基于振动信号和同步压缩小波变换的电动机测速方法及实验分析

1

作者 王攀攀 李兴宇 +2 位作者 张成 刘扬 徐瑞东 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2024年第10期54-59,64,共7页

针对部分工业现场电动机无法安装测速传感器,提出一种基于振动信号和同步压缩小波变换的电动机测速方法。对电动机振动信号进行Hilbert变换得到包络信号,解调出其中与转速相关的振动分量;利用同步压缩小波变换分析计算出包络信号的时频... 针对部分工业现场电动机无法安装测速传感器,提出一种基于振动信号和同步压缩小波变换的电动机测速方法。对电动机振动信号进行Hilbert变换得到包络信号,解调出其中与转速相关的振动分量;利用同步压缩小波变换分析计算出包络信号的时频图;引入脊线的四分位距和方差对代价函数法进行改进,并利用该方法提取基频振动分量的时频脊线,得到电动机的转速曲线,达到无转速计测速的目的。实验与仿真分析表明,所提方法无论在稳态还是在非稳态工况下都能准确检测出电动机转速,且误差不超过5%。该方法的研究与实践过程可加深学生对调制解调、时频分析等理论知识的理解,提高理论联系实际的能力。 展开更多

关键词 无转速计测速 HILBERT变换 同步压缩小波变换 振动信号 实验设计与分析

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同步压缩小波与希尔伯特-黄变换性能对比 被引量：13

2

作者 熊炘 占锐 王小静 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2015年第6期1103-1109,1201-1202,共7页

经验模式分解(empirical mode decomposition简称EMD)中包络均值代替信号实际均值的算法误差,使其在处理复杂多频振动信号时易出现模式混叠,引起分析误差。针对这一问题,采用同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,简称S... 经验模式分解(empirical mode decomposition简称EMD)中包络均值代替信号实际均值的算法误差,使其在处理复杂多频振动信号时易出现模式混叠,引起分析误差。针对这一问题,采用同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,简称SWT)根据时间-尺度平面中各元素模的大小,对平面内的能量进行重新分配,通过映射关系将时间-尺度平面转化为时间-频率平面,获得频率曲线更加集中的时频表达。这一方法的正交性与算法自身良好的数据驱动性降低了模式混叠引起的时频分析误差,多组分仿真信号时频特征提取证明了SWT的优异时频特性,利用旋转机械不对中振动位移信号进行了实测数据分析。结果表明,SWT能够精确描述谐波信号的频率构成,且所获时频能量分布集中,时、频域定位精度高,为机械设备的状态监测与故障诊断提供了一种新的时频分析手段。 展开更多

关键词 时频分析 同步压缩小波变换 希尔伯特-黄变换 特征提取 旋转机械

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基于同步压缩小波变换和CNN的滚动轴承故障诊断 被引量：14

3

作者 唐纪凯 卢一相 +1 位作者 柏壮壮 高清维 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第6期130-133,共4页

以智能诊断为出发点,提出一种基于同步压缩小波变换(SWT)和卷积神经网络(CNN)的诊断方法。首先,对振动信号进行SWT获得时频图,随机划分为训练和测试集;然后,利用CNN强大的特征提取能力提取时频图特征;最后,利用SoftMax层进行故障模式的... 以智能诊断为出发点,提出一种基于同步压缩小波变换(SWT)和卷积神经网络(CNN)的诊断方法。首先,对振动信号进行SWT获得时频图,随机划分为训练和测试集;然后,利用CNN强大的特征提取能力提取时频图特征;最后,利用SoftMax层进行故障模式的自动诊断。实验结果表明:该方法在滚动轴承的故障诊断中具有较高的可靠性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 同步压缩小波变换 卷积神经网络

