基于小波分析的故障诊断算法
基于小波分析与随机森林算法的电力电子电路故障诊断

Ab ta t A e m i e a l d a n ss me h d b s d o v l t a a y i a d r n o f r s s i s r c : n w x d f u t ig o i t o a e n wa ee n l ss n a d m o e t s p o o e n t i p p r r p s d i h s a e .Fis l r ty,t e m e h d o v f r d c mp sto n a l c a a t r x h t o fwa e o m e o o ii n a d f u t h r c e s e —
hi p ia i n v l e gh a plc to a u .
Ke r s f u td a n ss o r ee to i ic i ;r n o f r s s ag rt m ;wa ee n l ss y wo d :a l ig o i ;p we l c r n c cr u t a d m o e t l o ih v l ta a y i
t e i n t e f u tc a sf r n ti p l d t a l i g o i f1 u s v o t o lb e l v o d s h a l l s i e ,a d i sa p i o f u td a n sso 2 p l e wa ec n r l l e — g i e a ci g cr u t .Th e tn e u t h w h tt e me h d i t i h a c r c n o d a i t o l ic i n s e t s i g r s ls s o t a h t o s wi h g c u a y a d g o b l y t h i
基于小波分析模极大值的陀螺故障诊断方法

面~ 星体的惯性角速度 矢量 开一太 阳 电池阵和 天线模 态坐标
y
£
佃
() 1
一
则称 () 为一个基 本小波函数 或小波母 函数 , 将小波 母函数 () 经过伸缩和平移后, 就得到小波基函数。 对 于连续小 波函数 , () 为:
.
I 卫 的 动 量惯 张 )阵 一 l 。 一 星 转 惯 (量 量矩 lw y _ I l
由式 ( ) 5 表明 , 当函数 厂r的Lpc i 指数 , , () isht z o 小波变换模极 大值 随尺度 的增大 而增 大 ; <0 , 当 时 小波变换模极 大值随尺度 , 的增大 而减小 。 小波变换的模极大值点可反映信号 的局部奇异性 , 信号进行 对 多尺度分析 , 在信 号出现突变奇异时 , 其小波变换后的系数的模具 有极大值 , 可通过对模极大值 点的检 测来 判别故障发生情 况及 发生 时刻 。 在进行故障奇异性提取时 , 首先对信号进行连续小波变换 , 在 不同分解尺度下的分解系数 中找 出模极大值点所对应 的位置 , 从而 确定模极大值对应的故障点和故 障时刻 , 进而判断被诊断对象 的故 障情 况。
:
l y
:
i :
\
一
太 阳电池 阵和天线振动运动与 星体转动运动耦合系数矩
作 用在星体上的干扰 力矩 作用在星体上 的控 制力矩 式 () 2 中的 a 为尺度 因子 ( a>0)6 , 为平移 因子 , 均为 连续变 飞轮的动量矩在 卫星本体三轴 坐标系 中的表 示 化 的值 。 太 阳 电池 阵和 天线振动模态 阻尼 比 若函数S x () ( R, ) 那么S x的连续小波变换为: () A一 太 阳电池阵和 天线振动模态频 率矩阵 Wa = ( 砷 r, ∽%) 砷 () b : ( ( 3 ) 考虑三轴稳定航天器在轨长期运行在飞轮控制模式下, 红外地 12小波 分析 的 模极 大值 . 球敏感器 、 数字式太 阳敏感器或星敏感器修正。 现以飞轮控 制模式为 定义11 (, 是ix的 . 设 b ) ( 小波变换, ) 在某一尺度 下, 例 , o 如 选择隔离太 阳电池 阵频率, 航天器 的动力学方程( ) 6式可简化为 :
基于小波分析和支持向量机的模拟电路故障诊断

计
算
技
术
与 自 动
化
Vo1 3 No . 1. .1
M a. 20 12 r
C m p tn c n l g n t ma in o u i g Te h oo Y a d Au o to
文 章 编 号 :03 19 2 1 )1 0O 4 10 —6 9 (0 2 0 一o 6 一0
c r u tf u td a n ss ic i a l ig o i.
Ke r s wa ee n l ss s p o tv co c i e q a r t in l a ao ic i ;a l d a n ss y wo d : v lta a y i ; u p r e t rma hn ; u d a e sg a ; n l g c r ut f u t ig o i
算 量大 、 时 性 差 。文 献 [ ]提 出 的基 于遗 传 算 实 2
1 引 言
在模 拟 电路 中 , 元件 参数 以及输 入激励 和输 出
响 应都 是连 续量 , 导致模 拟 电路 的故 障模型 比较复
法、 小波 变换 及 神 经 网络 的模 拟 电 路故 障 诊 断 方 法, 无法解 决故 障维 数 过高 、 特征 不 明 显 对诊 断效
基 于 小 波 分 析 和 支 持 向 量 机 的 模 拟 电 路 故 障 诊 断
刘 东平 , 董 俊 , 秀英 , 凯 平 蒲 胡
(39 队 , 南 济源 6 88部 河 44 5) 5 60 ’
摘
要: 针对 模 拟 电路 故 障诊 断 , 用 基 于 小波 分析 和 支持 向量机 的 诊 断测 试 方 法 , 方 波信 号作 为 输 入 采 将
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:3 齿轮故障诊断的实例应用图1 . db5小波5层分解图(a)为点蚀小波五层分解图(b)为正常信号小波五层分解图从图1中我们发现,正常信号的细节信号有一定的周期性,而点蚀故障信号由于其突变的冲击脉冲作用存在着一定的周期性,导致了其与原有的周期发生耦合作用,而减弱了原有周期性。
基于小波分解的同步带故障诊断研究

