基于频率切片小波变换和注意力增强ConvNeXt模型的行星齿轮箱故障诊断

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作者 崔素晓 武哲 +2 位作者 崔彦平 张强 赵月静 《兵工学报》 北大核心 2025年第2期155-164,共10页

针对传统手工提取故障特征过度依赖专家的先验知识,导致信息提取不完全、效率低、成本高、漏诊误诊的问题,提出一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)和注意力增强ConvNeXt模型的新方法,用于行星齿轮箱故... 针对传统手工提取故障特征过度依赖专家的先验知识,导致信息提取不完全、效率低、成本高、漏诊误诊的问题,提出一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)和注意力增强ConvNeXt模型的新方法,用于行星齿轮箱故障诊断。该方法在ConvNeXt模型基础上融合卷积注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM),使网络更加聚焦于关键区域的特征,减小无关目标的干扰。通过FSWT将一维振动信号转化为具有二维特征的时频谱图像,输入到改进后的网络中进行自动特征提取,并建立特征空间与故障空间之间的映射关系,实现不同故障模式的准确区分。利用动力传动模拟实验台数据对所提方法进行实验验证,结果表明:相较于其他网络模型,改进后的ConvNeXt模型能够准确识别出齿轮特定类型的故障,且噪声干扰下依旧展现出良好的鲁棒性。所得研究成果可为行星齿轮箱智能故障诊断提供参考。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 频率切片小波变换 注意力机制 ConvNeXt模型 故障诊断

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频率切片小波变换在局部放电信号分析中的应用 被引量：24

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作者 张宇辉 刘梦婕 +2 位作者 黄南天 段伟润 李天云 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2283-2293,共11页

在对电力设备局部放电信号进行时频分析时,当信噪比较低或周期性窄带干扰的频率与局放信号频带重叠时,会影响信号时频特征提取的准确性,使目前的局放信号时频分析方法存在局限性。为此,利用频率切片小波变换具有自由分割时频面的优点,... 在对电力设备局部放电信号进行时频分析时,当信噪比较低或周期性窄带干扰的频率与局放信号频带重叠时,会影响信号时频特征提取的准确性,使目前的局放信号时频分析方法存在局限性。为此,利用频率切片小波变换具有自由分割时频面的优点,提出一种基于频率切片小波变换的局放信号时频分析新方法。首先根据Heisenberg不确定性原理选择时频聚集性最佳的频率切片函数,利用频率切片小波变换获取局放信号的时频分布,突出信号非平稳特征,再根据噪声信号能量与局放信号能量时频分布的差异,选择时频细化区域重构分离出局放信号,结合3σ准则及窄带干扰抑制方法进一步消噪。仿真和实测信号的处理结果表明,与S变换相比,频率切片小波变换具有更高的时频分辨率和任意频带信号提取的灵活性,能够细腻刻画信号的非平稳过程;将时频信息融入局放信号噪声干扰抑制,信号能量损失和波形畸变较小,有利于后续局放信号的模式识别和机理研究。 展开更多

关键词 局部放电 非平稳过程 时频细化分析 频率切片小波变换 重构 3σ准则 不确定性原理

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频率切片小波变换在爆破振动信号时频特征精确提取中应用 被引量：18

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作者 郭涛 方向 +2 位作者 谢全民 严中红 范磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第22期73-78,共6页

基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)技术研究爆破振动信号时频特征提取新方法。采用FSWT进行爆破振动信号分解,得到在全频带下的时频分布。在此基础上据其时频能量分布,选择时间、频率切片区间进行细化特征... 基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)技术研究爆破振动信号时频特征提取新方法。采用FSWT进行爆破振动信号分解,得到在全频带下的时频分布。在此基础上据其时频能量分布,选择时间、频率切片区间进行细化特征分析,通过信号特征频率切片区间信号重构,实现爆破振动时频特征分离及提取。通过与传统的STFT、WPT、WVD等算法进行对比分析表明,FSWT算法具有良好的时频聚集性、任意频带分量特征提取的灵活性及准确性。将FSWT算法引入爆破振动效应分析领域,可为爆破振动信号时频特征精确提取奠定基础,具应用前景较好。 展开更多

