基于小波包变换的摩擦滑移隔震结构能量分析

基于小波与小波包变换爆破振动分析的应用研究的开题报告一、选题背景随着现代工业技术的飞速发展，机械设备所处的工况环境在不断变化，这种变化往往会对机械设备的健康状态产生影响，导致机械设备的振动和噪声不断加剧，进而影响机械设备的正常运转和使用效率。

因此，对机械设备的振动分析和监测成为了目前工业领域中研究的热点。

传统的振动分析方法往往只能提供机械设备的简单频域特征，缺乏更加精细的时域特性信息，无法有效地确定机械设备的健康状况。

因此，采用小波与小波包变换技术进行振动分析成为了现代工业领域中研究的重点。

二、研究目的本研究旨在探究小波与小波包变换在机械设备振动分析中的应用，并基于此研究开发出一种高效的爆破振动分析方法，为机械设备的健康状态监测和维护提供有效的技术支持。

三、研究内容本研究将从如下几个方面进行探究：1、小波与小波包变换原理及方法；2、基于小波与小波包变换的机械设备振动分析方法；3、机械设备爆破振动分析实验研究；4、开发基于小波与小波包变换的爆破振动分析软件，并验证其在机械设备健康状态监测和故障诊断方面的实用性。

四、研究意义1、为工业领域机械设备健康状态监测和维护提供一种高效、精准的振动分析方法和技术手段。

2、促进小波与小波包变换在机械设备振动分析中的应用和推广，推动机械设备损伤识别技术的发展。

3、为工业领域提供一种可视化的爆破振动分析软件，提升机械设备健康状态监测和故障诊断的效率和准确性。

五、研究方法本研究将采用实验室控制爆破技术进行数据采集，借助MATLAB等数学工具对爆炸振动信号进行小波与小波包变换处理，选取合适的小波基和分解尺度，提取出振动信号的时域和频域特征，并结合实际应用需求进行分析和处理。

六、预期成果1、论文一篇，包括研究背景、研究目的、研究方法、实验结果和分析等内容；2、一种基于小波与小波包变换的爆破振动分析软件；3、实验数据和实验分析报告；4、该研究成果将为机械设备健康状态监测和故障诊断提供一种新的技术手段和应用途径。

基于小波变换的结构地震响应与能量计算分析
吴琛;周瑞忠
【期刊名称】《地震工程与工程振动》
【年(卷),期】2006(26)6
【摘要】多分辨分析可将地震信号分解到不同的频段。

本文推导了运用多分辨分析计算多自由度体系地震响应的基本公式,讨论了各频段地震信号及结构响应的能量分配。

最后,通过多自由度体系的算例验证了弹性体系在原始地震作用下的动力响应可以由该地震作用在时域的各小波分量的动力响应叠加而得,同时将高频抑制后的重构信号应用于近似模型的计算,并利用能量分析明确了地震信号与结构响应在各频段的能量分配。

【总页数】7页(P24-30)
【关键词】小波变换;多分辨分析;结构地震响应;能量分析
【作者】吴琛;周瑞忠
【作者单位】福州大学土木建筑工程学院
【正文语种】中文
【中图分类】P315.96;TN911.73
【相关文献】
1.基于连续小波变换的时频域地震波能量衰减补偿 [J], 杨学亭;刘财;刘洋;罗腾;周寅;张鹏;李继龙
2.基于小波变换的爆破地震信号能量分析法的应用研究 [J], 中国生;徐国元;熊正明
3.基于小波变换的钢筋混凝土框架-剪力墙结构地震损伤分析 [J], 施利洋;孙敦本;
4.基于小波变换的钢筋混凝土框架-剪力墙结构地震损伤分析 [J], 施利洋;孙敦本
5.基于小波变换的爆破地震安全能量分析法的应用研究 [J], 徐国元;中国生;熊正明因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

摩擦振动信号谐波小波包特征提取摩擦振动信号是一种常见的机械故障信号，其谐波和小波包特征提取是机械故障诊断中的重要研究方向。

本文将从以下几个方面进行探讨。

一、摩擦振动信号的谐波特征提取摩擦振动信号中的谐波是指信号中频率为整数倍的基频的倍频信号。

谐波特征提取是通过对信号进行傅里叶变换或小波变换，提取信号中的谐波成分，从而判断机械故障类型和程度。

在谐波特征提取中，需要注意选择合适的窗函数和滤波器，以提高特征提取的准确性和可靠性。

二、摩擦振动信号的小波包特征提取小波包是小波变换的一种扩展形式，可以将信号分解成多个子带，每个子带包含不同频率的信号成分。

小波包特征提取是通过对信号进行小波包分解，提取不同子带中的特征参数，从而判断机械故障类型和程度。

在小波包特征提取中，需要注意选择合适的小波基和分解层数，以提高特征提取的准确性和可靠性。

三、摩擦振动信号的特征提取方法比较谐波特征提取和小波包特征提取是目前常用的摩擦振动信号特征提取方法。

谐波特征提取适用于信号中谐波成分明显的情况，可以提取出信号中的谐波频率和幅值等特征参数。

小波包特征提取适用于信号中谐波成分不明显的情况，可以提取出不同子带中的特征参数，从而更全面地反映信号的特征。

在实际应用中，可以根据具体情况选择合适的特征提取方法。

综上所述，摩擦振动信号的谐波和小波包特征提取是机械故障诊断中的重要研究方向。

在特征提取过程中，需要注意选择合适的方法和参数，以提高特征提取的准确性和可靠性。

未来，随着机器学习和人工智能等技术的发展，摩擦振动信号的特征提取方法将会更加智能化和自动化，为机械故障诊断提供更加精准和高效的方法。

并联组合基础隔震结构耗能的探讨摘要：在汶川震后重建中，隔震技术运用较多；隔震装置主要有：滑板支座、叠层橡胶支座和阻尼器；把各种不同的隔震装置有效的组合在一起，可发挥各自的优点，起到良好的隔震效果。

