基于经验小波变换的机械故障诊断方法
农机 1201 3120306027 靳伟
摘要 :经验小波变换 (EWT是一种新的自适应信号分解方法,该方法继承了EMD 和小波分析方法的各自优点,通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态,然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅一调频 (AM. FM 成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中,提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法,并与 EMD 方法进行了对比分析。仿真结果表明,经验小波变换法明显优于 EMD 方法,能有效地分解出信号的固有模态。与 EMD 相比较,该方法具有分解的模态少,不存在虚假的模态,计算量小,且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法应用到转子碰磨故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的有效性,能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构,区分碰磨故障的严重程度。
关键词:经验小波变换;固有模态;故障诊断:自适应信号分解;经验模态分解
M echanical fault diagnosis method b ased on empirical wavelet Transform
Abstract:Abstract :Empirical wavelet transform (EWTis a new self adaptive signal decompositionm method . This method inherits the advantages of EMD and wavelet transform, adaptively segments the Fourier spectrum by extracting the maxima point in the frequency domain to separate the different modes, and then constructs adaptive band— pass filters in the frequency domain so as to construct orthogonal
wavelet functions and extract AM— FM components that have a compact support Fourier spectrum. Here , the EWT is introduced in the mechanical fault diagnosis. and a new mechanical fault diagnosis method based on EWT is proposed. The EWT method is compared with the traditional EMD method. The simulation results show that the EW T m ethod is obviously superior to the EMD method. The proposed method can effectively decompose the intrinsic modes of the signa1. Compared with the EMD method, this
method has som e distinct advantages, such as less decomposed modes, no virtual m odes, less calculation, easy to be understood in theory and etc. Finally,the proposed method was successfully applied to the
rub — impact fault diagnosis of a rotor system. The experiment results show that the proposed method is efective , and can effectively reveal the frequency structure in rubbing fault and discern the severity of
rub — impact fault.
Keywords :EW T; intrinsic mode; fault diagnosis; adaptive signal decomposition; EMD
1引言
经验模态分解 (empirical mode decomposition, EMD [1][是由美国国家宇航局美籍华人黄锷 (N. E . Huang 等于 1998年创造性地提出的一种新型自适应信号时频分析方法。该方法克服了传统方法中用无意义的谐波分量来表示非平稳、非线性信号的缺陷,并具有良好的时频聚焦性,特别适用于非线性、非平稳信号的分析处理。目前,基于 EMD 的机械故障诊断方法取得了很大的进展 [2]。然而,随着对 EMD 方法研究的深入,其也存在着一些问题,主要有:
1EMD 是一种经验性的方法,它缺乏完备的理论基础,比如,到目前为止, EMD 方法分解所得到 IMF 分量正交性尚未得到理论上的证明。
2EMD 由于收敛条件不合理、过包络和欠包络等问题易出现模态混叠。
3EMD 要分解出一个 IMF 分量,需要进行多次的迭代,因此,要得到一个实际信
号的所有 IMF 分量需要较长的计算时间。
针对 EMD 存在的不足, Gillesll [3]结合 EMD 的白适应性和小波分析的理论框架,提出了一种新的自适应信号处理方法即经验小波变换 (empiricalwavelet transform. EWT1。该方法的核心思想是通过
对信号的频谱进行自适应划分,构造合适的正交小波滤波器组以提取具有紧支撑傅里叶频谱的
AM — FM 成分,然后,对提取出的 AM . FM 模态进行 Hilbert 变换,得到有意义的瞬时频率和瞬时幅值,进而可以得 Hilbert 谱。由于 EWT 是在小波框架下建立的方法,故其理论充分且其计算量远小于传统的 EMD 方法。本文将 EWT 引入到机械故障诊断中, 提出了一种基于 EWT 的机械故障诊断方法,并与 EMD 方法进行了对比分析,仿真结果验证了 EWT 方法的有效性。最后,将该方法成功地应用到转子不同碰磨严重程度的故障数据分析中,实验结果进一步验证了该方法的有效性。 2经验小波变换
经验模态分解方法的实质是把一个信号 (t f 分解成 N 个本征模态函数 (IMFk c 和残差 n r 之和:
n k N
k r c t f +=∑=1 ( (1
而文献 [13]与原始文献 [1]稍微有所不同, 经验小波变换的目的是把信号 (t f 分解成 N+1个本征模态函数 (t f k 之和:
t f
t f k N k ( (0∑== (2 这里,一个固有模态函数定义为调幅.调频信号 (AM— FM :
(3
