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小波分析-ar谱及其工程应用

振动与冲击 2001年第1期20卷 85-87页

作者：王志刚李友荣武汉科技大学机械自动化学院武汉430081

小波分析能将信号划分到不同频段内 ,实现微弱故障信号的分离和提取。ar谱不受信号经小波变换后采样点变少的限制 ,得到准确的故障频率值。本文充分运用这两者的优点 ,对某厂轧钢机主传动减速机振动信号进行分析 ,发现高速轴工作侧轴承... 详细信息

小波分析能将信号划分到不同频段内 ,实现微弱故障信号的分离和提取。ar谱不受信号经小波变换后采样点变少的限制 ,得到准确的故障频率值。本文充分运用这两者的优点 ,对某厂轧钢机主传动减速机振动信号进行分析 ,发现高速轴工作侧轴承出现故障征兆。

关键词：小波分析 ar谱谱分析故障诊断机械设备振动信号

基于小波包-ar谱的变速器轴承故障特征提取

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振动．测试与诊断 2011年第4期31卷 492-495,537页

作者：张玲玲赵懿冠肖云魁骆诗定廖红云潘全先军械工程学院火炮工程系石家庄050003 军事交通学院汽车工程系天津300161

提出了一种小波包-ar谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法。将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称ar)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间... 详细信息

提出了一种小波包-ar谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法。将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称ar)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间的散度值。试验结果表明,不论是轴承的轴向间隙,还是径向间隙差异及疲劳剥落,在小波包-ar谱的谱图上均有明显的反映,该方法可以有效提取出汽车变速器轴承振动信号中的故障特征。

关键词：小波包 ar谱变速器轴承故障特征提取

应用EMD-ar谱提取柴油机曲轴轴承故障特征

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振动．测试与诊断 2010年第3期30卷 318-321页

作者：夏天王新晴肖云魁梁升解放军理工大学工程兵工程学院机械装备系南京210007 解放军军事交通学院汽车工程系天津300161

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和ar(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法。利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行ar谱... 详细信息

提出了一种基于经验模式分解(EMD)和ar(auto regressive)谱技术相结合的曲轴轴承磨损故障诊断的新方法。利用EMD方法分解发动机非稳态加速振动信号,得到一系列平稳的本征模式函数(IMF)分量,对占信号能量主要部分的前5阶IMF分量进行ar谱估计,分析各IMF分量的ar谱频带能量,提取能够反映曲轴轴承磨损故障的IMF分量的ar谱频带能量作为故障特征参数。试验时设置6组不同的振动传感器放置部位和4组不同的采集器触发转速,并利用本文提出的方法分析采集到的发动机非稳态振动信号。分析结果表明,基于EMD及ar谱技术提取得到的故障特征能够准确反映曲轴轴承的磨损状态,且当发动机转速高于1300 r/min,传感器放置于缸体与油底结合部右侧时,提取的故障特征最明显。

关键词：经验模式分解柴油发动机故障诊断曲轴轴承 ar谱

基于EMD与ar谱的轧机主传动系统故障诊断研究

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计量学报 2011年第4期32卷 338-342页

作者：孟宗顾海燕刘利晖袁静燕山大学河北省测试计量技术及仪器重点实验室河北秦皇岛066004

针对轧机故障信号的非线性、非平稳特征，研究了一种基于经验模态分解和ar模型功率谱相结合的分析方法。该方法首先对轧机主传动系统的故障信号进行EMD分解，然后通过选取含有故障信息的IMF分量进行ar模型的功率谱分析，从而提取出故障... 详细信息

针对轧机故障信号的非线性、非平稳特征，研究了一种基于经验模态分解和ar模型功率谱相结合的分析方法。该方法首先对轧机主传动系统的故障信号进行EMD分解，然后通过选取含有故障信息的IMF分量进行ar模型的功率谱分析，从而提取出故障频率，判断引起故障的原因。通过仿真信号和实例验证了该方法的有效性。

关键词：计量学故障诊断经验模态分解 ar谱轧机

基于自适应ar谱与神经网络的汽车变速器轴承故障诊断

维普期刊数据库评论

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汽车工程 2008年第4期30卷 372-375页

作者：蔡源春周云山张飞铁刘金刚邹乃威湖南大学汽车车身先进设计制造国家重点实验室长沙410082 吉林大学汽车工程学院长春130025

提出了基于自适应ar谱和神经网络的汽车变速器轴承故障诊断方法。该方法采用自适应滤波将轴承振动信号进行滤波,建立ar模型,从而提取出故障轴承的特征,再利用BP神经网络进行故障分类。试验证明该方法适用于汽车变速器轴承的故障诊断。