关键词 爆破振动 频率切片小波变换 时频分析 特征提取 FREQUENCY SLICE WAVELET TRANSFORMATION (FSWT)

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基于自适应频率切片小波变换的滚动轴承故障诊断 被引量：21

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作者 马朝永 盛志鹏 +1 位作者 胥永刚 张坤 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期34-41,共8页

频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform,FSWT)在汲取短时傅里叶变换和小波变换优势的基础上引入了频率切片函数,使传统的傅里叶变换实现了时频分析功能。FSWT通过对比不同频带处理的结果以确定最合适的中心频率及最佳带宽... 频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform,FSWT)在汲取短时傅里叶变换和小波变换优势的基础上引入了频率切片函数,使传统的傅里叶变换实现了时频分析功能。FSWT通过对比不同频带处理的结果以确定最合适的中心频率及最佳带宽,实现了对信号任意频带及局部特征的重构及描述,但这种方法效率很低、无自适应性且无法保证手动筛选出的频段中包含所需要的故障信息。针对这个问题,该文提出一种自适应频率切片小波变换(adaptive frequency slice wavelet transform,AFSWT)。首先,连续分割信号的频谱,频谱分割覆盖了全频带且避免了手动选取频谱边界的过程,均分的方式可提高计算效率。其次,引入谱负熵作为评价依据,计算每一个频段内信号的复杂程度以筛选可能包含周期性冲击的循环平稳信息。最后,选取其中谱负熵最大的频段并将其定义为最佳的中心频率和带宽,重构该频段信号分量并包络解调分析,实现故障诊断。该方法均匀分割频谱并依据谱负熵筛选信号分量可以提高计算效率且提高筛选准确率。通过模拟信号及实验信号证明了该方法可应用于滚动轴承圈故障诊断。 展开更多

关键词 轴承 振动 故障诊断 频率切片小波变换 谱负熵 频谱分割

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基于自适应最大相关峭度解卷积和频率切片小波变换的齿轮故障特征提取 被引量：7

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作者 钟先友 赵春华 +2 位作者 田红亮 陈保家 赵美云 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第21期2880-2885,共6页

针对最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪效果受滤波器阶数影响的问题,提出了自适应MCKD方法。针对频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出了自适应MCKD和FSWT相结合的齿轮故障特征提取方法。首先用自适应MCKD对噪... 针对最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪效果受滤波器阶数影响的问题,提出了自适应MCKD方法。针对频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出了自适应MCKD和FSWT相结合的齿轮故障特征提取方法。首先用自适应MCKD对噪声齿轮信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行频率切片小波变换和故障特征提取。齿轮故障诊断实例的分析结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 齿轮故障诊断 最大相关峭度解卷积 自适应 频率切片小波变换

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基于频率切片小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号自动检测 被引量：17

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作者 张涛 陈万忠 李明阳 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期403-409,共7页

实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5个不同频段的节律信号,再分别计算每个节律信号的近似熵和相邻节律的波动指数,最后使用遗传算法优化的支持向量机进行分类.实验... 实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5个不同频段的节律信号,再分别计算每个节律信号的近似熵和相邻节律的波动指数,最后使用遗传算法优化的支持向量机进行分类.实验结果表明,所提出的方法能够对正常、癫痫发作间期和癫痫发作期三种脑电信号进行准确分类,分类准确率为98.33%. 展开更多

关键词 癫痫脑电信号 频率切片小波变换 支持向量机

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次同步振荡的频率切片小波变换检测方法 被引量：23

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作者 赵妍 李武璟 聂永辉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期106-114,共9页

