基于小波分析的故障诊断算法

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。

／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。