关键词：隔震技术；滑板支座；叠层橡胶支座中图分类号：tu97文献标识码：a 文章编号：1引言20世纪50年代housner就提出了能量分析的概念，地震对结构的作用实质上就是能量的输入、转化和耗散的过程，基础隔震结构作为结构被动控制的一种，其主要原则就是通过隔震的设置来减小地震输入给上部结构的能量，主要利用隔震支座的非线性变形来耗散一部分能量和延长结构的周期来实现的，也有学者提出隔震层有滤波效应才使得上部结构的输入能减小，结构的输入能与很多因素都有关，如地震动特性、结构自身动力特性和场地条件等等。

对于隔震结构来说，在分析上部结构处于弹性状态能量耗散的较少，结构的动力特性又与隔震层的设置有关，所以，本文仅研究了滑移隔震和组合隔震时，在铅芯橡胶支座确定的情况下摩擦滑板支座的摩擦系数对结构输入能的影响。

2 模型概况结构为一个拟建在8度地区的6层矩形框架结构，层高3.3m，梁、板的混凝土取c30，柱子的取c30；柱尺寸：400x400mm，梁：300x600mm，板厚80mm。

结构规则，质量中心坐标为（18m，7.5m），上部结构结构的偏心距为0。

利用sap2000建立结构的模型，上部结构采用梁单元和膜单元来模拟梁、柱和楼板，采用刚性楼板假定，隔震支座分别采用sap2000中rubber isolator和friction isolator单元模拟。

时程分析时选用了两条实际记录的地震波，el centro波和taft波。

铅芯橡胶支座的型号为gzy400-80，直径为400mm，初始刚度为4.67x106 n/m，屈服后刚度为5.69x106 n/m，屈服力为4.19x104 n；滑板摩擦系数分别取0.02、0.06、0.1、0.14、0.18、0.22。

基于小波变换的层间隔震结构地震响应分析张尚荣;杜永峰;惠迎新;毛明杰【期刊名称】《地震工程学报》【年(卷),期】2017(039)005【摘要】利用小波多分辨率分析将地震动加速度分解为多频段小波分量,并运用复模态方法推导其计算层间隔震体系在地震作用下的动力响应公式,讨论各频段地震信号及结构响应的能量分配.同时利用小波时频工具分析地震动能量在时频域内的分布对层间隔震结构响应的影响,进而为考察地震动非平稳性对层间隔震结构非线性分析的影响提供方法.利用小波分析的以上优势,对一典型层间隔震结构分别进行弹性和弹塑性分析,结果表明弹性体系在地震作用下的响应可由该地震波各小波分量的响应叠加而得,地震动能量在时间上的集中会对层间隔震结构响应产生不利影响.%In this study,ground motion acceleration time history was decomposed into multi-band wavelet components using the wavelet multi-resolution analysis method,and a dynamic response formula for an inter-story isolation structure under earthquake action was deduced using the complex modal method.The resulting seismic signals and displacement energies in a distinct frequency channel are discussed.The impact of earthquake energy distribution in the time-frequency domain on structural response was analyzed using wavelet time-frequency analysis tools,which provide a method of analyzing the nonlinear response of inter-story isolation structures.Finally,the elastic and elastoplastic responses of a typical inter story isolation structure under earthquake excitation areanalyzed using wavelet analysis.The results show that the elastic response can be the superposed seismic response of each waveletcomponent.Therefore,energy concentration of earthquake ground motion in the time domain can cause an adverse effect on inter-story isolation structures.【总页数】7页(P836-842)【作者】张尚荣;杜永峰;惠迎新;毛明杰【作者单位】宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏银川750021;兰州理工大学防震减灾研究所,甘肃兰州730050;宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏银川750021;宁夏大学土木与水利工程学院,宁夏银川750021【正文语种】中文【中图分类】TU352.1【相关文献】1.基于改进型SMA-三重摩擦摆隔震支座的层间隔震结构地震响应分析 [J], 李晓东;赵健;王文渊2.竖向刚度突变结构层间隔震地震响应分析 [J], 崔利富;孙建刚;王振3.基于小波变换的层间隔震结构地震响应分析 [J], 张尚荣;杜永峰;惠迎新;毛明杰;;;;4.层间隔震结构动力特性及地震响应分析 [J], 黄小健;赵歆冬;马辉5.大底盘单塔楼层间隔震结构地震响应分析 [J], 黄丹青因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

