电主轴振动加速度信号特征提取
振动信号特征提取方法研究
振动信号特征提取方法研究振动信号是机械设备故障诊断中常用的一种信号，通过对其进行特征提取可以实现对机械设备的故障诊断。
因此，振动信号的特征提取方法的研究具有十分重要的意义。
1. 振动信号特征提取方法简介振动信号特征提取方法指的是在振动信号中提取有代表性的特征，并对这些特征进行分析和判断，以实现对机械设备的故障诊断。
振动信号的特征一般包括时间域特征、频域特征和时频域特征。
2. 时间域特征提取方法时间域特征是指振动信号在时间轴上的特征，包括振动信号的波形、幅值、峰值等。
常用的时间域特征提取方法有：（1）均方根值法。
该方法需要计算振动信号的均方根值，通过均方根值可以判断振动信号的大小、稳定性和周期性等特征。
（2）峰值指标法。
该方法主要是通过计算振动信号的峰值指标，在峰值指标达到一定的阈值时，可以判断机械设备是否发生故障。
（3）小波包分解法。
该方法是一种无损压缩技术，可以将信号按不同的层次进行分解，得到不同的频率分量和振幅等信息，从而实现振动信号的特征提取和分析。
3. 频域特征提取方法频域特征是指振动信号在频域上的特征，包括振动信号的频谱、功率谱、谐波分析等。
常用的频域特征提取方法有：（1）快速傅里叶变换法。
该方法是一种时间信号转换为频率信号的方法，可以将振动信号转换到频率域进行分析。
（2）小波变换法。
该方法是一种局部变换技术，可以将信号按不同的尺度进行分解，并可得到时间频率、尺度频率等信息，从而实现对振动信号的特征提取和分析。
（3）功率谱分析法。
该方法是一种通过计算信号的功率谱密度函数，确定信号在频率分量上的能量分布，从而实现对振动信号的特征提取和分析。
4. 时频域特征提取方法时频域特征是指振动信号在时间和频率域上的特征，主要是通过小波分析法和时频谱分析法进行分析。
时频分析是一种将时域和频域特征融合在一起的分析方法，可以得到更加全面和准确的振动信号特征。
5. 振动信号特征提取方法的应用振动信号特征提取方法的应用主要是在机械设备故障诊断和维护中。
振动信号的特征提取与识别
振动信号的特征提取与识别一、引言振动信号在现代工业中得到了广泛的应用。
作为一种非接触的检测手段，通过分析机器运行时所产生的振动信号，可以判断机器的运行状况，检测机器的故障或者提前预警机器可能出现的故障，从而保障机器正常运行，提高工业生产效率。
然而，振动信号的特征提取和识别是一项较为复杂的工作，需要综合运用机械工程、电子工程、控制工程、数学等多学科知识，对于振动信号的特征提取和识别，相关研究还存在一些技术难题。
本文将对于振动信号的特征提取和识别的相关技术进行阐述。
二、振动信号的特征提取1. 时域特征提取在时域中，振动信号的特征可以通过对时域振动信号进行统计分析来提取，如均值、方差、标准差、峰值、峭度、偏度、峰度等。
但是，在实际运用中，这些特征并不能充分反映振动信号的振动特性，因此需要进一步对振动信号进行分析。
2. 频域特征提取在频域中，振动信号的特征可以通过对信号进行傅里叶变换，将时域信号转换成频域信号，然后通过对频域信号进行功率谱密度分析来提取振动信号的频域特征。
例如，可以提取出信号的主频、频率分布区间、能量、峰值等。
3. 时间频率域特征提取时间频率域特征提取是将时域信号和频域信号相结合，通过小波变换、短时傅里叶变换等方法对时间频率域信号进行分析，从而提取振动信号的时间频率域特征。
例如，可以提取出信号的短时功率谱、瞬时频率、瞬时带宽等。
三、振动信号的识别振动信号的识别是将提取得到的振动信号的特征与已知的振动信号特征进行比较，从而判断机器的运行状况，检测机器的故障或者提前预警机器可能出现的故障。
1. 基于规则的振动信号识别基于规则的振动信号识别是根据已知的振动信号规律和经验推断出机器的运行状态，比如机器在正常运转状态下应该发出的振动信号规律，从而识别机器是否正常工作。
2. 基于统计学模型的振动信号识别基于统计学模型的振动信号识别是通过对大量的振动信号样本进行统计分析和建模，从而将样本的振动信号特征与已知的振动信号特征进行比对，从而实现机器故障诊断和预测。
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。
机械系统振动信号的特征参数提取与分析
机械系统振动信号的特征参数提取与分析随着机械工程技术的发展，机械系统振动信号的特征参数提取与分析也日益成为了工程领域的研究热点。
机械系统振动信号的特征参数提取与分析可以帮助工程师诊断和预测机械设备的状态，从而提前进行维护和修复，避免设备故障和生产事故的发生。
一、振动信号特征参数的提取振动信号特征参数的提取是对原始振动信号进行处理和分析，以获得更有价值的信息。
常见的振动信号特征参数有以下几种：1. 频率特征参数：包括振动信号的谱线频率、主频率以及共振频率等。
通过分析频率特征参数，可以确定机械系统的运动状态和周期性变化情况。
2. 振幅特征参数：反映了振动信号的振幅大小和幅值变化的规律。
振幅特征参数的提取可以帮助工程师了解机械系统的振动幅度是否超过了正常范围。