针对现有的电力系统次同步振荡的检测方法存在对噪声敏感、振荡的特征和变化趋势难以获得的局限性,提出将频率切片小波变换(FSWT)方法应用于次同步振荡的分析和参数辨识。FSWT方法自由切割时频面,实现信号频率区间的灵活分割,可以实现... 针对现有的电力系统次同步振荡的检测方法存在对噪声敏感、振荡的特征和变化趋势难以获得的局限性,提出将频率切片小波变换(FSWT)方法应用于次同步振荡的分析和参数辨识。FSWT方法自由切割时频面,实现信号频率区间的灵活分割,可以实现对次同步振荡信号的总体和细化分析。首先,采用FSWT方法对含噪的次同步振荡信号进行总体时频分析,得到其时频能量分布。根据时频能量分布,可以预判是否发生次同步振荡、确定模态分量的数量及其频率分布区间。然后,合理选择频率切片区间,进行细化特征分析,通过对信号特征频率切片区间信号的重构,实现了次同步振荡的模态分量的分离及提取。最后,结合Hilbert变换获得高准确度的次同步振荡模态参数。 展开更多

关键词 次同步振荡 时频分析 频率切片小波变换 参数辨识

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基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断 被引量：7

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作者 蔡剑华 黄国玉 黎小琴 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1026-1030,共5页

为了在强噪声中有效提取齿轮的故障特征,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断方法。先对信号进行频率切片小波变换,得到在全频带下的时频分布,然后在此基础上分割出含有故障特征的时频区域,再通过对该区域进行时频阈... 为了在强噪声中有效提取齿轮的故障特征,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的齿轮故障诊断方法。先对信号进行频率切片小波变换,得到在全频带下的时频分布,然后在此基础上分割出含有故障特征的时频区域,再通过对该区域进行时频阈值滤波和逆变换重构分离出有效的故障特征。仿真实验和实测信号分析表明,这种方法可从噪声信号中分离出有效的特征分量,在齿轮故障诊断方面取得了较好的应用效果。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 时频分析 齿轮 故障诊断

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基于频率切片小波变换的时频分析与MT信号去噪 被引量：13

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作者 蔡剑华 熊锐 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期904-912,共9页

大地电磁(MT)勘测方法因存在多种人文噪声使得某些频段受噪声影响显得更为明显,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的时频域MT信号去噪新方法。给出了方法原理和实现步骤,先对MT信号进行频率切片小波变换,得到全频带下的时频分布,... 大地电磁(MT)勘测方法因存在多种人文噪声使得某些频段受噪声影响显得更为明显,提出了一种基于频率切片小波变换时频分析的时频域MT信号去噪新方法。给出了方法原理和实现步骤,先对MT信号进行频率切片小波变换,得到全频带下的时频分布,在此基础上对时频谱进行时频阈值滤波和逆变换,重构分离出去噪后的MT信号。仿真实验和实测信号分析结果表明,该方法可有效消除大地电磁信号中的强噪声;去噪后计算的响应参数曲线的突变点得到了有效抑制,曲线变得平滑、连续。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 时频分析 大地电磁信号 去噪

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奇异值分解结合频率切片小波变换的轴承故障提取方法 被引量：4

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作者 周福成 唐贵基 +1 位作者 王晓龙 廖兴华 《自动化仪表》 CAS 2016年第10期19-22,26,共5页

针对频率切片小波变换在强背景噪声条件下故障特征识别能力不足的缺点,提出了奇异值分解和频率切片小波变换相结合的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理;继而利... 针对频率切片小波变换在强背景噪声条件下故障特征识别能力不足的缺点,提出了奇异值分解和频率切片小波变换相结合的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理;继而利用频率切片小波对降噪信号进行分析,得到全频带时频图后,对能量集中的时频区域进行细化分析;通过频率切片小波逆变换得到相应的重构信号;最终可以从重构信号的波形图中提取出轴承故障特征频率信息。仿真信号和实测信号分析表明,该方法能够实现滚动轴承运行状态的准确判别,对实际工程应用具有重要意义。 展开更多

