基于小波变换的减速离合器故障诊断方法研究

合集下载

吕---基于小波变换的电气设备故障诊断技术

基于小波变换的电气设备故障诊断技术1李淑娥邸敏艳吕锋（河北师范大学电子系050031）摘要小波变换具有良好的时——频特性，因此可以有效地用于电气设备故障诊断。

在对电气设备进行故障分析、故障诊断过程中，利用小波变换进行故障信号的故障时刻检测具有重要意义。

小波变换用于电气设备故障诊断就是对电气设备各种电磁、机械等信号进行实时监测控制，判别其状态，以求在故障初期或故障时刻发出警报，并随时进行处理、排除故障。

对信号进行特征提取，是故障诊断的关键。

突变信号往往表明电气设备发生了某类故障，如果能对突变信号进行有效识别，就可以进行故障诊断、故障分析、从而排除故障。

本文分析了电气设备故障的奇异性，通过仿真得出小波变换用于电气设备故障诊断的方法，以准确检测奇异点，提取故障时刻。

关键词小波变换；信号检测；奇异点；故障时刻。

中图分类号：TM711The Tecnology Of The Fault DiagnosisIn The Electricity Equipments Based On The Wavelet TransformationLi Shue Di Minyan Lv Feng(Electrical department of Hebei Normal University ，Shijiazhuang 050031)Abstract:Because of the wavelet transformation has the good hour-frequency characteristic, So it can be availably used for the fault diagnosis in the electricity equipments. At the proceeds of the electric appliances equipments analyze and examination,It’s so important that uses the wavelet transformation to the electric appliances equipments examination,The wavelet transformation uses for the electric appliances equipments examination is the examination of solid hour for the physics signal of electromagnetism、machine etc.Distinguish its appearance、send out the alert at the early or every moment in the electric equipments breakdown and handle、expel the breakdown in the time. Withdrawing the signal characteristic is a key to fault diagnosis.The mutation signal usually expresses the electricity equipments have a certain fault take placed. If we can identify the mutation signal, So we can proceed the fault diagnosis, the fault analysis and the fault expel. This text analyzes the stange of the fault in the electricity equipments, and draws a conclution of the wavelet transformation used in the electricity equipments fault.So it can withdraw the fault time, and1本课题为国家自然科学基金资助（NO：60374020）；河北省自然科学基金资助（NO：F2004000180）；河北省教育厅自然科学研究资助（NO:2003240）.prove the correctness of the strang point examination.Key words: wavelet transformation; signal detection; strange point; fault diagnosis.1、引言小波变换作为一种信号的时间――尺度分析和时间――频率分析法，能有效地从信号中提取信息，由于小波函数具有良好的时――频特性，因而小波分析方法为信号的时――频分析提供了有力的工具。

基于小波变换的故障诊断技术研究

基于小波变换的故障诊断技术研究近年来，工业设备的智能化和自动化不断推进，工业自动化是工业现代化和信息化的重要标志。

而故障诊断是工业自动化的基础，是确保机器设备正常运行的重要一环。

因此，研究和发展故障诊断技术，对提高工业自动化的水平具有重要意义。

基于小波变换的故障诊断技术是目前最主流的一种方法，它可以尽可能多地获取故障信号的各种特征，并从各种角度对故障信号进行分析和判断。

一、小波变换的原理及特点小波变换是一种多尺度分析方法，它可以将时域信号转化到频域和时频域内进行分析。

相比于傅里叶变换和小波变换，小波变换具有多尺度分析能力、时间-频率局部性等特点。

小波变换分析的信号可以为非平稳信号，同时又不会丢失其时间信息。

如果需要对信号的高频部分、低频部分、振荡部分等进行分析，特别是对瞬态信号，诸如故障信号等进行分析，小波变换更具有优势。

二、基于小波变换的信号分析方法基于小波变换的信号分析方法实际上就是用小波变换分析信号，寻找信号存在的规律，并最终找到故障的存在。

目前，基于小波变换的信号分析方法包括以下几种。

1、小波包分析方法小波包分析方法是一种信号分析方法，它可以将信号拆分成不同的频带，分析信号的低频部分、高频部分以及干扰项等，从而提取故障信号的各个特征。

2、小波功率谱分析法小波功率谱分析方法是利用小波变换对信号进行频域分析，计算不同频率下信号的功率谱，根据功率谱的不同变化以及信号的频率分布情况来判别故障是否存在。

3、小波包分解演示法小波包分解演示法是利用小波变换对信号进行分解，得到不同频率的信号分量，对各个信号分量进行振动信号检测，发现故障信号振动路径变化、振动幅度变化、振动频率变化以及振动形态变化等，从而判断故障是否存在。