在 EMD 方法中最感兴趣的是如何自适应地从原始信号中筛选出调幅 -调频成分 t f k (。传统的 EMD 方法由于终止条件不合理、欠包络和过包络等问题而造成模态混叠,并且 EMD 的筛分过程也缺乏可靠的理论依据。为克服此问题, GillesE 在EMD 的基础上,结合小波分析,提出了经验小波变换方法,该方法是建立在小波分析
的理论框架上,根据信号的 Fourier 谱特性自适应地选择一组小波滤波器组来提取信号的不同 AM-FM 成分。为了选择合适的小波滤波器组,需要对 Fourier 谱进行自适应地分割。假设将 Fourier 支撑[0, л]分割成 N 个连续的部分,用表示各片段之间的边界, n ω选择为信号 Fourier 谱两个相邻极大值点之间的中点(0ω=0, n ω=兀 ,如图1所示,则每段可以表示为:
以
每个n ω为中心,宽度为n n T τ2=定义了一个过渡段,如图 1所示的阴影区。确定分割区间n Λ后, 经验小波定义为每个n Λ上的带通滤波器, Gilles 根据 Meyer 小波 [4]
的构造方法构造经验小波, 经
验小波函数(ω?n
和经验尺度函数(ωψn
定义如下:
在 EWT 方法中,如何分割傅里叶频谱是至关重要的,因为它直接关系到自适应分解的结果。不同的频谱部分对应于以不同特定紧支撑的频率为中心的模态。除去 0和 ?还需
要找到 N-1个边界。要找到这样的边界,就要确定 N ,文献 [12]给出了一种确定N 的阈值法。为频率域范围内检测到的极大值点的幅值, 然后按照递减的规律排列并且归一化到 [0, 1], 取 M+ (M1一 Mm 为阈值,其中为相对振幅比, σ∈ (0, 1 ,对于确定的可以令大于阈值的极大值点个数为Ⅳ,并取前Ⅳ个最大的极大值点求边界。
为此, 可以采用类似于传统的小波变换方法来定义经验小波变换。假设傅里叶变换和逆变换分别记为 F[x]和 F[x+1],则细节系数由经验小波函数与信号内积产生:
近似系数通过尺度函数与信号内积产生:
式中: (ω?n 和(ωψn
分别为经验小波函数和尺度函数。原信号重建如下:
式中: 符号表示卷积, , 0(ω?n
和, (ω?n n
分别表示 , 0(t W n 和 , (t n W n 的 Fourier 变换。经验模态 t f k (定义如下:
通过经验小波变换,得到一个信号的经验模态后,就可以对每个经验模态函数进行 Hilbert 变换, 从而得到有意义的瞬时频率和瞬时幅值,进而得到 Hilbert 谱。
3 仿真研究
考查如下两个仿真信号 X1(f和 2(f, 仿真信号 X1(t由调幅调频信号 x11(f和调幅信号 12(f组成,其时域波形如图 2(a所示。这里,采样频率 Fs=l 024Hz。采样点数是 512。
仿真信号 x2(t由单调趋势信号 X21(f, 调频信号 X2(f和两个不同时间段频率单一的和信号 X 3(f信号组成,其时域波形如图 2(b所示。
经验小波分解的输出是由一个尺度函数和Ⅳ个小波函数分别滤波的结果。对于信号 X1(f和 X2(f, 分别取 N=2和 N=3。图 3显示出了两个仿真信号的频谱和每个滤波器所支撑的已检测到的边界。图 4为经验小波变换结果,为了对比分析,在此也给出了 EMD 的分解结果,如图 5所示。
由图 4(a和 5(a可以观察到仿真信号 Xl(f的 2 个模态被有效地分解出来，但是相对于经验小波变换，EMD 分解出了过多的模态，且分离出一些本来是相同成份的部分信息，除了高频部分，很难解释这些原来信号中不存在的虚假模态。由图4(b可知，经验小波变换将最初属于同一个部分的两个模态分解出来，因为这两个模态明显有各自的能量，并且可以被视为两个独立的模态，而由图 5(b 可知，EMD 则分解不出来，且分解出了过多的虚假模态。因此，可以得出，经验小波变换能够有效地检测出频谱中存在的模态，并能够将模态分解出来。理论上，经验小波变换有坚实的理论基础，可以通过小波变换的方法去理解该方法。然而，EMD 缺乏完备的理论基础，例如，到目前为止，EMD 方法分解所得到 IMF 分量正交性尚未得到理论上的证明，存在模态混叠问题，而模态的混叠，影响了瞬时频率的表达。EMD 的模态混叠产生的主要原因有以下 3 点：①从模态分解的终止条件来看，如果所选用的终止条件不合理，那么模态分解就会不充分。②筛选过程中采用了三次样条插值的方法，由于三次样条的欠冲和过冲的缺陷，同样也会造成模态之间的混叠。③从信号特性的角度上看，当信号的时间尺度存在跳跃性变化时，会产生模态的混叠现象。另外，传统的 EMD 方法要分解出一个 IMF 分量，需要多次的迭代，计算量大，而 EwT 是在小波框架下建立的方法，故其计算量远小于传统的 EMD 方法。由此可知，在处理非线性、非平稳信号方面，EWT 方法明显优于 EMD 方法。 4 实验研究为进一步验证经验小波变换的有效性，将经验小波变换应用到双盘转子的碰磨数据的分析中，碰磨 [5] 转子实验台如图 6 所示，转子由电动机驱动，轴承为滑动轴承，用非接触式电涡流传感器测量垂直与水平方向的振动。
转子径向碰摩故障通过以下装置来模拟，通过置换不同内径的定子，可以模拟不同程度的碰摩故障， [5] 如图 7 所示。在转速为 3 000r／min 工况下，采样频率为 1．6 kHz，采样点数为 1 024。利用传感器获得的两种不同碰磨程度下的振动信号及其频谱图. 从图 9 中可以看出，时频图得到了很好的分割，主要的倍频都处于支撑边界的中间，且严重碰磨的分割段数Ⅳ比轻微碰磨大。从图 10(a可以看出，轻微碰磨时，高阶频率分量 F3 表现为周期性的冲击信号，但相对于低阶频率分量明显非常微弱，从图 11(a可知，轻微碰磨的 Hilbert 谱在 1X 和 2X 分量反映
明显。幅值基本上比较稳定，且持续存在，而在高阶部分主要集中在 6X 和 8X 之间，十分微弱，都是周期性地被激发。
通过以上分析可知，EwT 变换能够按照频率特征有效的从低频到高频自适应地分解碰磨故障信号。 [6] Hilbert 谱能够很好的反映出碰磨故障的严重程度，揭示出碰磨故障的频率特征结构。当故障为轻微碰磨时，低阶频率分量持续存在，且幅值基本保持不变，高阶频率分量则很微弱，随着碰磨严重程度的增加，低阶频率分量依然持续存在，更高阶的频率成份的幅值则会周期性变化，并且幅值明显增大。 5 结论经验小波变换(EWT是一种刚刚兴起的新的自适应信号分解方法，其核心思想是通过对信号的频谱进行自适应地划分，构造合适的正交小波滤波器组以提取具有紧支撑傅里叶频谱的 AM．FM 分量，然后，对提取出的 AM—FM 模态进行 Hilbert 变换，得到有意义的瞬时频率和瞬时幅值，进而可以 [7] 得 Hilbert 谱。本文详细地介绍了 EWT 方法，并将该方法引用到机械故障诊断中，提出了基于经验小波分解的机械故障诊断方法，并进行了仿真和实验研究。仿真结果表明，提出的方法明显优于传统的 EMD 方法，其优越性主要表现在以下几方面：QEWT 方法能有效地分解出信号的固有模态，该方法分解的模态少，不存在难以解释的虚假模态；而 EMD 分解呈现太多的模态，而且由于过包络和欠包络等问题易出现模态混叠。②EMD 是一种经验性的方法，缺乏完备的理论基础，比如，到目前为止，EMD 方法分解所得到 IMF 分量正交性尚未得到理论上的证明。而EwT 有坚实的理论基础，可以通过经典的小波形式来理解。③EMD 要分解出一个IMF 分量，需要多次的迭代，要得到一个实际信号的所有 IMF 分量需要较长的时间：而 EWT 是在小波框架下建立的方法，故其计算量远小于传统的 EMD 方法。最后，将提出的方法应用到转子碰磨故障诊断中，实验结果表明，该方法能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构，区分碰磨故障的严重程度。作为一种崭新的自适应时频分析 [8] 方法，EWT 方法毕竟还有不完善的地方，例如，如何有效地实现 Fourier 谱分割，经验模态分解与其他小波变换方法结合等问题，这将是今后需要进一步研究的方向。参考文献 [1]HUANG N E，SHEN Z，LONG S R，et
