两种信号变换方法在罗茨鼓风机故障特征提取中的应用研究
风机叶片声信号特征提取与故障检测研究
风机叶片声信号特征提取与故障检测研究摘要：风能作为清洁能源，风电在近几年实现高速发展，风力发电机容量快速增加、装机规模不断扩大。
但伴随着风电行业的快速发展，风机的故障问题日益凸显，因此对风电机组的各部分进行状态监测和故障诊断是十分必要的。
叶片长期工作在复杂的露天环境中，很容易发生故障，造成人员安全事故和巨大的经济损失。
因此对风机叶片的故障状态进行检测具有重要意义。
本文主要分析风机叶片声信号特征提取与故障检测研究。
关键词：风机叶片；故障检测；声信号；MFCC；SVM引言目前大多数学者主要通过获取叶片的振动、声发射，超声波等信号进行故障检测，另外还有学者通过红外成像和机器视觉等图像处理技术检测叶片故障状态。
但是在获取叶片的振动信号和声发射信号时需要安装相应的传感器，成本高且安装难度较大；超声波信号需要与表面接触且信号处理复杂，不利于叶片故障状态的及时检测；图像检测方法会受到环境的制约，且检测方法较为复杂。
1、叶片故障声学检测基本原理首先，消除复杂环境中的背景噪声，提高信噪比。
风扇叶片在地形环境下工作，探测声音信号经常受到各种背景噪声的影响，如随机载荷、风速、雨水、叶片周围的随机噪声，由于叶片早期故障能量低，容易隐藏在背景噪声中，所以目前风扇启动条件通常不低于平均速度是必要的此外，由于高频信号分量衰减快，刀片式麦克风部署位置偏远，实际传感器采集的高频信号分量能量很低，不利于故障判断，可以对高频信号分量进行滤波。
在“摘要”部分，选择要预处理原始音频信号的pass-band滤波器。
然后提取叶片的声学特性。
麦克风采集的音频信号在健康叶片的正常工作状态下主要由叶片扫描。
然而，随着风扇叶片寿命的延长，可能会出现周期性的异常噪声，因此故障叶片工作时的声音信号频谱不可避免地随正常工作状态而周期性变化。
因此，只需提取反映叶片健康状况信息的光谱特征，即可消除风扇叶片的故障。
音频信号频谱的变化可以用多种方式来表示。
能够结合信号频率和算法来表示高频和低频，可以选择频谱特性，以便准确描述音频信号的频谱变化。
故障信号特征提取
故障信号特征提取故障信号特征提取是故障诊断和预测领域中的重要研究方向。
通过对故障信号的分析和特征提取，可以有效地识别故障模式，实现故障的自动诊断和预测。
本文将从故障信号的定义、特征提取方法和应用等方面进行探讨。
一、故障信号的定义故障信号是指在设备或系统运行过程中，由于故障引起的信号变化。
故障信号可以是各种物理量的变化，例如振动信号、声音信号、温度信号等。
故障信号具有一定的规律性和特征，通过对信号的分析和特征提取，可以揭示故障的本质和发展趋势。
1. 时域特征提取时域特征是指在时间轴上对故障信号进行分析和提取。
常用的时域特征包括均值、方差、峰值、峭度、偏度等。
这些特征可以反映信号的基本统计信息和波形形态。
2. 频域特征提取频域特征是指通过对故障信号进行傅里叶变换或小波变换，将信号从时域转换到频域，然后对频域信号进行分析和提取。
常用的频域特征包括频谱图、功率谱密度、频率峰值等。
这些特征可以反映信号的频率分布和频率成分。
3. 小波包特征提取小波包特征是指通过对故障信号进行小波包变换，将信号从时域转换到小波域，然后对小波域信号进行分析和提取。
小波包特征可以反映信号的频率分布和时频特性。
4. 统计特征提取统计特征是指对故障信号进行统计分析和提取。
常用的统计特征包括相关系数、互相关函数、自相关函数等。
这些特征可以反映信号的相关性和统计规律。
三、故障信号特征提取的应用故障信号特征提取在故障诊断和预测中具有重要的应用价值。
通过对故障信号的特征提取，可以实现以下应用：1. 故障诊断通过对故障信号的特征提取和分类，可以实现对故障模式的自动诊断。
根据不同的特征组合和分类算法，可以准确地判断故障的类型和程度，为后续的维修和保养提供指导。
2. 故障预测通过对故障信号的特征提取和模式识别，可以实现对故障的预测。
通过分析故障信号的变化趋势和特征演化，可以提前预测故障的发生时间和位置，为设备维修和生产计划提供参考。
3. 故障原因分析通过对故障信号的特征提取和关联分析，可以揭示故障的原因和机理。
风机叶片振动信号分析与故障特征提取
风机叶片振动信号分析与故障特征提取随着工业领域的发展，风机在许多行业中被广泛使用，如电力、石化、冶金等。
风机的稳定运行直接关系到生产工艺的正常进行和设备的寿命。
然而，由于各种原因导致的风机叶片振动可能会造成设备故障，降低其运行效率和使用寿命。
在风机叶片振动信号分析与故障特征提取方面，一项关键的任务是通过信号处理技术来提取故障特征，帮助工程师们实现风机的智能监测与故障预警。