3. 相位特征参数：相位特征参数描述了振动信号中的相对相位差异。
通过分析相位特征参数，可以判断机械系统中是否存在相位不一致或相位错位的情况。
4. 能量特征参数：能量特征参数是振动信号能量与时间的关系。
通过分析能量特征参数，可以评估机械系统的能源消耗情况和能源利用效率。
二、振动信号特征参数的分析振动信号特征参数的分析可以帮助工程师判断机械系统的工作状态和存在的问题，并在必要时采取相应的维修和改进措施。
振动信号特征参数的分析方法多种多样，其中常用的分析方法有以下几种：1. 频谱分析：通过将振动信号从时域转换为频域，得到信号的频率成分和频率分布情况。
常用的频谱分析方法包括傅里叶变换、小波变换和短时傅里叶变换等。
2. 自相关分析：自相关分析可以揭示振动信号中的周期性变化和共振现象。
通过计算振动信号的自相关函数，可以得到信号的周期性特征和自相关时间。
3. 概率分析：概率分析可以用于评估振动信号特征参数的分布情况和变化规律。
常用的概率分析方法包括统计特征、功率谱估计和相关性等。
4. 熵分析：熵分析可以评估振动信号的随机性和复杂性。
通过计算振动信号的熵值，可以得到信号的信息量和不确定性。
高速动车组车轴的振动信号特征提取与分析
高速动车组车轴的振动信号特征提取与分析一、引言随着高速铁路网络的建设和发展，高速动车组作为一种重要的交通工具，其运行安全和乘坐舒适性成为乘客和运营商关注的焦点。
车轴振动是评估高速动车组运行状态和车轴健康状况的重要指标之一。
因此，对高速动车组车轴振动信号的特征提取与分析显得尤为重要。
二、车轴振动信号特征提取方法1. 时域特征提取时域特征是指通过对振动信号的直接分析和处理来获取特征。
常用的时域特征包括均值、标准差、偏度、峰度等。
这些统计量可以反映振动信号的整体分布情况和形态特征。
2. 频域特征提取频域特征是指将振动信号转换到频域进行分析，通常使用傅里叶变换或小波变换来实现。
常用的频域特征包括频率谱、功率谱、相位谱等。
这些特征可以揭示振动信号的频率成分、能量分布和相位关系。
3. 小波包分析小波包分析是一种基于小波变换的信号分析方法。
通过将振动信号分解成不同尺度和频率的子带，可以更加准确地提取信号的特征。
小波包分析可以获得振动信号的频域和时域特征，并能够反映不同频带的能量分布和包络形态。
4. 统计特征提取除了常用的时域和频域特征外，统计特征也是一种常用的振动信号特征提取方法。
统计特征包括自相关函数、互相关函数、谱密度函数等。
这些特征可以反映振动信号的相关性、分布特征和随机性。
三、车轴振动信号特征分析方法1. 轨道激振法轨道激振法是一种通过车轮与轨道的相互作用来激发车轴振动，并通过测量振动响应信号来分析车轴振动特征的方法。
通过在不同位置和不同速度下进行实验，可以获取不同工况下的振动信号，并分析振动信号的频率成分和幅值变化。
2. 传感器监测法传感器监测法是一种通过安装传感器直接监测车轴振动信号的方法。
常用的监测传感器有加速度传感器、位移传感器等。
通过采集和记录振动信号，可以对车轴的振动特征进行分析和评估。
3. 数据挖掘方法数据挖掘方法是一种基于大数据和机器学习技术来分析车轴振动信号特征的方法。
通过构建适当的模型和算法，可以对大量的振动数据进行自动化处理和分析。
振动信号特征提取及识别
振动信号特征提取及识别随着科技的发展和普及，振动信号成为了现代工业中最为常见的一种信号。
振动信号可以反映机械运行状态，是机械故障诊断、监测和预警的重要依据。
为了正确地识别机械故障，需要对振动信号进行特征提取和识别。
本文将介绍振动信号的特征提取和识别方法。
一、振动信号特征提取振动信号是由机械的磨损、摩擦和冲击等产生的，其包含了丰富的信息。
振动信号的特征提取就是从中提取有意义的特征，以便对机械状态进行分析和诊断。
振动信号的特征通常包括时域特征和频域特征。
1.时域特征时域特征指振动信号在时间范围内的性质，常见的包括均值、方差、峰值、脉冲因数、裕度因子等。
这些特征可以很好的反映机械运行状态的变化。
例如，当轴承受损时，峰值会变小，方差会增大。
2.频域特征频域特征包括频谱分析，频带能量分析，小波分析等。
频谱分析通过对振动信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱分布，从而得出不同频段内的幅值和峰值。
频带能量分析则是将频谱分为不同的频带，通过测量每个频带内的能量大小，来反映机械运行状态。
小波分析则是将信号在不同尺度下进行分解，可以提取更为细节的信息。
二、振动信号识别振动信号的识别就是将振动信号的特征和已知故障数据库进行对比，从而推断出机械的运行状态。
振动信号的识别需要依靠先进的算法和技术，下面介绍一些常见的振动信号识别方法。
1.神经网络神经网络是一种模拟人类神经系统的计算模型，可以学习和分类振动信号的特征，适用于大规模的数据处理。
通过训练神经网络，可以实现振动信号的分类和故障诊断。
2.支持向量机支持向量机是一种线性分类器，可以通过构造最优分割超平面，将振动信号进行分类。
其优点是对样本数量不敏感，能够处理高维特征数据。