基于小波分解的同步带故障诊断研究0 前言由于同步带具有传动比准确、传动效率高、结构紧凑等优点[1],故广泛应用于汽车发动机正时传动系统中。
正时传动系统中同步带的失效形式主要有齿裂、两侧纤维分离及缺齿,其中缺齿是同步带主要失效形式[2-3]。
同步带的失效会直接对正时传动系统的传动情况造成影响,而发动机正时传动系统处于封闭状态,发动机装机后无法观测同步带的失效情况。
因此国内外关于同步带故障诊断的研究很少。
M.Ucar等[4]研发了一种新型的同步带故障诊断系统,将光学传感器放置在合适的位置,采集由于同步带故障造成的激光束波动信号,并判断故障的发生位置。
小波分解技术因具有多分辨率的特点,可以由粗到细的逐步观察信号,故广泛应用于进行故障诊断[5-6],如林近山等[7]基于小波分解理论,对风电齿轮箱进行故障诊断,证明用小波分解做故障诊断的方法比一般谱分析更具优势。
然而在发动机正时传动系统中,由于发动机封闭,无法观测同步带的故障,故无法具体得到同步带的失效形式。
用小波分解做同步带的故障诊断方面的研究仍处于空白阶段。
本文针对ZA型汽车同步带,采用人工植入故障的方法,去除同步带若干带齿,分别应用完整齿汽车同步带与破损齿汽车同步带进行噪声试验,采集同步带在不同状态下的噪声信号,并对其进行时域分析、频域分析和小波分解,分析断齿同步带对噪声的影响,得出断齿后同步带噪声的幅值大小和频段分布规律,为同步带的故障诊断提供了依据。
1 噪声频域分布规律汽车同步带传动噪声可以分为:啮合冲击噪声、横向振动噪声、空气流动噪声和摩擦噪声。
不同种类的噪声对应的频域区间不同。
其中啮合冲击噪声和横向振动噪声是同步带的主要噪声源,噪声能量比重高。
故本文对啮合冲击噪声和横向振动噪声的频域分布进行主要分析。
1.1 啮合冲击噪声在啮入、啮出过程中,带齿与轮齿发生啮合而产生啮合冲击噪声。
啮合冲击噪声的大小与啮合频率有关。
啮合频率f的大小与主动轮转速有关,转速越大,产生的啮合冲击噪声越大。
基于小波分析和神经网络的传感器故障诊断

基于小波分析和神经网络的传感器故障诊断传感器在工业生产、汽车、医疗设备等领域中起着至关重要的作用。
然而,由于使用环境的恶劣、长时间使用等原因,传感器的故障是不可避免的。
因此,开发一种有效的传感器故障诊断方法显得尤为重要。
本文将介绍基于小波分析和神经网络的传感器故障诊断技术,并探讨其在实际应用中的可行性和效果。
一、传感器故障的分类与诊断需求在进行传感器故障诊断之前,我们首先需要了解传感器故障的分类。
一般来说,传感器故障可以分为断路、短路、失效等几类。
断路是指传感器信号线路出现中断,无法输出正常信号。
短路则是指传感器的信号线路之间发生短路导致信号混乱。
而失效则是指传感器本身出现故障,无法正确感知环境变化并输出相应信号。
针对传感器故障的分类,我们需要开发一种能够准确判断故障类型的诊断方法。
传统的故障诊断方法往往依赖于经验和专业知识,存在着主观性强、误判率高等问题。
因此,基于小波分析和神经网络的传感器故障诊断方法应运而生。
二、基于小波分析的传感器故障诊断方法小波分析是一种处理非平稳信号的有效方法。
它通过将信号分解成不同尺度的小波基函数,得到不同频率的信号成分,从而更好地描述和分析信号的特征。
在传感器故障诊断中,小波分析可以用来提取传感器信号的有用特征,以便与正常信号进行对比,进而判断传感器是否发生故障。
具体而言,基于小波分析的传感器故障诊断方法可以分为以下几个步骤:1. 信号采集与预处理:首先,需要采集传感器信号,并进行预处理,包括去除噪声、滤波等操作,以提高信号的质量和可靠性。
2. 小波分解:将预处理后的信号进行小波分解,得到不同尺度的小波系数,反映信号在不同频段上的能量分布。
3. 特征提取:根据小波系数的能量分布,提取出一系列特征参数,如功率谱密度、能量熵等,用于描述传感器信号的特性。
4. 特征选择与降维:由于小波分解得到的小波系数较多,为降低计算复杂度和提高诊断准确率,需要进行特征选择和降维处理,选取最具代表性的特征进行后续的故障诊断。
基于小波分析和遗传神经网络的模拟电路故障诊断方法