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基于同步压缩小波变换的通信信号调制识别 被引量：8

4

作者 龚安民 王炳和 曲毅 《电光与控制》 北大核心 2015年第12期50-53,71,共5页

针对低信噪比条件下正交频分复用(OFDM)信号和单载波线性数字(SCLD)调制信号的调制类型识别问题,提出一种基于同步压缩小波变换的识别方法。通过同步压缩小波变换(SWT)算法提取信号的小波脊线和小波骨架信息,利用差分、中值滤波后的小... 针对低信噪比条件下正交频分复用(OFDM)信号和单载波线性数字(SCLD)调制信号的调制类型识别问题,提出一种基于同步压缩小波变换的识别方法。通过同步压缩小波变换(SWT)算法提取信号的小波脊线和小波骨架信息,利用差分、中值滤波后的小波脊线方差区分OFDM信号和单载波信号,并利用脊线和骨架特征完成单载波信号的类间识别。仿真结果表明,在信噪比较低的瑞利-加性高斯白噪声信道下,算法具有良好的识别效果。 展开更多

关键词 正交频分复用 调制识别 同步压缩小波变换 小波脊线

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基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术 被引量：7

5

作者 吴龙文 牛金鹏 +2 位作者 王昭 何胜阳 赵雅琴 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第8期2045-2052,共8页

在辐射源个体识别(SEI)技术中,能量较高的主信号往往导致微弱个体特征稳定性降低,进而影响最终的个体识别效果。为了解决该问题并提升辐射源个体识别性能,该文提出基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术。首先,利用静态小波变换完成对... 在辐射源个体识别(SEI)技术中,能量较高的主信号往往导致微弱个体特征稳定性降低,进而影响最终的个体识别效果。为了解决该问题并提升辐射源个体识别性能,该文提出基于同步压缩小波变换的主信号抑制技术。首先,利用静态小波变换完成对带噪信号的去噪预处理;然后,利用同步压缩小波变换完成对主信号的检测和抑制,并以均方根误差和皮尔逊相关系数为数值指标,验证算法的有效性;最后,在主信号抑制的基础上,利用分形理论中盒维数完成对信号的特征提取,并利用单核支持向量机验证个体识别性能。实验结果表明,与主信号抑制之前相比,主信号抑制算法下个体识别率提升了10%左右,验证了同步压缩小波变换的主信号抑制算法对辐射源个体识别率提升的有效性。 展开更多

关键词 辐射源个体识别 主信号抑制 同步压缩小波变换 特征提取

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基于同步压缩小波变换的检测锚杆参数方法 被引量：1

6

作者 董佳琦 刘怡明 +1 位作者 王明明 孙晓云 《计算机应用与软件》 北大核心 2023年第1期79-83,102,共6页

时频的聚集性是评判信号分析方法效果的主要因素,传统的分析方法已经不能满足时频聚集性要求,因而提出一种高分辨率的分析方法-同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT)。该方法在频率方向上把小波系数重新挤压和排... 时频的聚集性是评判信号分析方法效果的主要因素,传统的分析方法已经不能满足时频聚集性要求,因而提出一种高分辨率的分析方法-同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT)。该方法在频率方向上把小波系数重新挤压和排列,不仅提升时频的分辨率,而且还能实现信号重构。将此方法应用于分析锚杆质量检测数据,与传统的EEMD方法对比表明,SWT能够较为准确地描述信号的频率构成且重构的信号有较好的降噪效果。 展开更多

关键词 磁致伸缩导波 同步压缩小波变换 锚杆检测 时频聚集性

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同步压缩小波变换分频谱蓝化在薄层识别中的应用 被引量：5