三、基于小波变换的故障诊断技术的应用基于小波变换的故障诊断技术应用于各个领域，特别是机械、汽车、飞行器等涉及重要的设备工业领域。

常用的故障诊断包括轴承寿命评估、发动机燃烧不稳定性分析、机械泵腔诊断等。

基于小波变换信号处理的故障诊断方法

基于小波变换信号处理的故障诊断方法作者：孙丽君郑善亮来源：《大东方》2015年第10期摘要：本文着重介绍基于小波变换信号处理的故障诊断方法。

所谓基于信号处理的方法，通常是利用信号模型，如相关函数、频谱、自回归滑动平均、小波变换等，直接分析可测信号，提取诸如方差、幅值、频率等特征值，从而检测出故障。

故障诊断时，对采集的信号进行小波变换，在变换后的信号中除去由于输入变化引起的奇异点，剩下的奇异点即为系统发生的故障点。

关键词：小波变换；信号处理；小波除噪为保证发动机安全、高效的运行，对其进行状态检测与故障诊断非常重要。

由于内燃机在一个工作循环内转速是波动的，其转速的波动由瞬时转速来表达，发动机转速中包含各缸的气体压力、外负载、曲轴的转角等大量可供提取的内部状态信息，且转速测取方便。

目前文献对瞬时转速的研究多为如何利用瞬时转速判断气缸的压缩性、扭矩及发动机的工作状态等，总的来说研究得很少。

本文以发动机断缸故障为例，探讨了发动机转速信号小波分析法的可行性。

1实验及怠速信号采集1.1实验过程实验在Volvo B230F型电控发动机（点火顺序为1-3-4-2）上进行，试验数据见表1.1。

试验在怠速下进行，切断第4和第2缸的供油采集转速传感器的正常和异常信号，记录发动机转速、点火提前角、喷油脉宽等参数的变化。

表1.1 实验数据从表1.1可以看出，当发动机两个缸断油时，喷油脉宽增到4.0 ms，油耗和点火提前角不变，发动机转速基本不变，但有不稳现象。

这是因为：断缸后，转速有下降趋势，为了维持怠速工况稳定，电脑指令喷油脉宽由2.6ms增加到4.0ms，保持总供油量不变，故转速基本不变。

但由于供油量变化与转速变化不同步，加之各缸混合气均匀性恶化，故运转出现不稳现象。

1.2小波除噪各状态下的转速波形具有明显的干扰现象，这些干扰与各缸工作程度差异、传感器振动有关，同时干扰对故障特征参数提取有影响，所以去除干扰信号保留状态信息是诊断中的一个重要环节。