优化 B P神经 网络 的模 拟 电路 故 障诊 断方法 。该 方法使 用 小波作 为预 处理工具 , P A 分析 和 归一化 后提 取 输 经 C
出信号的能量信息作为特征向量 , 用遗传 B P神经网络作为故障识别器, 对模拟电路故障进行诊断。与传统 B P 神经网络相比较 , 结果表明, 该方法可明显改善神经网络结构、 高故障诊断的精度和速度。 提 关键词 :模拟 电路 ;故障诊断;小波分析 ;遗传算法;神经网络
第 2 卷第 1 8 2期 21 0 1年 1 源自月计 算 机 应 用 研 究
Ap l ain Ree rh o o ues pi t s ac fC mp tr c o
Vo . 8 No 1 12 . 2 De .2 1 c 01
基 于 小 波 分 析 和 遗 传 神 经 网络 的 模 拟 电路 故 障诊 断 方 法 水
模拟 电路测试 和故障诊断 自 2 0世纪 6 代以来 , 直是 0年 一 研究 的热 门领域 , 由于 电路规模大 , 但 模拟系统集成度低 , 电路
t g a d oh rs ot o n s t i p p r e e o e v l t e o o i o n a e p r a h fra ao i u t. sn e i n t e h rc mi g , s a e v lp d awa e e c mp st n a d GA b s d a p o c n lgc r i U i g t n h d d i o c s h w v ltd c mp s in a r p o e s r e ta t d t e fau e i fr t n b a ee e n i n n pi z d B y GA. a e e e o o i o sa p e r c s o , x rc e h e t r no mai y w v ltd — os g a d o t t o i mie P b A c mp rs n o u o k wi P o a io fo rw r t B NN, i h rv asta i w r mp o e ewo k s u tr n n r a efu t ig o i r c— h wh c e e tt s o k i r v sn t r t cu e a d i c e s a l d a n ssp e i l h h r so n eo i 。 in a d v lct y
基于小波包和改进BP神经网络算法的电机故障诊断

基于小波包和改进BP神经网络算法的电机故障诊断作者:李春华荣明星来源:《现代电子技术》2013年第15期摘要:为了对电机故障实现智能化诊断,仿真实验中将采取基于故障振动信号的诊断方法。
在实验过程中用小波包分析技术得到故障信号的特征向量。
然后用改进的BP神经网络算法即弹性BP算法(RPROPA)来进行神经网络训练,当误差精度符合要求后,用测试样本数据对神经网络进行检测。
通过Matlab平台进行仿真实验来证明小波包神经网络诊断系统能够实现电动机故障类型的智能化诊断。
从而减轻企业经济负担,为电机操作人员提供更可靠的安全保障。
关键词:故障诊断;小波变换;神经网络;电机中图分类号: TN911.6⁃34 文献标识码: A 文章编号: 1004⁃373X(2013)15⁃0133⁃04 Motor fault diagnosis based on wavelet packet and improvedBP neural network algorithmLI Chun⁃hua1, RONG Ming⁃xing2(1. Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150027, China;2. School of Electric and Information Engineering, Heilongjiang University of Science and Technology, Harbin 150027, China)Abstract: In order to realize intelligentization of motor fault diagnosis, The fault diagnosis method based on vibration signal was adopted in simulation experiment. In the experiment process,the wavelet packet analysis technique was used to obtain the feature vector of fault signal, and the improved BP neural network algorithm, elastic (RPROPA) BP algorithm, was used for neural network training. When the error accuracy meets the requirement, the test sample data is used to test the neural network. The simulation experiment on Matlab platform show that the wavelet packet neural network diagnosis system can implement the intelligent diagnosis of motor fault, reduce the economic burden of enterprises, and provide a more reliable security assurance for motor operation personnel.Keywords: fault diagnosis; wavelet transform; neural network; motor0 引言在当代工业生产过程中,电动机已经成为了不可或缺的重要动力设备。
基于小波神经网络的车辆发动机故障诊断

摘
要 : 为有 效诊 断车辆发动机的柴油系统故障 ,本文将小 波变换与B 神经网络相结合 , P 用小 波变换 来抽取故 障的特征 向量 ,以此作为B 神经 网络 的输入参 数 ,从而构建 了小波神经 网络 。该方 P
法依 据小波变换模极 大值 来研究油 管中柴油压力信号 的奇异性来抽取故 障特征向量 , 先利 首 用故 障采 集数据来获得学习样本 ,然后根据 网络训l 来构建起B 神经网络输 出与输人 间的非 练 P 线性映射 ,从 而依据特征向量输入进B 神经 网络进 行诊 断故障。通过实验我们发现 该方 法有 P 较好的的诊断效果 。 关键词 : 小波分析 ;故障诊断 ;B 神经网络 P
2 小波分析提取故障信号的特征 向量
小 波 分 析 是 当今 发 展 最 为 迅 猛 的 学 科 之 一 , 它被 比喻为 “ 学显微镜 ” 数 。在 数 学 中 ,我 们 将
的和 不确 定 的 ’。人 工 神 经 网络 ( NN ) 以进 A s可
行 分 布 式 存 储 、并 行 处 理 、 自适 应 、 自组 织 和 自
的 奇异 可分 成 两种 :一 种 是信 号 .( 厂 在 某个 时 刻 , 它 的 幅 度 发 生突 变 ,从 而 导 致 信 号 的 不连 续 ,其 幅 度 的 突变 点就 是 第 一 种 间 断 点 ;另一 种 是 信 号
厂 f在其 外观 上看 起来很 光 滑 ,它的 幅也 没有 突变 ( )
故障 (8。 T )
燃 油 系统 运 行 状 态 和 故 障 信 息 可 以通 过 燃 油 的 压 力 信 号 表 现 出来 , 当燃 油 系 统 发 生 故 障 时 ,
系统 的供 油 状 态 将 会 随之 变 化 ,从 而 引 起 燃 油 的
基于小波包分析与RBF神经网络的模拟电路故障诊断