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电气故障诊断 一、电气设备的状态及检测技术 1、电气设备的状态 （1）正常状态：设备具备其应有的功能，没有缺陷或缺陷不明显，缺陷严重程度仍处于容限范围内。 （2）异常状态：缺陷有了进一步的发展，设备状态发生变化，性能恶化，但仍能维持工作。（3）故障状态：缺陷发展到使设备性能和功能都有所丧失的程度。 （4）事故状态：功能完全丧失，无法进行工作状态。 2、电气设备的状态检测 （1）判断设备所处的状态； （2）根据其状态决定对待的方式。 二、电气设备的现代检测技术 1、现代故障诊断技术的构成： （1）故障诊断机理的研究：（理化原因等） （2）故障诊断信息学的研究：（数据采集与分析） （3）诊断逻辑和数学原理方面的研究：（诊断与决策） 2、现代故障诊断四项技术： （1）检测技术（采集信号、参数） （2）信号处理技术（提取状态信息） （3）识别技术（分析、判断） （4）预测技术（决策和预测） 3、故障诊断与状态监测的关系 （1）工况监测：对反映设备或系统工作状态的信息进行全面监测和分析，实时掌握设备基本工作状态。 （2）状态监测：又称简易诊断，通过监测结果与设定阈值之间的对比，仅对设备运行状态作出正常、异常或故障的判断，而对故障的性质、严重程度等不予或无法进行更深入的诊断。
4、故障诊断的成功因素 （1）故障信息源 （2）诊断方法 5、故障诊断技术的发展趋势（与当代前沿科技相融合） （1）人工智能技术：人工神经网络、专家系统等； （2）前沿数学：小波分析、模糊数学、分析几何等； （3）信息融合技术：证据理论等。 6、故障诊断的关注点 （1）故障阶段：尚未发展造成事故的阶段； （2）其目的是：防患于未然； （3）作用阶段：继电保护动作之前。 三、电气设备的传统检测技术 如果把有故障的电气设备比作病人，电工就好比医生。由中医诊断学的经典四诊（望、闻、问、切），结合电气设备故障的特殊性和诊断电气故障的成功经验，电气设备的检测技术归纳为“六诊”要诀，另外引申出电气设备诊断特殊性的“九法”、“三先后”要诀。 “六诊”、“九法”、“三先后”是行之有效的电气设备诊断的思想方法和工作方法。 事物往往是千变万化的和千差万别的，电气设备出现的故障是五花八门，“六诊”、“九法”、“三先后”电气故障诊断要诀，只是一种思想方法和工作方法，切记不能死搬硬套。检修人员要善于透过现象看本质，善于抓住事物的主要矛盾。 （一）“六诊”检测法 “六诊”------口问、眼看、耳听、鼻闻、手模、表测六种诊断方法，简单地讲就是通过“问、看、听、闻、摸、测”来发现电气设备的异常情况，从而找出故障原因和故障所在的部位。前“五诊”是凭借人的感官对电气设备故障进行有的放矢的诊断，称为感官诊断，又称直观检查法。同样，由于个人的技术经验差异，诊断结果也有所不同。可以采用“多人会诊法”求得正确结论。“表测”即应用电气仪表测量某些电气参数的大小，经过与正常数值对比，来确定故障原因和部位。 （1）口问 当一台设备的电气系统发生故障后，检修人员首先要了解详细的“病情”。即向设备操作人员了解设备使用情况、设备的病历和故障发生的全过程。 如果故障发生在有关操作期间或之后，还应询问当时的操作内容以及方法、步骤。总的来讲，了解情况要尽可能详细和真实，这些往往是快速找出故障原因和部位的关键。 例如：当维修人员巡查时，操作人员反应前处理一台打水离心泵不能启动，需要及时处理。这时维修人就要询问，水罐是否有水，上班和本班是否曾经运行，具体使用情况，是否运行一段时间后停止，还是未运行就不能开启。还要询问故障历史等等。了解具体情况后，到现场进行处理就会有条理，轻松解决问题。 （2）眼看 1）看现场 根据所问到的情况，仔细查看设备外部状况或运行工况。如设备的外形、颜色有无异常，熔丝有无熔断：电气回路有无烧伤、烧焦、开路、短路，机械部分有无损坏以及开关、刀闸、按钮插接线所处位置是否正确，改过的接线有无错误，更换的元件是否相符等：还要观察信
1.1机械设备故障诊断包括哪几个方面的内容？答：第一部分是利用各种传感器和监测仪表获取设备运行状态的信息，即信号采集。第二部分是对能够反映故障状态的特征参数和信息进行识别，利用专家的知识和经验，诊断出设备存在 的故障类型、故障部分、故障程度和产生故障的原因，这部分内容称为故障诊断。第三部分称为诊断决策，根据诊断结论，采取控制、治理和预防措施。1.2 请简述开展机械设备故障诊断的意义。答：1、可以带来很大的经济效益。①采 用故障诊断技术，可以减少突发事故的发生，从而避免突发事故造成的损失，带来可观的经济效益。②采用故障诊断技术，可以减少维修费用，降低维修成本。2、研究故障诊断技术可以带动和促进其他相关学科的发展。故障诊断涉及多 方面的科学知识，诊断工作的深入开展，必将推动其他边缘学科的相互交叉、渗透和发展。 2.1 信号特征的时域提取方法包括哪些？答：信号特征的时域提取方法包括平均值、均方根值、有效值、峰值、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、 偏度指标（或歪度指标、偏斜度指标）、峭度指标。这些指标在故障诊断中不能孤立地看，需要相互印证。同时，还要注意和历史数据进行比较，根据趋势曲线作出判别。2.2时域信号统计指标和频谱图在机械故障诊断系统中的作用分 别是什么？答：时域信号统计指标的主要作用是用于判定机械设备是否有故障（故障隐患）、程度如何、发展趋势怎样等这类维修指导性工作。信号特征在时域中的统计指标有两类：单值函数类和分布函数类。单值函数类统计指标以简 单的1 个数值来实现判定要求，因而成为机械故障诊断系统中时域信号特征的主要指标。它们是：平均值、均方根值（有效值）、峰值指标、脉冲指标、裕度指标、歪度指标、峭度指标。其中最主要的是均方根值，它是判定是否存在故 障的重要指标。其它指标用于回答程度如何。这些指标的时间历程曲线用于回答发展趋势怎样。频谱图在机械故障诊断系统中用于回答故障的部位、类型、程度等问题。振动参数有三项：频率、幅值、初相位。相位差与各部件之间的运 动关系相关，频率与该部件的运动规律相关，振幅与该部件的运动平稳性相关。当机械状态劣化时，首先表现的是运动平稳性变坏，由此造成振动幅值的增大。关注频率与振动幅值的变化是机械故障分析工作的指导原则。2.3 在观察频 谱图作故障诊断分析时，应注意哪些要点？答：1、注意那些幅值比过去有显著变化的谱线，分析它的频率对应着哪一个部件的特征频率。2、观察那些幅值较大的谱线（它们是机械设备振动的主要因素），关注这些谱线的频率所对应的 运动零部件。3、注意与转频有固定比值关系的谱线（它们是与机械运动状态有关的状态信息），注意它们之中是否存在与过去相比发生了变化的谱线。2.4频率细化分析的基本思想是什么？请简述频谱细化的过程。答：频率细化分析的 基本思想是利用频移定理，对被分析信号进行复调制，再重新采样作傅里叶变换，可得到更高的频率分辨率。主要计算步骤如下。1、选用采样频率ωs=2π/?t 进行采样，得到N 点离散序列{x n }.假设需要细化的频带是中心频率为的一个窄 带，这里的分别是以和分别以为中心频率的窄带的左、右端点频率。2.用一个复序列.3、对{} 进行低通滤波得到离散复序列{gn }。4、对{ gn }进行重新采样，得到离散复序列{rn}。