基于小波分析的故障诊断算法

基于小波分析的故障诊断算法小波分析在故障诊断领域中起着重要的作用。

本文将介绍基于小波分析的故障诊断算法及其应用。

小波分析是信号处理中的一种重要方法，它将信号分解为具有不同频率和时间分辨率特征的子信号。

通过对这些子信号的分析，可以有效地提取信号中的特征信息。

在故障诊断中，信号通常来自于机械或电子设备，例如振动信号、电流信号等。

这些信号携带了设备的运行状态和故障特征。

传统的故障诊断方法通常采用基于频域或时域的特征提取方法，但是这些方法往往无法捕捉到信号中的时频特征。

1.信号准备：首先，需要采集待诊断的信号数据。

这可以是从传感器中实时采集的信号，或者是从历史数据中提取的离线信号。

2. 小波分解：将采集到的信号通过小波变换分解为多个子信号。

小波变换可以采用不同类型的小波函数，常用的有Daubechies小波、Haar 小波等。

3.特征提取：对每个子信号进行特征提取。

这可以包括时域和频域的特征，例如均值、方差、功率谱等。

也可以采用更高级的特征提取方法，例如熵、能量等。

4.故障识别：采用分类算法对提取的特征进行故障识别。

可以使用传统的机器学习算法，例如支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。

也可以采用深度学习算法，例如卷积神经网络（CNN）等。

5.故障定位：对识别到的故障进行定位。

根据特征提取得到的结果，可以判断故障发生的位置和类型。

可以通过设备的物理结构和设计参数来辅助定位。

基于小波分析的故障诊断算法在实际应用中取得了不错的效果。

例如，在机械故障诊断中，可以通过振动信号的小波分解和特征提取来判断机械设备的故障类型，例如轴承故障、齿轮故障等。

在电力设备中，可以通过电流信号的小波分解和特征提取来判断电器设备的故障类型，例如电机故障、电缆故障等。

总之，基于小波分析的故障诊断算法能够有效地提取信号中的故障特征，实现对设备故障的自动识别和定位。

这种算法具有较好的鲁棒性和准确性，在实际应用中具有广泛的应用前景。

基于小波变换的故障诊断方法

基于小波变换的故障诊断方法在实际应用中取得了较好的效果，具有广泛的应用前景。
未来研究方向与展望
深入研究小波变换的理论基础，进一步优化小波基函数的选择和变换算法，提高故障特征提取的准确性和
可靠性。
输标02入题
结合深度学习等人工智能技术，构建更加智能化的故障诊断系统，提高故障诊断的自动化和智能化水平。
小波变换在信号处理中的应用
在信号降噪方面，小波变换可以将信号中的噪声分量分离出来，从而
实现降噪处理。在信号压缩方面，小波变换可以将信号中的冗余分量去除变点等特征，用
于故障诊断等应用。
小波变换在故障诊断中的优势
小波变换可以分析非平稳信号，适应于故障信号的非线性和非平稳性。小波变换可以提取信号中的细节信息，有助于发现微小的故障特征。小波变换具有多尺度分析能力，可以在不同尺度上分析故障信号，从而更全面地了解故障情况。小波变换计算量相对较小，可以实现快速故障诊断。
01
03
拓展小波变换在故障诊断领域的应用范围，将其应用
针对复杂环境和多因素干扰下的故障诊断问题，研究
于更多领域和场景中，为工业生产和设备运维提供更
04
更加鲁棒和自适应的小波变换算法，提高故障诊断的
加可靠和高效的技术支持。
抗干扰能力和适应性。
感谢您的观看
WATCHING
THANKS FOR
小波变换是一种信号处理方法，能够提供信号的时频分析，适用于非平稳信号的处理。在故障诊断中，小波变换可以用于提取信号中的故障特征，为故障诊断提供依据。
研究意义
解决传统故障诊断方法的局限性
传统的故障诊断方法往往基于傅里叶变换，只能提供信号的频域分析，无法处理非平稳信号。小波变换的引入可以弥补这一缺陷，提高故障诊断的准确性和可靠性。

第六章__基于小波变换的故障诊断方法2.

第六章基于小波变换的故障诊断方法小波变换的基本原理奇异性的检测基于小波变换的原油笛道泄漏检测一、小波变换的基本原理»小波的由來小波变换是山法国理论物理学家Grossmann与法国数学家Morlct共同捉出的。

小波分析是近20名年來发展起來的新兴学科，其基础足平移和伸缩下的不变性，这使得能将一个信号分解成对空间和尺度的独立贡献，同时又不丢失原自佶号的信总。

小波变换是一种能够在时间一频率两域对信号进行分析的方法，具有可以对倡号在不同范国、不同的时间区域内进行分析，对噪声不敏感，能够分析到信号的任意细节等优点，在信号处理领域获得越來越广泛的应用，被洋为“数学显微镜” O@小波分析和Fourier分析傅立叶变换足一个I•分車要的工具，无论足在一般的科学研究中，还是在工程技术的应用中.它都发挥希基木1：具的作川。

从历史发展的也度來看，自从法国科学家J.Fourier /El807年为了得到热传导方程简便解法而沖次提出苕"的傅立叶分析技术以來，傅立叶变换首先在电气丄程领域得到成功应用，Z后，傅立叶变换迅速得到越來越厂泛的应用，而口理论匕也得到了深入研究。

傅立叶变换垃电要的总义足它引进了频率的概念, 他把一个函数展开成各种频率的谐波的线性聲加, 山此引出了一系列频谱分析的理论。

很多在时域屮看不淸的问题，在频域小却能—H 了然O因此，氏期以來，Fourier分析理论不论在数学小还是工程不4学/ir^'领若极氏重要的地位。

傅立叶分析的实质在丁•将一个任息的函数f(t)衣小为U仃不同频率的谐波函数的线件栓加-即.•族［示和•函数才应旬的丿川权求和，从而将対原來函数的研究转化为对这个叠加的权系数的研究：/（0 = - J——f g（0）严c/eyl2n J 0就足原來函数f(t)的傅里叶变换。

经过以上的变换，就将对/（/） =直（0）=厂'｛鸟（0）｝的研究，转化为对权系数，即共傅氏变换鸟（Q）=/（Q）=F｛/a）｝的研究。

基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究

基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究一、本文概述随着现代工业技术的飞速发展，机械设备在各行各业中发挥着越来越重要的作用。

然而，机械设备在长时间运行过程中，不可避免地会出现各种故障，这不仅影响设备的正常运行，还可能引发严重的安全事故。

因此，对机械设备进行故障诊断，及时发现并处理潜在问题，已成为当前工业领域研究的热点之一。

本文旨在研究基于经验小波变换（Empirical Wavelet Transform，EWT）的机械故障诊断方法。

EWT是一种新型的时频分析方法，能够有效地提取机械设备振动信号中的特征信息，为故障诊断提供有力的支持。

本文首先介绍了EWT的基本原理及其在信号处理中的应用，然后详细阐述了基于EWT的机械故障诊断方法的设计和实现过程，包括信号预处理、特征提取、故障诊断等环节。

通过实验验证了该方法的有效性和可靠性，为机械故障诊断提供了一种新的解决方案。

本文的研究内容不仅具有理论意义，还具有实际应用价值。

通过深入研究EWT在机械故障诊断中的应用，不仅可以推动信号处理技术的发展，还可以为工业设备的维护和管理提供有力支持，提高设备的可靠性和安全性，促进工业生产的持续稳定发展。

