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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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CNN和频率切片小波变换的T波形态分类 被引量：4

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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

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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

9

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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车轮不圆顺动态检测的时频特征圈内定位比较法 被引量：6

10

作者 丁建明 林建辉 +2 位作者 易彩 伊燕利 黄晨光 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2013年第19期39-43,共5页

利用车轮旋转中车轮不圆顺循环冲击轨道的特点,提出一种车轮不圆顺车载动态检测的新方法。该方法的核心是:对车速积分确定车轮旋转一圈对应的起止时刻,用该起止时刻去截取对应时间历程的轴箱垂向振动加速度,对截取信号作频率切片小波变... 利用车轮旋转中车轮不圆顺循环冲击轨道的特点,提出一种车轮不圆顺车载动态检测的新方法。该方法的核心是:对车速积分确定车轮旋转一圈对应的起止时刻,用该起止时刻去截取对应时间历程的轴箱垂向振动加速度,对截取信号作频率切片小波变换提取信号的时频特征,将时频特征图的时间轴变换为车轮弧长的位移轴,在车轮旋转一周内实现时频特征定位,通过比较连续不同起止时刻的时频圈内定位特征来检测车轮的不圆顺。应用带有车轮不圆顺的动力学仿真数据对该方法的有效性进行了验证,结果表明:该方法实时性好,准确性高,具有良好工程适应性。 展开更多

关键词 车轮不圆顺 频率切片小波变换 时频特征定位 动态检测

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轨道局部缺陷动态检测冲击特征定位比较法 被引量：4

11

作者 丁建明 林建辉 +2 位作者 王晗 易彩 林森 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期113-117,136,共6页

利用前后车轮相继冲击轨道局部缺陷特点,提出轨道局部缺陷车载动态检测新方法。即对车速积分确定车轮旋转一圈对应的起止时刻,用该起止时刻去截取对应时间历程前后轴箱垂向加速度,对截取信号作频率切片小波变换提取信号的时频特征,将时... 利用前后车轮相继冲击轨道局部缺陷特点,提出轨道局部缺陷车载动态检测新方法。即对车速积分确定车轮旋转一圈对应的起止时刻,用该起止时刻去截取对应时间历程前后轴箱垂向加速度,对截取信号作频率切片小波变换提取信号的时频特征,将时频特征时间轴变换为车轮弧长位移轴,实现冲击特征车轮圈内定位,在车轮连续旋转三圈内定位特征中,比较前后轴箱加速能量峰位置,建立轨道局部缺陷动态检测模型。经动力学仿真数据对该方法及模型的有效性验证结果表明,该方法精准性好、可靠性高,具有一定工程适应性。 展开更多

关键词 轨道局部缺陷 轴箱加速度 频率切片小波变换 特征定位比较 动态检测

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基于DSS和FSWT的欠定信号识别方法研究 被引量：1

12

作者 王元生 任兴民 +1 位作者 邓旺群 杨永锋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第21期80-84,共5页

针对旋转机械信号分析时产生的欠定信号盲源分离问题,建立了一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transformation,FSWT)和去噪源分离(Denoising Source Separation,DSS)的欠定信号分析方法(FSWT-DSS),首先通过FSWT反变换... 针对旋转机械信号分析时产生的欠定信号盲源分离问题,建立了一种基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transformation,FSWT)和去噪源分离(Denoising Source Separation,DSS)的欠定信号分析方法(FSWT-DSS),首先通过FSWT反变换重构出新的混合信号,有效解决欠定盲分离维数不足的问题,再应用DSS分离得到源信号,解决了欠定盲分离问题,同时解决了单独应用FSWT时进行时频分析的不足。算法仿真和应用实例验证了FSWT-DSS方法在实测故障信号分析中的有效性。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 欠定盲源分离 诊断 信号处理 去噪源分离