( B N 的模拟 电路故障诊断方法。该方法首先利用小波包分解 , R F N) 归一化作为预处理提取模 拟电路的故障特征 向量, 再将故 障特征 向量输入到 R F神经网络进行故障诊断。仿真结果表明本 方法能够对模拟 电路的故障进行有效诊断和定位。 B 关键词 小波包分析 模拟电路 故 障诊断 R F神经网络 B
据信号特征 , 自适应地选择频带 , 使之与信号频谱 相 匹配 , 以提高时间一 频率分辨率 [ 。在多分辨分析 8 】
中 , 和 满足 二尺度方 程 :
( =∑h 't ., 拙 ∈ z 1 f ) k( 一 ) 2 i 4 } Z∈ ()
E Z
模型使 用梯度 下降 算法 训 练 , 须事 先 已知其 结 构及
( ) 对 Vm >0 函数 系 { :( — ) ,∈Z与 2 , u t k ) l { + ( — ) ∈Z是相互 正交 的 。 M 。 t k
小波包分析与 R F神经 网络 的模 拟电路故障诊 断 B 方法。首先利用小 波包分解对 电路故 障信号进行 预处理, 得到故障特征 向量 , 再作为 R F神经网络 B
中心 。
是 R F网络 的输 出节点 : B
表 1 诊断电路神经网络期望输 出
电路状态 正常工作
J ! l f
设 R F网络的训练样本对为{ , n。其中 B y } d
为 网络输入 向量 ,d y n为期 望输 出 。根 据线 性 回 归模 型有 :
Y o 1
f )= ∑h 2一} “( :£ k . ( 1 ) 【州( = ∑g £ I t : ) k ( 一} “2 j )
() 3
则 函数 系 { () n∈Z, 为 由正 交 尺 度 函数 t) 称 确定 的正 交小波 包 , 有两 种正交 性 : 它具 ( ) 对 Vm > , 1 0 函数 系 { t k ∈Z是标 M( — ) 准 正交 系 ;
一种基于小波分析和神经网络的模拟电路故障诊断的方法研究

Ab ta t sr c
A e me h d o a l ig o i fa l g cr ui b s d o n w t o ffu tda n ss o nao ic t a e n wav l ta lssa d n r ln t r s prs ne n t s p p r Th e e nay i n eu a ewo k i e e td i hi a e . e
0 引 言
随着 现代 电子 技 术 的 迅 速 发 展 , 子 装 备 和 系 统 的 规 模 越 电
1 P PC S I E仿 真
P PC S IE是 一 款 由 美 国 Mir i 公 司 推 出功 能 强 大 的 电 路 co m s
来越 大 , 其集成 度和复杂性 也在不 断提高 , 系统 的维 护 、 理和 修
K y rs e wo d
P i ua o rg m wt n ga d C r i E p a i P P C Wa e t n yi N ua n t o F ut ig oi C Sm l i P o a i I t t i ut m h s tn r h e e r c ห้องสมุดไป่ตู้ s( S I E) vl a s e rl e r eal s w k a l dan s s
能 量作 为 故 障样 本 ; 后 利 用 神 经 网络 的并 行 处 理 结 构和 非 线 性 映 射 能 力 , 现 故 障诊 断。 仿 真 实验 结 果 表 明该 方 法对 容 差 模 拟 电 最 实 路 故 障 定位 具 有 较 高 的 准 确 率 , 模 拟 电路 故 障诊 断技 术 开 辟 了一 条 道 路 , 模 拟 电路 故 障诊 断技 术 开辟 了一 条道 路 。 为 为
基于小波分析的汽车SAS与EPS集成控制器故障诊断

基于小波分析的汽车SAS与EPS集成控制器故障诊断p【关键词】在线故障诊断集成控制小波分析信号消噪汽车半主动悬架(Semi-Active Suspension,SAS)与电动助力转向(Electric Power Steering ,EPS)集成控制系统工作原理是ECU根据各传感器(扭矩传感器、车速传感器和加速度传感器)输出电压信号决定最佳的助力和最佳的减振器阻尼*。
集成控制的优势在于它可以降低悬架系统和转向系统之间的干扰,改善转向和路况因素下的汽车平顺性和操稳性[1]。
在集成系统中,传感器是获取信息的工具,ECU是控制指令的发出者,二者一旦出现故障整个系统将无法有效工作,因此有必要对其进行在线监测。
通常传感器和ECU故障会使其输出的电压信号产生突变,如传感器内部或线路短路、断路和ECU自身性能不良、电源电压不稳等故障。
基于小波分析具有良好的时频定位特性及对信号的自适应能力,非常适合捕捉信号的突变信息,在传统阈值函数的基础上,本文首先基于改进阈值函数的小波消噪方法进行电压信号消噪,其次利用小波分析突变性检测原理检测出SAS与EPS集成系统的信号突变点信息及突变时刻,从而达到在线故障检测的目的。
1 集成控制系统故障诊断的小波分析方法针对SAS与EPS集成系统输出电压信号的实际情况,本研究应用小波分析奇异性检测方法检测出含故障的电压信号。
为了能更精确的检测出故障信号,消噪环节是十分重要的。
因此,在对实际故障电压信号进行检测前,首先应对信号进行消噪处理,然后再进行故障检测[2~4]。
1.1 基于改进阈值函数的小波消噪1.1.1 改进阈值函数传统的阈值函数主要有硬阈值和软阈值两种,其应用广泛,取得了较好的效果,但是也存在一些缺陷:使用硬阈值函数时容易导致信号重构时产生震荡;使用软阈值函数时,处理前和处理后的小波系数之间总存在较大的恒定偏差,影响重构信号与真实信号的逼近程度[5~7]。
本文在传统阈值函数的基础上,提出一种新的改进阈值函数如式(1)所示。
小波算法在机器故障诊断中的应用