二、经验小波变换理论基础经验小波变换（Empirical Wavelet Transform, EWT）是一种自适应的时频分析方法，特别适用于处理非平稳信号，如机械设备在运行过程中产生的振动信号。

EWT克服了传统小波变换中基函数选择困难和非自适应性的问题，通过数据驱动的方式，自动提取信号中的固有模态函数（Intrinsic Mode Functions, IMFs），进而实现信号的有效分解和特征提取。

傅里叶谱分析与滤波：EWT首先对信号进行傅里叶变换，分析其频谱特性。

然后，根据频谱中的峰值点或模态信息，确定所需的IMF 数量。

接着，通过设计相应的带通滤波器，将原始信号分解为若干个频带。

经验尺度函数构造：在每个频带内，EWT构造经验尺度函数，这些函数能够自适应地匹配信号在该频带内的局部特性。

基于小波变换的故障诊断方法与实践

基于小波变换的故障诊断方法与实践故障诊断是一项关键的技术，它在各个领域都有着广泛的应用。

随着科技的不断发展，传统的故障诊断方法已经不能满足实际需求。

而基于小波变换的故障诊断方法则成为了一种新的选择。

小波变换是一种数学工具，它可以将一个信号分解成不同尺度的频谱成分。

这种分解可以帮助我们更好地理解信号的特性。

在故障诊断中，我们可以利用小波变换将信号分解成不同频率范围的子信号，从而更容易检测出故障信号的存在。

在实践中，基于小波变换的故障诊断方法有着广泛的应用。

以机械故障诊断为例，我们可以将机械振动信号进行小波变换，得到不同频率范围的子信号。

通过分析这些子信号的能量分布和频谱特性，我们可以判断机械系统是否存在故障。

例如，当机械系统存在轴承故障时，其振动信号会在特定频率范围内出现异常，通过小波变换可以更容易地检测到这些异常信号。

除了机械故障诊断，基于小波变换的方法还可以应用于电力系统的故障诊断。

电力系统中存在各种故障类型，如短路、过载等。

通过对电力信号进行小波变换，我们可以得到不同频率范围的子信号，从而更容易检测到故障信号的存在。

例如，当电力系统存在短路故障时，其电流信号会在特定频率范围内出现异常，通过小波变换可以更容易地检测到这些异常信号。

除了故障诊断，基于小波变换的方法还可以应用于故障定位。

在实际应用中，我们往往需要确定故障发生的位置，以便进行修复。

通过对信号进行小波变换，我们可以得到不同位置上的频谱成分，从而更容易确定故障发生的位置。

例如，在电力系统中，当存在短路故障时，我们可以通过对电流信号进行小波变换，得到不同位置上的频谱成分，从而确定短路故障发生的位置。

总之，基于小波变换的故障诊断方法在现代技术中有着广泛的应用。

通过对信号进行小波变换，我们可以更好地理解信号的特性，从而更容易检测到故障信号的存在。

在实践中，我们可以将这种方法应用于各个领域，如机械故障诊断、电力系统故障诊断等。

通过不断的实践和研究，基于小波变换的故障诊断方法将会得到进一步的发展和完善。

基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取

2008年11月农业机械学报第39卷第11期基于复Morlet 小波的汽车主减速器故障特征提取张志刚周晓军宫燃摘要提出了基于复M orlet 小波的汽车主减速器故障特征提取方法。

针对汽车主减速器故障振动信号的特点,结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造了两组适合于机械故障特征提取的组合信息。

仿真信号的分析结果表明,采用复小波变换的相位信息及所构造的组合信息对信号突变点具有更好的敏感特性,从而可以更好地对信号突变点进行提取和定位。

分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析。

分析结果表明,利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位;而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果,从而大大减小了故障特征提取的计算量。

关键词:汽车主减速器故障诊断特征提取复M orlet 小波组合信息中图分类号:U 463 212;T P206+ 3文献标识码:AFault Feature Extraction of Automobile Main Reducer Based onComplex Morlet Wavelet TransformZhang Zhigang Zhou Xiao jun Gong Ran (Zhej iang University ,Hangz hou 310027,China)AbstractIntroducing the com plex wavelet transform into the fault feature ex traction of automobile main reducer,a fault feature extraction method for automobile m ain reducer based on complex Morlet w avelet transform w as proposed.Aimed at the characteristics of m ain reducer vibrating signal,tw o g roups of compounding information for the extraction of mechanical fault feature w ere constructed according to the magnitudes and phases of complex w avelet transform.T he simulation results show that the phases of complex w avelet transform and compounding information are more sensitive to sing ular points of signal than mag nitudes,which can ex tract singularity of signal efficiently and position the singular points of sig nal accurately.Subsequently,the fault sig nal of automobile main reducer w as analyzed by complex w avelet transform with its compounding information and real w avelet transform respectively.The results show that main reducer fault feature points can be positioned accurately by com pounding information,and the decomposition just needs scale 1calculation,w hich reduces the calculation g reatly for fault feature extraction.Key words Automobile,M ain reducer,Fault diag nosis,Feature ex traction,Com plex Morletwavelet,Compounding information收稿日期:2007 10 15张志刚浙江大学机械与能源工程学院博士生,310027 杭州市周晓军浙江大学机械与能源工程学院教授博士生导师宫燃浙江大学机械与能源工程学院博士生引言汽车主减速器对整个驱动桥性能有直接影响,研究表明驱动桥的故障大部分与主减速器有关[1]。