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海底管道悬空锤击内检测方法及振动信号分析 被引量：2

13

作者 张行 李振林 +2 位作者 啜广山 王路路 段志文 《石油机械》 北大核心 2023年第3期68-75,共8页

敷设在海床的油气管道可能会在洋流冲刷、地质运移等多种因素的影响下出现管道局部悬空现象,海底管道悬空会严重威胁油气输送安全。为有效检测管道悬空状态,提出了一种基于锤击检测法的海底管道悬空内检测器设计方案;结合MSC/Adams动力... 敷设在海床的油气管道可能会在洋流冲刷、地质运移等多种因素的影响下出现管道局部悬空现象,海底管道悬空会严重威胁油气输送安全。为有效检测管道悬空状态,提出了一种基于锤击检测法的海底管道悬空内检测器设计方案;结合MSC/Adams动力学仿真软件,采集经内检测器主动锤击激励管道内壁后不同敷设状况管段的振动响应信号,对采集的振动响应信号分别进行基于短时傅里叶变换(STFT)、频率切片小波变换(FSWT)和改进希尔伯特黄变换(HHT)时频分析,结合3种时频分析结果建立了管道悬空内检测效果评价指标。研究结果表明:经力锤激励后,管道振动响应信号整体幅值主要集中在50~120 Hz范围内,峰值频率主要集中在80 Hz左右;不同悬空状态下的管段振动响应信号幅值存在明显差别,越接近悬空管段中心位置,振动响应信号峰值频率对应的幅值越大;基于锤击法的管道悬空内检测器在仿真模拟环境中可有效辨别管道悬空状态。研究结果可为锤击内检测法应用于海底管道悬空状态内检测提供指导。 展开更多

关键词 海底管道悬空 锤击法 短时傅里叶变换 频率切片小波变换 希尔伯特黄变换

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压力容器气体泄漏中的FSWT和SVM联合检测方法 被引量：3

14

作者 李鹏 陆一 +1 位作者 杨佳康 徐永凯 《电子器件》 CAS 北大核心 2021年第4期1011-1018,共8页

及时发现压力容器气体泄漏并判别其程度对避免发生安全事故具有重要意义,从气体泄漏源的声信号特征分析角度,从超声范围内提出一种基于频率切片小波变换和支持向量机的气体泄漏故障检测方法。利用频率切片小波变换对声波传感器采集的声... 及时发现压力容器气体泄漏并判别其程度对避免发生安全事故具有重要意义,从气体泄漏源的声信号特征分析角度,从超声范围内提出一种基于频率切片小波变换和支持向量机的气体泄漏故障检测方法。利用频率切片小波变换对声波传感器采集的声信号进行预处理,分析泄漏声信号局部特征并选取特征明显的观测范围进行重构,从多域分量中提取能够区分是否存在泄漏以及泄漏程度的代表性特征,利用Relief-F算法计算并选取最优特征作为支持向量机的输入并对压力容器的气体泄漏进行识别和分类。经实验分析,采用所筛选出的最具鉴别性的6种特征对是否存在泄漏的判断准确率达到99.75%,对泄漏程度分类的准确率达到94.68%。结果表明该方法的气体泄漏检测准确率高,有助于后续实时检测系统的开发和泄漏孔定位研究。 展开更多

关键词 气体泄漏检测 超声 频率切片小波变换 阈值滤波 支持向量机

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未知参数的舰船辐射噪声线谱Duffing振子检测方法 被引量：2