下面，将针对这一问题进行详细探讨。
1. 信号采集与预处理风机叶片振动信号的采集通常使用传感器进行，传感器将叶片振动转化为电信号进行采样。
然后，我们需要对采集得到的信号进行预处理，包括滤波、降噪和提取有效信息等。
滤波的目的是去除噪声和干扰，使得后续处理更为准确可靠。
2. 叶片振动信号分析方法针对风机叶片振动信号，我们可以采用多种信号分析方法，来获取相关故障的特征信息。
其中，时域分析可以用来观察信号的波形和周期性，通过计算均值、方差等统计量来评估叶片的振动稳定性。
频域分析则通过傅里叶变换等方法，将信号转化到频域进行分析，可以得到不同频率分量的能量分布情况。
此外，小波变换、时频分析等方法也可以应用于叶片振动信号的分析。
3. 故障特征提取与模式识别通过信号分析得到的故障特征可以用于判断叶片是否存在故障，并对故障类型进行分类。
常用的故障特征包括振动幅值、频率、能量等。
针对叶片振动信号中的频率成分，可以采用谱峰提取、小波包分析等方法进行特征提取。
同时，将提取得到的特征输入到模式识别算法中，如人工神经网络、支持向量机等，可以实现对故障类型的自动识别。
4. 故障诊断与预警基于风机叶片振动信号的分析与特征提取，我们可以建立故障诊断与预警系统，实现对风机运行状态的实时监测。
当系统检测到异常振动信号时，可以自动发出预警信号，并进行故障类型的诊断。
根据诊断结果，工程师们可以采取相应的措施，及时修复或更换受损的叶片，从而避免更大的损失。
综上所述，风机叶片振动信号分析与故障特征提取是实现风机智能监测与故障预警的重要步骤。
基于盲源分离算法的风机轴承故障特征提取分析
基于盲源分离算法的风机轴承故障特征提取分析
风机轴承故障是风机运行中常见的一种故障，这种故障会导致风机的性能下降和运行不稳定，严重的话还会造成轴承损坏和风机的停机维修。
对于风机轴承故障的及时检测和诊断是保障风机正常运行的重要环节。
目前，提取轴承故障特征的方法有很多种，其中盲源分离算法是一种常用的方法。
盲源分离算法是一种基于信号处理的特征提取方法，它通过对多个传感器采集到的信号进行处理，将信号中的有用信息分离出来，并提取出轴承故障的特征。
盲源分离算法主要包括独立成分分析（ICA）和主成分分析（PCA）两种方法。
独立成分分析是一种将多个信号分离成相互独立的成分的方法，它假设信号由独立的成分组成，并通过最大化成分的非高斯性来进行分离。
主成分分析是一种将多个信号投影到一个新的坐标系中的方法，新的坐标系是老的坐标系中方差最大的方向。
在风机轴承故障的特征提取分析中，可以先对风机轴承的振动信号进行多个传感器的采集，得到多个信号。
然后，将这些信号输入到盲源分离算法中进行处理，得到分离后的相互独立的成分。
通过对这些成分进行进一步的分析，提取出轴承故障的特征。
盲源分离算法的优点是可以从多个信号中提取出轴承故障的特征，能够更有效地进行故障检测和诊断。
盲源分离算法还可以对信号进行去噪处理，提高故障特征的可靠性。
盲源分离算法也存在一些限制和挑战。
该算法对信号的统计特性有要求，需要信号满足独立和非高斯分布的假设。
该算法对信号的采样频率和长度有一定的要求，需要满足一定的采样定理和信号平稳性的条件。
盲源分离算法的计算复杂度较高，需要进行大量的计算和优化。
风力发电机组机械故障振动信号特征提取的诊断研究与应用
风力发电机组机械故障振动信号特征提取的诊断研究与应用摘要：针对滚动轴承早期故障诊断中故障特征信号提取问题，论述了门限小波变换的高阶累积量在微弱信号特征提取中的功能、实现和应用条件。
比较了连续小波变换（CWT）、快速傅里叶变换（FFT）、短时傅里叶变换（STFT）利用高阶累积量和没有利用高阶累积量情况下，提取微弱信号特征的特性。
提出了一种适用于工程实测ICP振动加速度计信号的积分方法，该方法可由振动信号得到较精确的振动速度和位移信号，实现了基于振动信号的相空间分析，有效识别了复杂机械振动的时域与频域分析。
最后通过对工程实际中1500kW的风力发电机组滚动轴承的振动信号进行了时域与频域分析，结果表明，该方法能有效提取滚动轴承和齿轮早期故障特征，识别故障类型，具有较高的可信度。
关键词：高阶谱;故障诊断;小波变换;ICP加速度计;时频分析引言机械故障信号通常是非平稳信号，背景噪声比较大，信号淹没在噪声中。
机械故障诊断的目的就是提取信号特征，并根据信号特征判断故障形式，进行故障诊断[1]。
当前，常用的机械故障征兆提取方法多是假设振动信号具有平稳和高斯分布的特性，而实际测得的信号大量是非平稳和非高斯分布的信号，尤其是在发生故障时更是如此。
对于这种非线性现象，仅用功率谱和傅里叶变换[2]等传统信号处理方法分析是很难从根本上解决问题。