5、对重抽样后的复序列{rn}进行复数FFT 变换，即可得 到细化后中心频率为带宽为ω2 –ω1 的细化谱。2.5轴心轨迹图通常应用在什么场合？如何绘制轴心轨迹图？答：轴心轨迹图常用于分析机械转子系统状态信息。轴心运动轨迹是指轴颈中心相对于轴承座在轴线垂直平面内的运动轨迹， 简称为轴心轨迹。轴心轨迹是一平面曲线，与幅频或相频特性曲线比较，它更加直观地反映了转轴的运动情况。轴心轨迹的测量，是将两个涡流传感器安装在转轴同一截面上，彼此互成90°（因为轴心轨迹图中的x 、y 坐标是垂直的）, 两路信号必须同步采样。轴心轨迹实际上是由 x 、y 方向上的位移振动信号合成的李莎茹图形，因此，如果直接把某一时刻x 、y 方向上的位移信号直接描绘在x 、y 坐标轴上，这一点就是该时刻轴心的位置，将不同时刻的轴心位置点连 接起来，就形成了轴心轨迹图。将x 、y 两个传感器所测的数值看作是轴心轨迹在x 、y 两个方向的投影，去掉其中的直流分量（平均值——代表传感器与轴颈表面的间隙），再按照(x,y)坐标值进行绘制。2.6什么是二维全息谱？全息谱 和轴心轨迹图有什么联系？振动信号的特征是通过全息谱的什么来反映的？答：将转子测量截面上水平和垂直两方向的振动信号作傅里叶变换，从中提取各主要频率分量的频率、幅值和相位。然后按照各主要频率分量分别进行合成，并 将合成结果按频率顺序排列在一张谱图上，就得到了二维全息谱。二维全息谱就是在一个平面坐标上表示出转子振动时各个频率分量下的轴心轨迹。谱图的横坐标为转子振动的阶比（即频率），对转子截面水平和垂直方向的振动信号作 FFT 谱分析，对应地提取出各主要阶比频率的幅值和相位,再将各个频率成分在水平和垂直方向上的幅值和相位进行融合，得到各频率分量对应的轨迹图形，将这些轨迹图依次放置在横坐标的相应位置上，就形成了二维全息谱。二维全息 谱包含了转子测量面处的频率、幅值和相位的全部信息。一般情况下，二维全息谱是偏心率不等的椭圆，椭圆的偏心率和长轴方向不同程度地反映了该频率成分的振动特点。2.7倒频谱和一般的功率谱相比有什么优点？答：倒频谱有以 下优点：1、倒频谱是频域函数的傅里叶逆变换，对功率谱函数取对数的目的，是使变换后的信号能量格外集中，突出幅值比较小的信号的周期，可以有效地提取和识别频谱上的周期成分，便于对原信号的识别.2、利用倒频谱分析方法可 解卷积，易于分离源信号和传递系统，利于对原信号的识别。3、倒频谱受传输途径的影响很小，便于排除因传感器安装位置的不同而带来的影响。2.8 Hilbert 变换有什么特点？简述Hilbert 变换实现解调的原理。答：Hilbert 变换有 以下特点：1、希尔伯特变换是从时域到时域的变换，它是在时域内进行的，不同于在时域和频域间进行转换的傅里叶变换。2、希尔伯特变换的结果是将原信号的相位平移了90°（负频率作+90°相移，正频率作-90°相移），所以这种 变换又称为90°移相滤波器或垂直滤波器。3、希尔伯特变换只影响原信号的相位，不会影响到原来信号的幅值。4、希尔伯特变换前后，原信号的能量不会由于相位的移动发生变化。5、由于变换只是将原信号作了90°相移，原信号与它 的希尔伯特变换构成正交副。Hilbert 变换解调原理：设一窄带调制信号其中a(t) 是缓慢变化的调制信号。令是信号x(t)的瞬时频率。设x(t)的希尔伯特变换为。则它的解析信号为：解析信号的模或信号的包络为 3.1转子产生不平衡 振动的机理是什么？不平衡故障的主要振动特征是什么？答：旋转机械的转子由于受材料的质量分布、加工误差、装配因素以及运行中的冲蚀和沉积等因素的影响，致使其质量中心与旋转中心存在一定程度的偏心距。偏心矩较大时，静 态下，所产生的偏心力矩大于摩擦力矩，表现为某一点始终回转到水平放置的转子下部（其偏心力矩小于摩擦力矩的区域内），称之为静不平衡。当偏心距较小时，不会表现出静不平衡的特征。在转子旋转时，偏心距会使转子产生一个 与转动频率同步的离心力矢量，离心力 F =me ω2从而激发转子的振动，这种现象称之为动不平衡。静不平衡的转子，由于偏心距 e 较大，会表现出更为强烈的动不平衡振动。当发生不平衡振动时，其故障特征主要表现如下：1、时域波 形为近似的等幅正弦波。2、轴心轨迹为比较稳定的圆或椭圆。3、频谱图上转子转速频率对应的振幅具有突出的峰值。4、在三维全息图中，转频的振幅椭圆较大，其它成份较小。5、转子的进动方向为同步正进动。6、转子振幅对转速变 化很敏感，转速下降，振幅将明显下降。7、除了悬臂转子之外，对于普通两端支承的转子，不平衡在轴向上的振幅一般不明显。8、振幅随转速变化明显些。3.2转子轴系不对中故障可分为哪几类？其主要故障特征有哪？答：轴系不对 中可分为三种：平行不对中、交叉不对中、组合不对中。主要故障特征如下：1、不对中所出现的最大振动往往表现在紧靠联轴节两端的轴承上。2、轴承的振动幅值随转子负荷的增大而增高。3、平行不对中主要引起径向振动，角度不对 中主要引起轴向振动。4、不对中使刚性联轴节两侧的转子振动产生相位差。5、对于刚性联轴节，平行不对中易激起2 倍转速频率的径向振动，同时也存在工频（转速频率）和多倍频的振动成分。角度不对中易激起工频轴向振动，同时 也存在多倍频振动。6、转子之间的不对中，由于在轴承不对中方向上产生了一个预加载荷，轴颈运动的轴心轨迹形状为椭圆形。随着预加载荷的增大，轴心轨迹形状将变为香蕉形、“8”字形或外圈中产生一个内圈等形状。7、在全息图 中2、4 倍频椭圆较扁，并且两者的长轴近似垂直。3.3油膜涡动与油膜振荡的形成机理是什么？油膜振荡的故障特征有哪些？油膜涡动和油膜振荡有什么区别？答：涡动就是转子轴颈在轴承内作高速旋转的同时，还环绕某一平衡中心作 公转运动。轴颈在轴承中作偏心旋转时，形成进口断面大于出口断面的油楔。油液进入油楔后压力升高，如果轴颈表面线速度很高而载荷又很小，则轴颈高速旋转，使油楔中间隙大的地方带入的油量大于从间隙小的地方带出的油量，由 于液体的不可压缩性，多余的油就要把轴颈推向前进，形成了与轴旋转方向相同的涡动运动，涡动速度就是油楔本身的前进速度。如果转子轴颈主要是油膜力的激励作用引起涡动，则轴颈的涡动角速度近似为转速的1/2，所以称为半速涡 动。油膜激励引起的半速涡动是正向涡动运动。在半速涡动刚出现的初期阶段，由于油膜具有非线性特性（即轴颈涡动幅度增加时，油膜的刚度和阻尼较线性关系增加得更快），抑制了转子的涡动幅度，使轴心轨迹为一稳定的封闭图形， 转子仍能平稳地工作。随着转速的升高，半速涡动成分的幅值逐渐增大。直至转速升高到第一临界转速的两倍附近时，涡动频率与转子一阶自振频率相重合，转子轴承系统将发生激烈的油膜共振，这种共振涡动就称为油膜振荡，振荡频 率为转子系统的一阶自振频率。如果继续升高转速，振动并不减弱，而且振动频率基本上不再随转速而升高。轴承发生油膜振荡的故障特征主要表现如下：1、油膜振荡是一种自激振动，维持振动的能量是由轴本身在旋转中产生的，它不 受外部激励力的影响。所以，一旦发生大振幅的油膜振荡后，如果继续升高转速，振幅也不会下降，而且振动频率始终为转子的一阶自振频率，转子的挠曲振型也为一阶振型，与升高后的转速不发生关系。2、高速轻载转子，发生油膜振 荡的转速总是高于转子系统的一阶临界转速2 倍以上。发生油膜振荡以后的转子主振动频率也就固定不变。3、油膜振荡是一种非线性的油膜共振，激烈的振动会激发起油膜振荡频率Ω和转速频率ω的多倍频成分以及这两个主振频率Ω和 ω的和差组合频率成分，即m ω±n Ω（m 、n 为正整数）。4、发生油膜振荡时，轴心轨迹形状紊乱、发散，很多不规则的轨迹线叠加成花瓣形状。5、发生油膜振荡时，由于转子发生激烈的自激振动，引起轴承油膜破裂，因而会同时发生 轴颈和轴瓦的碰撞摩擦，时而发生巨大的吼叫声。