小波算法在机器故障诊断中的应用随着工业化和自动化的不断推进,机器的故障率逐渐上升,对机器的性能和可靠性要求也越来越高。
传统的机器故障诊断方法需要大量的人力和时间,而且诊断结果也往往存在误差。
近年来,小波算法在机器故障诊断中的应用逐渐成为热门研究领域。
一、小波算法的基本原理小波变换是一种数学变换方法,可以将时域信号转换为频域信号。
小波分析法是通过小波变换对不同频率和幅度的信号进行分析,实现故障诊断。
小波分析法可以将原始信号分解为一系列小波子带,每个小波子带代表着不同实验因素的信号成分。
通过分析每个小波子带的特征,可以确定机器故障的类型和原因。
二、小波算法在机器故障诊断中有广泛的应用,例如电气设备故障、机械设备故障、航空设备故障等。
其中,机械设备故障是小波算法应用最广泛的领域之一。
1. 机械设备故障诊断机械设备故障分为振动故障、噪声故障和温度故障三类。
小波算法可以通过分析机器振动信号、噪声信号和温度信号,找到故障的原因和位置。
例如,在分析机器振动信号时,小波分析法可以将信号分解为多个小波子带,然后通过分析每个子带的幅值和频率特征,确定机器故障的类型和位置。
2. 电气设备故障诊断电气设备故障分为电压故障、电流故障和功率故障三类。
小波算法可以通过分析电气信号的频率和幅度,找到故障的原因和位置。
例如,在分析电流信号时,小波分析法可以将信号分解为多个小波子带,然后通过分析每个子带的频率和幅值特征,确定电气故障的类型和位置。
3. 航空设备故障诊断航空设备故障分为机械故障、电气故障和液压故障三类。
小波算法可以通过分析机器振动信号、电气信号和液压信号,找到故障的原因和位置。
例如,在分析机器振动信号时,小波分析法可以将信号分解为多个小波子带,然后通过分析每个子带的振动幅值和频率特征,确定机械故障的类型和位置。
三、小波算法在机器故障诊断中的优势小波算法在机器故障诊断中具有以下优势:1. 高效性:小波算法可以通过数学变换快速地分析信号的特征,减少了人力和时间成本。
机械振动信号的小波分析与故障诊断

机械振动信号的小波分析与故障诊断机械振动是指机械系统在运行过程中所产生的振动现象。
振动信号是机械故障的重要指标,因为它可以反映机械系统的运行状态和内部结构的变化。
因此,对机械振动信号进行分析和诊断是实现机械故障预测和维护的关键技术之一。
在振动信号的分析方法中,小波分析作为一种多尺度分析方法,因其在时频域上具有出色的分辨能力,成为了机械振动信号分析与故障诊断领域中广泛应用的技术。
一、小波分析的基本原理小波分析是一种基于时频分析原理的分析方法。
其基本思想是将信号分解成不同尺度的小波基函数,用小波基函数对信号进行变换。
小波分析的核心是小波变换,其可以将信号转换为时域和频域的双重信息,从而更好地理解信号的特性和内在结构。
二、小波分析在机械振动信号处理中的应用小波分析在机械振动信号处理中具有较高的应用价值。
首先,小波变换可以提取信号的频谱信息和时域特征,通过对频谱分布进行分析,可以识别出机械系统中存在的频率分量和谐波分布,从而判断机械系统的正常运行状态。
其次,小波包分解和重构方法可以对振动信号进行时频分析,通过对振动模态和频率变化的研究,可以了解机械系统在不同工况下的振动特性和变化规律。
此外,小波模态分解方法可以提取出机械振动信号的分量,实现故障信号的提取和识别,为故障诊断提供有力的依据。
三、小波包分析在滚动轴承故障诊断中的应用滚动轴承是机械系统中常见的易损部件之一,其故障常表现为振动信号的不稳定性和频率分量的变化。
针对滚动轴承故障诊断问题,小波包分析方法能够更好地提取滚动轴承振动信号中的故障特征。
通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,可以得到一系列分量信号。
其中,能量集中的低频分量对应轴承的正常工作状态,而能量集中的高频分量则对应轴承的故障状态。
通过对不同尺度的高频分量进行分析,可以判断轴承故障的类型和程度。
此外,小波包分析方法还可以通过构建滚动轴承的特征向量,实现对不同故障状态的自动分类和识别。
四、小波熵在齿轮故障诊断中的应用齿轮是机械系统传动的重要部件之一,其故障常表现为齿面接触不良和齿面断裂等现象。
基于小波分析的航空发动机故障诊断方法研究