关键词 轴承 故障诊断 特征识别 特征提取 奇异值分解 频率切片小波变换 降噪 时频分析 信号重构

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基于频率切片小波变换的轨道列车轮对振动信号分析 被引量：4

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作者 庞学苗 李建伟 +1 位作者 邢宗义 陈岳剑 《铁道机车车辆》 2015年第B05期26-31,共6页

为了提取轨道列车轮对振动特征信息,提出一种基于频率切片小波变换的故障特征提取方法。首先,利用频率切片小波变换获取振动信号在全频带的时频分布;然后,依据得到的振动信号能量分布特点选择时频目标区域;接着,分割出含有故障特征的时... 为了提取轨道列车轮对振动特征信息,提出一种基于频率切片小波变换的故障特征提取方法。首先,利用频率切片小波变换获取振动信号在全频带的时频分布;然后,依据得到的振动信号能量分布特点选择时频目标区域;接着,分割出含有故障特征的时频区域;最后,通过逆变换对目标区域的信号分量进行重构,分离出有效的信号时频特征。仿真结果表明,利用频率切片小波变换分离轮对振动信号时频特征效果较好,为轨道列车轮对振动信号时频特征精确提取提供一种新的方法。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 时频特征 车轮振动 特征提取

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基于频率切片小波变换的行星齿轮箱故障诊断 被引量：6

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作者 毕静伟 潘宏侠 +1 位作者 葛航奇 马凌芝 《机械设计与制造》 北大核心 2016年第1期29-32,共4页

风电行星齿轮箱主要由太阳轮、行星轮、行星架和内齿圈组成,由于其工作环境比较恶劣,容易产生故障。另外其各部分信号又相互叠加,增大了信号分析的难度。而风电齿轮箱运转又会随外界环境而发生变化,产生的信号具有较强的非平稳性,采用... 风电行星齿轮箱主要由太阳轮、行星轮、行星架和内齿圈组成,由于其工作环境比较恶劣,容易产生故障。另外其各部分信号又相互叠加,增大了信号分析的难度。而风电齿轮箱运转又会随外界环境而发生变化,产生的信号具有较强的非平稳性,采用普通时频方法只能简单估测故障发生的大致位置。为了进一步确定设备故障信息,尝试将频率切片小波变换的时频分析方法应用到其故障诊断中。通过对信号的全频能量分析,选择信号故障区间进行细化分析,进而提取信号的时频特征,确定故障具体位置,取得了较好的效果,为风电行星齿轮箱的故障诊断提供了一定依据。 展开更多

关键词 行星齿轮箱 故障诊断 频率切片小波变换 特征提取

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基于CNN和频率切片小波变换的T波形态分类 被引量：4

13

作者 谢佳静 魏守水 +3 位作者 江兴娥 王春元 崔怀杰 刘澄玉 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-11,共11页

心电实时监控是心血管疾病防治的重要手段。心电图中T波的变化是心肌缺血和心脏猝死等疾病的重要表征,T波形态自动识别是心电远程监控中一个重要问题。由于实时监护用心电的强噪声背景影响,传统的T波特征提取与分类算法遭遇瓶颈。提出... 心电实时监控是心血管疾病防治的重要手段。心电图中T波的变化是心肌缺血和心脏猝死等疾病的重要表征,T波形态自动识别是心电远程监控中一个重要问题。由于实时监护用心电的强噪声背景影响,传统的T波特征提取与分类算法遭遇瓶颈。提出一种结合切片频率小波变换和卷积神经网络的T波形态识别算法,包括:自动定位R波波峰位置与T波终点位置,从而确定一个包含有T波的片段;对该片段做频率切片小波变换,将生成的时频图像输入卷积神经网络,完成T波的形态分类。频率切片小波变换将信号转换到时频域上,呈现心电信号的时频能量分布特征;卷积神经网络的隐含层通过对时频图像进行3次卷积、激活与池化,完成时频图像的3次特征提取,这些特征具有平移、缩放不变性。使用欧盟ST-T数据库中的12 830个片段,采用3折交叉验证法来训练和测试卷积神经网络模型,最终使基于心拍的分类准确率达到97.34%,F1测度达到96.97%;基于样本实验的分类准确率为84.80%,F1测度为83.30%。模型在QT数据库测试的分类准确率为87.83%,F1测度为85.38%,泛化性能良好。对比其他T波分类算法(如决策树、支持向量机等),基于心拍实验的分类准确率提高1%~5%。研究结果证明,针对6类形态T波进行分类设计的算法不仅在分类准确率上有所提升,在鲁棒性和泛化性能方面也表现良好。另外,算法模型也适用于其他多种生理信号的分析,在医学图像分析领域也有一定的指导意义。 展开更多