基于小波分析的故障诊断方法研究与应用

基于小波分析的故障诊断方法研究与应用随着人们对生产效率的要求越来越高，工业设备的故障率也愈发受到注意。

传统的故障诊断方法往往需要进行大量的试验和检测，不但费时费力，而且还可能造成设备二次损伤。

因此，研发一种快速有效的故障诊断方法成为了工业领域亟需解决的问题。

近年来，小波分析（Wavelet Analysis）作为信号处理领域的一个新兴技术，被广泛应用于故障诊断领域。

小波分析基于时频分析思想，将时域分解为不同尺度和频率的小波系数，从而实现对复杂信号的精确分析。

基于小波分析的故障诊断方法，主要通过对传感器采集到的振动信号进行小波分解，提取不同频段的小波系数，进而对故障特征进行分析。

该方法具有以下优势：1. 数据处理效率高：小波分析可以高效地提取信号的时域和频域特征，相比较于传统方法，处理效率更高。

2. 适应性强：小波分析可根据不同的频率和尺度对信号进行精细分解，适用于复杂信号的分析。

3. 准确性高：小波分析可以提高信号的信噪比，从而提高故障特征的准确性。

小波分析的应用在工业领域，小波分析已经成功地应用于故障诊断领域。

例如，基于小波分析的故障诊断在轴承、齿轮、发动机、风力发电机等领域都取得了优秀的效果。

下面会用轴承故障诊断为例，介绍小波分析在故障诊断中的应用。

轴承是机械设备中非常重要的部件，其健康水平直接影响到设备的性能和寿命。

轴承故障通常会引发机器的振动，因此通过振动信号进行故障诊断是普遍的方法。

通过小波分解，可以提取不同频段的信号，从而找到轴承故障的特征。

例如，当轴承出现裂纹故障时，振动信号将在一定的频率下具有明显的特征频率。

此时，通过对信号进行小波分解，可以准确地提取出这些频率，从而实现故障的诊断。

未来展望基于小波分析的故障诊断方法在工业领域中具有广阔的应用前景。

未来，随着技术的不断发展，这种方法也将越来越成熟和完善。

建立针对特定设备的小波分析模型，开发自动化诊断软件，实现实时监测和远程故障诊断等方向都将逐渐得到完善和推广。

基于小波包分析的减速机故障诊断研究

ｕｅｅｏｏｅｖｂａｉｎｓｎｃｏｄｎｉｅｅｔｒｑｅｃｏｉｓｈｅｈｎｒｉｓｉｉｅ－ｓｄｔｄｃｍｐｓｉｒｔｉａａｃｒｉｇｔｄｆｒｎｅｕｎｙｄｍａｎ．Ｔｎｔｅｅｅｇｅｎｄｆｒｏｏｇｌｏｆｆｅｔｒｑｅｃｏｉｓｗｅｅｄｔｒｎｄ，ｔｅｆｕｔｉｆｒｔｎｗｓｅｔａｔｄ，ａｄｔｅｃｒｅｐｎｉｇｆｅｎｅｕｎｙｄｍａｎｒｅｅｍｉｅｆｈａｌｎｏｍａｉａｘｒｃｅｏｎｈｏｒｓｏｄｎｒ —
ｑｅｃｓｏｔｉｅｕｎｙｗａｂａｎｄ．Ｔａｎｇｔｅｆｕｔｄａｎｓｓｏｅｅｅａｏｎａｓｅｌｃｒｏａｉｎａｎｅａｌｋｉｈａｌｉｇｏｉｆｄｃｌｒｔｒｉｔｅｏｐｒｔｏｓａｘｍｐｅ，ｔｅｈ
ｖｂｒｔｏｉｎｌｒａｇｔａｄａａｙｅｔｈｖｌｔｐａｋｔｄｃｍｐｓｔｏｎｎｒｎｌｓｓｉａｉｎｓｇａｓｗｅｅｃｕｈｎｎｌｚｄｗｉｈｔｅｗａｅｅｃｅｅｏｏｉｉｎａｄｅｅｇａａｙｉ．ｙ
摘要：介绍小波包分析理论，利用小波包分析对所测的振动信号的分解，把信号分解到不同频段，出各频求段的能量，分离出故障信息，出故障频率。针对某轧钢厂的故障减速机，得通过所测得的振动信号进行小波包分解和能量分析，可有效提取减速机故障信息，明小波包分析方法在减速机故障信号提取的有效性，表体现小波包分析

