征融合的时频特征表示方法、时频特征重采样方法、周期特征的极坐标同步增强检测方法和变转速下瞬态特征的自动检测方法，并分别就有关问题进行了深入的理论研究和应用研究。介绍了轴承和齿轮常见的失效形式以及滚动轴承的运动学，并进行了轴承的局部故障实验设置，对恒定转速和变转速的振动信号进行了采集，保证理论研究工作都建立在实验验证的基础上。现有的两类时频分析方法，线性时频分析和双线性时频分析，线性时频分析没有交叉项但聚集性差，双线性时频分析聚集性好但存在交叉项，基于此基础提出了一种基于线性时频分析和双线性时频分析融合的策略，此方法类似于逻辑与，对时频特征融合，得到了一种新的时频特征表征方法。对仿真信号以及轴承和齿轮实测振动信号的应用验证了该方法对轴承和齿轮故障特征提取的有效性和适用性。在变转速下，瞬态成分不再是等周期的，而是和转速有关。在实际应用中，对于变转速下振动信号的处理，阶比分析是一种非常有效的手段，对时域信号重采样使其在阶域上满足傅里叶分析的要求。由于旋转部件局部故障引起的瞬态成分在高频处趋向于振荡阻尼振动，对瞬态成分重采样会不可避免的引起失真。考虑到瞬态成分在时频域上是能量分布，不存在明显的振荡，因此提出了时频特征重采样方法，其本质是将对信号时域上的重采样扩展到时频域上对时频特征值的重采样，可以将非等周期的时频特征转化成等周期的时频特征。对于变转速下地局部故障，通常会存在某一瞬态角度特征周期，而且通过时频特征重采样，瞬态特征将会等周期的表示在角度频率域，然而，这仍然很难获得角频域上的角度特征周期和故障类型之间的关系。本文提出了周期特征的极坐标同步增强检测方法。将时频特征重采样和周期特征的极坐标同步增强应用到轴承的外圈、内圈和滚动体三种典型故障中，可以根据极坐标上的特征分布有效的识别故障类型。针对变转速下机械设备故障诊断问题，提出了一种变转速下旋转机械瞬态特征的自动检测方法，是对时频特征融合策略、时频特征重采样和周期特征的极坐标同步增强的结合。首先，对变转下测得的振动信号应用Wigner-ville分布和小波尺度谱这两种不同的时频分析方法，在这两种时频表示的基础上应用融合策略，可以将变转下的瞬态特征很好的表示在时频面上。然后，对得到的时频特征矩阵应用时频特征重采样，将非等周期的瞬态特征变成了角频域上的等周期瞬态特征。最后，应用周期特征的极坐标同步增强，可以得到变转下振动信号瞬态特征的增强表示。仿真信号以及轴承实测振动信号的应用验证了该方法的有效性和适用性。本论文依托于“变工况下旋转设备轻微局部故障的特征增强检测与诊断方法研究”国家自然科学基金青年基金项目（批准号：50905121）。

关键词：瞬态成分故障诊断特征提取融合重采样同步增强变转速