7

作者 刘庆文 孙永壮 李琴 《石油物探》 CSCD 北大核心 2023年第3期529-537,共9页

传统谱蓝化拓频技术由于谱蓝化算子的单一性,蓝化拓频后频谱分布异常,从而导致地震资料高频段存在不合理的现象;同时,蓝化拓频后频谱低频段容易出现震荡,导致拓频效果不佳。为此,提出基于同步压缩小波变换的分频谱蓝化拓频技术。该技术... 传统谱蓝化拓频技术由于谱蓝化算子的单一性,蓝化拓频后频谱分布异常,从而导致地震资料高频段存在不合理的现象;同时,蓝化拓频后频谱低频段容易出现震荡,导致拓频效果不佳。为此,提出基于同步压缩小波变换的分频谱蓝化拓频技术。该技术首先利用同步压缩小波变换对频率的分辨率优势,将地震数据精确地分成多个分频数据体;然后,在分频段计算谱蓝化算子过程中,考虑不同频段振幅谱特征,提出一种基于不同频带能量差异加权的改进谱蓝化算子;再依据不同分频段振幅谱占比确定其对应的改进谱蓝化算子权重;最后,将改进谱蓝化算子与地震反射系数褶积,得到优化后的拓频数据。模型试算及实际地震资料测试结果表明:相较于传统谱蓝化技术,联合同步压缩小波变换分频及谱蓝化算子优化进行地震拓频,较大程度提高了地震资料的高频信息,拓频后地震数据分辨率更高,在保证薄层精细刻画下,其低频段信息也得到有效保留,视觉假分辨率得到一定程度的压制。 展开更多

关键词 谱蓝化 同步压缩小波变换 时频分析 算子改进 薄层识别

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基于同步压缩小波变换和ResNet的变压器放电故障诊断方法 被引量：4

8

作者 张波 黄英龄 +1 位作者 明志茂 赵可沦 《现代电子技术》 2023年第10期159-165,共7页

为实现电力变压器运行状态的智能监测和有效辨识,文中提出一种基于同步压缩小波变换图谱与残差神经网络(ResNet)的变压器放电故障诊断方法。利用同步压缩小波变换技术将采集得到的原始声纹进行相应的时频变换,进而得到不同状态下的时频... 为实现电力变压器运行状态的智能监测和有效辨识,文中提出一种基于同步压缩小波变换图谱与残差神经网络(ResNet)的变压器放电故障诊断方法。利用同步压缩小波变换技术将采集得到的原始声纹进行相应的时频变换,进而得到不同状态下的时频图谱数据集;然后利用残差神经网络实现电力变压器不同状态的辨识;最后,搭建包含三种电力变压器设备典型放电故障的试验对系统进行模拟测试。试验结果表明:所提方法不仅能够有效表征变压器不同的工作状态,而且辨识精度有显著提升,相比于常规方法提升约10%。 展开更多

关键词 同步压缩小波变换 残差神经网络 变压器 放电故障诊断 智能监测 声纹信号

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基于同步压缩小波变换的速度频散属性估算方法及应用 被引量：1

9

作者 张生强 张志军 +2 位作者 徐德奎 段新意 秦童 《断块油气田》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期29-32,共4页

随着渤海A构造区油气勘探的不断深入,勘探目标逐渐由构造油气藏转变为构造-岩性复合油气藏。A区构造-岩性油气藏的流体关系复杂,储层非均质性强,导致常规油气检测方法多解性严重,不能为该区油气勘探提供可靠的烃检结果。地震波在含油气... 随着渤海A构造区油气勘探的不断深入,勘探目标逐渐由构造油气藏转变为构造-岩性复合油气藏。A区构造-岩性油气藏的流体关系复杂,储层非均质性强,导致常规油气检测方法多解性严重,不能为该区油气勘探提供可靠的烃检结果。地震波在含油气储层传播时,不仅会发生较强的能量衰减,同时也会发生较强的速度频散,因此,反映速度频散的属性可作为流体指示因子用于流体检测。基于此,文中提出了一种基于同步压缩小波变换的速度频散属性估算方法,从叠后地震数据中提取出表征速度频散程度的群能量梯度属性,进行油气检测。实际资料处理结果表明:基于同步压缩小波变换的速度频散属性油气检测方法分辨率非常高,对含烃储层具有较好指示效果,降低了油气检测的多解性。 展开更多

关键词 速度频散 油气检测 同步压缩小波变换 高分辨率 渤海海域

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基于SWT的风电汇集地区非同步振荡PMU暂态录波数据分析 被引量：6