3.小波神经网络小波神经网络将小波分析和神经网络相结合，可以提取更为细节的振动信号特征，并进行更加精准的故障诊断。
4.模糊神经网络模糊神经网络结合了模糊理论和神经网络，可以处理非线性问题。
模糊神经网络适用于复杂的振动信号分类和故障诊断。
振动信号特征提取
振动信号特征提取
振动信号特征提取是指从振动信号中提取出能够反映其特征、性能和状态等方面的数学描述指标。
振动信号特征提取是机械故障诊断和健康监测等领域中的重要内容。
下面介绍几种常用的振动信号特征提取方法：
时域特征提取
时域特征提取是指直接对原始振动信号进行分析和处理，提取其振动信号在时间域上的统计特征。
这些特征包括振动信号的均值、标准差、峰值、峭度、偏度、方差等，可以有效地反映机械故障的诊断信息。
频域特征提取
频域特征提取是指将振动信号从时域转换到频域，并通过对振动信号在频域上的分析，提取出其频率谱、功率谱、能量谱等特征。
这些特征可以帮助判断机械故障的类型和位置，如轴承的缺陷往往表现为一定的频率分量。
小波分析
小波分析是一种时频域联合分析方法，它可以同时提取时域和频域信息。
小波分析是指将原始信号通过小波变换得到多个尺度下的小波系数，然后通过小波系数的变化，提取出信号的时频特征。
小波分析适用于复杂振动信号的特征提取，如非平稳信号、脉冲信号等。
特征提取算法
特征提取算法是一种基于机器学习的特征提取方法。
它通过对振动信号进行预处理、降维和特征提取，得到高维特征向量，并通过机器学习算法对这些特征进行分类和诊断。
特征提取算法需要建立良好的特征提取模型和机器学习模型，以提高特征提取的准确性和可靠性。
以上是振动信号特征提取的几种常用方法，实际应用中需要根据信号的特点和实际问题的需要，选择合适的特征提取方法和算法。
机械系统的振动信号特征提取与分析
机械系统的振动信号特征提取与分析概述：振动信号特征提取是机械系统故障检测与诊断的重要手段。
通过分析振动信号的特征参数，可以有效地判断机械系统的运行状态以及存在的故障类型。
本文将介绍机械系统的振动信号特征提取与分析的方法与应用。
1. 振动信号的特征参数振动信号包含了丰富的信息，可以通过提取信号的特征参数来分析。
1.1 平均值和均方根振动信号的平均值和均方根是最基本的特征参数。
平均值反映了信号的中心位置，均方根则反映了信号的幅值大小。
1.2 峰峰值和峰值因子峰峰值是指信号中最大峰值与最小峰值之间的差值，反映了信号的动态范围。
峰值因子是信号的峰峰值与均方根之比，可用于评估信号的峰值特性。
1.3 脉冲指标脉冲指标用于衡量信号中脉冲的数量和大小。
常用的脉冲指标包括峰值指数、脉冲因子和峰峰脉冲指标。
2. 振动信号的频谱分析频谱分析是振动信号分析的重要手段，可以揭示信号在频域上的分布情况。
2.1 傅里叶变换和功率谱密度傅里叶变换将时域信号转换为频域信号，功率谱密度则描述了信号在不同频率上的功率分布情况。
2.2 峰值频率和谐波分析振动信号中的峰值频率对应于系统中的固有频率，谐波分析可以用于检测系统中的谐振问题。
3. 振动信号的时频分析时频分析是频谱分析的一种延伸，可以研究信号在时域和频域上的变化规律。
3.1 短时傅里叶变换短时傅里叶变换可以在时间上对振动信号进行分段，并分别进行频谱分析，得到不同时间段的频谱信息。
3.2 小波变换小波变换可以在时域和频域上对信号进行高分辨率的分析，得到信号的局部特征。
4. 振动信号的特征提取方法振动信号的特征提取方法有多种，常用的方法包括时域分析、频域分析和时频分析。
4.1 时域分析方法时域分析方法主要包括统计分析、相关分析和时域瞬时参数提取。
4.2 频域分析方法频域分析方法主要包括功率谱分析、递归平均分析和相关函数分析。
4.3 时频分析方法时频分析方法主要包括短时傅里叶变换、小波分析和维纳-辛钦滤波器。
滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究共3篇
滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究共3篇滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究1滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究随着工业自动化的推进和智能化的发展，机械设备的使用率越来越高，滚动轴承作为最常用的机械元件之一，其使用寿命的长短直接关系到整个机械设备的寿命。
如果能够在使用前预测轴承故障的发生，及时进行维护，就可以极大地提高设备的可靠性和使用寿命。
因此，如何对滚动轴承进行振动信号处理及特征提取成为了机械故障预测领域的热门研究方向。
滚动轴承的振动信号可以通过加速度、速度、位移等参数来表征。
振动信号处理的基本内容包括数据采集、滤波、去噪、分析和特征提取等步骤。
数据采集是为了获取原始振动信号，通常使用加速度传感器将振动信号转换成电信号采集下来。
然后对采集到的振动信号进行滤波和去噪处理来消除环境噪声和其他信号干扰，以便于分析和提取轴承特征信息。