联合时频分布和高阶谱[3]估计方法可以极大提高微弱信号的检测，JTFD（JointTimeFreqencyDistribution）对处理非平稳信号很有优势，而高阶谱对高斯噪声有很强的抑制作用。
这里引入一种有效的微弱信号检测方法：门限四阶累积量的连续小波变换[3]，门限值来自于Neyman—Pearson[4]准则。
利用振动信号对机械设备进行故障诊断是机械故障诊断技术中的一种有效手段。
1.高阶谱分析随机信号的x（t）的高阶累计定义为ckx（τ1，...，τk-1）=cum[x（t），x（t+τ1）， (x)（t+τk-1）]与功率谱相比，高阶谱具有其独特的特性。
小波包变换和RBF网络在风电机组传动链故障诊断的应用研究
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改进的HHT变换方法在风机故障检测中的应用
改进的HHT变换方法在风机故障检测中的应用由于风力发电机的故障所产生的信号是非平稳的信号，其明显特征是频率是时间的函数，从而进行相应的频谱分析就可以完成对风机故障的判断。
在传统的HHT变换频谱分析存在端点飞翼问题，本文结合实际研究，提出了采用周期延拓解决端点飞翼、设定阈值解决终止条件的方法，形成了一种改进的HHT 分析方法，并利用此改进的HHT 分析方法对实际信号做了实验，最终得到了很好的效果。
标签：HHT变换；风机故障；频谱分析0 引言由于风力发电机的故障所产生的信号是非平稳的信号，其明显特征是频率是时间的函数，从而进行相应的频谱分析就可以完成对风机故障的判断。
为了解决这个问题，1998 年N.E.Huang 提出了Hilbert-Huang 变换，它就是将多分量信号分解为多个单分量信号的一个方法，然后对每一个单分量信号进行相应的处理。
与我们已知的一个定理是一样的，绝大多数信号都可以有正弦信号叠加而成，HHT 分析方法的一个原理就是任何信号都可以分解成为有限个本征模函数，而每一个本征模态都是单分量的信号，那么对每个IMF 利用解析信号相位求导，就可以得到这个信号的瞬时频率和瞬时幅值进而我们可以方便地获得我们所需信号的Hilbert谱。
HHT 变换不需要进行传函数的选择，也不需要考虑分辨率的满足条件，因此在整个分析过程中它一直体现着它的自适应性，它可根据信号进行自适应的分解，所以得到的都是新号局部的信息，克服了傅里叶变换中只能得到整体信息的缺陷，与此同时，HHT 具有良好的时频聚集性，即便不适用像小波变换那样的窗函数，也能够得到了极高的时频分辨率，是处理非平稳、非线性信号的有效方法之一。
1 基于风力发电机信号的HHT 变换HHT 分析方法可以有效处理分平稳信号获得该信号的时频分析结果。
采用HHT 分析风力发电机各个部件的振动信号就是本文的一个重要研究内容。
根据HHT 分析方法的理论，要想得到信号的时频分析结果，第一步就是寻找到信号的极值点（极大值和极小值点），并采用三样条插值拟合的方式获得极大值包络和极小值包络，从而可以得到极值点的平均值包络，在进行HHT 分析之前，就要找到振动信号的极值点，并将之进行拟合。
滚动轴承振动信号处理与故障特征提取新方法研究
滚动轴承振动信号处理与故障特征提取新方法研究滚动轴承是一种常见的旋转机械部件，其工作状态对设备运行的可靠性和性能具有重要影响。
因此，对滚动轴承的振动信号进行准确的处理和故障特征提取具有重要意义。
本文通过研究新的方法，旨在改进现有的滚动轴承振动信号处理技术，提高故障特征提取的准确性和可靠性：1. 传统的滚动轴承振动信号处理方法主要是基于时域和频域分析。
在时域分析中，通常使用峰值、平均值、标准差等统计特征进行故障诊断。
在频域分析中，通过对振动信号进行傅里叶变换，可以提取到频率谱信息，并利用峰值频率、能量密度等特征进行故障诊断。
然而，这些传统方法对于复杂故障模式的诊断效果有限，容易受到背景噪声和非线性干扰的影响。
2. 随着机器学习和模式识别技术的发展，越来越多的研究者开始应用这些方法来处理滚动轴承振动信号。
例如，使用支持向量机、神经网络、随机森林等机器学习算法进行滚动轴承故障诊断，可以更好地识别复杂的故障模式，并提高诊断的准确性。
此外，还有一些研究通过对振动信号进行小波变换、自适应滤波等信号处理方法，提取出更具辨识度的故障特征。
3. 近年来，深度学习技术在滚动轴承振动信号处理中的应用也取得了一定的突破。
深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）可以自动学习特征表示，能够更好地捕捉振动信号中的有用信息。
研究者们通过将振动信号转化为图像，利用CNN进行特征提取和故障诊断。