第６期２０１８年６月组合机床与自动化加工技术ＭｏｄｕｌａｒＭａｃｈｉｎｅＴｏｏｌ＆ＡｕｔｏｍａｔｉｃＭａｎｕｆａｃｔｕｒｉｎｇＴｅｃｈｎｉｑｕｅＮｏ.６Ｊｕｎ.２０１８文章编号:１００１－２２６５(２０１８)０６－００６８－０３㊀㊀㊀㊀ＤＯＩ:１０.１３４６２/ｊ.ｃｎｋｉ.ｍｍｔａｍｔ.２０１８.０６.０１９收稿日期:２０１７－０７－１７ꎻ修回日期:２０１７－０７－２８㊀∗基金项目:国家科技重大专项(２０１６ＺＸ０４００４００７)作者简介:陈蓉(１９９３ )ꎬ女ꎬ江苏句容人ꎬ南京理工大学硕士研究生ꎬ研究方向为滚动直线导轨副振动信息提取及失效分析ꎬ(Ｅ－ｍａｉｌ)ｃｈｅｎｒｏｎｇ＿ｎｊｕｓｔ＠１６３.ｃｏｍꎻ通讯作者:欧屹(１９８２ )ꎬ男ꎬ湖南衡阳人ꎬ南京理工大学副研究员ꎬ博士ꎬ研究方向为机器人技术㊁精密机电测控技术㊁可靠性试验技术ꎬ(Ｅ－ｍａｉｌ)ｏｕｙｉ３２８１２８９＠１６３.ｃｏｍꎮ基于小波包变换研究润滑对导轨副振动的影响∗陈㊀蓉ꎬ欧㊀屹ꎬ冯虎田(南京理工大学机械工程学院ꎬ南京㊀２１００９４)摘要:为了研究润滑条件对滚动直线导轨副振动特性的影响ꎬ文章进行了相关的试验研究ꎮ首先ꎬ搭建了振动信号采集系统ꎻ然后ꎬ对三种不同润滑条件下的滚动直线导轨副进行振动信号采集ꎻ最后ꎬ采用基于小波包信号能量提取算法对采集到的振动信号进行分析处理ꎮ从得到的结果中可以看出ꎬ滚动直线导轨副在前８个频率带上ꎬ振动信号能量随着润滑条件的提高而增大ꎬ而在后８个频率带上ꎬ振动信号能量随着润滑条件的提高而减小ꎮ研究结论发现ꎬ可以通过振动信号能量来表征润滑条件ꎬ进而通过监测振动信号能量来检测导轨副的润滑状况ꎬ这为检测导轨副的健康状况提供了一种新的研究方法ꎮ关键词:润滑ꎻ滚动直线导轨副ꎻ振动特性ꎻ小波包能量算法中图分类号:ＴＨ１６ꎻＴＧ５０６㊀㊀㊀文献标识码:ＡＳｔｕｄｙｏｎｔｈｅＩｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆＬｕｂｒｉｃａｔｉｏｎｔｏＶｉｂｒａｔｉｏｎｏｆＧｕｉｄｅＰａｉｒｓＢａｓｅｄｏｎＷａｖｅｌｅｔＰａｃｋｅｔＴｒａｎｓｆｏｒｍＣＨＥＮＲｏｎｇꎬＯＵＹｉꎬＦＥＮＧＨｕ￣ｔｉａｎ(ＳｃｈｏｏｌｏｆＭｅｃｈａｎｉｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇꎬＮａｎｊｉｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙꎬＮａｎｊｉｎｇ２１００９４ꎬＣｈｉｎａ)Ａｂｓｔｒａｃｔ:Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｓｔｕｄｙｔｈｅｉｎｆｌｕｅｎｃｅｏｆｌｕｂｒｉｃａｔｉｏｎｏｎｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｏｆｒｏｌｌｉｎｇｌｉｎｅａｒｇｕｉｄｅｐａｉｒｓꎬｔｈｅｒｅ￣ｌａｔｅｄｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｅａｒｃｈｉｓｃｏｎｄｕｃｔｅｄｉｎｔｈｉｓｐａｐｅｒ.Ｆｉｒｓｔｏｆａｌｌꎬａｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎｓｙｓｔｅｍｉｓｂｕｉｌｔ.Ｔｈｅｎꎬｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｏｆｔｈｅｒｏｌｌｉｎｇｌｉｎｅａｒｇｕｉｄｅｐａｉｒｓｕｎｄｅｒｔｈｒｅｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｌｕｂｒｉｃａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓａｒｅａｃｑｕｉｒｅｄ.Ｆｉｎａｌｌｙꎬｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｉｓａｎａｌｙｚｅｄａｎｄｐｒｏｃｅｓｓｅｄｂｙｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｓｉｇｎａｌｅｘｔｒａｃｔｉｏｎａｌ￣ｇｏｒｉｔｈｍ.Ｉｔｃａｎｂｅｓｅｅｎｆｒｏｍｔｈｅｒｅｓｕｌｔｓｏｂｔａｉｎｅｄｔｈａｔｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｅｎｅｒｇｙｏｆｔｈｅｒｏｌｌｉｎｇｌｉｎｅａｒｇｕｉｄｅｐａｉｒｓｉｎｃｒｅａｓｅｓｗｉｔｈｔｈｅｉｎｃｒｅａｓｅｉｎｌｕｂｒｉｃａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｏｎｔｈｅｆｉｒｓｔｅｉｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｓꎬａｎｄｔｈｅｎｉｔｄｅ￣ｃｒｅａｓｅｓａｓｔｈｅｌｕｂｒｉｃａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｉｎｃｒｅａｓｅｏｎｔｈｅｌａｓｔｅｉｇｈｔｆｒｅｑｕｅｎｃｙｂａｎｄｓ.