基于同步挤压小波变换和Transformer的轴承故障诊断模型 被引量：2

1

作者 张向宇 王衍学 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期1011-1019,共9页

针对采用神经网络对滚动轴承进行故障诊断时,故障信息利用不充分,特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压小波变换(SST)-Transformer的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,以同步挤压小波变换作为信号处理模块,将一维振动信号转为时频... 针对采用神经网络对滚动轴承进行故障诊断时,故障信息利用不充分,特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压小波变换(SST)-Transformer的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,以同步挤压小波变换作为信号处理模块,将一维振动信号转为时频图;接着,设计了一种最大程度保留故障信息的时频图分割方式,将时频图分割为一系列图像块序列;然后,将序列输入到具有强大的处理序列数据能力的Transformer模型中,进行了特征提取;最后,将特征数据输入分类器进行了分类,对比了不同的时频图分割方式的诊断效果,并将SST-Transformer模型与基准算法相比较。研究结果表明:相较于其他分割方式,基于SST-Transformer的滚动轴承智能故障诊断方法的诊断准确率提升了3.45%,并大幅提升了模型训练的收敛速度;相比于其他基准算法,该方法的平均准确率至少提升了1.05%。该方法有较高的诊断准确率和较好的稳定性。 展开更多

关键词 故障智能诊断 神经网络 故障特征提取 注意力机制 深度学习 同步挤压小波变换 transformer模型

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基于振动监测数据的大跨斜拉桥实时索力识别

2

作者 尚旭强 唐蕾 +1 位作者 黄天立 王亚飞 《铁道科学与工程学报》 北大核心 2025年第7期3303-3313,共11页

斜拉索实时索力识别是斜拉桥整体状态评估的关键步骤,然而现有的大多数索力识别方法通常只能计算一段时间内的平均索力。为实时监测斜拉桥索力变化,提出一种结合带通滤波器和同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)的时变索力识... 斜拉索实时索力识别是斜拉桥整体状态评估的关键步骤,然而现有的大多数索力识别方法通常只能计算一段时间内的平均索力。为实时监测斜拉桥索力变化,提出一种结合带通滤波器和同步压缩变换(synchrosqueezing transform,SST)的时变索力识别新方法。首先,利用带通滤波器从斜拉索振动加速度响应中提取目标阶模态分量;然后使用SST识别提取的目标阶模态分量的瞬时频率;最后将识别的瞬时频率代入振动法公式中计算时变索力。通过斜拉索有限元数值案例,实验室斜拉索缩尺试验以及某双塔斜拉桥现场实测数据对该方法的时变索力识别精度及实用性进行验证。研究结果表明:在斜拉索有限元数值案例中,所提方法识别结果的平均误差为0.56%,最大误差为3.33%;在实验室斜拉索缩尺试验中,索力线性变化时,识别结果的平均误差为1.36%,最大误差为5.25%;索力正弦变化时,识别结果的平均误差为1.04%,最大误差为4.28%;在实际斜拉桥的时变索力识别中,所提方法的识别结果在合理范围内波动,验证了其实用性。针对不同的案例,所提方法均能实现从单个加速度传感器采集的数据中识别时变索力,且具有较高的识别精度。该方法识别过程简单高效,可用于现有斜拉桥的实时索力识别,从而为桥梁全生命周期内的高效管理和维护提供技术参考和理论支撑。 展开更多

关键词 大跨斜拉桥 时变索力 振动法 同步压缩变换 带通滤波器

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基于多分辨率同步提取变换的多分量非平稳信号时频分析 被引量：1

3

作者 牟令 覃英杰 易灿灿 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第6期1116-1126,共11页