10

作者 刘博文 张新燕 +3 位作者 常喜强 李国庆 邸强 薛忠 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期217-224,共8页

考虑风电汇集地区非同步振荡问题对电网安全稳定运行产生的影响,提出一种将同步相量测量装置(PMU)暂态录波与同步挤压小波变换(SWT)相结合的方法,并对非同步振荡问题进行分析。首先介绍PMU装置结构及测量及SWT原理;其次运用SWT算法对含... 考虑风电汇集地区非同步振荡问题对电网安全稳定运行产生的影响,提出一种将同步相量测量装置(PMU)暂态录波与同步挤压小波变换(SWT)相结合的方法,并对非同步振荡问题进行分析。首先介绍PMU装置结构及测量及SWT原理;其次运用SWT算法对含有间谐波的电力信号做连续小波变换,划分频率区间,求时频面内的离散同步挤压,提取各谐波间谐波及基波分量信号;然后以哈密风电汇集地区一次非同步振荡为例进行暂态电压、联络线电流、上网有功分布录波数据分析;最后基于该算例发生的非同步振荡问题,提供治理措施。 展开更多

关键词 风电汇集地区 同步挤压小波变换(swt) 同步相量测量装置(PMU) 非同步振荡 暂态

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基于同步提取变换的钢轨踏面裂纹电磁超声表面SH波B扫成像检测研究 被引量：5

11

作者 钟芳桃 石文泽 +3 位作者 卢超 陈振华 陈果 董德秀 《铁道学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第6期96-105,共10页

钢轨踏面在车轮的重复载荷作用下,极易产生滚动接触疲劳裂纹,并从轨头向下扩展,甚至导致断轨等重大安全事故,因此开展钢轨踏面裂纹高效准确的无损检测方法研究具有重要意义。对于钢轨轨头有限截面非规则几何体,无法采用解析法求解其频... 钢轨踏面在车轮的重复载荷作用下,极易产生滚动接触疲劳裂纹,并从轨头向下扩展,甚至导致断轨等重大安全事故,因此开展钢轨踏面裂纹高效准确的无损检测方法研究具有重要意义。对于钢轨轨头有限截面非规则几何体,无法采用解析法求解其频散曲线,采用Floquet-Bloch边界的有限元特征频率法,求解钢轨轨头类水平剪切导波频散曲线,在频散曲线的基础上,分析并确定电磁超声表面水平剪切波换能器的最佳检测频率。建立表面水平剪切波在含踏面裂纹钢轨轨头的传播有限元模型,研究表面水平剪切波在不同角度、深度的踏面裂纹上的反射及透射规律。为实现快速的钢轨踏面裂纹B扫成像检测且得到高信噪比的检测结果,实验对比同步提取变换和同步压缩变换对钢轨踏面检测回波的噪声滤除能力。结果表明:对单次检测回波应用同步提取变换消噪处理后,信噪比提高13.73 dB,比单次采集信号经同步压缩变换处理后的信噪比高4 dB。将同步提取变换用于钢轨踏面导波B扫成像检测,可以减小同步平均次数以满足快速检测的要求。 展开更多

关键词 钢轨踏面裂纹 表面水平剪切波 有限元特征频率法 同步压缩变换 同步提取变换

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基于广义交叉阈值同步压缩小波的超声信号特征提取方法 被引量：4

12

作者 肖昌明 肖涵 易灿灿 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2020年第3期523-528,共6页