Ｉｔｈａｓｂｅｅｎｆｏｕｎｄｔｈａｔｌｕｂｒｉ￣ｃａｔｉｏｎｃｏｎｄｉｔｉｏｎｓｃａｎｂｅｃｈａｒａｃｔｅｒｉｚｅｄｂｙｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｅｎｅｒｇｙꎬａｎｄｔｈｅｎｗｅｃａｎｄｅｔｅｃｔｔｈｅｌｕｂｒｉｃａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｒａｉｌｓｂｙｍｏｎｉｔｏｒｉｎｇｔｈｅｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｅｎｅｒｇｙꎬｗｈｉｃｈｐｒｏｖｉｄｅｓａｎａｐｐｒｏａｃｈｔｏｍｏｎｉｔｏｒｔｈｅｈｅａｌｔｈｓｔａｔｕｓｏｆｔｈｅｒｏｌｌｉｎｇｌｉｎｅａｒｇｕｉｄｅｐａｉｒｓ.Ｋｅｙｗｏｒｄｓ:ｌｕｂｒｉｃａｔｉｏｎꎻｒｏｌｌｉｎｇｌｉｎｅａｒｇｕｉｄｅｐａｉｒｓꎻｖｉｂｒａｔｉｏｎꎻｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｅｎｅｒｇｙａｌｇｏｒｉｔｈｍ０㊀引言润滑是摩擦学研究的一个重要方面[１]ꎬ滚动直线导轨副的润滑对其性能有着极其重要的影响ꎬ润滑不良必然会导致摩擦系数増大ꎬ并最终导致滚动直线导轨副摩擦力的增大ꎬ加剧滚动直线导轨副的磨损ꎬ此外ꎬ润滑不良也会导致导轨副产生异常振动ꎬ影响加工质量ꎬ加剧机床损坏ꎮ良好的润滑设计有助于减小摩擦ꎬ降低噪声ꎬ提高寿命和可靠性ꎮ因此ꎬ进行滚动直线导轨副的润滑研究对提高滚动直线导轨副的精度和寿命非常的重要[２]ꎮ然而ꎬ当机器在运行过程中时ꎬ无法直观地判断其润滑状态ꎬ此时ꎬ就需要借助其他手段进行判断ꎮ振动检测法在故障诊断中应用非常广泛[３￣５]ꎬ张澎涛[６]应用振动信号检测技术对齿轮箱故障进行监测ꎬ叶枫桦[７]应用振动检测技术对内燃机缸套－活塞的润滑状态进行监测ꎬ并都取得了有效地成果ꎮ现有的研究表明ꎬ通过振动信号来监测机器运行时的润滑状态的方法是切实可行的[８]ꎬ该方法的核心问题是找出不同润滑条件与其振动信号之间的映射关系ꎮ因此ꎬ本文为了研究滚动直线导轨副润滑条件对振动特性的影响ꎬ设计了相关试验ꎬ将滚动直线导轨副的润滑条件设置成润滑不良㊁油润滑充分㊁脂润滑充分这三种状态ꎬ以模拟实际工况下润滑条件的由低到高ꎮ然后利用小波包变换的信号能量提取算法对采集到的振动信号进行处理ꎬ找出三种状态下振动信号之间的差异ꎬ进而确定不同润滑条件对滚动直线导轨副振动特性的影响ꎮ１㊀基于小波包的信号能量提取算法机器设备在运行过程中ꎬ特别是在故障发生过程中ꎬ其动力学特性通常表现出复杂性和非线性ꎬ振动信号也相应地表现为非平稳性[９]ꎮ同样的ꎬ当滚动直线导轨副发生润滑不良的情况时ꎬ其振动信号在不同的时间段内夹杂了不同频率的组成成分ꎬ该问题的关键就是如何对其非平稳的振动信号进行分析ꎬ以获取滚动直线导轨副润滑失效的振动信号特征ꎮＣｏｉｆｍａｎ与Ｍｅｙｅｒ在正交小波基的基础上提出了正交小波包的概念ꎬ小波包变换不仅对信号的低频部分进行分解ꎬ同时也对信号的高频部分进行精细地分解ꎬ并且这种分解既没有冗余ꎬ也没有疏漏ꎬ所以相对于小波变换ꎬ小波包变换对包含中㊁高频信息的机械振动信号可以提供更好的时频局部化分析能力ꎮ１.１㊀小波包函数的定义与性质简单来说ꎬ正交小波包是可以构造Ｌ２(Ｒ)的标准正交基库的一函数族ꎬ从该正交基库中可以选出Ｌ２(Ｒ)的许多组标准正交基ꎬ正交小波基就属于其中的一组ꎬ也就是说ꎬ小波函数是小波包函数族中的一个ꎮ小波包分解算法是利用一个低通滤波器{ｈｎ}ｎɪＺ和一个高通滤波器{ｇｎ}ｎɪＺ对原始信号进行滤波ꎬ其中ｇｎ＝(－１)ｎｈ１－ｎꎬ并且满足下面的尺度方程与小波方程[１０]:φ(ｔ)＝２ðｋɪＺｈｋφ(２ｔ－ｋ)ψ(ｔ)＝２ðｋɪＺｇｋφ(２ｔ－ｋ){(１)式中ꎬφ(ｔ)是低通滤波器对应的正交尺度函数ꎬψ(ｔ)是高通滤波器对应的正交小波函数ꎮ为表述方便ꎬ把尺度函数φ(ｔ)和小波函数ψ(ｔ)都表示为μ(ｔ)ꎬ即把尺度０上的尺度函数记为μ０ꎬ０(ｔ)ꎬ把尺度１上的尺度函数和小波函数分别记为μ１ꎬ０(ｔ)和μ１ꎬ１(ｔ)ꎬ这样式(１)所示的二尺度方程式可以表示成如下形式:μ１ꎬ０(ｔ)＝２ðｋɪＺｈｋμ０ꎬ０(２ｔ－ｋ)μ１ꎬ１(ｔ)＝２ðｋɪＺｇｋμ０ꎬ０(２ｔ－ｋ){(２)对于任意尺度ｊꎬ函数系μｊꎬｎ(ｔ)的递推表达式为:μｊꎬ２ｎ(ｔ)＝２ðｋɪＺｈｋμｊ－１ꎬｎ(２ｔ－ｋ)μｊꎬ２ｎ＋１(ｔ)＝２ðｋɪＺｇｋμｊ－１ꎬｎ(２ｔ－ｋ){(３)此函数系μｊꎬｎ(ｔ)即称为小波函数ψ(ｔ)的小波包ꎮ１.２㊀小波包的分解与重构算法小波包变换就是通过低通滤波器和高通滤波器把原始信号Ｓ在小波包函数系数上展开ꎬ即求解原始信号与小波包函数的内积ꎮ把尺度ｊ上的第ｎ个频率带的分解系数记作ｘｊꎬｎ(ｋ)ꎬ则当把信号的第ｊ尺度的第ｎ个频率带分解为第ｊ＋１尺度的第２ｎ和第２ｎ＋１个频率带时ꎬ分解系数表示见式(４)ꎬ即小波包变换算法ꎮｘｊ＋１ꎬ２ｎｍ()＝ðｋɪＺｈｋ－２ｍｘｊꎬｎｋ()ｘｊ＋１ꎬ２ｎ＋１ｍ()＝ðｋɪＺｇｋ－２ｍｘｊꎬｎｋ(){(４)为了 放大 某一频率带上的信号ꎬ对其局部细节做进一步分析ꎬ需要对该频率段时域信号进行重构ꎮ小波包的重构算法为:ｘｊꎬｎｍ()＝ðｋɪＺｈｍ－２ｋｘｊ＋１ꎬ２ｎｋ()＋ðｋɪＺｇｍ－２ｋｘｊ＋１ꎬ２ｎ＋１ｋ()(５)１.