此外，还有一些基于RNN的方法可以对滚动轴承振动信号进行序列建模，更好地捕捉故障演变的动态过程。
4. 除了传统的信号处理和机器学习方法，还有一些研究者开始将滚动轴承的振动信号与其他传感器数据进行融合处理，例如温度、声音等。
通过对多源数据的联合分析，可以提高故障诊断的可靠性和鲁棒性。
此外，一些研究还尝试将虚拟仪器技术应用于滚动轴承振动信号处理，通过建立数学模型来模拟和分析振动信号，提高故障诊断的精度。
5. 未来的研究方向可以考虑进一步探索深度学习技术在滚动轴承振动信号处理中的应用，尤其是结合图神经网络、自注意力机制等新兴技术，提高故障诊断的性能。
改进的小波变换在罗拉故障诊断中的应用
０ 引言
在现代化生产 中， 细纱 机设备 的故 障诊 断技术越 来越受到重视 ， 如果某 台细 纱机出现故 障而未能及 时 发现并排除 ， 不仅会导致设备本身损坏 ， 还可能造成机 毁人亡 的严重后果 。传统细纱机故障的检测是通过人
朱 明 妗 互 盎 在 郑弱 霞
（ 东华大 学信 息 学院， 海 上 ２０ ５ ） ０ ０ １
摘
要 ：针对 纺织细纱 机 中罗拉 故障 的诊断 问题 ， 采用 了一种改进 的小 波分 解与 重构 算 法对 故 障进 行特 征提 取 ， 通 过反 复 的实验 并
选 取出 了比较 合适 的双正交小 波基 以准 确地提 取特征信 息 ； 分析 了传 统小 波变换 在 罗拉 故 障中产 生 混频 的原 因 ， 出了一 种改 进 的 给 小波算 法 。该算 法将 小波 变换与 ＦＴ相结合 以消除混 频现象 。仿真研究 表 明 ， Ｆ ｒ 双正交小 波基对 于提取 罗拉故 障 的特 征频率 有较 好 的
的感 觉 和 经验 来 判 断 的 ， 就 存 在 很 大 的 局 限性 。罗 这
主罗拉转 动， 主罗 拉再 通过摩擦 力传 动 副罗拉转 动 。
由此可以得到两种 比较常见 的罗拉故 障： 一是 由于罗 拉轴弯曲所导致的主罗拉弯 曲 ， 一个是 由于主罗拉 另
压力所造成的副罗拉椭 圆。罗拉传动如图 １ 所示。
ａｇ ｒｔ ｍ ｓｕ ｅ ｏ ｅ ｔ ｃ ｈ ｅ ｔ ｒ ｓｏ ｕ ｔ． Ｉ ｒ ｅ ｏ ｅ ｔ ｃ ｒ ｒ ｃ ｓ ｅ ｔ ｒ ｎ ｏ ｍａ ｉ ｎ。ｔ ｒ ｕ ｈ ｒ ｐｅ ｔ ｇ ｅ ｐ ｒｍｅ ｔ ，ｍｏ ｅ ｓ ｉ ｌｏｉ ｈ ｉ ｓ ｄ ｔ ｘ ｒ ｔ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｆ ａ ｌ ａ ｔ ｆ ｓ ｎ ｏ ｄ ｒｔ ｘ ｒ ｔ ａ ｍｏ ｅ ｐ ｅ ｉｅ ｆ ａ ｕ ｅ ｉ ｆ ｒ ｔ ｏ ｈ ｏ ｇ ｅ ａ ｉ ｘ ｅｉ ｎ ｓ ｎ ｒ ｕｔ －
《风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法研究》范文
《风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法研究》篇一一、引言随着工业技术的不断发展，风机的应用越来越广泛，其运行稳定性和安全性成为了重要的研究课题。
风机轴承作为风机的重要组成部分，其故障诊断对于预防设备损坏、降低维护成本具有重要意义。
振动信号特征提取是风机轴承故障诊断的关键技术之一，本文将重点研究风机轴承故障诊断中振动信号特征提取的方法。
二、风机轴承故障及振动信号特性风机轴承故障主要表现为磨损、断裂、异响等，这些故障会导致轴承的振动信号发生变化。
振动信号中包含了丰富的故障信息，通过对其进行分析和提取，可以有效地诊断轴承的故障类型和程度。
三、振动信号特征提取方法1. 信号预处理在提取振动信号特征之前，需要对原始信号进行预处理。
预处理包括去噪、滤波、归一化等操作，以消除信号中的干扰信息，使信号更加纯净，便于后续的特征提取。
2. 时域分析方法时域分析是振动信号特征提取的常用方法之一。
通过计算时域内的统计参数，如均值、方差、峰值、峭度等，可以提取出与轴承故障相关的特征。
此外，还可以通过时域同步平均技术，提高信号中故障特征信息的信噪比。
3. 频域分析方法频域分析是另一种重要的振动信号特征提取方法。
通过将时域信号进行频谱分析，可以得到信号的频率组成和各频率成分的幅值、相位等信息。
在风机轴承故障诊断中，可以通过频谱分析、频域统计参数等方法，提取出与轴承故障相关的频率特征。
4. 盲源分离技术盲源分离技术是一种基于统计学的信号处理方法，可以通过分离混合信号中的独立源，提取出与轴承故障相关的特征。
在风机轴承故障诊断中，可以将振动信号看作是由多种源信号混合而成的，通过盲源分离技术可以有效地提取出与轴承故障相关的特征信息。