轴承中的油膜共振与摩擦涡动联合作用引起的转子大振动，会给轴承和迷宫密封带来严重损伤。6、转子转速一旦进入油膜共振区，升高转速，振荡频率不变，振幅并不下降。但是降低转 速，振动也并不马上消失，油膜振荡消失的转速要低于它的起始转速，具有惯性效应。7、油膜涡动和油膜振荡在全息谱上的故障特征是在分倍频区内偏心率很小的椭圆油膜涡动与油膜振荡的区别如下：1、油膜涡动与油膜振荡的发生条 件①只发生在使用压力油润滑的滑动轴承上，在半润滑轴承上不发生。②油膜振荡只发生在转速高于临界转速的设备上。2、油膜涡动与油膜振荡的信号特征①油膜涡动的振动频率随转速变化，与转速频率的关系为fn = (0.43 ~ 0.48) f 。②油膜振荡的振动频率在临界转速所对应的固有频率附近，不随转速变化。③两者的振动随油温变化明显。3、油膜涡动与油膜振荡的振动特点①油膜涡动的轴心轨迹是由基频与半速涡动频率叠加成的双椭圆，较稳定。②油膜振荡是自激 振荡，维持振动的能量是转轴在旋转中供应的，具有惯性效应。由于有失稳趋势，导致摩擦与碰撞，因此轴心轨迹不规则，波形幅度不稳定，相位突变。3.4转子发生碰摩故障时的振动特征有哪些？答：1、转子碰摩后发生转速波动，发生短暂时间的转子扭转振动。2、发生局部碰摩时，接触力和转子运动之间为非线性关系，使转子产生分数次谐波和高次谐波振动响应。频谱上除转子工频外，还存在非常丰富的高次谐波成分。3、转子的进动方向由正向进动变为反向进 动。4、较轻的局部碰摩，轴心轨迹出现小圆环内圈。随着碰摩程度的增加，内圈小圆环数增多，且形状变化不定。当发生整周摩擦时，轴心轨迹形状像花瓣形。在重摩擦转子中，往往出现0.5ω的频率成分，其轴心轨迹形状为“8”字形。 3.5旋转失速的故障特征有哪些？喘振与旋转失速的区别与联系有哪些？答：旋转失速基本特征如下：1、失速区内因为压力变化剧烈，会引起叶轮出口和管道内的压力脉动，发生机器和管道振动。2、旋转失速产生的振动基本频率，叶 轮失速在0.5～0.8 倍转速频率范围内，扩压器失速在0.1～0.25倍转速频率范围内。在振动频率上既不同于低频喘振，又不同于较高频率的不稳定进口涡流。3、压缩机进入旋转失速范围以后，虽然存在压力脉动，但是机器的流量基本上 是稳定的，不会发生较大幅度的变动。4、旋转失速引起的振动，在强度上比喘振要小，但比不稳定进口涡流要大得多。喘振和旋转失速主要区别如下：1、旋转失速的气体流动是非轴对称的，叶道中的一个或数个失速团沿叶栅圆周方向 传播，因此气流脉动是沿着压缩机叶轮圆周方向产生的。而喘振时的气流脉动是沿着机器的轴向方向形成，虽然脉动幅度很大，但是气流基本呈轴对称分布。2、旋转失速时，压缩机叶轮或扩压器周向各流道的气体流量随时间而脉动变化， 但是通过压缩机总的平均流量是不变的。而喘振时机器总的平均流量却是随时间而变化的。3、旋转失速的气流脉动频率、振幅主要与压缩机本身的叶栅几何参数及转速有关，而与压缩机管网容积的大小无关。但是喘振的频率、振幅却与 管网容积大小密切相关，管网容积越大，喘振频率越低，振幅越大，深度喘振会往往引起转子或叶片零部件的损坏。4、旋转失速频率比喘振频率高得多，但是机器内的压力脉动幅度则喘振远大于旋转失速。5、旋转失速是属于压缩机本 身工作不稳定的一种气动现象。而喘振不单独是机器本身问题，还与整个管网系统联系在一起，是整个系统的稳定性问题。6、从全息谱上看，旋转失速严重时，低频分量会不断加大，其幅值会远远超过转频分量，成为机组的主要振源。 这时，经常会伴随有喘振出现。因此，可以认为旋转失速是喘振的前兆。3.6旋转机械常见的故障有哪些？转子-轴承系统的稳定性是指什么？如何判断其稳定性？答：常见的故障有转子的不平衡、转子与联轴器的不对中、转轴弯曲、转 轴横向裂纹、连接松动、碰摩、喘振等。转子-轴承系统的稳定性是指转子在受到某种小干扰扰动后能否随时间的推移而恢复原来状态的能力，也就是说扰动响应能否随时间增加而消失。如果响应时间随时间增加而消失，则转子系统是稳 定的，反之则不稳定 4.1常见的齿轮失效形式有哪些？答：根据齿轮损伤的形貌和损伤过程或机理，故障的形式通常分为齿的断裂、齿面疲劳（点蚀、剥落、龟裂）、齿面磨损、齿面划痕等四类。4.2齿轮的特征频率计算公式是什么？ 答：齿轮的特征频率主要有两个，一是啮合频率及其谐波频率，二是边频带频率。1、当转轴中心固定的齿轮，其一阶啮合频率为：fm =f1 z1=f2 z2式中,f1 ,f2 ——主动轮和从动轮的转速频率; z1,z2 ——主动轮和从动轮的齿数。2、边频带 的频率为：fm f （n=1，2,3……）其中， fr 为齿轮轴的旋转频率。4.3描述调制现象和边 频带产生的原因。答：齿轮中各种故障在运行中具体反映为一个传动误差问题。传动误差大，则齿轮在传动中发生忽快忽慢的转动，并且加剧在进入 和脱离啮合时的碰撞，产生较高的振动峰值，形成短暂时间的幅值变化和相位变化。可把齿轮的啮合频率及其各次谐波看作一个高频振荡的载波信号，把那些周期性出现的故障信号看作调制信号。不同故障会产生不同的调制形式，那些 能引起幅值变化的产生幅值调制，能引起频率或相位变化的产生频率调制。幅值调制是由于传动系统转矩的周期性变化引起的，例如齿面上载荷波动、齿距的周期性变化、轮齿负载的灵敏度不同、齿轮基圆或节圆足以与旋转中心之间的 偏心等因素，均可产生扭矩的周期性变化，这些因素反映在轮齿上是周期性的啮合力变化，时而加载，时而卸载，形成幅值调制。此外，轮齿表面的局部性缺陷（如裂纹、断齿、剥落等）和均布性缺陷（如点蚀、划痕等）也会产生幅值 调制效应。经幅值调制后的信号中，除了原有的啮合频率fm 之外，还增加了一对啮合频率与旋转频率的和频（fm +fr ）与差频（fm –fr ）。在频率域上，它们是以fm 为中心，以fr 为间隔距离，以幅值为对称地分布于fm 的两侧，称为边频带， 简称边带。齿轮的转速波动、因加工中分度误差而导致齿距不均匀、轮齿产生周期性的周节误差、齿轮轴偏心引起啮合速率的变化、周期性转矩（负荷）变化引起的速度变化等因素均可引起频率调制现象。还有齿面压力波动，在产生调 幅现象的同时，也会造成扭矩波动，导致角速度变化而形成频率调制。在频谱图上以载波频率fm 为中心，以调制频率fr 为间隔，形成对称分布的无限多对调制边频带。边频带是齿轮振动的一种特征频率，啮合的异常状况反映到边频带，会 造成边频带的分布和形态都发生改变，边频带包含了齿轮故障的丰富信息。4.4 边频带分析一般从哪两个方面进行？答：边频带出现的机理是齿轮啮合频率m f 的振动受到了齿轮旋转频率r f 的调制而产生，边频带的形状和分布包含了 丰富的齿面状况信息。一般从两方面进行边频带分析：一是利用边频带的频率对称性，找出fm ±nfr(n ＝1,2,3…）的频率关系，确定是否为一组边频带。如果是边频带，则可知道啮合频率fm 频率 fr 。二是比较各次测量中边频带振幅的变化 趋势。当边频间隔为旋转频率fr 时，可能为齿轮偏心、齿距的缓慢的周期变化及载荷的周期波动等缺陷存在，齿轮每旋转一周，这些缺陷就重复作用一次，即这些缺陷的重复频率与该齿轮的旋转频率相一致。旋转频率fr 指示出问题齿轮所 在的轴。齿轮的点蚀等均布性故障会在频谱上形成边频带，但其边频阶数少而集中在啮合频率及其谐频的两侧。齿轮的剥落、齿根裂纹及部分断齿等局部性故障产生的边频带阶数多而谱线分散。5.1 滚动轴承最常见的失效形式有哪些？ 分别简要介绍失效原因。答：轴承转速小于 1r/min 时，轴承的损坏形式主要是塑性变形。