一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法[发明专利]

专利名称：一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法
专利类型：发明专利
发明人：王宏
申请号：CN201510791022.9
申请日：20151117
公开号：CN106706311A
公开日：
20170524
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，包括以下步骤：第一步：针对汽车主减速器故障振动信号的特点，结合复小波变换提供的幅值和相位信息构造两组适合于机械故障特征提取的组合信息；第二步：进行仿真信号的分析；第三步：分别采用实小波变换和复小波变换及其组合信息对汽车主减速器故障信号进行分析。

本发明的基于复Morlet小波的汽车主减速器故障特征提取方法，利用所构造的组合信息能够对主减速器故障特征点精确定位；而且只需一尺度小波分解即可得到较好的效果，从而大大减小了故障特征提取的计算量。

申请人：黑龙江恒能自控科技有限公司
地址：150000 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街108号2030室
国籍：CN
更多信息请下载全文后查看。

基于LabVIEW的小波神经网络的汽车主减速器故障诊断技术研究

实验结果与分析
我们采集了某型号汽车主减速器的运行数据，包括正常状态、磨损故障、疲劳裂纹故障等多种状态下的数据。经过预处理和特征提取，我们得到了20组正常状态数据和30组故障状态数据，其中10组为磨损故障数据，20组为疲劳裂纹故障数据。然后，我们利用这些数据训练了小波神经网络模型，并对其进行测试。测试结果表明，该模型能够有效地识别出主减速器的故障类型和故障位置，其诊断准确率达到了95%以上，且诊断速度较快。
参考内容
一、引言
随着可再生能源的快速发展，风力发电在电力系统中占据了重要地位。然而，风力发电机在运行过程中可能会遇到各种故障，导致发电效率下降或停机。因此，准确、快速地诊断风力发电机故障对于确保电力系统稳定运行具有重要意义。本次演示提出了一种基于小波神经网络的风力发电机故障诊断方法，旨在提高故障诊断的准确性和效率。
2、安全性增强：随着物联网设备数量的不断增加，安全问题也日益突出。未来，物联网技术将更加注重安全性，包括数据加密、访问控制、安全审计等方面，以确保设备与数据的安全。
3、跨界融合发展：物联网技术将与人工智能、大数据、云计算等先进技术进行深度融合，形成更加强大的技术体系，为各行业提供更加智能化的解决方案。
文献综述
小波神经网络是一种新型的神经网络模型，它结合了小波分析和神经网络的优点，具有出色的时频分析能力和非线性映射能力。近年来，小波神经网络在汽车主减速器故障诊断领域受到广泛。文献提出了一种基于小波神经网络的汽车主减速器故障诊断方法，并对其进行了实验验证。结果表明，该方法能够有效地识别出故障类型和故障位置。
3、智慧物流：物联网技术可以应用于智慧物流领域，实现货物的实时追踪、智能调度和优化运输路径。降低物流成本和提高物流效率。

基于小波-倒频谱的齿轮故障诊断方法及应用

基于小波 -倒频谱的齿轮故障诊断方法及应用摘要:利用振动信号采集到的齿轮故障信息，依据点蚀的故障机理和频谱特征，采用小波分解将信号分解在不同频带，选择故障所处频带重构信号，对故障进行诊断。

结合倒频谱方法有效地识别故障特征频率。

结果表明小波分析与倒频谱相结合是齿轮故障检测中一种有效的诊断方法。

关键词:齿轮；故障；小波分析；倒频谱1引言随着现代机械对齿轮传动的要求日益提高，减速器在国民经济生产中发挥越来越重要的作用，因此其故障诊断一直是学者们研究的热点。

当齿轮存在局部故障时，由于振动产生瞬态的冲击信号，啮合频率及其谐波被调制频率紧紧包围而形成密集边频带，同时由于受噪声的干扰，故障信息往往淹没于强大的噪声中。

这给诊断带来一定的困难。

采用基于傅里叶变换的传统信号处理方法，分别仅从时域或频域给出信号的统计平均结果，无法同时兼顾信号在时域和频域的全貌和局部变化特征，而这些局部化特征恰恰是故障的表征。

解调分析传统的方法包括Hilbert变换和检波解调法，它们形成包络信号进行带通滤波时都需要依靠经验来确定带通滤波器的中心频率和带宽，这在主观上给分析结果带来较大的影响。

由于小波变换具有时频局部化和多分辨特性，从根本上克服了傅里叶分析以单个变量描述信号的缺点，因此小波技术适合于处理非平稳信号[1-3]。

但是小波由于受Heisenberg测不准原理的限制，使其不可能在时域和频域都有很高的分辨率，使得单单采用小波技术对诊断密集边频带准确性和可靠性有一定的局限。

基于小波-倒频谱分析的方法则利用小波多分辨特性，消除背景噪声检测微弱的故障信号，结合倒频谱技术可以分离和提取出密集边频中的故障特征成分，因此是齿轮故障检测中一种有效的诊断方法。