15

作者 李楠 杨阳 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期261-270,共10页

当被动声呐探测舰船目标时,舰船辐射噪声中的线谱成分是舰船分类识别及航行状态监测的特征参量,通常情况下线谱的频率及数量是未知的。针对现有未知频率的Duffing振子检测方法存在系统结构复杂,判别时间长,需要人为参与等问题,本文构造... 当被动声呐探测舰船目标时,舰船辐射噪声中的线谱成分是舰船分类识别及航行状态监测的特征参量,通常情况下线谱的频率及数量是未知的。针对现有未知频率的Duffing振子检测方法存在系统结构复杂,判别时间长,需要人为参与等问题,本文构造了变参数单一Duffing振子检测模型,并提出了变频频率切片小波变换的Duffing振子检测方法。该方法通过设置合理的频率灵敏度参数自动地调整系统内置策动力频率值,利用频率切片小波变换提升系统抗噪性能,结合Poincare映射特征函数的系统相态定量判决方法,变频搜索待测信号中的线谱分量。在实测数据的分析处理中,对不同观测时间内的数据进行检测,实现了线谱成分的检测跟踪与频率估计,并根据时间轨迹上的频率识别信息确定存在的稳定线谱成分。数据处理结果表明,该方法能够实现低信噪比下参数未知线谱的检测与频率估计。 展开更多

关键词 舰船辐射噪声 未知参数线谱 DUFFING振子 频率切片小波变换

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FSWT-SVD模型在岩体微震信号特征提取中的应用 被引量：13

16

作者 尚雪义 李夕兵 +2 位作者 彭康 王泽伟 翁磊 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2017年第14期52-60,共9页

针对岩体破裂信号与爆破振动信号难以识别的问题,采用傅里叶变换(FT)得到其频谱分布,并确定划分为6个频带提取信号特征。借助频率切片小波变换(FSWT)将信号按上述频带切片并重构,再利用奇异值分解(SVD)得到上述频带重构信号所组成矩阵... 针对岩体破裂信号与爆破振动信号难以识别的问题,采用傅里叶变换(FT)得到其频谱分布,并确定划分为6个频带提取信号特征。借助频率切片小波变换(FSWT)将信号按上述频带切片并重构,再利用奇异值分解(SVD)得到上述频带重构信号所组成矩阵的奇异值σi(i=1,2,…,6),实现岩体微震信号的特征提取。进而对用沙坝矿120个岩体破裂和120个爆破振动信号展开FSWT-SVD分析,最后利用BP神经网络对奇异值矩阵进行分类训练和预测。结果表明:(1)岩体破裂信号与爆破振动信号的奇异值σ1相差最大,σ2、σ4、σ5和σ6相差较大,而σ3差异不明显,且当σ1=8作为单一奇异值法识别分界值时效果最优,准确率达到了86.67%;(2)BP神经网络法分类识别结果较LR法、Bayes法和Fisher法优,SVD提取特征识别效果较能量比和相关系数优,FSWT重构矩阵提取的特征信息优于DWT重构矩阵提取的特征信息,且基于FSWT-SVD的BP法分类识别准确率达到了91%。综上知,基于FSWT-SVD的BP神经网络模型为岩体破裂与爆破信号特征提取和模式识别提供了一种新方法。 展开更多

关键词 岩体微震信号 频率切片小波变换 奇异值分解 特征提取 模式识别

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基于FSWT和GBDT的癫痫脑电信号分类研究 被引量：6

17

作者 李昕迪 陈万忠 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第2期186-193,共8页

为解决癫痫脑电信号分类类别以及分类精度不足的问题,使用频率切片小波变换对脑电数据进行信号重构,得到5个频段的节律信号,再利用非线性指标近似熵和线性指标波动指数共同作为癫痫信号的特征值,充分提取信号的特征信息。随后使用梯度... 为解决癫痫脑电信号分类类别以及分类精度不足的问题,使用频率切片小波变换对脑电数据进行信号重构,得到5个频段的节律信号,再利用非线性指标近似熵和线性指标波动指数共同作为癫痫信号的特征值,充分提取信号的特征信息。随后使用梯度提升树算法对得到的特征数据集进行多分类。实验表明,该算法对癫痫脑电信号的三分类识别率为98.4%。较传统Adaboost算法,该方法采取了GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)作为分类算法,成功利用更多的数据集,并且使得分类精度更高。 展开更多

关键词 癫痫脑电信号 频率切片小波变换 近似熵 波动指数 梯度提升树

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