四、特征提取方法的比较与选择不同的特征提取方法各有优缺点，需要根据具体情况选择合适的方法。
时域分析方法简单易行，但可能无法提取出所有与轴承故障相关的特征；频域分析方法可以提取出频率特征，但对于非线性、非稳态的信号处理效果不佳；盲源分离技术可以有效地提取出混合信号中的独立源，但计算复杂度较高。
《2024年风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法研究》范文
《风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法研究》篇一一、引言随着工业自动化和智能化水平的不断提高，风机设备的稳定运行对于保障生产效率和设备安全至关重要。
风机轴承作为风机的核心部件，其运行状态直接影响到整个风机的性能。
因此，对风机轴承故障的准确诊断和及时维护显得尤为重要。
振动信号作为反映设备运行状态的重要参数，在风机轴承故障诊断中发挥着关键作用。
本文旨在研究风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法，以提高故障诊断的准确性和效率。
二、振动信号的特性分析风机轴承的振动信号包含了丰富的设备运行信息，其特性主要表现在时域、频域以及时频域三个方面。
时域分析可以直观地反映信号的强度和变化趋势；频域分析则可以揭示信号中不同频率成分的分布和强度；时频域分析则能够更好地反映信号在时间上的变化规律和频率成分的时变特性。
因此，对振动信号进行多角度、多层次的分析是提取有效特征的关键。
三、振动信号特征提取方法（一）时域分析方法时域分析方法主要包括峰值、均方根值、波形系数、脉冲指标等参数的提取。
这些参数能够反映振动信号的强度、波动情况和冲击特性，对于诊断轴承的磨损、松动等故障具有重要作用。
（二）频域分析方法频域分析方法主要包括频谱分析、功率谱分析和包络谱分析等。
通过对振动信号进行频域转换，可以揭示信号中不同频率成分的分布和强度，从而判断轴承是否存在裂纹、点蚀等故障。
（三）时频域分析方法时频域分析方法如短时傅里叶变换、小波变换等，能够更好地反映信号在时间上的变化规律和频率成分的时变特性。
这种方法对于诊断轴承的早期故障和复杂故障具有重要价值。
四、特征提取方法的优化与改进针对风机轴承故障诊断的实际需求，可以对上述特征提取方法进行优化和改进。
例如，通过结合多种特征提取方法，实现信息的互补和融合，提高诊断的准确性；利用智能算法对特征进行筛选和优化，去除冗余和无关特征，提高诊断的效率；将无监督学习和有监督学习相结合，实现故障的自动识别和分类。
故障特征提取的频域法
故障特征提取的频域法
故障特征提取的频域法是一种常用的信号处理方法，可以对复杂的信号进行分析和诊断。
该方法通过对信号进行傅里叶变换，将信号从时域转换到频域，然后从频域角度分析信号的频率和幅值特征，以识别信号中存在的故障信息。
在应用频域法进行故障诊断时，首先需要对信号进行采样和滤波处理，以排除干扰和噪声的影响。
然后，通过傅里叶变换将信号转换到频域，得到频率和幅值谱。
接着，根据特定的故障模式和特征，对频率和幅值谱进行分析和识别，以确定信号中存在的故障类型和程度。
常见的故障特征包括频率、幅值、相位、谐波、谐振等。
频率特征可以反映故障的类型和位置，幅值特征可以反映故障的严重程度和影响范围，相位特征可以反映故障的相对位置和变化规律，谐波和谐振特征可以反映故障的电磁学特性和机械振动特性。
频域法在电力系统、机械设备、信号处理等领域广泛应用，可以有效地提取故障特征，实现精准的故障诊断和预测。
但是，频域法也存在一些局限性，如对信号采样率和滤波器的要求较高，对噪声和干扰的抗干扰能力较弱等。
因此，在实际应用中需要结合其他方法进行综合分析和诊断。
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矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法
矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法张建公【摘要】针对现有矿用电动机振动信号故障特征提取方法存在依赖参数设置、频率混叠、信号失真等问题,提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法.利用双树复小波变换对采集的矿用电动机振动信号进行分解,得到各层双树复小波系数,并采用软阈值滤波对各层双树复小波系数进行滤波处理,滤波处理后的双树复小波系数经双树复小波变换重构获得去噪信号.应用结果表明,该方法能有效去除电动机振动信号中噪声,提取的早期故障特征能很好地反映电动机实际运行工况,为电动机早期故障诊断提供了有效依据.【期刊名称】《工矿自动化》【年(卷),期】2019(045)005【总页数】4页(P96-99)【关键词】电动机早期故障;振动信号;故障特征提取;双树复小波变换;软阈值滤波【作者】张建公【作者单位】开滦(集团)有限责任公司,河北唐山 063018【正文语种】中文【中图分类】TD670 引言矿用电动机轴承故障、不对中故障等是电动机最常见故障[1-2]。