对多分量非平稳信号进行时频分析可以获得信号特征随时间的变化规律,揭示信号的瞬时频率、能量分布和频谱演化。采用传统的时频方法处理多分量信号时,受制于自身算法缺陷,无法对信号进行高分辨率时频表达。逐步衍生出的改进的时频方法,... 对多分量非平稳信号进行时频分析可以获得信号特征随时间的变化规律,揭示信号的瞬时频率、能量分布和频谱演化。采用传统的时频方法处理多分量信号时,受制于自身算法缺陷,无法对信号进行高分辨率时频表达。逐步衍生出的改进的时频方法,如同步压缩变换(SST)等,在处理噪声干扰下的强时变调频多组分信号时的效果仍然欠佳。调频变换(CT)相对于其他方法,在处理非平稳弱幅值分量时具有较强的适应性与噪声鲁棒性。针对非平稳弱特征信号的时频表示弱这一问题,对CT算法进行了研究。首先,对基于CT衍生出的多分辨率调频变换(MRCT)进行了理论分析;然后,为了进一步提高MRCT的时频分析能力,基于同步提取变换(SET)的原理对MRCT进行了优化,引入了同步提取算子(SEO),并提出了多分辨率同步提取调频变换(MRSECT);最后,为了验证MRSECT在处理复杂振动信号时的有效性,利用MRSECT对数值模拟信号与实验轴承故障数据进行了分析。研究结果表明:MRSECT能够有效提取非平稳信号的时频特性,Renyi熵值在模拟信号处理中提高了25%,其在处理实际轴承故障信号中提高了15.6%。相比于其他时频算法,MRSECT具有更高的时变特征信息提取能力。 展开更多

关键词 同步压缩变换 调频变换 多分辨率调频变换 同步提取变换 同步提取算子 多分辨率同步提取调频变换

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基于双重注意力机制-改进Inception模块的CNN模型识别框架结构损伤 被引量：1

4

作者 刘景良 吕毓霖 +2 位作者 郑文婷 廖飞宇 陈宗燕 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第23期321-328,336,共9页

针对传统深度学习方法的网络隐含层和参数异常庞大且训练时间较长的特点,提出了一种基于双重注意力机制和改进Inception模块的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型来识别框架结构损伤。首先,通过局部最大值同步挤压变... 针对传统深度学习方法的网络隐含层和参数异常庞大且训练时间较长的特点,提出了一种基于双重注意力机制和改进Inception模块的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型来识别框架结构损伤。首先,通过局部最大值同步挤压变换将结构的振动响应信号转化为二维时频图并作为卷积神经网络的输入,然后基于改进Inception模块搭建二维卷积神经网络,最后通过双重注意力机制增强相关度高的损伤特征从而成功识别结构的损伤位置和损伤程度。通过IASC-ASCE SHM Benchmark结构I阶段数值模拟数据和卡塔尔大学看台模拟器数据集验证所提方法的有效性,研究结果表明:该方法不仅可以减少模型参数的个数和加快模型收敛速度,而且在面对框架结构多类别损伤识别问题时具有较高的准确率和较强的抗噪性能。 展开更多

关键词 双重注意力机制 局部最大同步挤压变换 卷积神经网络(CNN) 损伤识别 框架结构

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基于同步挤压S变换的地震信号时频分析 被引量：16

5

作者 刘晗 张建中 黄忠来 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期689-695,共7页

S变换(ST)被广泛应用于时频分析,但受海森堡不确定性原理制约,其分辨率有限。同步挤压S变换(SSST)是一种正反无损可逆变换,通过对S变换时频谱在频率方向上进行挤压,使能量聚集到信号的真实瞬时频率上,显著地压制了虚假频率成分、提高了... S变换(ST)被广泛应用于时频分析,但受海森堡不确定性原理制约,其分辨率有限。同步挤压S变换(SSST)是一种正反无损可逆变换,通过对S变换时频谱在频率方向上进行挤压,使能量聚集到信号的真实瞬时频率上,显著地压制了虚假频率成分、提高了信号的时频谱的分辨率。将SSST方法应用于合成信号和实际地震资料处理,所得结果表明SSST比ST具有明显的提高地震信号时频分辨率的能力,有利于薄层识别和储层描述。 展开更多

关键词 同步挤压S变换 时频分析 时频分辨率 薄层 地震资料

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一类滚动轴承振动信号特征提取与模式识别 被引量：14

6

作者 何俊 杨世锡 甘春标 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2017年第6期1181-1186,共6页

复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下... 复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下的滚动轴承振动信号进行分析,提取出能够有效反映滚动轴承工况的信号特征空间;其次,采用非负矩阵分解对信号特征空间进行精简和优化,提炼出用于滚动轴承故障诊断和模式识别的特征参数;最后,采用支持向量机对多种工况的滚动轴承振动信号进行分类。研究结果表明,与传统的时域特征参数提取方法相比,所提出的方法具有更高的分类准确率。 展开更多