转速大于 10r/min 时，轴承的损伤形式主要如下：1、疲劳剥落（点蚀）滚动体在滚道上由于反复承受载荷，工作到一定时间后，首先在接触表 面一定深度处形成裂纹（该处的切应力最大），然后逐渐发展到接触表面，使表面层金属呈片状剥落下来，形成剥落凹坑，这种现象称为疲劳剥落。疲劳剥落使轴承在工作时发生冲击性振动。在正常工作条件下，疲劳剥落是轴承失效的 主要原因。2、磨损或擦伤滚动体与滚道之间的相对运动，以及外界污物的侵入，是轴承工作面产生磨损的直接原因。润滑不良，装配不正确，均会加剧磨损或擦伤。3、锈蚀和电蚀锈蚀是由于空气中或外界的水分带入轴承中，或者机器 在腐蚀性介质中工作，轴承密封不严，从而引起化学腐蚀。锈蚀产生的锈斑使轴承工作表面产生早期剥落，而端面生锈则会引起保持架磨损。电蚀主要是转子带电，在一定条件下，电流击穿油膜产生电火花放电，使轴承工作表面形成密 集的电流凹坑。4、断裂轴承零件的裂纹和断裂是最危险的一种损坏形式，这主要是由于轴承超负荷运行、金属材料有缺陷和热处理不良所引起的。转速过高，润滑不良，轴承在轴上压配过盈量太大以及过大的热应力会引起裂纹和断裂。 除上述故障形式之外，还有装配不当、机械冲击和反复换向等原因会引起保持架的摩擦和断裂。保持架与内、外圈摩擦，发出噪声和振动，严重时卡死滚动体，滚动体在滚道上以滑动代替滚动，结果是摩擦发热，温度迅速升高，烧毁轴 承。此外，润滑剂不足，高速、高温、重载，将导致接触表面的胶合和回火变形。5.2滚动轴承运行时为什么会产生振动？答：引起滚动轴承振动和噪声的原因，除了外部激励因素（如转子的不平衡、不对中、流体激励、结构共振等传 动传递）之外，属于轴承本身内部原因产生的振动可分为如下三类：1、由于轴承结构本身引起的振动①滚动体通过载荷方向产生的振动；②套圈（内圈和外圈）的固有振动；③轴承弹性特性引起的振动。2、由于轴承形状和精度问题引 起的振动①套圈、滚道和滚动体波纹度引起的振动；②滚动体大小不均匀和内、外圈偏心引起的振动。3、由于轴承使用不当或装配不正确引起的振动①滚道接触表面局部性缺陷引起的振动②润滑不良，由摩擦引起的振动；③装配不正确， 轴颈偏斜产生的振动。5.3滚动轴承有哪些特征频率？其计算公式是什么？假设滚动轴承的外圈固定在轴承座上，只有内圈随轴一起以频率f 旋转，并作如下假设：①滚动体与滚道之间无滑动接触；②每个滚动体直径相同，且均匀分布 在内外滚道之间；③径向、轴向受载荷时各部分无变形。受轴向力时轴承的故障特征频率有下面的几种。各参数含义如下图所示，其中d 为滚动体的直径,Di 内环滚道的直径,Do 为外圈滚道的直径,Dm 轴承滚道直径。1、内圈旋转频率fn （轴 的转频）： 2、内圈有缺陷时的故障特征频率：3、外圈有缺陷时的故障特征频率：4、滚珠有缺陷时的故障特征频率（注意这是只碰外圈（或内圈）一次的频率，如果每转一圈分别碰外圈和内圈各一次的话，则频率应该加倍）：5、保持 架碰外圈时的故障特征频率： 6、保持架碰内圈时的故障特征频率： 式中，z 为滚动体的个数，β为压力角，n 为转轴的转速（r/min ）。5.4 简述共振解调技术的基本原理和作用。答：共振解调法也称包络检波频谱分析法，是目前滚 动轴承故障诊断中最常用的方法之一。原理：利用轴承故障所激发的轴承元件固有频率的振动信号，经加速度传感器的共振放大，带通滤波及包络检波等信号处理，保留检波后的波形，再用频谱分析法找出故障信号的特征频率，以确定 轴承的故障元件。其过程可概括为共振响应、包络解调、频谱分析3个步骤。作用：信号经过共振放大和包络检波处理后，与原始脉冲波比较，振幅得到放大，波形在时域上得到展宽，不再是一个包含频率无线多的尖脉冲。而且包络波的 低阶频率成分所具有的能量较原始脉冲波的低阶频率成分的能量有了极大增强，所以最终获得的故障信号信噪比，比原始信号提高了几个数量级。其作用主要是提高低频故障信号的信噪比，便于识别和判断轴承故障。6.1为什么通过油 样分析可以实现机械设备的故障诊断？答：液压油和润滑油是机械设备广泛应用的两类工作油，机器运行时，在油液中携带有大量设备运行状态的信息，特别是润滑油，各摩擦副的磨损碎屑都将落入其中，并随之一起流动。这样，通过 对润滑油的采样和分析处理，就能取得设备各摩擦副的磨损状况信息，从而对设备所处工作状态作出科学的判断。通过油样分析，能取得如下几方面的信息：1、磨屑的浓度和颗粒大小反映了机器磨损的严重程度。2、磨屑的大小和形貌 反映了磨屑产生的原因，即磨损发生的机理。3、磨屑的成分反映了磨屑产生的部位，亦即零件磨损的部位。将以上三方面的信息综合起来，即可对零件摩擦副的工作状态作出比较合乎实际的判断。6.2光谱分析和铁谱分析的原理分别是 什么？试讨论这两种分析技术的优缺点。答：油样的光谱分析又称SOA 法，就是利用油样中含有金属元素的原子在高压放电或高温火焰燃烧时，原子核外的电子吸收能量从低能级轨道跃迁到较高能级的轨道，但是这样的原子能量状态是不 稳定的，电子会自动地从高能级轨道跃迁回原来能级轨道，与此同时，以发射光子的形式把吸收的能量辐射出去。不同元素的原子放出光的波长不同，称为特征波长。经过棱镜或光栅分光系统，将辐射线按一定波长顺序排列，所得到的 谱图称为光谱。测量各特征波长的谱线和强度，就可检测到该种元素存在与否及其含量多少，推断出产生这些元素的磨损发生部位及其严重程度，并依此对相应的零部件工作状态作出判断。铁谱分析方法是利用经过稀释的油液通过一块 具有高磁场梯度的玻璃片或玻璃管，将润滑油中所含的磨粒或碎屑，按其粒度大小有序地分离开来，经过光学显微观察和光密度讲计数，可对磨屑的来源、产生的原因以及零部件磨损的程度进行定性和定量分析，并及时作出机器零部件 的故障预报。铁谱技术具有较高的检测效率和较宽的磨屑尺寸检测范围，可同时给出磨损机理、磨损部位以及磨损程度等方面的信息。光谱分析可以了解润滑油中金属含量，但不能分析金属颗粒的形状、磨损类型。铁谱分析可以了解磨 损颗粒形状和类型，但不能准确掌握磨损金属含量。光谱分析法对分析油液中有色金属磨损产物比较适用，而铁谱技术对非铁磁性磨损颗粒的检测效果欠佳，不能对有色合金摩擦副实施有效监测。因此，两者可互为补充，互为参考。两 者结合，既可定性又可定量地分析润滑油中的金属含量，而且有利于分析金属颗粒的来源。6.3声发射检测机械设备故障的原理是什么？通常可用声发射技术检测哪些故障？答：由于物体发射出来的每一个声音信号，都包含着反映物体 内部缺陷性质和状态变化的信息，因此，利用检测装置接收物体的发声信号，经过处理、分析和研究，可推断出材料内部的状态变化和物体的结构变化。声发射技术检测的故障可以归纳为如下几类：1、各种压力容器、压力管道等的泄漏 检测。2、楼房、桥梁、隧道、大坝等水泥结构的裂纹开裂和扩展的连续监视。3、各种材料和结构的裂纹探测、结构完整性检测. --in UESTC