３㊀小波包能量算法由于小波包变换采用正交将信号划分到每层每个频率带上ꎬ因此各频率带的信号相互正交㊁独立ꎬ并且总体上满足能量守恒定律ꎮ每个频率带上的能量蕴含了丰富的非平稳和非线性振动的信息ꎬ所以小波包能量分布可以作为故障特征量来代表故障特征ꎬ从而进一步地进行故障识别ꎮ下面总结用小波包能量分布形态的方法表示滚动直线导轨副的运行状态ꎬ即小波包能量分布的算法:(１)对采集到的振动信号进行小波包分解ꎮ在第ｊ层分解的２ｊ个频率带中ꎬ分别计算小波包系数ꎮ(２)小波包分解系数重构ꎮ将２ｊ个频率带子信号进行重构ꎬ得到２ｊ个子信号的时域信号ꎮ(３)计算各频段信号能量值ꎮ各节点重构的各时域信号对应的信号能量为:Ｅｋｊ＝ʏＳｋｊｔ()２ｄｔ＝ðＮｎ＝１ｘｋꎬｎ２(６)其中ꎬｘｋꎬｎ是重构信号所有离散点幅值ꎬＮ为信号数据长度ꎮ(４)构造能量特征向量ꎮ当滚动直线导轨副出现故障时ꎬ各频率带上信号能量将发生改变ꎬ因此可以将各个频率带上信号的能量作为特征向量ꎬ所以可以构造能量特征来表征滚动直线导轨副的运行状况ꎮ在实际应用中ꎬ通常将实际能量参数归一化处理ꎬ则:Ｅｋｊ＝ＥｋｊＥｊ(７)Ｅｊ＝ð２ｊ－１ｋ＝０Ｅｋｊ２()１/２(８)２㊀试验研究如前所述ꎬ滚动直线导轨副在运行过程中ꎬ工作人员无法直观地判断其润滑状态ꎬ这就很容易造成工作人员因无法判断而导致滚动直线导轨副在润滑不良的条件下运行ꎬ进而容易造成导轨副的磨损ꎬ引起异常振动ꎬ影响机床加工质量ꎮ因此ꎬ本文设计了相应的润滑试验ꎬ用润滑不良㊁油润滑充分㊁脂润滑充分三种润滑条件来模拟实际工况中润滑条件的由低到高ꎬ并相应的简称这三种润滑情况为条件１㊁条件２㊁条件３ꎮ然后分别采集这三种润滑条件下滚动直线导轨副运行时的９６ ２０１８年６月㊀㊀陈㊀蓉ꎬ等:基于小波包变换研究润滑对导轨副振动的影响振动信号ꎬ并采用小波包变换的信号能量提取算法对振动信号进行处理ꎬ得到润滑状态对振动特性影响的关系ꎮ为了得到更可靠的试验结果ꎬ本文分别对两种不同型号的滚动直线导轨副进行了试验ꎬ这两种导轨副型号分别为ＨＪＧ－ＤＡ４５和ＧＧＢ４５ꎮ２.１㊀试验装置本试验是基于导轨精度试验台进行ꎬ该试验台可以测量导轨副的精度及摩擦力ꎬ在本试验中ꎬ主要利用该试验台为滑块提供动力ꎬ使其在导轨上往返运行ꎮ试验过程中最主要的是振动信号采集系统的搭建ꎬ如图１所示ꎬ将三轴加速度振动传感器粘贴在滑块表面ꎬ并用信号线将其连接到ＰＲＯＳＩＧＰ８０２０数采系统ꎬ再通过信号线将数采系统连接到笔记本电脑ꎬ通过笔记本电脑上的ＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＶ４软件采集振动加速度信号ꎮ图１㊀振动信号采集系统２.２㊀试验流程分别选用ＨＪＧ－ＤＡ４５型和ＧＧＢ４５型导轨进行试验ꎬ试验的具体流程如下:(１)设置润滑条件ꎮ去除原有润滑后ꎬ从滑块注油嘴注入试验用润滑油或脂ꎬ试验中使用的是ＭＯＢＩＬ￣ＶＧ６８润滑油ꎬ润滑脂采用的是壳牌佳度Ｇａ￣ｄｕｓＳ２Ｖ１００３ꎬ粘度为１００ｃＳｔ的锂基润滑脂ꎮ然后使滑块以５０ｍｍ/ｓ的速度在导轨上往返跑合一段时间ꎬ使润滑充分均匀ꎮ(２)搭建振动信号采集系统ꎮ将三轴加速度振动传感器粘贴在滑块表面ꎬ并用信号线将其连接到ＰＲＯＳＩＧＰ８０２０数采系统ꎬ再通过信号线将数采系统连接到笔记本电脑ꎬ通过笔记本电脑上的ＡｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎＶ４软件采集振动加速度信号ꎮ(３)信号采集ꎮ设置滑块的运行速度为５０ｍｍ/ｓꎬ设置数采系统的采样频率为５０００Ｈｚꎬ采样时间为８ｓꎮ启动电机ꎬ采集导轨副的振动信号ꎮ(４)本组试验完成ꎬ卸下滑块ꎬ重复步骤(１)~(３)ꎬ进行下一组试验ꎮ３㊀实验结果分析试验中采集得到的三种不同润滑条件下的振动时域信号如图２所示ꎮ从图中可以大致看出随着润滑条件的下降ꎬ振动幅值越来越大ꎬ但是ꎬ仅从时域信号并不能得到有价值的信息ꎬ因此需要对振动信号作进一步分析ꎮ采用小波包变换信号能量提取算法对采集到的振动信号作进一步处理ꎮ首先ꎬ使用Ｄａｕｂｅｃｈｉｅｓ４(ｄｂ４)小波作为小波基函数ꎬ分别对三种润滑条件下的振动信号进行４层小波分解ꎬ得到１６个频率带子信号ꎬ分解树状图如图３所示ꎻ然后ꎬ利用式(５)对第４层的１６个频率带子信号进行重构ꎬ得到１６个子信号的时域信号ꎻ最后按式(６)㊁式(７)和式(８)计算其信号能量并归一化处理ꎬ结果如图４和图５所示ꎮ(ａ)ＧＧＢ４５导轨润滑不良时的振动信号时域图(ｂ)ＧＧＢ４５导轨油润滑充分时的振动信号时域图(ｃ)ＧＧＢ４５导轨脂润滑充分时的振动信号时域图图２㊀三种润滑条件下导轨副振动信号时域图图３㊀小波包４层分解树状图图４㊀ＧＧＢ４５导轨振动信号能量图图５㊀ＨＪＧ－ＤＡ４５导轨振动信号能量图(下转第７５页)０７ 组合机床与自动化加工技术㊀第６期综上可知ꎬ本文提出的多种群遗传算法能有效改善标准遗传算法的未成熟收敛问题ꎬ而且在解决２自由度磁悬浮主轴 转子系统控制优化的问题中也有不错的效果ꎮ４㊀结束语针对２自由度的磁悬浮主轴 转子系统中质量偏心及其他扰动引起的不平衡问题ꎬ本文首先简化动力学模型ꎬ然后提出了改进的遗传算法(ＭＰＧＡ)与ＬＱＲ控制器相结合的控制方法ꎬ不仅有效避免ＳＧＡ的未成熟收敛问题ꎬ而且提高了全局搜索能力ꎮ通过仿真实验可知:该算法对系统控制有更好的稳定性和更高的准确度ꎬ能快速收敛至ＬＱＲ最优加权系数ꎬ为磁悬浮主轴 转子系统以及其他高速转子系统的控制提供了新思路ꎮ[参考文献][１]熊万里ꎬ钟国富ꎬ纪宗辉ꎬ等.