2小波-倒频谱方法原理2.1小波技术分解原理如果函数满足以下容许条件：（1）引入记号（2）对于任意函数则定义[4]：（3）为以为基的积分（连续）小波变换。

其中为尺度因子，为平移因子。

为了将小波变换应用于信号分析的实践，我们对变换参数进行离散化，常常令取离散值（）这时（2）可改写为：（4）是一簇二进伸缩平移函数簇，若其构成标准的正交基，，则是正交小波函数，则相应的离散变换（5）称之为二进正交小波变换。

应用小波分析诊断减速箱齿轮故障

应用小波分析诊断减速箱齿轮故障摘要:本文介绍了减速箱齿轮引起振动的类型，小波分析的原理，结合工程实践，证实了小波的多分辨特性在故障诊断中的良好效果。

关键词: 减速箱齿轮小波分析0 引言随着时代的发展，现代工业生产设备的大型化、连续化、高速化和自动化特点越来越突出，在带来良好的经济效果的同时，由于其结构日趋复杂，而发生故障而造成的损失却成比例的增加，维修费用也随之大幅度的上升。

另外，某些现代尖端设备或结构一旦发生故障还可能导致重大事故，造成巨大的经济损失，而且会危及人身安全。

工程实践中，要使设备可靠、有效地运行，充分发挥其效益，必须发展工程监测和故障诊断技术。

监测产品运行状态，尽早发现故障，找到故障源，预测发展趋势，尽可能把故障消灭在萌芽状态。

避免不科学的定期维修，最大限度地发挥设备的工作潜力，节约维修开支。

减速箱担负着传递动力和运动的重要使命，是动力机械中应用十分广泛的部件之一，它能否正常工作关系到整个系统的工作性能。

减速箱的工作形式和结构复杂性使得它容易发生故障，特别是轴承和齿轮。

齿轮在运行时，由于制造不良、操作、安装或维护不善，会产生各种形式的故障，导致产生振动、冲击，发出噪音；同时他们也携带了齿轮运行状态信息，因此可以利用振动信号进行故障诊断。

齿轮的故障类型可分两类:第一类为制造和装配不良造成的，如齿形误差、各部分的轴线不对中等；第二类为齿轮在长期运行中形成的，如齿面发生点蚀、胶合、磨损、疲劳剥落或断齿等。

本文介绍应用小波分析诊断减速箱齿轮故障，实践证明这种方法准确、迅速、切实可行。

1 齿轮的主要振动类型及频率特征1.1 齿轮的啮合振动一对齿轮在相互啮合过程中，齿与齿之间的连续冲击作用将使齿轮产生受迫振动。

主要原因是，相互啮合的一对齿轮，其轮齿的弹性刚度会发生周期性的变化。

轮齿弹性刚度的变化使齿的弯曲量也随之变化，便造成轮齿在进出啮合区时发生相碰撞，引起齿轮产生频率等于啮合频率的振动。

任何一对齿轮副，啮合频率为啮合周期的倒数。

第六章基于小波变换的故障诊断方法2

第六章基于小波变换的故障诊断方法 2
•短时傅里叶变换的基本思想是：通过给信号加一个小窗，将信号划分为许多小的时间间隔，用傅里叶变换来对每一个时间间隔内的信号进行分析，以便确定该时间间隔内的频率信息。 •它假定非平稳信号在分析窗函数g(t)的这个短时间间隔内是平稳的（伪平稳），并移动分析窗函数，使 f(t)g(t- τ)在不同的有限时间宽度内是平稳信号，从而计算出各个不同时刻的功率谱。
第六章基于小波变换的故障诊断方法 2
•定义13： •函数f(x) ∈L2(R)的连续小波变换定义为：
•其中，*表示卷积。 •因此，Wf(s，x)关于x的傅里叶变换可以表示为：
第六章基于小波变换的故障诊断方法 2
•连续小波变换的定义
•由定义13可知，小波变换Wf（s，x）是尺度s 与空间位置x的函数。小波变换通过ψ(x)在尺度上的伸缩和空间域（时域）上的平移来分析信号。 •尺度s增大时，ψs在空间域（时域）上伸展，小波变换的空间域分辨率降低； ψs(ω)在频域上收缩，其中心频率降低，变换的频域分辨率升高。 •反之，尺度s减小时， ψs在空间域（时域）上收缩，小波变换的空间域分辨率升高； ψs(ω)在频域上伸展，其中心频率升高，变换的频域分辨率降低。
第六章基于小波变换的故障诊断方法 2
•例：假设一信号的主要频率成分是100Hz和400Hz，如下图所示，通过傅里叶变换对其频率成分进行频域分析。
•上图为原始信号，从图中看不出100Hz和 400Hz的任何频域信息。 •但从下图的信号频谱分析中，可以明显看出信号的频率特性。
第六章基于小波变换的故障诊断方法 2
•也就是说，对于傅里叶谱中的某一频率，不知道这个频率是在什么时侯产生的。 •这样，在信号分析中就面临一对最基本的矛盾：时域和频域的局部化矛盾。