关键词 心电图 T波形态分类 卷积神经网络 频率切片小波变换

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基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取 被引量：35

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作者 马增强 张俊甲 +1 位作者 张安 阮婉莹 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第17期210-217,共8页

针对滚动轴承早期故障信息微弱,频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取故障特征的不足,提出变分模态分解(VMD)奇异值分解(SVD)联合降噪与FSWT相结合的故障特征提取方法,首先利用VMD故障信号自适应分解为若干本征模态分量(IMF),通过... 针对滚动轴承早期故障信息微弱,频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取故障特征的不足,提出变分模态分解(VMD)奇异值分解(SVD)联合降噪与FSWT相结合的故障特征提取方法,首先利用VMD故障信号自适应分解为若干本征模态分量(IMF),通过峭度准则选择包含故障信息最丰富的IMF进行信号重构,其次利用SVD对重构信号进行再次降噪,提高信噪比。最后对降噪信号进行FSWT,凸显故障信号的时频分布信息提取故障特征。仿真信号和实际数据分析结果表明,该方法有效消除了噪声的影响,能够清晰提取故障信号的特征频率,实现滚动轴承故障的精准识别。 展开更多

关键词 滚动轴承 变模态分解 奇异值分解 频率切片小波变换 故障特征提取

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奇异值分解结合频率切片小波的齿轮故障特征提取 被引量：7

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作者 周福成 唐贵基 廖兴华 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第5期139-143,共5页

频率切片小波变换是一种有力的时频分析方法,但在强背景噪声条件下其故障特征识别能力不足,故提出奇异值分解结合频率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处... 频率切片小波变换是一种有力的时频分析方法,但在强背景噪声条件下其故障特征识别能力不足,故提出奇异值分解结合频率切片小波的故障特征提取方法。首先利用原始信号构造Hankel矩阵,根据奇异值差分谱单边极大值原则确定阶次并进行降噪处理,继而利用频率切片小波对降噪信号进行全频分析,确定信号分量分布区间之后,对能量集中的信号进行频率切片细化分析,用时频图及重构信号提取齿轮故障特征。通过仿真及实测齿轮的点蚀信号分析,表明该方法能够实现齿轮运行状态的准确判别,有一定的工程实际意义。 展开更多

关键词 振动与波 齿轮 奇异值分解 频率切片小波变换 故障诊断

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基于频率切片小波包分析的发电机匝间轻微绝缘故障辨识方法

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作者 魏友金 林春斌 +3 位作者 张诏昌 叶旭岚 许海洋 罗永生 《电力设备管理》 2021年第14期292-293,共2页

结合重复脉冲法,利用集总参数模型模拟转子绕组,采用ATP软件加以重复高频脉冲暂态仿真模拟,研究结果可为辨识转子匝间绝缘轻微破损故障辨识提供有用参考。

关键词 绝缘破损 发电机 重复脉冲法 频率切片小波变换

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基于形态自相关和时频切片分析的轴承故障诊断方法 被引量：28