高速精密机床系统动力学的研究进展[Ｊ].制造技术与机床ꎬ２００９(９):３５－４０. [２]ＧｅｒｈａｒｄｓｃｈｗｅｉｔｚｅｒꎬＥｒｉｃＨＭａｓｌｅｎ.磁悬浮轴承理论㊁设计及旋转机械应用[Ｍ].徐旸ꎬ张剀ꎬ赵雷ꎬ译.北京:机械工业出版社ꎬ２００２.[３]ＪＩＪＣꎬＹＵＬꎬＬＥＵＮＧＡＹＴ.Ｂｉｆｕｒｃａｔｉｏｎｂｅｈａｖｉｏｒｏｆａｒｏｔｏｒｉｎａｃｔｉｖｅｍａｇｎｅｔｉｃｂｅａｒｉｎｇｓ[Ｊ].ＪｏｕｒｎａｌｏｆＳｏｕｎｄａｎｄＶｉｂｒａ￣ｔｉｏｎꎬ２０００ꎬ２３５(１):１３３－１５１.[４]张海艳.电磁轴承 转子系统的非线性动力学[Ｄ].北京:北京工业大学ꎬ２００２.[５]何钦象ꎬ刘颖.磁浮轴承转子系统非线性动特性分析[Ｊ].应用力学学报ꎬ２００４ꎬ２１(３):１１３－１１６. [６]张钢ꎬ李松生ꎬ张建生ꎬ等.磁悬浮轴承 转子系统的机电耦合动力学模型[Ｊ].机械科学与技术ꎬ２００３ꎬ２２(７):４０－４３.[７]张建生ꎬ沈莹雅ꎬ王一夫ꎬ等.鲁棒反演滑模控制在磁悬浮电主轴中的应用[Ｊ].制造技术与机床ꎬ２０１５(１２):８２－８６.[８]张钢ꎬ殷庆振ꎬ蒋德得ꎬ等.５自由度磁悬浮轴承 转子系统非线性动力学研究[Ｊ].机械工程学报ꎬ２０１０ꎬ４６(２０):１５－２１.[９]谢学书.最优控制理论与应用[Ｍ].北京:清华大学出版社ꎬ１９８６.[１０]任子武ꎬ伞冶.自适应遗传算法的改进及其在系统辨识中应用研究[Ｊ].系统仿真学报ꎬ２００６ꎬ１８(１):４１－４３. [１１]叶在福ꎬ单渊达.基于多种群遗传算法的输电系统扩展规划[Ｊ].电力系统自动化ꎬ２０００(５):２４－２７ꎬ３５. [１２]宋学健ꎬ郑宾ꎬ陈晔ꎬ等.基于多种群遗传算法的ＬＱＲ振动主动控制研究[Ｊ].科学技术与工程ꎬ２０１６ꎬ１６(２９):１０３－１０９.[１３]李立毅ꎬ唐勇斌ꎬ刘家曦ꎬ等.多种群遗传算法在无铁心永磁直线同步电机优化设计中的应用[Ｊ].中国电机工程学报ꎬ２０１３ꎬ３３(１５):６９－７７.[１４]谌海云ꎬ杜振华ꎬ邹宁波ꎬ等.多种群遗传算法的倒立摆ＬＱＲ控制器设计[Ｊ].控制工程ꎬ２０１４ꎬ２１(３):３９１－３９４.(编辑㊀李秀敏)(上接第７０页)从图４和图５中可以看出ꎬ两种型号的导轨在前８个频率带上ꎬ振动信号能量随着润滑条件的提高而增大ꎬ而在后８个频率带上ꎬ振动信号能量的变化规律相反ꎮ这是由于导轨副的低频振动主要是由油膜振荡引起的ꎬ所以在前８个低频段上ꎬ润滑条件越好振动信号能量越大ꎻ而导轨副的高频振动主要是由摩擦引起的ꎬ润滑条件越好ꎬ则摩擦越小ꎬ所以在后８个高频段上ꎬ振动信号能量随着润滑条件的提高而减小ꎮ不同润滑条件下ꎬ滚动直线导轨副的振动信号在１６个频率带上所表现出的能量差异较大并有规律可循ꎬ可以作为区别三种润滑条件的特征向量ꎬ因此ꎬ可以通过监测滚动直线导轨副的振动情况来反映其润滑状态ꎮ４㊀结论本文基于小波包能量算法对不同润滑条件下的滚动直线导轨副振动信号进行分析ꎮ研究结果发现滚动直线导轨副的润滑状况可以通过振动信号能量来表征ꎬ在低频段ꎬ振动信号能量随着润滑条件的提高而增大ꎻ在高频段ꎬ振动信号能量随着润滑条件的提高而减小ꎮ试验表明ꎬ可以通过监测滚动直线导轨副的振动信号来获知其润滑状态ꎮ[参考文献][１]王文中ꎬ黄志祥ꎬ沈殿ꎬ等.圆柱形表面微坑阵列对点接触润滑摩擦性能的影响[Ｊ].摩擦学学报ꎬ２０１２ꎬ３２(４):３７１－３７６.[２]林敏.滚动直线导轨副摩擦磨损机理及特性研究[Ｊ].机械制造与自动化ꎬ２０１３ꎬ４２(３):６７－６８. [３]杨晨.基于振动信号分析法的滚动轴故障诊断研究[Ｄ].兰州:兰州理工大学ꎬ２０１４.[４]苏文胜.滚动轴承振动信号处理及特征提取方法研究[Ｄ].大连:大连理工大学ꎬ２０１０.[５]袁云龙.基于小波包分析的滚动轴承故障诊断研究[Ｊ].组合机床与自动化加工技术ꎬ２００８(７):６２－６５. [６]张澎涛.齿轮箱故障振动信号去噪及特征提取算法研究[Ｄ].哈尔滨:东北林业大学ꎬ２０１４.[７]叶枫桦.缸套 活塞润滑对内燃机振动影响研究[Ｄ].武汉:武汉理工大学ꎬ２０１０.[８]ＯｈｔａＨꎬＨａｙａｓｈｉＳꎬＫａｔｏＳꎬｅｔａｌ.ＥｆｆｅｃｔｓｏｆＧｒｅａｓｅＴｙｐｅｓｏｎＶｉｂｒａｔｉｏｎａｎｄＡｃｏｕｓｔｉｃＥｍｉｓｓｉｏｎｏｆＤｅｆｅｃｔｉｖｅＬｉｎｅａｒ－ＧｕｉｄｅｗａｙＴｙｐｅＲｅｃｉｒｃｕｌａｔｉｎｇＢａｌｌＢｅａｒｉｎｇｓ[Ｃ]//ＳＴＬＥ/ＡＳＭＥ２０１０ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＪｏｉｎｔＴｒｉｂｏｌｏｇｙＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅꎬ２０１１:２３０－２３６.[９]訾艳阳ꎬ何正嘉.小波分形技术及其在非平稳故障诊断中的应用[Ｊ].西安交通大学学报ꎬ２０００ꎬ３４(９):８２－８７.[１０]孙延奎.小波分析及其应用[Ｍ].北京:机械工业出版社ꎬ２００５.(编辑㊀李秀敏)５７２０１８年６月㊀㊀杨㊀健ꎬ等:磁悬浮主轴 转子系统ＬＱＲ控制优化研究。