情况 , 波序列 为 : 小
。 — ( 6=l l a ) a b∈ R, , a≠ 0 () 1
式 中 : 伸缩 因子 ; 为 平移 因子 a为 6 对 于离散 情况 , 波序列 为 : 小
( )对待 分析 的 发 动 机信 号做 降 噪处 理 。 1 首 先 对信 号进 行小 波 分解 , 以利 用 门 限 阈值 等 形 可 式 对所 分解 的小波 系数 进 行处 理 , 后 对信 号 进 然
行 小 波重 构 ;
设 ∈L ( ( ( R) R)表 示 平 方 可 积 的实
中图 分 类 号 : 2 36 V 6 . 文献标识码 : A
科 学技 术 的发 展 水 平 及 自动 化 程 度 的不 断
和平 移后 , 可 以得 到一个 小波 序列 。 就 对于 连续 的
提高 , 使得航空航 天及大型复杂旋转 机械不断 向
高 转速 大载 荷 、 高推 重 比 的方 向发 展 。 乎 与 此 几 同时 , 使用 过程 中恶 性事 故不 断 出现 , 在 造成 惨重 的人身及 财产 损失 。 机振 动是 发动 机制 造 、 配 ห้องสมุดไป่ตู้ 装
维普资讯
1 2
沈 阳航空工业学院学报
第2 5卷
2 航空发动机整机振动典型故 障类 型 和振 动特 征
航 空 发发动 机运 转 时不 可 避 免要 发 生 振 动 ,
别为 其最 大状态 下的 3. % 和 7 .% , 33 6 8 经计算 此 时低 高压转子 的转 频分别 为 5 .Hz 19 7 z 6 6 和 6 .H 。
基于小波变换的故障诊断方法

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。
基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断

1 . 小波 包消噪 2
“ )∑ 一志 (+ ( 2 + .4 ,(: ( 2 ∑ 行 是 1) ( 『 ) 一 m ( )
式 中 : 、 分别 为 h和 g的对 偶算子 。 h 一 一 g 2 A R模型 功率 谱分 析 假 设产 生随机 序列 xn 的系统 模型 为 : () 1
一
1
( 5 )
( 一2 ) 七
() , 七
式 () 白回 归 模 型 , AR模 型 , n 表 示 白噪 5为 即 w()
声序 列 , AR模 型 的输 出功率 谱 为:
; 1) ∑g 一 ” ). m (= ( 2 _ + 一 志 ) (
的第 个 分解序 列 ; 为数字 信 号 () 。
部分 进 行 分 解 , 高 时 频 分辨 率 ; 者 , 用 A 提 再 利 R参 数 模 型法 又可提 高 功率谱 估计 的分辨 率 , 因此 , 中提 出 文 了基 于 小 波包 和 AR谱 分 析 的故 障诊 断 方 法 , 对 滚 可 动轴 承进 行故 障诊 断 , 并有 良好效 果 。
信 号 的消噪 是小 波包 分析 的最基 本应 用 , 常步 通
骤 如下 :
1 小 波 包分 解 。选 择 一 个小 波 包 并确 定 分解 层 ) 次 N, 信号进 行 N层 小波包 分解 , 对 分解 公式 为 :
() =
下
)~ j + ) = ∑a 一 ) . x(
第 1 ( 第 19 ) 期 总 1期 N .(U o19 o1S M N .1 )
机 械 管 理 开 发
MEC HANI AL MANAG C EMEN AND D T EVEL PME O NT
基于小波分析的变压器绕组匝间短路故障诊断方法

/2024 05基于小波分析的变压器绕组匝间短路故障诊断方法吕寅超(江苏利电能源集团有限公司)摘 要:传统变压器绕组匝间短路故障诊断方法直接对匝间短路故障参量进行提取,未对变压器绕组匝间短路故障特征进行分析,造成传统方法诊断精准度低。
为此本文提出基于小波分析的变压器绕组匝间短路故障诊断方法,对变压器绕组匝间短路故障特征进行分析。
在此基础上,基于小波分析进行匝间短路故障参量提取,设计变压器绕组匝间短路故障诊断流程,实现变压器绕组匝间短路故障诊断。
设计对比试验,试验结果表明该研究方法具有较高的故障诊断精准度。
关键词:小波分析;变压器绕组;匝间短路;故障诊断0 引言在电力系统中,变压器起着至关重要的作用,其正常运行直接关系到整个系统的稳定性和可靠性[1]。
然而,由于变压器绕组匝间短路故障等内部故障,变压器的性能可能会受到影响,严重时甚至可能导致系统故障。
因此,变压器绕组匝间短路故障进行及时、准确的诊断是必要的。
传统方法主要依赖于定期检修和人工巡检,这些方法虽然可以发现一些明显的故障,但对于早期的、潜在的故障往往难以察觉[2]。
其在不同的位置和严重程度上,对变压器性能的影响也可能不同,这给准确诊断带来了困难。
目前,常用的故障诊断方法主要有带电绕组比较法和绕组谐波分析法。
前者将带电绕组与相邻绕组进行比较,通过测量其电压、电流和相位等参数,分析差异来定位匝间短路,但是其依赖于相邻绕组进行比较,对于高压绕组或特殊结构的绕组可能无法直接应用,也受到测量精度和环境干扰的限制。
后者通过分析变压器绕组在不同频率下的谐波成分,判断其是否存在异常信号,以指示匝间短路的位置,但是其需要进行频谱分析和谐波计算,对仪器要求较高,容易受到其他因素的干扰,影响故障诊断精度。
近年来,随着信号处理技术和计算机技术的发展,越来越多的学者开始尝试利用这些技术来提高变压器故障诊断的准确性和效率[3]。
小波分析作为一种有效的信号处理工具,被广泛应用于故障诊断中。
基于小波分析的转子绕组匝间短路故障诊断方法