在分析振动信号时，需要从几个方面入手。
首先是时域分析，通过对振动信号的时间序列进行统计分析，可以得到均值、方差、峰值、波形等信息。
其次是频域分析，可以将时域信号转化为频域信号来分析频率分布特征。
最后是时频域分析，可以将振动信号拆分成多个小时间段，然后在每个时间段内进行频域分析，进一步揭示振动信号的时变特性。
特征提取是对振动信号分析的最核心步骤。
特征提取旨在从振动信号中提取出对轴承状态诊断有意义的特征量，以实现机械设备健康状态的检测和故障诊断。
目前常用的特征量包括时域特征、频域特征、时频域特征等。
时域特征包括均值、方差、峰值、脉冲因子、裕度因子等；频域特征包括能量、均值频率、频率幅值、谱峰等；时频域特征包括小波包能量特征、小波包熵特征与小波包谱能量特征等。
总之，滚动轴承的振动信号处理及特征提取是机械预测维护的重要内容，其研究对于提高机械设备的可靠性和使用寿命具有重要的意义。
未来，随着新技术的不断引入和发展，机械故障诊断和维护模式也将不断升级，从而为滚动轴承振动信号处理及特征提取的研究提供更加广泛和多样化的应用场景滚动轴承是工业生产中不可或缺的机械零件，但其长期运行可能会受到各种因素的干扰而导致故障，因此开展振动信号处理及特征提取研究对于机械设备的预测维护具有重要的意义。
震动信号的频域分析及特征提取研究
震动信号的频域分析及特征提取研究近年来，随着现代化工业的发展以及基础设施建设的不断推进，人类的生产和生活与机械设备紧密相连，振动问题逐渐成为工程领域中的重要难题。
震动信号的频域分析及特征提取研究，正是针对这一问题而展开的一种重要研究方向。
一、震动信号的频域分析频域分析，是指将时域信号转换为频域信号，从而更深入地研究信号的特征及物理本质的一种信号分析方法。
在机械振动领域中，采用的最为广泛的分析方法就是频域分析。
首先，震动信号的频域分析需要进行信号采集、滤波和采样三个步骤。
采集信号时，可以将传感器与被测物体进行关联，传感器直接监测被测器件震动的振幅和频率，并输出模拟信号，通过数据采集卡转换为数字信号。
在提取特定频率成分或减少多余噪声时，需要进行数字滤波来优化信号质量。
采样过程中，需要根据所获取的传感器信号，采取适当的时间间隔进行数据采样和储存。
接下来是FFT（快速傅里叶变换）算法的应用。
FFT是一种将时间域信号转换为频域信号的算法，可以在计算机上对信号进行快速的频域变换，分离出原信号中的各个频率分量及其强度，在频谱图上显示出来，从而得出一个完整的频域图像。
如果需要对原始数据进行降噪、滤波或预测，可以通过傅里叶变换、小波变换等算法对其进行进一步的频域分析。
二、震动信号特征提取震动信号特征提取，是指通过算法分析对振动信号中的各种性质进行计算和统计，从而提取出能反映工件运动特性和机械状态的客观指标。
研究特征提取方法，能够有效地评估机械设备的运行状况，提高机械设备的效率，延长机械的使用寿命。
震动信号的特征参数主要包括时间域参数和频域参数两大类。
时间域参数包括波形形态参数和时域统计参数，既可以从整体上反映振动信号的波形水平，也可以从微观特性上揭示振动噪声的随机性和不规则性；频域参数则包括功率谱特征和频域统计特征，对于振动信号的分析具有极其重要的作用。
在实际特征提取过程中，震动信号往往是一个很复杂的非线性系统。
机械系统振动信号处理与特征提取
机械系统振动信号处理与特征提取引言机械系统振动信号的处理与特征提取是一门重要的学科，它在机械故障诊断、结构健康监测和质量控制等领域起着关键作用。
本文将探讨机械系统振动信号的处理方法及特征提取技术，旨在帮助读者进一步了解这一领域的基本知识，并为实际应用提供一些思路和参考。
一、机械系统振动信号的采集机械系统振动信号的采集是开始振动信号处理的第一步。
常用的振动信号采集方法有加速度传感器和速度传感器。
加速度传感器可以测量运动物体在空间方向上的加速度，并通过积分得到速度信号；速度传感器则可直接测量物体的速度。
一般情况下，采用加速度传感器以获得机械振动信号的更详细信息。
二、机械系统振动信号的预处理振动信号在采集过程中常伴随着噪声的干扰，因此需要对信号进行预处理，以提高信号的质量和可靠性。
常用的振动信号预处理方法包括滤波、去除基线漂移、数据对齐和数据归一化等。
滤波可以去除高频噪声，低通滤波器常用于去除高频噪声，而带通滤波器常用于滤除特定频率的噪声。
去除基线漂移可以使信号的均值为零，提高后续特征提取的准确性。
数据对齐和归一化是为了保证不同采集点的数据具有可比性，方便后续数据分析和特征提取。
三、机械系统振动信号的时域特征时域特征是对振动信号振动行为的直接刻画，是机械系统振动信号处理中最常用的特征。
常见的时域特征包括平均值、方差、峰值、峭度和偏度等。
平均值可以反映振动信号的整体能量；方差可以表征振动信号的波动性；峰值则表示信号的局部极大值；峭度和偏度分别刻画了信号的尖锐程度和偏斜程度。
通过提取时域特征，可以初步了解振动信号的基本状态和特性。
四、机械系统振动信号的频域特征频域特征是通过对振动信号进行傅里叶变换得到的。