基于小波包的地震信号能量特征分析
韩晶晶;程昀;付海雷;黄明星
【期刊名称】《低温建筑技术》
【年(卷),期】2016(38)4
【摘要】借助MATLAB平台,采用小波包变换对唐山地震南北向(北京测点)20s-40s时间段内的地震波进行频带能量分布特征分析,明确并验证了小波包树结点与信号子空间频带的分解排列规律,根据该排列规律编程得到与频带一一对应的分信号,同时计算了分信号的小波包能量及能量百分比.此频带能量分布可以凸显地震波的主要频带,为进一步提取地震信号局部特征提供便利.
【总页数】3页(P61-63)
【作者】韩晶晶;程昀;付海雷;黄明星
【作者单位】沈阳工业大学建筑与土木工程学院,沈阳110870;江西理工大学建筑与测绘工程学院,江西赣州341000;安阳市恒达公路发展有限责任公司, 河南安阳455000;中冶交通建设集团有限公司, 天津300450
【正文语种】中文
【中图分类】TU313.3
【相关文献】
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4.
基于匹配小波包算法的地震信号去噪5.基于小波包变换的爆破振动信号能量熵特征分析
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基于小波变换的结构地震响应分析方法的改进
朱浮声;白泉;边晶梅;赵东阳
【期刊名称】《东北大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2011(032)003
【摘要】针对现有线性结构非平稳地震响应分析的小波方法中存在计算效率较低的问题,提出了一种求解时频响应的改进方法,即将原地震信号直接输入结构,求得结构响应,再对该响应进行小波分解和重构,得到结构在各频段的响应,反映出结构响应的时频特性.利用小波变换中多分辨率分析的思想及线性结构响应求解的振型分解法,证明了改进方法与现有方法计算结果的一致性.通过算例,说明了改进方法的正确性.
【总页数】4页(P435-438)
【作者】朱浮声;白泉;边晶梅;赵东阳
【作者单位】东北大学,资源与土木工程学院,辽宁,沈阳,110819;沈阳工业大学,建筑工程学院,辽宁,沈阳,110042;沈阳化工大学,经济管理学院,辽宁,沈阳,110142;辽宁省建筑设计研究院,辽宁,沈阳,110005
【正文语种】中文
【中图分类】TU311
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基于小波变换的地震信号去噪与分析地震是地球表面自然界最具破坏性的自然灾害之一，是由地壳运动引起的地震波在地球内部传播而产生的。