Absr c : e to a n i h r ce it ft eit r m h r c ru t nt r o g n rt rr trwid n si n lz d An to ta t Elcr m g e cc a a trsi o ne t c h u s o t ic i i u b — e e ao o o n i g sa ay e . dame h d
1 引言
转子绕组匝 间短路是一种常见 的汽 轮发 电 故障 。 机 轻微 的 匝间短路对发 电机运行不会产生太大 的影响 , 如果故障继续发
展, 将会使转子 电流显著增加 ,绕组温度升 高 , 无功 出力 降低 ,
在线检测 的方法主要是探 测线圈波形法。 本文通过对汽轮
发 电机转子绕组 匝间短路对称 , 破坏气 隙磁 场的正常分布 ,
关键字 : 小波分 析 ;故障诊断 ;转 子绕组 ;匝间短路 中图分类号 : P 7 T 27 文献标识码 : B 文章编号 :0 3 7 4 (0 70 —0 8—0 l0 — 2 l 0 )2 0 2 5 2
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
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a >0时,其连续小波变换的模极大值随尺度的增大而增大;当a <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。
因此,利用小波变换可以区分噪声和信号边沿,有效地检测出强噪声背景下的信号边沿(奇变)。
动态系统的故障通常会导致系统的观测信号发生奇异变化,可以直接利用小波变换检测观测信号的奇异点,从而实现对系统故障的检测。
比如根据输油管泄漏造成的压力信号突变的特点,用小波变换检测这些突变点,实现输油管道的泄漏点诊断。
②观测信号频率结构变化的故障诊断方法小波多分辨率分析能够描述信号的频谱随时间变化情况或信号在某时刻附近的频率分布。
系统故障由于产生原因不同,通常具有不同的频率特征。
利用小波变换尺度与频率的对应关系,分析观测信号的频率结构特点,可以有效地检测系统的故障。
有人利用多分辨率分析获得系统状态信号奇异值特征矩阵,并根据相应的故障检测算法,实现对系统故障检测,该方法成功实现对某一武器平台上的精密弹簧阻尼器的故障检测。
有研究者提出了利用Mallet塔式算法实现对系统的多故障检测,将观测信号进行多尺度分解,获得故障在不同尺度下的特征,进而实现故障区分,利用该方法实现对某一电网上不同故障的区分。
③基于系统脉冲响应函数小波变换的故障方法,其脉冲响应函数也必然发生变化,这一变化可以由少数几个小波变换系数反映出来。
通常这些小波变换系统中只有少数几个元素具有较大的模,其余元素的模都非常小,以系统的状态为参照,根据系统待检状态下辨识得到的这几个元素或其平均值随时间的变化情况,就可以判断有无故障。
④利用小波变换去噪提取系统波形特征的诊断方法小波变换可以看作一个带通滤波器,从而可以对信号进行滤波。
近年来,已经出现了很多基于小波变换的去噪方法。
Mallat提出了通过寻找小波变换系数中的局部极大值点,并据此重构信号,可以很好地逼近未被噪声污染前的信号。
Don ohc也提出了一种新的基于阈值处理思想的小波去噪技术。
利用去噪后的信号可以直接对系统进行故障诊断,也可利用此信号进行残差分析。
通过去噪获得系统输出信号来进行故障诊断,方法上比较简单,但对故障的判断受限于观测人员自身的经验。
某期刊文献中提出了基于小波变换的含噪系统辨识方法,利用噪声和信号在小波变换下的不同特性达到消噪目的,直接对含噪声的数据进行小波变换来实现系统辨识。
2)在故障诊断过程中,对于那些使系统输出发生明显变化的故障,利用小波变换能够有效检测出。
但是,当故障的程度很小时,使用小波变换所得的可视信息是有限的,这些信息用于故障检测是困难的。
某些研究员提出了利用模式识别中的统计相似性分析的方法进行故障特征提取与诊断,信号检测值与样板之间的相似性是通过二者之间的距离来实现的。
直接使用小波变换的小波系数的所有值作为特征矢量是不现实的,因此必须进行特征压缩。
这一方法特别适用于缓变故障或具有故障趋势的系统故障诊断。
3)模糊逻辑理论是描述与处理广泛存在的不精确、模糊的事件和概念的有效理论工具。
近年来人们已将这一理论成果应用于故障诊断中。
但在故障诊断中,通常是将这一理论和其他方法相结合来实现的。
某研究人员将小波变换和模糊逻辑理论相结合,实现对影响电网稳定性的干扰源故障诊断。
还有研究者用小波变换分析模糊数据4)的局部时频特性来进行故障的检测与分离,利用了在线和离线的学习算法进行规则库的设计和更新。
4)知识就堤力量将小波分析理论与神经网络理论相结合的小波神经网络(WaveletNeuralNetwork,WNN)最早是由ZhangQinghuO等提出的。
小波网络的基本思想是基于任何函数或信号可以由小波函数表示。
小波网络用于故障诊断,主要用于信号逼近和故障分类。
目前,用于故障诊断的小波神经网络,主要有两种方式:它的基本思想是将信号经小波变换后,提取相应的故障特征,再将所得的故障特征输入给常规神经网络,利用神经网络的非线性映射能力,对故障进行识别和诊断。