小波分析及其在齿轮箱故障诊断中应用研究

小波分析及其在齿轮箱故障诊断中应用研究作为快速发展的信号处理方法，小波变换在故障诊断等领域得到广泛应用。

为了进一步提高其分析精度，提出一种小波系数校正算法。

为了提高小波阈值去噪算法中阈值确定的准确性，提出一种基于系数校正的改进算法。

提出一种基于内积变换和小波的特征信号分离算法以提取平稳调制和冲击调制两种分量，提高故障诊断的精度。

通过对小波滤波器特性的分析，确定出导致系数失真的原因，提出一种基于小波滤波器互补特性的小波系数校正算法，以提高系数精度。

算法通过引入分离算子在隔点采样之前将卷积结果分成两部分，利用设计的转移算子将相应系数作转换后按频带进行对应相加，从而实现系数补偿校正。

在理论上经过一次补偿校正能将幅值最大误差由50%降到25%。

分析了补偿计算次数对于精度以及算法复杂度的影响，理论上每经过一次补偿计算最大误差降低一半。

仿真结果表明经过2次、4次补偿计算，最大幅值误差分别降至10%、2%。

分析了消失矩对于精度的影响，指出消失矩的增大对靠近截止频率的那些分量精度提高相对有限。

对具有外圈故障的滚动轴承振动信号分析结果表明，该算法能有效增强故障特征频率分量，提高了故障诊断的准确性。

针对小波阈值去噪算法，提出一种基于小波系数校正的改进算法。

该算法首先利用小波滤波器互补特性，对小波变换系数进行校正；再根据校正所得系数确定阈值，然后进行阈值去噪处理，提高阈值的准确性，从而改善小波阈值去噪算法的去噪效果。

对多种信噪比的Bumps、Heavy Sine信号分别采用软、硬阈值函数进行仿真去噪处理，其结果与使用标准小波阈值去噪算法相比，改进的小波阈值去噪方法能有效保留原始信号的奇异性，信噪比最大能提高约3dB，最小提高0.2dB。

工程实例也表明，改进的小波阈值去噪方法在对噪声进行抑制的同时能有效突出有用信息。

提出一种基于内积变换和小波的特征信号分离算法。

算法中利用幅值调制信号和Laplace小波的实部分别作为平稳调制和冲击调制基函数，基函数的选择具有明确的物理意义。

基于小波分析的故障诊断算法

基于小波分析的故障诊断算法前言：小波变换是一种新的变换分析方法，它继承和发展了短时傅立叶变换局部化的思想，同时又克服了窗口大小不随频率变化等缺点，能够提供一个随频率改变的“时间-频率”窗口，是进行信号时频分析和处理的理想工具。

它的主要特点是通过变换能够充分突出问题某些方面的特征，因此，小波变换在许多领域都得到了成功的应用，特别是小波变换的离散数字算法已被广泛用于许多问题的变换研究中。

从此，小波变换越来越引起人们的重视，其应用领域来越来越广泛。

在实际的信号处理过程中，尤其是对非平稳信号的处理中，信号在任一时刻附近的频域特征都很重要。

如在故障诊断中，故障点（机械故障、控制系统故障、电力系统故障等）一般都对应于测试信号的突变点。

对于这些时变信号进行分析，通常需要提取某一时间段（或瞬间）的频率信息或某一频率段所对应的时间信息。

因此，需要寻求一种具有一定的时间和频率分辨率的基函数来分析时变信号。

小波变换继承和发展了短时傅里叶变换的局部化思想，并且克服了其窗口大小和形状固定不变的缺点。

它不但可以同时从时域和频域观测信号的局部特征，而且时间分辨率和频率分辨率都是可以变化的，是一种比较理想的信号处理方法。

小波分析被广泛应用于信号处理、图像处理、语音识别、模式识别、数据压缩、故障诊断、量子物理等应用领域中。

小波分析在故障诊断中应用进展1)基于小波信号分析的故障诊断方法基于小波分析直接进行故障诊断是属于故障诊断方法中的信号处理法。

这一方法的优点是可以回避被诊断对象的数学模型,这对于那些难以建立解析数学模型的诊断对象是非常有用的。

具体可分为以下4种方法:①利用小波变换检测信号突变的故障方法连续小波变换能够通过多尺度分析提取信号的奇异点。

基本原理是当信号在奇异点附近的Lipschitz指数α>0时,其连续小波变换的模极大值随尺度的增大而增大;当α<0时,则随尺度的增大而减小。

噪声对应的Lipschitz指数远小于0,而信号边沿对应的Lipschitz指数大于或等于0。