第六章小波变换的几个典型应用 6.1 小波变换与信号处理 小波变换作为信号处理的一种手段，逐渐被越来越多领域的理论工作者和工程技术人员所重视和应用，并在许多应用中取得了显著的效果。同传统的处理方法相比，小波变换取得了质的飞跃，在信号处理方面具有更大的优势。比如小波变换可以用于电力负载信号的分析与处理，用于语音信号的分析、变换和综合，还可以检测噪声中的未知瞬态信号。本部分将举例说明。 6.1.1 小波变换在信号分析中的应用 [例6-1] 以含躁的三角波与正弦波的组合信号为例具体说如何利用小波分析来分析信号。已知信号的表达式为 应用db5小波对该信号进行7层分解。xiaobo0601.m 图6-1含躁的三角波与正弦波混合信号波形 分析： （1）在图6－2中，逼近信号a7是一个三角波。 （2）在图6－3中细节信号d1和d2是与噪声相关的，而d3（特别是d4）与正弦信号相关。 图6-2 小波分解后各层逼近信号 图6-3 小波分解后各层细节信号 6.1.2 小波变换在信号降躁和压缩中的应用 一、信号降躁 1．工程中，有用信号一般是一些比较平稳的信号，噪声通常表现为高频信号。2．消躁处理的方法：首先对信号进行小波分解，由于噪声信号多包含在具有较高频率的细节中，我们可以利用门限、阈值等形式对分解所得的小波系数进行处理，然后对信号进行小波重构即可达到对信号的消躁目的。 小波分析进行消躁处理的3种方法： （1）默认阈值消躁处理。该方法利用ddencmp生成信号的默认阈值，然后利用wdencmp函数进行消躁处理。 （2）给定阈值消躁处理。在实际的消躁处理过程中，阈值往往可通过经验公式获得，且这种阈值比默认阈值的可信度高。在进行阈值量化处理时可利用函数wthresh。 （3）强制消躁处理。该方法时将小波分解结构中的高频系数全部置为0，即滤掉所有高频部分，然后对信号进行小波重构。方法简单，消躁后信号比较平滑，但易丢失信号中的有用成分。 小波阈值去噪方法是目前应用最为广泛的小波去噪方法之一。 3．信号降噪的准则： 1．光滑性：在大部分情况下，降噪后的信号应该至少和原信号具有同等的光滑性。
摘要 近年来，对图像分割的研究一直是图像技术研究的焦点。图像分割是一种很重要的图像分析技术，它的目的是把图像分为具有各种特性的区域并把感兴趣的部分提取出来。它融合了多个学科的成果，并且成功应用于工业、农业、医学、军事等领域，得到了广泛的应用。 图像分割是一个经典的问题，实现方法有很多种，但是至今仍没有一种通用的解决方法。经过研究发现，区分真正的噪声和边缘是图像分割的难题之一，然而小波变换则可以解决这一问题，小波变换是一种时--频两域的分析工具。本文则基于小波变换对图像分割技术进行研究，主要介绍了小波阈值分割方法。文中通过直方图、建立模型等手段对这两种方法做出具体的讨论，并利用Matlab分别对两种方法进行仿真，并得到了有效的结果。根据仿真结果我们可以看出不同分割方法的不同分割效果，从而更好地理解这些方法。 关键词：图像分割；小波变换；阈值；
Abstract In recent years, the study of image segmentation has been the focus of imaging technology. Image segmentation is an important image analysis, its purpose is to take the various characteristics part out of the image. It combines the results of multiple disciplines, and successfully applied to such fields as industry, agriculture, medicine, military, and a wide range of applications. There are many ways to achieve image segmentation, but could not find a common solution. After the study found that the distinction between real noise and the edge of one of the difficult problem of image segmentation, wavelet transform can solve this problem, wavelet transform is a time - frequency domain analysis tools. In this paper, image segmentation technique based on wavelet transform to study the two wavelet segmentation method, the wavelet thresholding segmentation method. Histogram, the establishment of model and other means to make a specific discussion of these two approaches, and use the Matlab simulation, and the effective results of the two methods, respectively. According to the results of the simulation we can see the different segmentation results of different segmentation methods, in order to better understand these methods. Key words：Image; Wavelet transform; Threshold
常用简易的设备故障诊 断方法 Document number：PBGCG-0857-BTDO-0089-PTT1998
常用简易的设备故障诊断方法 常用的简易状态监测方法主要有听诊法、触测法和观察法等。 1、听诊法 设备正常运转时，伴随发生的声响总是具有一定的音律和节奏。只要熟悉和掌握这些正常的音律和节奏，通过人的听觉功能就能对比出设备是否出现了重、杂、怪、乱的异常噪声，判断设备内部出现的松动、撞击、不平衡等隐患。用手锤敲打零件，听其是否发生破裂杂声，可判断有无裂纹产生，用听诊法对滚动轴承工作状态进行监测的常用工具是木柄螺丝刀，也可以使用外径为φ20mm左右的硬塑料管。 （1）滚动轴承正常工作状态的声响特点 滚动轴承处于正常工作状态时，运转平稳、轻快、无停滞现象，发出的声响和谐而无杂音，可听到均匀而连续的“哗哗”声，或者较低的“轰轰”声。噪声的强度不大。异常声响所反映的轴承故障锥入度大一点的新润滑脂。 （2）轴承在连续的“哗哗”声中发出均匀的周期性的“嗬罗”声。这种声音是由于滚动体和内外圈滚道出现伤痕、沟槽、锈蚀斑而引起的。声响的周期与轴承的转速成正比。应对轴承进行更换。 （3）轴承发出不连续的“梗梗”声。这种声音是由于保持架或者内外圈破裂而引起的。必须立即停机更换轴承。 （4）轴承发出不规律、不均匀“嚓嚓”声。这种声音是由于轴承内落入铁屑、砂粒等杂质而引起的。声响强度较小，与转速没有联系。应对轴承进行清洗，重新加脂或换油。
（5）轴承发出连续而不规则的“沙沙”声。这种声音一般与轴承的内圈与轴配合过松或者外圈与轴承孔配合过松有关系，声响强度较大。应对轴承的配合关系进行检查，发现问题及时修理。 （6）轴承发出连续刺耳啸叫声。这种声音是由于轴承润滑不良，缺油造成了干摩擦，或者滚动体局部接触过紧，如内外圈滚道偏斜，轴承内外圈配合过紧等情况而引起的。应及时对轴承进行检查找出问题，对症处理。 电子听诊器是一种振动加速度传感器。它将设备振动状况转换成电信号并进行放大，工人用耳机监听运行设备的振动声响，以实现对声音的定性测量。通过测量同一测点、不同时期、相同转速、相同工况下的信号，并进行对比，来判断设备是否存在故障。当耳机出现清脆尖细的噪声时，说明振动频率较高，一般是尺寸相对较小的、强度相对较高的零件发生局部缺陷或微小裂纹。当耳机传出混浊低沉的噪声时，说明振动频率较低，一般是尺寸相对较大的、强度相对较低的零件发生较大的裂纹或缺陷。当耳机传出的噪声比平时增强时，说明故障正在发展，声音越大，故障越严重。当耳机传出的噪声是杂乱无规律地间歇出现时，说明有零件或部件发生了松动。 2、触测法 用人手的触觉可以监测设备的温度、振动及间隙的变化情况。人手上的神经纤维对温度比较敏感，可以比较准确地分辨出80℃以内的温度。当机件温度在0℃左右时，手感冰凉，若触摸时间较长会产生刺骨痛感。10℃左右时，手感较凉，但一般能忍受。20℃左右时，手感稍凉，随着接触时间延长，手感渐温。30℃左右时，手感微温，有舒适感。40℃左右时，手感较热，有微烫感觉。50℃左右时，手感较烫，若用掌心按的时间较长，会有汗感。60℃左右