17

作者 钟先友 赵春华 +1 位作者 陈保家 曾良才 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第4期11-16,共6页

频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)是一种新的时频分析方法,信号中的噪声会降低FSWT分析的频率分辨率。为了提高分析精度,提出了基于形态滤波和时延自相关的时频切片分析方法,并成功应用到轴承故障诊断中。该... 频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)是一种新的时频分析方法,信号中的噪声会降低FSWT分析的频率分辨率。为了提高分析精度,提出了基于形态滤波和时延自相关的时频切片分析方法,并成功应用到轴承故障诊断中。该方法首先采用多结构元素差值形态滤波和时延自相关方法对信号进行降噪,采用FSWT分解降噪后的轴承振动信号,然后根据轴承故障特征频率选择时间频率切片区间,进行细化分析来提取故障特征。仿真信号与轴承故障振动信号的分析验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 形态滤波 结构元素 时延自相关 轴承故障诊断

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基于时频切片分析的故障诊断方法及应用 被引量：20

18

作者 段晨东 高强 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1-5,45,共6页

为了提取设备的故障特征,提出了基于时频切片分析的故障特征提取方法。首先采用基于频率切片小波变换分解振动信号,得到信号在全频带的时频分布。在此基础上根据其时频能量分布,选择时间频率切片区间进行细化分析,通过时频分割和信号重... 为了提取设备的故障特征,提出了基于时频切片分析的故障特征提取方法。首先采用基于频率切片小波变换分解振动信号,得到信号在全频带的时频分布。在此基础上根据其时频能量分布,选择时间频率切片区间进行细化分析,通过时频分割和信号重构得到选定区间的时频特征,实现了故障特征的分离。这种方法能够有效地获取正确的故障特征信息,在某炼油厂齿轮箱摩擦故障诊断中取得了较好的效果。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 切片区间 细化分析 特征提取 故障诊断

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基于FSWT和TT变换的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2

19

作者 马朝永 盛志鹏 +1 位作者 胥永刚 张坤 《机械设计》 CSCD 北大核心 2019年第A01期45-50,共6页

文中提出了基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)的一种双时域谱的分析方法,FSWT-TT变换(Frequency Slice Wavelet-TT Transform)。首先将非平稳的振动信号通过FSWT分解重构为若干个不同频率范围的分量,依据... 文中提出了基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)的一种双时域谱的分析方法,FSWT-TT变换(Frequency Slice Wavelet-TT Transform)。首先将非平稳的振动信号通过FSWT分解重构为若干个不同频率范围的分量,依据峭度准则确定包含故障信息最多的频带;再对该频带进行FSWT-TT变换,提取TT谱中的对角线序列;最后对该对角线序列进行包络分析,提取振动信号的故障特征。依次分析了仿真信号、试验信号和工程信号,结果表明:基于FSWT和TT变换的故障诊断方法能够有效地增强振动信号的冲击特征,识别故障特征信息,相比传统的TT(TT Transform)变换,该方法借助FSWT的选频特性,在滤波效果和计算效率上具有一定的优势。 展开更多

关键词 TT变换 故障诊断 频率切片小波变换 冲击信号

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一种基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法 被引量：8

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作者 段晨东 高鹏 +1 位作者 徐先峰 高强 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期78-83,共6页

为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干... 为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干个较大谱峰对应的频率作为中心频率,确定相应的共振频带,并在时频空间选择时频切片,然后采用重构分离出这些信号分量,并用包络解调获取重构信号的包络。在此基础上,通过包络信号的等效功率谱确定滚动轴承的损伤特征频率。试验证明,这种方法可以有效地提取滚动轴承的特征频率,由于采用了多个频带保证了足够多的信号能量可用于包络分析,当轴承存在多种损伤时,也可以有效地鉴别不同损伤特征频率。 展开更多

关键词 滚动轴承 频率切片小波变换 时频切片 时频峭度谱 损伤特征频率

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