某人提出了利用辅助式小波神经网络实现对动态系统的辨识方法。
还有研究者利用小波包的多维多分辨率特性,对电机振动信号进行分解重构,提取电机故障特征信号,将其作为特征向量输入ART2(自适应谐振)神经网络,可对电机工作状态进行在线监测和故障诊断。
某研究团队针对非线性系统中的多重并发故障,提出了在输入层对残差信号进行二进制离散小波变换,由故障信号多尺度下的细节分量进行故障特征的提取,并将其输入到神经网络进行故障分类与识别。
该方法成功实现了对某歼击机同时发生的平尾卡死故障和副翼损伤故障的诊断。
它的基本思想是将常规单隐层神经网络的隐节点函数用小波函数代替。
利用小波网络的非线性映射能力对非线性动力系统实现故障诊断。
某研究员提出了一种可对任意非线性时变系统进行辨识的小波神经网络,它采用了自校正移动窗的递推最小二乘算法,可自动地调节移动窗的长度来跟踪非线性时变系统的动态特性,比常规神经网络具有更好的跟踪精度和辨识性能。
某人提出了在BF网络的基础上引入小波函数的方法对电力系统的接地短路故障进行诊断。
数据融合(DataFusion)指的是将不同性质的多个传感器在不同层次上获得的关于同一事物的信息、或同一传感器在不同时刻获得的同一事物的信息综合成一个信息表征形式的处理过程。
数据融合技术现已广泛应用于工业过程监控、机器人制造、医疗诊断和模式识别等众多领域中。
现代高性能、多层次、复杂系统往往要求多个传感器在不同的层次上对其状态或过程进行监测、分析和综合,所以数据融合系统可以获得关于目标更精确的信息。
某篇期刊论文中提出了利用多传感器数据融合技术进行非线性系统的状态参数估计方法。
同时小波分析具有尺度可变的特点,能将信号的特征在不同的尺度下刻画出来。
将小波分析的多分辨特点与数据融合技术相结合进行故障诊断,是一个很有前途的诊断方法。
6)小波分析与混沌理论相结合的故障诊断方法混沌(Chaos)的分形维数、关联维数等特征量可以描述非线性系统的特征。
在实际的故障诊断中,有一些变量是难于直接测量到的,而在有些极端情况下,甚*********** 矢口' 康走匸E? ***********至不知道系统独立变量有几个,也不知道哪些是系统变量。
根据动力学系统方法系统变量之间存在关联作用,某个变量的时间序列蕴藏着参与动态的全部变量的痕迹。
因而,当监测参量有限时,可以通过混沌特征量进行系统故障监测与诊断。
某研究人员提出利用小波多分辨模型来辨识混沌系统,混沌系统对初始条件极端敏感,两个(或多个)相近的初始条件将导致完全不同的混沌轨迹,这就使得混沌系统建模变得相当困难。
作者根据小波多分辨率分析特点,利用小波对非线性强有力的逼近能力,采用张量积构造多维小波框架,利用降维分解建模方法解决高维空间中的“维数灾”问题。
这一方法给非线性系统的故障诊断提出了一个新的方法和思路。
7 )其他方法除了上面介绍的一些方法外,小波分析在故障诊断中的应用还有其他一些方法。
如小波分析与数据挖掘相结合的故障诊断方法、小波分析与时间序列统计与估计分析相结合的故障诊断方法,甚至还有上述多种方法的组合,如小波分析、神经网络和专家系统的组合,小波分析、神经网络和粗糙集的组合等。
利用专家系统、神经网络和小波分析技术组成的混合故障诊断系统,实现对某钢厂的冷轧自动化生产线系统进行实时状态监测和故障诊断。
某医疗科研机构提出了利用小波分析与粗糙集理论、神经网络相结合的信号处理方法,实现对癫痫病的诊断分析。
MATLA仿真本次仿真中将采用小波包变换分析两个信号的特征向量和各频率成分的功率谱。
产生两个信号;s1为正常信号,s2为故障信号St=O.001:0. 001:1;t-l:1000;s l=sin (2*pi*50*t *0. 001)4sui(2*pi*120rt*0.001 )+r and (1,1 ensth (t)): Mr and 随机产生函数for t=l:500;s2(t)=sin(2*pi*50*t*C.Q01)+sin(2*pi*l20*tt0. 001)+rand (1,length(t));endfor t=501:1000;s2(t) =sin(2*pi*200*t*0. 001)+sin(2*pi*120*t*0, 001^+rand11, length(t)};仿真运行程序,两个信号如下图:★占占 **** 矢口- 京丄* -tr获得小波正交基和节点数据如下:知识就堤力量………—两个信号的功率谱:………* 知识就堤力量两个信号选取八个特征向量点进行分析:八―★一知识就是,力量知识就堤力量m*得到正常信号和故障信号的特征向量如下:零Nflw IQ MtATLAi? W*Kh 皿a凸 B 怜 dzi K IE獄站是础诗证审,3W33.L -1;仇覧耳i4r«ara拓7. WiT 3. 26B0«r rw;TtdH -C.H34氣]|7:ft 4?»Q im|. U:;0auM r20. ova[7-J31811. 011317. -J[«3_ 1623G.和時L62]2 1..3L Jl.供旳■0.411540 56~ 3Ok 5455 a i2$2 C. 2 lB»0. 2,1 L彷2&JIA -I每次运行得到的数据(包括上面的功率谱)应该不一样,因为存在随机产生。