振动信号的频域特征可以反映振动信号的频率成分和能量分布，对故障检测和结构健康监测具有重要意义。
常见的频域特征包括功率谱密度、频率响应函数和谱峰等。
功率谱密度可以显示振动信号在不同频率下的能量密度分布；频率响应函数可以反映系统在不同频率下的振动特性；谱峰则表示频谱中的主要频率，是故障诊断中常用的特征之一。
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。
轴承振动信号特征提取技术在故障判定中的应用研究
轴承振动信号特征提取技术在故障判定中的应用研究随着工业生产水平的不断提高，轴承故障已成为影响工业生产的重要因素之一。
轴承是机械传动系统中重要的组成部分，其运转状态直接影响到整个系统的稳定性和可靠性。
而振动信号是轴承故障检测中最常用的信号之一。
本文将重点讨论轴承振动信号特征提取技术在故障判定中的应用研究。
一、前言轴承是工业生产中非常常见的机械部件之一，主要用于支撑和转动机械设备中的运动部件。
然而，由于轴承需要长时间高速运转，因此轴承故障也频繁发生。
轴承故障不仅会影响到整个机械设备的正常运行，还会导致设备的损坏和停机维修，给生产带来麻烦和损失。
因此，如何及早发现和准确诊断轴承故障，对于保障设备的可靠性和生产效率的提高至关重要。
二、振动信号特征提取技术振动信号是轴承故障检测中最常用的信号之一。
从振动信号中提取特征参数，对轴承故障进行诊断和预测，已经成为轴承故障检测的重要方法。
振动信号本身包含着丰富的故障信息，而且也比较容易测量和分析。
因此，研究轴承振动信号的特征提取技术，建立故障诊断模型，对于轴承故障检测有重要意义。
不同的轴承故障会在振动信号中产生不同的频谱特征、幅值特征、相位特征等，从而可通过对不同频段内的振动信号进行特征提取，来实现轴承故障的检测、诊断和预测。
下面将重点介绍几种常见的振动信号特征提取技术：（一）时域特征时域特征是指对振动信号的波形进行分析，并提取其中的有用信息。
时域特征包括振动信号的均值、标准差、峰值、峭度、偏度等，是最常见的特征提取方法之一。
不过时域特征提取方式受到轴承故障类型和信号噪声等因素的影响较大，其对轴承故障的诊断效果有一定的局限性。
（二）频域特征频域特征是指将振动信号转换到频域中进行分析，提取其中的谐波分量、脉冲分量、白噪声分量等等。
其中最常用的方法为傅里叶变换和小波变换。
频域特征多用于对轴承间隙、损坏直径、剩余寿命等的判断和故障分类，比时域特征的诊断效果更准确和可靠。
《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、引言随着工业技术的快速发展，风力发电和风机设备在能源领域的应用日益广泛。
风机轴承作为风机的核心部件，其运行状态直接关系到整个风机的性能和寿命。
因此，对风机轴承故障的准确诊断与及时维护显得尤为重要。
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、振动信号的特征提取重要性振动信号是反映机械设备运行状态的重要参数之一，通过对其进行分析和处理，可以获取设备运行过程中的各种信息，包括设备的状态、性能以及是否存在故障等。
在风机轴承故障诊断中，振动信号的特征提取是关键步骤，它能够帮助诊断系统准确识别出轴承的故障类型和故障程度，为后续的故障诊断和维护提供重要依据。
三、振动信号特征提取方法1. 信号采集与预处理首先，通过安装在风机轴承上的传感器，实时采集轴承运行过程中的振动信号。
由于实际采集的信号往往包含噪声和其他干扰信息，因此需要对原始信号进行预处理，包括滤波、去噪和归一化等操作，以提高信号的信噪比和可处理性。
2. 时域特征提取时域特征是振动信号最直接的表现形式，通过计算时域内的统计参数，如均值、方差、峰值、峭度等，可以反映轴承的运行状态。
当轴承出现故障时，这些时域特征会发生变化，因此可以通过比较实时采集的时域特征与正常状态下的时域特征，来判断轴承是否存在故障。
3. 频域特征提取频域特征能够反映轴承运行过程中的频率成分和能量分布情况。
通过对振动信号进行频谱分析，可以得到各频率成分的幅值和能量分布情况，从而判断轴承的故障类型和故障程度。
常用的频域分析方法包括快速傅里叶变换（FFT）和小波变换等。
4. 智能算法在特征提取中的应用随着人工智能技术的发展，越来越多的智能算法被应用于振动信号的特征提取中。
例如，基于深度学习的神经网络可以自动学习和提取振动信号中的深层特征，提高故障诊断的准确性和效率。
此外，基于支持向量机（SVM）等机器学习算法也可以实现振动信号的分类和故障诊断。
风电发电机组振动信号特征提取
风电发电机组振动信号特征提取随着能源需求的不断增长，可再生能源逐渐受到关注和重视。
其中，风能是一种重要的可再生能源，具有广阔的开发潜力。
风电发电机组作为风能转化的重要设备，其运行状态监测对于保障风电系统的正常运行至关重要。
其中，振动信号是风电发电机组运行状态监测中常用的信息源。
风电发电机组振动信号是指发电机组在运行过程中产生的振动信号。
这些信号可以反映发电机组内部的运行状态、故障与偏差情况。