矿井工况复杂、恶劣，伴有冲击性振动、噪声等，且负载波动较大，矿用电动机早期故障特征微弱，如何在强噪声背景下对其进行有效提取成为当下研究热点。
矿用电动机振动信号故障特征提取的研究分为2个方面：一是利用噪声实现对信号中微弱特征的增强，如随机共振[3]、差分振子[4-5]、混沌振子[6]等方法，但其应用效果依赖于参数设置;二是通过滤除信号中的噪声来提取信号特征，如经验模态分解滤波[7]、小波滤波[8]等方法，但存在频率混叠、信号失真等问题。
双树复小波变换在小波变换的基础上进一步发展而来，降噪性能突出。
因此，本文提出了一种基于双树复小波变换的矿用电动机振动信号早期故障特征提取方法，对采集的矿用电动机振动信号进行双树复小波变换，并使用降噪滤波方法去除信号中噪声，提高信号信噪比，从而易于识别电动机故障特征，为电动机早期故障诊断提供有效依据。
《风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法研究》范文
《风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法研究》篇一一、引言随着工业自动化水平的不断提升，风力发电机组在能源产业中占据着日益重要的地位。
而轴承作为风机系统的关键部件之一，其运行状态直接关系到整个风电机组的性能和寿命。
因此，对风机轴承故障的准确诊断和及时维护显得尤为重要。
在众多诊断方法中，基于振动信号的特征提取技术因其非接触、实时性强的特点，成为当前研究的热点。
本文旨在研究风机轴承故障诊断中的振动信号特征提取方法，为风电机组的维护和故障诊断提供理论依据和技术支持。
二、振动信号特征提取的重要性振动信号是反映风机轴承运行状态的重要依据。
通过对振动信号进行特征提取，可以有效地识别轴承的故障类型和严重程度，为故障诊断提供有力支持。
因此，振动信号特征提取的准确性和有效性直接关系到故障诊断的可靠性。
三、常用的振动信号特征提取方法目前，针对风机轴承故障诊断的振动信号特征提取方法主要包括时域分析、频域分析和时频域联合分析。
1. 时域分析：通过计算振动信号的时域统计参数，如均值、方差、峰值等，来反映轴承的运行状态。
这种方法简单易行，但往往无法准确反映轴承故障的细节信息。
2. 频域分析：通过对振动信号进行频谱分析，可以获取轴承各部件的频率成分，从而判断轴承的故障类型和位置。
常用的频域分析方法包括快速傅里叶变换等。
3. 时频域联合分析：考虑到轴承故障的时变特性，时频域联合分析方法能够同时反映振动信号的时间和频率信息。
常见的方法有短时傅里叶变换、小波分析等。
四、本研究中的振动信号特征提取方法针对现有方法的不足，本文提出一种基于深度学习的振动信号特征提取方法。
该方法利用深度神经网络自动提取振动信号中的有效特征，避免了传统方法中的人为干预和经验依赖。
具体步骤如下：1. 数据采集与预处理：首先，通过安装在风机轴承上的传感器采集振动信号数据。
然后，对数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，以提高特征提取的准确性。
2. 深度神经网络模型构建：构建深度神经网络模型，包括多层卷积层、池化层和全连接层等。
一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究
第 1 期
吕 勇, 等: 一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究
25
一个时域局部化函数, 该函数作用与窗函数相似。对
于每一f 值用不同的窗函数获得S , S 的缩放特性导
致在Σ= t 附近的高频分量 (相对低频而言) 有更高的
幅值。
由式 (1)～ (5) , 可以进一步得出
∫∞ T D ( t, Σ) dΣ= x ( t) -∞