地震波的复杂性和不确定性使得地震信号的处理和分析变得愈发重要。

由于地震波信号中噪声较多，为了提取其中的地震信息，需要对这些信号进行去噪和分析。

而小波变换是一种有效的地震信号处理方法，可用于地震信号的去噪和分析。

小波变换是一种时频分析方法，它将数据从时间域变换到小波域。

在小波域中，信号的局部特性可以更清晰地体现出来。

小波变换的主要优点是可以提供比傅里叶变换更高的时间和频率分辨率。

因此，它在地震信号去噪和分析方面具有广泛的应用前景。

一般地，地震信号都包含有噪声。

噪声的存在对于地震信号的分析和解释存在很大的障碍。

因此，去噪是地震信号分析的一个重要的前提。

小波去噪是一种去噪方法，包括三个步骤：小波变换，阈值处理和逆小波变换。

首先进行小波变换，将地震信号从时域转换到小波域。

在小波域中，信号的高频和低频分量可以通过小波系数来表示。

然后，对小波系数进行阈值处理，以删除小于阈值的小波系数。

这个阈值可以通过确定已知噪声的总能量来获得。

具体的阈值算法包括硬阈值和软阈值。

最后，将处理后的小波系数进行逆变换，将地震信号从小波域重新变换回时域。

采用小波去噪方法对地震信号进行处理，可以有效地去除噪声并保留地震信号的特征。

为了验证小波去噪方法的可靠性和有效性，我们进行了实验。

我们选择了某地区的地震数据进行去噪处理。

首先，我们采用小波变换将该信号转换到小波空间中，然后对小波系数进行阈值处理，最后进行小波逆变换。

处理前的信号包含较多噪声，处理后的信号则清晰明了，噪声被成功地去除了，同时地震信号的重要信息得以保留。

实验结果表明小波去噪方法具有很高的效果和可靠性。

除了去噪，小波变换还可以用于地震信号的分析。

特别是在信号的局部特性分析上，小波变换具有比傅里叶变换更大的优势。

使用小波变换将信号分解为不同频率的分量，可以很好地分析信号的不同成分。