利用超声无损检测技术,对轴的表面裂纹检测时,微小裂纹回波信号常常会被各种噪声掩盖,造成裂纹无法识别和定位。为解决这一问题,提出采用广义交叉阈值同步压缩小波变换方法对超声回波信号进行分析,从时频域中识别裂纹回波信号特征并进... 利用超声无损检测技术,对轴的表面裂纹检测时,微小裂纹回波信号常常会被各种噪声掩盖,造成裂纹无法识别和定位。为解决这一问题,提出采用广义交叉阈值同步压缩小波变换方法对超声回波信号进行分析,从时频域中识别裂纹回波信号特征并进行定位。该方法在同步压缩小波变换基础上,利用广义交叉验证估计降噪的阈值水平,不依赖于任何先验知识。具体地,通过添加基于峭度测量的预处理步骤和基于自适应硬阈值处理的后处理步骤,提高了阈值处理的效率和时频域内的降噪效果,从而实现了噪声与特征信号的有效区分。将该方法应用于轴表面微小裂纹超声回波信号的特征识别,并与连续小波变换的结果进行了对比,结果表明所提出的方法能够更精确地识别裂纹并提取裂纹出现时间点,进而判断微小裂纹的具体位置。 展开更多

关键词 超声检测 同步压缩小波变换 广义交叉阈值 回波信号 特征提取

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基于同步压缩短时Fourier变换的信号瞬时频率提取方法 被引量：15

13

作者 徐晓迪 王卫东 +1 位作者 刘金朝 孙善超 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第6期1085-1092,共8页

利用同步压缩短时Fourier变换(SSTFT)方法,改进了其非线性非稳态多成分信号的瞬时频率提取方法。其主要思想是将短时Fourier变换(STFT)之后的时频谱在时频平面上进行压缩重排,重排之后对时频谱上的能量脊线进行提取,再利用压缩重排逆变... 利用同步压缩短时Fourier变换(SSTFT)方法,改进了其非线性非稳态多成分信号的瞬时频率提取方法。其主要思想是将短时Fourier变换(STFT)之后的时频谱在时频平面上进行压缩重排,重排之后对时频谱上的能量脊线进行提取,再利用压缩重排逆变换,将各脊线对应的时域信号恢复出来,通过时频最优连接,改进了脊线提取不完整的缺点,将零碎曲线连接成完整的频率曲线,并利用该方法提取出了信号的瞬时频率成分。利用改进的SSTFT方法对多成分的模拟信号和高速列车轴箱振动加速度信号进行了分析。结果表明,该方法能有效分离信号的各个成分,并能够完整得到具有物理意义的瞬时频率。 展开更多

关键词 信号处理 同步压缩短时Fourier变换 瞬时频率 钢轨波磨 锁相环法

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同步压缩小波与极限梯度提升树融合的柴油机失火故障诊断 被引量：11

14

作者 李卫星 陶建峰 +1 位作者 覃程锦 刘成良 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期47-54,169,共9页

针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提... 针对柴油机失火故障诊断特征提取分辨率较低和分类评估容易出现过拟合的问题,提出了一种同步压缩小波变换和极限梯度提升树融合的诊断方法。在不同转速下进行柴油机失火性能试验,采集缸盖振动信号,对信号利用时域统计、同步压缩小波提取特征,再采用局部线性嵌入方法进行特征降维,最后利用极限梯度提升树进行失火评估分类。不同工况与评估方法下的对比实验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达99.828%,相比小波包特征提取的评估方法提升至少10%。在低模型复杂度下,所提方法具有最小的模型预测均方根误差,证明了方法的鲁棒性和抑制模型过拟合的能力。 展开更多

关键词 失火故障诊断 同步压缩小波变换 极限梯度提升树 局部线性嵌入

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基于WOA-VMD算法的地铁钢轨波磨识别

15

作者 唐虎 李霞 +1 位作者 王安阳 王安斌 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第3期209-215,共7页

针对现有钢轨波磨检测方法效率低下且精度不高等问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的地铁钢轨波磨识别方法。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解... 针对现有钢轨波磨检测方法效率低下且精度不高等问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)-变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的地铁钢轨波磨识别方法。首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解模态个数K和惩罚系数α进行参数寻优,然后根据VMD将轴箱振动加速度信号分解为一组本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMF);引入IMF振动能量比进行筛选,并计算剩下分量的能量值,通过设定阈值判断是否存在钢轨波磨,最后对超出阈值的分量进行同步压缩小波时频分析,根据其中心频率确定钢轨波磨的波长。通过仿真实验和工程实例验证了该方法的有效性,结果表明:该方法能够通过轴箱振动加速度识别钢轨波磨,并确定钢轨波磨的波长信息,有助于地铁轨道的维修和养护。 展开更多