关键词：变速器轴承故障诊断自适应滤波 ar谱神经网络

基于遗传算法的ar谱极点频率优化方法及应用

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中北大学学报（自然科学版） 2018年第1期39卷 42-47页

作者：明廷锋张帅海军工程大学动力工程学院湖北武汉430033

基于自回归模型(Autoregressive model,ar)和相关极点谱分解技术的轴承状态检测方法在自动检测方面有着较大优势,但是ar谱会受到阶数、估计法和样本点数的影响而导致故障频率与相关极点产生偏差,造成在检测过程中对故障产生误判.针对该... 详细信息

基于自回归模型(Autoregressive model,ar)和相关极点谱分解技术的轴承状态检测方法在自动检测方面有着较大优势,但是ar谱会受到阶数、估计法和样本点数的影响而导致故障频率与相关极点产生偏差,造成在检测过程中对故障产生误判.针对该问题提出了一种基于遗传算法的ar谱极点频率优化方法,利用遗传算法对ar谱极点进行优化,得出适宜的阶数和样本点数,使ar谱极点与对应的故障频率相接近,让故障检测图变得清晰.最后对具有内圈故障的轴承信号数据进行实验验证并取得了较好的结果,为ar谱选择合适的阶数和样本点数提供了可靠的保证.

关键词： ar谱故障频率估计法定阶遗传算法

ar谱结构特征提取及其对车辆目标的识别效果分析

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探测与控制学报 1999年第2期21卷 14-18页

作者：吉小军李霆彭长清华北工学院

针对车辆噪声识别问题，在对实测的４种车辆噪声信号进行预处理和ＡＲ谱估计的基础上，提取了谱重心、谱面积和卓越频率成分等几个特征量。实测的车辆噪声数据检验表明，基于ＡＲ谱结构提取的这几个特征具有很好的稳定性，且对车辆目标... 详细信息

针对车辆噪声识别问题，在对实测的４种车辆噪声信号进行预处理和ＡＲ谱估计的基础上，提取了谱重心、谱面积和卓越频率成分等几个特征量。实测的车辆噪声数据检验表明，基于ＡＲ谱结构提取的这几个特征具有很好的稳定性，且对车辆目标具有良好的识别效果，这对最终完成战场声目标模糊模式识别具有重要的参考价值。

关键词：模式识别 ar谱车辆噪声识别目标识别

基于小波包-ar谱和多核映射SVM气阀机构故障诊断

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机电工程技术 2018年第10期47卷 147-149,195页

作者：柯赟胡以怀蒋佳炜 Elijah Munyao 陈彦臻上海海事大学商船学院上海201306

利用小波包对非平稳信号故障特征提取的优越性和支持向量机适用于小样本学习的特性,针对柴油机气阀机构故障提出了一种基于小波包-ar谱分析和多核映射支持向量机相结合进行柴油机气阀机构故障诊断的方法。该方法采用小波包-ar谱分析提... 详细信息

利用小波包对非平稳信号故障特征提取的优越性和支持向量机适用于小样本学习的特性,针对柴油机气阀机构故障提出了一种基于小波包-ar谱分析和多核映射支持向量机相结合进行柴油机气阀机构故障诊断的方法。该方法采用小波包-ar谱分析提取频带能量为特征向量,利用多核映射支持向量机故障分类器实现对柴油机气阀机构故障分类。试验结果表明,小波包-ar谱分析和多核映射支持向量机能对柴油机气阀机构故障进行有效诊断,故障预报正确率为100%。

关键词：小波包 ar谱多核映射气阀间隙故障诊断

小波消噪和ar谱技术在汽车传动轴故障诊断中的应用

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解放军理工大学学报（自然科学版） 2005年第3期6卷 285-288页

作者：严骏王建新周朝霞杨敏解放军理工大学工程兵工程学院江苏南京210007

为了解决传统的谱分析方法难于提取传动轴振动信号故障特征问题,介绍了小波消噪与ar谱相结合对汽车传动轴振动信号进行分析的方法。通过对处理的结果比较分析,可以看出,传动轴不平衡时,其不平衡能量在其轴频的半频、倍频处表现明显。小... 详细信息

为了解决传统的谱分析方法难于提取传动轴振动信号故障特征问题,介绍了小波消噪与ar谱相结合对汽车传动轴振动信号进行分析的方法。通过对处理的结果比较分析,可以看出,传动轴不平衡时,其不平衡能量在其轴频的半频、倍频处表现明显。小波消噪能够有效地消除或抑制传动轴各种噪声,与ar谱相结合,能够为振动信号故障提取提供可靠的依据。

关键词：汽车传动轴小波消噪故障诊断谱技术应用信号故障传动轴振动特征问题振动信号比较分析 ar谱不平衡谱分析提取轴频