机械故障诊断考试--题库 （部分内容可变为填空题） 第一章： 1、试分析一般机械设备的劣化进程。 答：1）早期故障期 阶段特点：开始故障率高，随着运转时间的增加，故障率很快减小，且恒定。 早期故障率高的原因在于：设计疏忽，制造、安装的缺陷，操作使用差错。 2）偶发故障期 阶段特点：故障率恒定且最低，为产品的最佳工作期。 故障原因：主要是使用不当、操作失误或其它意外原因。 3）耗损故障期 阶段特点：故障率再度快速上升。 故障原因：零件的正常磨损、化学腐蚀、物理性质变化以及材料的疲劳等老化过程。 2、根据机械故障诊断测试手段的不同，机械故障诊断的方法有哪些？ 答：1′直接观察法－传统的直接观察法如“听、摸、看、闻”是最早的诊断方法，并一直沿用到现在，在一些情况下仍然十分有效。 2′振动噪声测定法－机械设备在动态下(包括正常和异常状态)都会产生振动和噪声。进一步的研究还表明，振动和噪声的强弱及其包含的主要频率成分和故障的类型、程度、部位和原因等有着密切的联系。 3′无损检验－无损检验是一种从材料和产品的无损检验技术中发展起来的方法 4′磨损残余物测定法（污染诊断法 5′机器性能参数测定法－机器的性能参数主要包括显示机器主要功能的一些数据 3、设备维修制度有哪几种？试对各种制度进行简要说明。 答：1o事后维修 特点是“不坏不修，坏了才修”，现仍用于大批量的非重要设备。 2o预防维修（定期维修） 在规定时间基础上执行的周期性维修 3o预知维修 在状态监测的基础上，根据设备运行实际劣化的程度决定维修时间和规 模。预知维修既避免了“过剩维修”，又防止了“维修不足”；既减少了 材料消耗和维修工作量，又避免了因修理不当而引起的人为故障，从而 保证了设备的可靠性和使用有效性。 第二章： 1、什么是故障机理？ 答：机械故障的内因，即导致故障的物理、化学或机械过程，称为故障机理。 2、什么是机械的可靠性？机械可靠性的数量指标有哪两个？他们之间互为什么关系？
机械工程学报 CHINESE JOURNAL OF MECHANICAL ENGINEERING 2000 Vol.36 No.12 P.95-100 基于连续小波变换的信号检测技术与故障诊断 林京 屈梁生 摘 要：通过分析指出，连续小波变换具有很强的弱信号检测能力，非常适合故障诊断领域。从参数离散到参数优化系统研究了连续小波变换的工程应用方法，建立 了“小波熵”的概念，并以此作为基小波参数的择优标准。论文最后把连续小波技术应用在滚动轴承滚道缺陷和齿轮裂纹的识别中，诊断效果十分理想。 关键词：小波故障诊断滚动轴承齿轮 分类号：TH133．33 TH132．41 FEATURE DETECTION AND FAULT DIAGNOSIS BASED ON CONTINUOUS WAVELET TRANSFORM Lin Jing（State Key Laboratory of Acoustics, Institute ofAcou stics, Chinese Academy of Science） Qu Liangsheng（Xi’an Jiaotong University） Abstract：It is pointed out that continuous wavelet transform(CWT) has powerful ability for weak signal detection which help itself to be used for fault diagnosis. The method for parameter discretization and optimi zation of CWT is estabished. The concept of wavelet entropy is introduced and it is used as a rule for parameter optimization. In the end, CWT is used fo r fault diagnosis of rolling bearing and gear-box. Very good results are obtain ed using this method. Keywords：Wavelet Fault diagnosis Rolling bearing Gear
小波变换与傅里叶变换的对比、异同 一、基的概念 两者都是基，信号都可以分成无穷多个他们的和（叠加）。而展开系数就是基与信号之间的内积，更通俗的说是投影。展开系数大的，说明信号和基是足够相似的。这也就是相似性检测的思想。但我们必须明确的是，傅里叶是0-2pi 标准正交基，而小波是-inf到inf之间的基。因此，小波在实轴上是紧的。而傅里叶的基（正弦或余弦），与此相反。而小波能不能成为Reisz基，或标准稳定的正交基，还有其它的限制条件。此外，两者相似的还有就是PARSEVAL定理。（时频能量守恒）。 二、离散化的处理 傅里叶变换，是一种数学的精妙描述。但计算机实现，却是一步步把时域和频域离散化而来的。第一步，时域离散化，我们得到离散时间傅里叶变换（DTFT），频谱被周期化；第二步，再将频域离散化，我们得到离散周期傅里叶级数（DFS），时域进一步被周期化。第三步，考虑到周期离散化的时域和频域，我们只取一个周期研究，也就是众所周知的离散傅里叶变换（DFT）。这里说一句，DFT是没有物理意义的，它只是我们研究的需要。借此，计算机的处理才成为可能。所有满足容许性条件（从-INF到+INF积分为零）的函数，都可以成为小波。小波作为尺度膨胀和空间移位的一组函数也就诞生了。但连续取值的尺度因子和平移因子，在时域计算量和频域的混叠来说，都是极为不便的。用更为专业的俗语，叫再生核。也就是，对于任何一个尺度a和平移因子b的小波，和原信号内积，所得到的小波系数，都可以表示成，在a，b附近生成的小波，投影后小波系数的线性组合。这就叫冗余性。这时的连续小波是与正交基毫无关系的东西，它顶多也只能作为一种积分变换或基。但它的显微镜特点和相似性检测能力，已经显现出来了。为了进一步更好的将连续小波变换离散化，以下步骤是一种有效方法。第一步，尺度离散化。一般只将a二进离散化，此时b是任意的。这样小波被称为二进小波。第二步，离散b。怎么离散化呢？b取多少才合适呢？于是，叫小波采样定理的东西，就这样诞生了。也就是小波平移的最小距离（采样间隔），应该大于二倍小波基的最高频率（好像类似，记不清了）。所以b取尺度的整数倍就行了。也就是越胖的小波，对应频谱越窄，平移量应该越大，采样间隔越大。当然，第一二两步的频域理解，即在满足频域窗口中心是3倍的频域窗口半径的前提下，频域就在统计上是完美二分的。（但很多小波满足不了这个条件，而且频域窗口能量不?,所以只是近似二分的).这时的小波变换,称为离散二进小波变换.第三步,引入稳定性条件.也就是经过变换后信号能量和原信号能量有什么不等式关系.满足稳定性条件?后,也就是一个小波框架产生了可能.他是数值稳定性的保证.一个稍弱的稳定条件???,就是?
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