关键词 故障诊断 钢轨波磨 变分模态分解 鲸鱼优化算法 样本熵 同步压缩小波变换

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基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断模型

16

作者 许家瑞 陈焰 《机电工程》 北大核心 2025年第8期1458-1468,共11页

在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振... 在传统齿轮箱故障诊断过程中,因故障样本稀缺会导致模型的故障诊断精度降低。针对这一问题,提出了一种基于同步压缩小波变换(SWT)和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法(模型)。首先,使用小波阈值去噪算法对采集到的齿轮箱振动信号进行了阈值化去噪处理,消除了背景噪声;然后,使用同步压缩小波变换算法,对去噪后的振动信号进行了时频分析和时频变换,将一维去噪信号转变为二维时频图,用于构建故障诊断模型的训练样本;接着,对预训练ResNet50模型进行了微调,实现了迁移学习(TL)目的,并对迁移学习模型进行了轻量化改进,同时在模型内部嵌入了多头注意力机制,用于改善模型对不同特征权重的分配;最后,使用2组齿轮副数据和2组轴承数据,对基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:基于SWT和ResNet50-TL-S模型的小样本齿轮箱故障诊断方法在无负荷工况下的单齿轮副故障诊断中,模型分类精度高达99.45%,模型训练时间为644 s;在齿轮副和轴承多重故障诊断中,模型分类精度为99.59%,模型训练时间为643 s;在有负荷工况的轴承和齿轮副多重故障诊断中,模型分类精度为98.12%,模型训练时间为646 s。这表明基于SWT和ResNet50-TL-S模型的齿轮箱故障诊断方法具备较高的齿轮箱故障诊断精度和较短的模型训练时间。 展开更多

关键词 机械传动 小波阈值去噪 同步压缩小波变换 ResNet50模型 轻量化改进 多头注意力机制 迁移学习模型

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基于同步压缩域多级阈值变压器局部放电噪声抑制方法 被引量：13

17

作者 徐艳春 夏海廷 +1 位作者 李振华 Mi LU 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2021年第6期123-131,共9页

传统局部放电时频分析噪声抑制方法,存在时频分辨率低、可读性差和抑制噪声种类单一的局限。文中在同步压缩域中使用多级阈值方案对变压器局部放电检测时所受干扰:白噪声和窄带噪声进行抑制。同步压缩算法作为一种高分率的时频分析方法... 传统局部放电时频分析噪声抑制方法,存在时频分辨率低、可读性差和抑制噪声种类单一的局限。文中在同步压缩域中使用多级阈值方案对变压器局部放电检测时所受干扰:白噪声和窄带噪声进行抑制。同步压缩算法作为一种高分率的时频分析方法,旨在对时频域进行重新分配,更细致区分信号与噪声。多级阈值方案结合小波变换和同步压缩变换,利用信号的高阶统计特征计算噪声的初级阈值,完成对原始信号噪声的初步抑制;利用广义交叉验证算法求解噪声的次级阈值,完成对信号中残留噪声更进一步的抑制。文中所提基于同步压缩域的多级阈值噪声抑制方案能有效的对两种噪声进行抑制,信号失真度低。 展开更多

关键词 局部放电 噪声抑制 同步压缩 多级阈值 小波变换

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基于AVMD-ASWT-PCNN的滚动轴承故障识别方法 被引量：1

18

作者 刘志卫 邱明 +2 位作者 李军星 刘静涛 高锐 《兵器装备工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期244-252,共9页