TD 算法可将任意的初始时间序列变换成一组 有时限的、局部化的时间序列, 虽然该算法本身就可 以对弱信号进行放大, 突出信号的局部信息, 但微弱 故障特征信号往往还包含了背景信号及噪声的干 扰, 为了去掉原始时间序列中的强背景信号及噪声 的影响, 强化和提取弱特征信息, 故而采用 TD 算法 结合希尔伯特包络变换提取弱故障特征。 可采用两 种方案提取弱特征信号: 先对时间序列作一次希尔 伯特包络后再进行TD 分解, 通过获取TD 分解的对 角元素组成的信号, 可得到弱特征信号; 或先对时间 序列作TD 分解, 再对TD 分解的对角元素作一次希 尔伯特包络变换, 这两种方式均可获取弱特征信号, 两种方案分别如图 1 (a) 和图 1 (b) 所示。
图 4 采用方案 1 提取的断齿信号信息
提取方法。 通过强混沌及强正弦周期背景信号中弱
5 结 论
冲击信号提取的仿真研究, 表明该算法可以有效地 提取弱特征信息; 采用该算法提取齿轮故障的实验
TD 时序分解可以将一个任意的初始时间序列 变换成一组有时限的、局部化的, 由各个分量组成的
f exp 2Π
-
f 2 (t 2
Σ) 2
exp (- i2Πf Σ) dΣ
(1)
S 变换实质上是采用了一个可改变高度与宽度 的窗函数代替了短时傅里叶变换 (ST FT ) 的固定窗 函数, 使得其具有信号的局部缩放功能[4]。
罗茨风机常见故障及处理方法张开鉴
罗茨风机常见故障及处理方法张开鉴发布时间：2021-09-15T06:29:14.562Z 来源：《中国科技人才》2021年第18期作者：张开鉴[导读] 在我国从20世纪80年代开始，我国一些高等院校也陆陆续续的对故障分析与处理、诊断方法等进行研究。
由于计算机的技术，人工智能，神经网络等的发展，并且已经在实际的工程得到了很好的应用。
到现在为止，我国的故障诊断分析技术已与英美日等发达国家的差距已经很大程度上的缩减了很多。
新疆八一钢铁股份有限公司炼铁厂新疆乌鲁木齐 830022摘要：在我国从20世纪80年代开始，我国一些高等院校也陆陆续续的对故障分析与处理、诊断方法等进行研究。
由于计算机的技术，人工智能，神经网络等的发展，并且已经在实际的工程得到了很好的应用。
到现在为止，我国的故障诊断分析技术已与英美日等发达国家的差距已经很大程度上的缩减了很多。
连同计算机检测及故障分析的技术发展的方面也基本和世界水平保持了持平，并且这方面的技术已经是完全可以满足了实际生产中的需要。
设备的监测与故障的分析的实质是对运行中的设备的掌控，无论是状态，评价还是可靠性方面。
关键词：罗茨风机常见故障；处理方法；前言：罗茨鼓风机在近几次的运行过程中经常出现震动大、齿轮箱润滑油温度高、盘车费力、转子与机壳和墙板局部撞击现象、风量过大等故障。
解体后发现主动轴上的轴承严重损坏，油路系统堵塞，叶轮与墙板之间间隙变小，叶轮与叶轮之间间隙变小。
因此，解决和处理好罗茨鼓风机运行中出现的故障，对安全生产具有十分重要的意义。
一、罗茨风机结构原理罗茨式鼓风机是一种容积式鼓风机，动力经其中1个转子的轴端输入，由定时齿轮将动力分配给2个转子，使2个转子以速率相同，方向相反的转速转动，从而在每一个循环中使进气侧容积增大，压力减小；排气侧容积减小，压力增大，达到空气压缩目的。
二、罗茨风机故障与诊断技术分析罗茨风机是一种容积式压缩机，属于旋转式机械。
结构简单、风机的内腔不需要润滑油、而且运转平稳、性能也很稳定等等的诸如此类的优点。
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样 ， 以得 到序列 的下 包络线 ＿ 。 。 可 厂 ） ｍ（
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齿轮 啮合 ， 主动轴 带 动从 动轴 同步 反 向旋 转 。两 根 轴 上分 别 固定 一个 叶轮 ， 通过这 两个 叶轮 的啮合 ， 气体从 进气 口进 入， 随着叶轮 的转 动被压 缩输送 到排气 侧 。 为 了降低气体 回流率 ， 叶轮 与壳 体 和墙 板 之 间 的 间隙 都做得 较小 。风机 开始 运行 之 后 温度 会 变 高 ， 热胀 冷 缩 使
＿
● 山东辩技大学
学 自科 版 手 然学
２卷 ３ 第年 ０ ６期 １ 第 ２月 ０ ９
Ｊ０３ Ｖ９． ｕ Ｏ１ ｎＮ Ｉ０ ｏ ２
（ ｖ ｌｔ ａ ｓｏｍ， Ｗａ ｅ ｎｆｒ ＷＴ） ２ 世 纪 ８ ｅ Ｔｒ 是 ０ Ｏ年代 由法 国地 球 物理 学 家 ＭＯ Ｅ 在分 析 地震 波 时 提 出的一 种 ＲＬ Ｔ
非平稳 信号分 析理论 ， 被认 为是 近年来 在信 号分析 方法 上 的重 大突 破 ， 已在 故 障诊 断领 域 得 到成 功应 用 ， 如 对汽轮 机组 等旋转 机械及 滚动轴 承 、 轮等部 件 的故 障诊 断［ａ。 齿 ２？ － 目前 ， 罗茨 鼓风机 的故 障诊 断还停 留在耳 听手摸 的人 工检测 阶段 ， 对 缺乏 先进 的分析方 法 。小波分 析与