因此，通过有效提取振动信号中的特征信息，可以实现对风电发电机组的运行状态进行监测和评估。
在风电发电机组振动信号特征提取方面，主要有以下几种方法。
一、时域特征提取时域特征是指将振动信号直接在时间域上进行分析和处理，可以得到信号的幅值、峰值、均方根值等指标。
这些指标可以反映振动信号的整体特征和波形信息，对于发现异常振动情况具有一定的作用。
常见的时域特征提取方法包括均值、方差、标准差、峭度、偏度等。
二、频域特征提取频域特征是指将振动信号转换到频率域上进行分析和处理，通过计算信号的功率谱密度、频谱峰值等参数，可以了解信号在不同频率上的分布情况。
频域特征可以提供更详细的频率信息，对于故障诊断和特征提取有着重要的作用。
常见的频域特征提取方法包括傅里叶变换、小波变换、功率谱密度估计等。
三、时频域特征提取时频域特征是指将振动信号同时在时域和频域上进行分析和处理，以获得信号的时变特性。
相比于单一域的特征提取方法，时频域特征可以提供更加全面和详细的特征信息。
常见的时频域特征提取方法包括短时傅里叶变换、小波包变换等。
除了以上三种特征提取方法外，还有一些其他的方法也可以用于风电发电机组振动信号特征提取，如自相关函数、平均互相关函数等。
这些方法综合考虑了时间和频率的特征，可以更加全面地描述和分析振动信号。
振动信号特征提取不仅在风电发电机组的运行状态监测中发挥重要作用，还可以应用于故障诊断、故障预警和运维管理等方面。
通过对振动信号的特征提取和分析，可以准确判断发电机组是否存在故障，并及时采取相应的维护和修复措施，从而保障风电系统的稳定运行。
电机振动信号分析中的特征提取技术研究
电机振动信号分析中的特征提取技术研究电机是现代工业中不可缺少的设备之一，而电机的运行状态直接关系到电机的性能和寿命，因此对电机的运行状态监控和预测变得越来越重要。
其中，电机振动信号分析是一种常见的方法，它可以通过对振动信号的分析来判断电机的运行状态。
而在电机振动信号分析中，特征提取是一个重要的环节，本文将就电机振动信号分析中的特征提取技术展开探讨。
一、电机振动信号的特征分析在电机振动信号的特征分析中，通常采用时域和频域两种方法。
时域方法主要是通过对时域信号的分析，提取振动信号的各种特征参数；而频域方法则通过对频域信号的分析，提取振动信号的频谱特征。
在实际应用中，两种方法可以结合使用，以充分提取振动信号的特征信息。
1.时域特征分析时域特征分析通过对振动信号的波形分析，可以提取出振动信号的多个特征参数。
这些特征参数包括振动信号的幅值、有效值、峰值、峰峰值、均值、标准差、斜度、峭度、脉冲指数等。
其中，幅值、有效值、峰值、峰峰值等参数可以反映振动信号的振动幅度，均值、标准差、斜度、峭度等参数可以反映振动信号的形态特征，脉冲指数则可以反映振动信号的脉冲特征。
2.频域特征分析频域特征分析通过对振动信号进行傅里叶变换，可以将时域信号转换为频域信号，从而提取出振动信号的频谱特征。
这些频谱特征包括振动信号的频率、幅值、形态等参数。
其中，频率可以反映振动信号的振动频率，幅值可以反映振动信号的振动能量，形态则可以反映振动信号的振动形态。
二、电机振动信号特征提取技术在电机振动信号特征分析中，特征提取技术是至关重要的。
特征提取技术可以从原始振动信号中提取出有意义的特征信息，为后续的信号处理和分析提供了有力的支持。
目前常用的电机振动信号特征提取技术主要包括小波变换、快速傅里叶变换、功率谱分析、小波分析、时频分析等方法。
1.小波变换小波变换可以将原始信号分解成频率域和时间域两个方面的信息，并且可以根据需要选择特定的小波基来对信号进行分析。
振动信号特征提取与故障诊断应用研究
振动信号特征提取与故障诊断应用研究振动信号是机械运行状态监测的重要手段之一。
在工业生产和机械设备维护中，振动信号的特征提取和故障诊断关系到机械运行的安全性、可靠性和经济效益。
因此，振动信号特征提取与故障诊断应用研究是机械工程领域的重要研究课题之一。
一、振动信号特征提取振动信号特征提取是指从振动信号中提取有效信息，用于刻画机械设备的运行状态。
振动信号的特征提取包括时域分析、频域分析和时频域分析等方面。
1. 时域分析时域分析是指对振动信号进行统计分析，获取信号的平均值、峰值、均方根值、峰峰值、波形因子等特征参数。
时域分析相对来说比较简单，可以直观地反映振动信号的特征。
但是，时域分析无法清晰地揭示振动信号的频率内容信息。
2. 频域分析频域分析是指将振动信号转换为频率域，分析信号的频率和幅值。
通过对信号的快速傅里叶变换（FFT）等方法进行频域分析，可以得到信号的功率谱密度和频率响应特征参数。
频域分析是对时域分析的补充，可以从频域层面上清晰地反映振动信号的频率成分。
3. 时频域分析时频域分析是指将振动信号转换为时间-频率二维平面，分析信号的时域和频域变化。
时频域分析是频域分析和时域分析的结合，可以全面、准确地反映振动信号的特征。
时频域分析方法有小波变换和自适应谱估计等。
二、故障诊断应用研究振动信号特征提取是故障诊断的基础。