针对传统方法直接舍弃高频分量导致信号降噪不充分和信号在时、频域表征效果不好的问题,提出一种基于自适应变分模态分解融合自适应同步压缩小波变换(AVMD-ASWT)的少噪声时频图像生成方法,在此基础上结合动态惯性权重粒子群优化卷积神... 针对传统方法直接舍弃高频分量导致信号降噪不充分和信号在时、频域表征效果不好的问题,提出一种基于自适应变分模态分解融合自适应同步压缩小波变换(AVMD-ASWT)的少噪声时频图像生成方法,在此基础上结合动态惯性权重粒子群优化卷积神经网络(PCNN)实现滚动轴承故障的识别。采用AVMD-ASWT算法对轴承振动信号进行二次处理,同时引入互信息熵-相关系数准则,获得高分辨率的少噪声时频图像。将少噪声时频图像作为网络模型的输入进行故障识别,同时采用动态惯性权重粒子群优化算法(PSO)对卷积神经网络模型(CNN)参数进行优化,可解决模型结构难以确定的问题,模型识别正确率和识别速度均有明显提升。工程实例表明:运用AVMD-ASWT方法得到的时频图像具有更高的分辨率,显著降低了信号中噪声的影响,且提出的PCNN模型的故障识别正确率达99%以上。 展开更多

关键词 自适应变分模态分解 自适应同步压缩小波变换 卷积神经网络 故障识别

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基于SWT与改进卷积神经网络的轴承故障诊断 被引量：3

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作者 龚俊 张月义 +1 位作者 陈思戢 刘靖楠 《现代电子技术》 北大核心 2024年第6期68-74,共7页

针对传统轴承故障诊断依赖专家经验且存在时频特征提取效果不佳,导致故障诊断效率和精度较低的问题,提出一种基于同步压缩小波变换(SWT)与改进卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型(SICNN)。首先,将一维的非平稳轴承振动信号通过SWT转... 针对传统轴承故障诊断依赖专家经验且存在时频特征提取效果不佳,导致故障诊断效率和精度较低的问题,提出一种基于同步压缩小波变换(SWT)与改进卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断模型(SICNN)。首先,将一维的非平稳轴承振动信号通过SWT转换为高频率表达的二维时频图像,作为卷积神经网络的输入;然后,引入SRM对提取的特征进行风格池化与融合,调整卷积通道合适的特征权重,提高重要特征的关注度进而提高网络的表征能力;最后,通过Softmax层输出故障诊断结果。为了验证所提出的模型性能,使用凯斯西储大学采集的轴承数据集开展实验。结果表明,该模型故障诊断准确率可达到99.88%,与其他传统方法相比,具有良好的可行性和收敛性能,实践层面应用价值较高。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 同步压缩小波变换 卷积神经网络 通道注意力模块 注意力机制

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基于SSWT‑GLCM与改进WOA‑SVM的变压器机械故障时频诊断

20

作者 杨义 李晓华 +3 位作者 李俊聪 赵文彬 陈皖皖 夏能弘 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1135-1143,1247,共10页

为进一步提高变压器故障诊断精度,提出一种基于同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,简称SSWT)-灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,简称GLCM)的变压器机械故障时频诊断方法。首先,利用SSWT对变压器振动信... 为进一步提高变压器故障诊断精度,提出一种基于同步压缩小波变换(synchrosqueezed wavelet transform,简称SSWT)-灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,简称GLCM)的变压器机械故障时频诊断方法。首先,利用SSWT对变压器振动信号进行时频分析,得到能量堆叠密集的二维时频图,有效保留了变压器振动信号的主要特征信息;其次,联合描述区域像素关系的GLCM提取出二维时频图的主要特征信息,为后续故障诊断模型提供有效的特征参数;最后,通过改进鲸鱼算法优化(whale optimization algorithm,简称WOA)对支持向量机(support vector machine,简称SVM)的关键参数进行优化,建立了基于改进WOA-SVM的变压器典型机械故障时频诊断模型。实验结果表明,所构建的改进WOA-SVM故障诊断模型具有较高的识别精度和运算效率,为基于振动信号的变压器机械故障时频诊断提供了技术支撑。 展开更多

关键词 变压器 同步压缩小波变换 灰度共生矩阵 改进鲸鱼算法优化-支持向量机算法 故障分类

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