ｏ ｈ ｅ － ｌｄ ｏ ｓ ｂ ｏ ｒ ｆｔ ｒ ｅ ｂ ａ ｅＲｏ ｔ ｌ ｗｅ
定 同时和壳体 发生 碰摩 ， 当有 １ ２ ３ 叶 与壳体碰 摩 的 时候 ， 、、 个 撞击 频率 分 别表 现 为 ｎ ６ 、ｎ ６ 、ｎ ６ ， 为 ／ ０ ２ ／ ０ ３ ／ ０
主动轴 的转速 ，／ ｉ 。最 容易发 生碰摩 的是 图 １中所示 的 Ｉ和 Ⅱ两 点 。 ｒｒ ｎ ａ
进气 口
ｌ 三 叶 罗茨 鼓 风 机 叶 轮 动静 碰 摩 现 象
三 叶罗茨鼓 风机 的主 要结 构 及 工 作原 理 如 图 １所 示 。
电机 通过联 轴器 或皮 带带 动 主 动轴 旋 转 ， 电机 的另一 侧 在
有一 对 同步齿轮 ， 分别 固定安 装在 主动轴 和从 动轴上 ， 通过
ａ 一。 Ｊ 。
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） 。
（ ３ ）
实际上 ， 信号 的小波 分解过 程可 视为 先对信 号进行 低通滤 波得 到近似 信号 ， 再进 行高通 滤波得 到细节 信
号 ， 后将低 频部分 信号 根据所 需要 的层数 重复 分解Ｎｓ。对信 号 进行 小 波分 解 后 ， 然 － ］ 再对 关 心 的细 节信 号 进
２ 小 波理 论 与 Ｅ ＭＤ理 论 简 介
２ １ 小 波 理 论 ．
设 ‘ ｆ ）∈ Ｌ （ ， Ｒ）为平方 可积 函数 空间 ， 其傅里 叶变 换满足 容许性 条件 ｜ （ 。Ｒ）Ｌ （ 若
ｃ一ｆ Ｊ 。 。
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（ １ ）
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则称 （） 小波母 函数 。 小波母 函数 以尺 度 因子 ａ 为 将 进行 伸缩 并 以平 移 因子 ｂ进行 平移 ， 到平 移后 的 函数 得
张 九 灵等
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＳｈ ｎ ｏ ｇ Ｕ ｉ ｅ ｓ ｔ ｆＳ ｉ ｎ ｅ ａ ｄ Ｔｅ ｈ ｏｏ ｙ ｏ ｒ ａ ａ ｄ ｎ ｎ ｖ ｒ ｉ ｏ ｃ ｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ｏ ｙ
两 种信 号 变换 方 法 在 罗 茨 鼓风 机 故 障 特 征提 取 中的应 用研 究
静件之 间 的间隙变小 。若 加工 和安装误 差较 大或 者运行 中
．
１ Ｉ
图 ｌ 三 叶 罗 茨鼓 风 机 工作 原 理 图
Ｆｉ Ｔｈｅ ｄａ ａ ｅ ａ ｉ ｉ ｃｐｌ ｇ．１ ｉｇｒ ｍ ｏｆｏｐ ｒ ｔｎｇ ｐｒｎ ｉ ｅ
操作不 当 ， 就有 可 能造 成 叶轮 与壳 体 或 墙 板发 生 碰 摩 。本 文主要 研究 叶轮 与壳体 的碰摩 。同一 个 叶轮 的三 个 叶不 一
Ｅ ＭＤ分解应 用于 罗茨鼓 风机故 障诊 断 的对 比研 究 尚未见 报道 。本 文针 对 三叶 罗茨 鼓 风机 转 子动 静 碰摩 故
障振动 信号分别 应用 小波 变换 和 Ｅ ＭＤ 分解进 行分 析 ， 两者 的分 析 效果 进行 了 比较 ， 对 发现 Ｅ ＭＤ分解 比小 波分析更 适 于三叶 罗茨鼓 风机 动静碰摩 故 障特征 的提取 。
，
６
（ ）一
Hale Waihona Puke （ ） 口＞ ０， ， （ ｂ Ｅ Ｒ）
４ ａ
ａ
则称 以， ）为依赖 于参数 口 ｂ的小 波奇 函数 。 （ ， 小波变换 就是将 待分 析信 号 厂 ￡ （）和小 波基 函数 ， ￡ 内积 ： ）做 （
Ｗ （， 一 １ ，￡ （ Ｔａ ） ６ ４ （ ）
行频谱 分析 ， 而更 有效地 提取 故障频 率 。 从
２ ２ ＥＭＤ 理 论 ．
Ｅ ＭＤ实 质上是 一个 筛选过 程 ， 它将 信 号逐级 分解开 来 ， 生一 系列具 有不 同特征 尺度 的数据序 列 ， 一 产 每 个序 列称为一个本征模式 函数 （ｎｒ ｓ ｄ ｕ ｃｏ ， ） Ｉｔｎ ｉ Ｍｏ ｅ ｎｔ ｎ Ｉ ｉ ｃ Ｆ ｉ ＭＦ 。假设 原始数据序列 为 ， ， （ 筛选步骤如下Ⅲ 。 ）
Ｎ ｔｒＩ ｃ ｎｅ ａｕａＳ ｉ ｃ ｅ
（） ４
（） ５
ｍ 一 ［ ｍ ＋ ｉ ］ ２ ， （） ）／ 。 （ ３ 原 数据序 列 － ￡ ） 厂 ）减去均值 函数 ｍ 得 （ ，
ｈ １一 厂 （）一 １ 。