在更精细化的振动信号特征提取基础上，结合机械故障诊断的专业知识，可以实现精准诊断和预测机械故障的可能性和严重性。
如下为一些常见故障的振动信号特征和诊断方法。
1. 轴承故障轴承故障通常表现为信号在特定频率上产生异常的谐波分量，如分界频率、特征频率等。
其中，针对不同类型的轴承故障，相应的特征频率也会有所不同。
比如，滚动体轴承的特征频率通常是轴承公转频率和滚动体旋转频率之间的差值。
2. 齿轮故障齿轮故障通常表现为信号中频率为齿轮减速器共振频率的谐波分量。
由于不同齿轮故障的特征频率差异较小，所以齿轮故障的诊断需要结合时域、频域和时频域特征综合分析。
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电主轴最早是用在磨床上, 后来才发展到加工中心. 强大的精密机械工业不断提出要 求, 使电主轴的功率和品质都不断得到提高. 随着机床技术、高速切削技术的发展和实际 应用的需要, 人们对机床电主轴的性能也提出了越来越高的要求, 电主轴向高速大功率、 高精度、高刚度、精确定向 ( 准停 ) 和超高速方向发展, 为了使电主轴具有结构紧凑、重量 轻、惯性小、动态特性好的优点, 避免振动、污染和噪声, 以使它在超高速切削机床上得到 广泛应用, 就必须对转速、振动和温升等电主轴信号进行采集和处理, 达到良好的控制性 能. 但由于数控机床工作环境的复杂性, 零件切削参数的影响以及外界的强电磁干扰, 电 主轴运行状态信号常常被噪声信号所淹没, 这就要求我们必须从噪声中把信号的特征点 提取出来, 以便数控系统进行控制. 国外瑞士 GF 阿奇夏米尔集团生产的 M IKRON H SM 系列高速铣削加工中心可配置聪明加工系统, 其功能之一就是加工过程电主轴振动监控, 以便用户观察铣削过程是否正常, 系统可以将振动数据记录下来以便进一步分析, 当振动 超过给定值时, 系统报警并自动停机, 还可以根据振动数据计算电主轴的使用寿命. 国内 相关研究比较滞后, 和国外差距还很大, 所以开展电主轴振动信号处理相关研究具有非常 重要的意义 [ 1] .
重构过程如图 3所示 (H 1 ( n ), G 1 ( n )分别为低通和高通滤波器 ) . 重构时使用一组 H 和 G 合成滤波器对小波分解的结果滤波, 再进行上二采样 ( 相邻两点间补零 ) 来生成重构 信号. 多级小波分解通过级联的方式进行, 每一级的小波变换都是在前一级分解产生的低 频分量上的继续, 重构是分解的逆运算. 低频分量上的信息比较丰富, 能量集中; 高频分量 上的信息分量多为零, 细节信息丰富, 能量较少.
在实际工程应用中, 所分析的信号可能包含许多尖峰或突变部分, 并且噪声也不是平
稳的白噪声, 对这种信号进行分析, 首先需要作信号的预处理, 将信号的噪声部分去除, 提 取有用的信号. 而这种信号的消噪, 用传统的傅里叶变换分析, 显然无能为力, 因为傅立叶 分析是将信号完全在频域中进行分析, 它不能给出某个时间点上的变换情况, 使得信号在 时间轴上的任何一个突变, 都会影响信号的整个谱图. 而小波分析由于能同时在时域、频 域对信号进行分析 (并且在频域内分辨率高时, 时间域内分辨率则低, 在频率域内分辨率), 所以它能有效地区分信号中的突变 部分和噪声, 从而实现信号的消噪.
一般来说, 一维信号的消噪过程可分为 3个步骤进行: ( 1) 一维信号的小波分解. 选择一个小波并确定小波分解是层次 N, 然后对信号 S 进 行 N 层小波分解, 得到一组小波系数 W j, k; ( 2) 小波分解高频系数的阈值量化, 对第 1到第 N 层的每一层高频系数, 选择一个阈 值进行阈值量化处理, 得出估计小波系数W^ j, k, 使得 ∋ Wj, k - uj, k ∋ 尽可能小 ( 其中 uj, k为部 分 s( k )对应的波系数 W s( j, k) ) ; ( 3) 一维小波的重构. 根据小波分解的第 N 层的低频系数和经过量化处理后的第 1 层到第 N 层的高频估计系数W^ j, k进行一维信号小波重构. 经过上述 3个步骤, 从理论上说就可以完全去除噪声信号, 从而极大地提高信号的精 度和抗噪声干扰能力.
文献标识码: A
电主轴振动加速度信号特征提取
高 荣 1, 2, 蒋克荣 3
( 1. 淮阴工学院机械系, 江苏 淮安 223003; 2. 清华大学精密仪器与 机械学系, 北京 100084; 3. 中科院 合肥智能 机械研究所, 安徽 合肥 230031 )
摘要: 针对电主轴振动加速度信号存在噪声问题, 本文研究了利用小波理论进行 电主轴振动加速度状态信号的监测处理方法. 介绍了电主轴的基本概念和简单 结构; 分析认为小波理论非常适合电主轴振动加速度状态信号的处理, 它是非常 重要的理论基础; 阐述了小波基本理论以及 M a llat算法; 最后针对电主轴加速度 信号, 利用小波理论分析了信号与噪声呈现的不同特性, 进行小波逆变换重构信 号, 解决了加速度信号去噪和恢复, 这样可以准确提取电主轴的振动运行状态信 息, 为科学研究和数控系统的决策和控制提供了很好的依据.
图 2 二维小波分解示意图 F ig. 2 Ske tch m ap of tw o dim ensions
w av elet decomposition
图 3 二维小波重构示意图 F ig. 3 Sketch m ap o f tw o dim ens ions
w avelet reconstruction
第 18卷 2 期 2010年 4 月
应用基础与工程科学学报 JOURNAL OF BASIC SC IENCE AND ENGINEER ING
V o.l 18, N o. 2 A p ril 2010
文章编号: 1005 0930 ( 2010) 02 0337 06 中图分类号: TP391. 72 do:i 10. 3969 / .j issn. 1005 0930. 2010. 02. 0018
3 电主轴振动加速度去噪算法与处理过程
3. 1 电主轴振动加速度去噪的 M allat算法 设 { k, n } k, n∀ Z是 L2 中的正交小波基, 则对于任意的 f ∀ L2, f (x )
# f ( x ) =
dkn kn ( x )
k, n∀ Z
dkn ∀ ∃f, kn %k, n ∀ Z
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应用基础 与工程科学学报
V o.l 18
术, 它与直线电机技术、高速刀具技术一起, 将会把高速加工推向一个新时代. 电主轴是一
套组件, 它包括电主轴本身及其附件: 电主轴、高频变频装置、油雾润滑器、冷却装置、内置
编码器、换刀装置. 图 1为电主轴的结构简图, 其主要特征是将电动机内置于主轴内部直
2 电主轴振动状态信号监测处理方法的选择
小波分析是当前数学中一个迅速发展的新领域, 它与 Four ier变换、窗口 F ourier变换 ( Gabo r变换 ) 相比, 相同点是都能实现时间和频率的局域变换, 因而能有效地从信号中提 取信息, 而小波分析有一灵活可变的时间 频率窗, 使在高 中心频率 !时自动变窄, 克服 了 Fourier变换对于检测高频信号和研究低频信号不很有效的缺点, 提高了运算精度, 通 过伸缩和平移等运算功能对函数或信号进行多尺度细化分析, 并能解决 Fourier变换不能 解决的难题, 准确地再现出原始信号及其奇异点的位置, 从而小波变换被誉为 数学显微 镜 !, 它是调和分析发展史上里程碑式的重大进展 [ 3 4] .
1 电主轴简介
电主轴是最近几年在数控机床领域出现的将机床主轴与主轴电机融为一体的新技
收稿日期: 2008 06 12; 修订日期: 2010 02 05 基金项目: 国家 863项目 ( 2005AA 420240) ; 江苏省自然科学基础研究项目 ( BK 2009662 ) 作者简介: 高 荣 ( 1970 ) , 男, 博士后, 副教授. T e:l 13511557851; E m ai:l ggrr7012@ 163. com
6 结论
高速电主轴是数控机床三大核心技术 ( 进给系统、数控系统和电主轴技术 ) 之一, 是 制约我国数控机床发展的关键问题. 本文选择了用小波变换来进行振动状态信号的处理, 介绍了小波的基本理论以及信号去噪的方法, 电主轴加速度信号处理的仿真结果表明, 小 波变换能有效地提取电主轴加速度信号的特征, 并能预测出电主轴加速度信号的发展趋 势. 通过实例看出, 小波理论在信号去噪处理方面具有很大的应用潜力. 通过对电主轴状 态信号监测, 解决电主轴在设计和运行中的技术难题, 准确提取包括振动信号等重要参 数, 为数控系统对主轴控制和决策提供强有力的保证.
小波变换在数学领域本身的许多学科、信号分析、图像处理、量子力学、电子对抗、计 算机识别、数据压缩、CT 成像; 地震勘探数据处理、边缘检测、音乐与语音人工合成、机械 故障诊断、大气与海洋波的分析, 分形力学, 流体湍流以及天体力学方面都已取得了具有 科学意义和应用价值的重要成果. 除了微分方程的求解之外, 原则上能用 F ourier分析的 地方均可用小波分析, 甚至能获得更好的结果. 分析和资料表明, 小波变换能有效地提取 电主轴状态信号 ( 如加速度信号 ) 的特征, 并能预测出电主轴状态信号的发展趋势, 所以 本文依据小波检测理论对电主轴状态信号进行处理.
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应用基础 与工程科学学报
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4 电主轴振动加速度的小波分解和重构
本文对电主轴状态信号进行 M allat二维塔式快速小波变换, 分解过程如图 2所示, (H 0 ( n ), G 0 ( n )分别为低通和高通滤波器 ) . M allat算法通过一组分解滤波器 H ( 低通滤波 器 LPF ) 和 G (高通滤波器 HPF )对信号进行滤波, 然后对输出结果进行下二采样 ( 指隔一 取一 )来实现小波分解, 分解的结果是产生长度减半的两个部分, 一个是经低通滤波器产 生的原始信号平滑部分; 另一个则是经高通滤波器产生的原始信号细节部分.
( 3)机械结构简单, 转动惯量小, 可实现
很高的速度和加速度及定角度的快速准停;
图 1 电主轴机构简图 F ig. 1 Sketch m ap o f mo tor spindle
( 4)电主轴更容易实现高速化, 其动态 精度和动态稳定性更好;
( 5) 由于没有中间传动环节的外力作
用, 主轴运行更平稳, 使主轴轴承寿命得到延长.
5 电主轴振动加速度特征提取结果
由上述小波分解和重构算法可对任意非平稳信号进行处理, 本文以加速度信号作为 处理的对象, 由于噪声信号干扰严重, 无法找出加速度信号的特征点, 也看不出信号的发 展趋势, 从而无法对电主轴振动情况进行正确的判断. 图 4是加速度信号的小波去噪对 比, 不难看出, 小波重构信号 (即去噪信号 ) 明显地消除了噪声, 相对准确地再现出原始信 号, 也就是说, 重构的信号可以很好地去掉噪声的影响, 又保证了主要特征信息不丢失.