关键词 同步压缩小波变换 非负矩阵分解 滚动轴承 特征提取 故障模式识别

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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

7

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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采用同步压缩变换和能量熵的机器人加工颤振监测方法 被引量：11

8

作者 薛雷 曾宏伟 +4 位作者 覃程锦 陶建峰 刘成良 汤海洋 黄稳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期24-30,89,共8页

为避免机器人加工过程中颤振给加工质量及刀具寿命带来不利影响,提出了一种基于同步压缩变换和能量熵的机器人加工颤振监测方法。首先,利用同步压缩变换获取主轴振动信号高分辨率时频谱,并将获得的时频谱均分为有限个频带;然后,对各频... 为避免机器人加工过程中颤振给加工质量及刀具寿命带来不利影响,提出了一种基于同步压缩变换和能量熵的机器人加工颤振监测方法。首先,利用同步压缩变换获取主轴振动信号高分辨率时频谱,并将获得的时频谱均分为有限个频带;然后,对各频带对应的时域子信号进行重构并求取其能量值;最后,采用能量熵作为表征颤振能量分布变化的特征量,通过计算所有子信号的能量熵之和对颤振进行在线监测。在库卡工业机器人加工实验平台上,开展了机器人制孔加工实验验证,实验结果表明:在不同的机器人加工条件下,所提方法均能在颤振发生前22 ms左右有效地将其检测出来;计算一次能量熵的时长约为20 ms,能够基本满足颤振在线监测的实时性要求。 展开更多

关键词 机器人加工 颤振监测 同步压缩变换 能量熵

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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

9

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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基于同步压缩短时Fourier变换的信号瞬时频率提取方法 被引量：15

10

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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行人荷载作用下钢木组合人行桥结构时变频率识别及变化规律研究 被引量：2

11

作者 彭佳敏 刘景良 +3 位作者 陈飞宇 郑文婷 盛叶 骆勇鹏 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2022年第6期203-211,266,共10页

钢-木组合结构因其良好的承载能力与环境协调性目前多用于人行桥等结构系统。为追踪行人与钢木组合人行桥耦合作用所导致的频率变化特性,建立人体与钢木组合人行桥耦合的数值模型并求解其振动响应。由于人致振动产生的响应信号有可能是... 钢-木组合结构因其良好的承载能力与环境协调性目前多用于人行桥等结构系统。为追踪行人与钢木组合人行桥耦合作用所导致的频率变化特性,建立人体与钢木组合人行桥耦合的数值模型并求解其振动响应。由于人致振动产生的响应信号有可能是非渐近和密集的,采用一种拓展解析模态分解、递归希尔伯特变换和变焦同步挤压小波变换相结合的联合方法识别其时变模态特性。研究结果表明:该模型能够很好地模拟人或人群与钢木组合人行桥之间的相互作用;在单人或是人群作用下该联合方法均能准确识别出耦合系统的频率变化并具有一定的鲁棒性。在此基础上,对不同跨径钢木组合人行桥进行数值模拟并分析不同人体参数对人-桥耦合系统固有频率的影响,最终得到人-钢木组合桥耦合系统频率随行人荷载的变化规律并拟合出经验公式。该公式能够为人行桥的设计、维护等提供参考。 展开更多

关键词 振动与波 钢木组合结构 人桥相互作用 同步挤压小波变换 时变 联合方法 瞬时频率

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基于叠前地震数据的流度属性计算方法 被引量：2

12

作者 周围 杨巍 +1 位作者 朱鹏宇 袁敬一 《石油物探》 CSCD 北大核心 2022年第4期683-693,共11页

虽然从叠后地震资料的低频信息中提取流体流度属性进行储层预测和流体识别已经有了较好的应用效果,但是叠前地震资料相对叠后地震资料包含有更多关于储层和流体的信息,为了利用叠前地震资料中更多关于储层和流体的信息,将频散AVO分析与... 虽然从叠后地震资料的低频信息中提取流体流度属性进行储层预测和流体识别已经有了较好的应用效果,但是叠前地震资料相对叠后地震资料包含有更多关于储层和流体的信息,为了利用叠前地震资料中更多关于储层和流体的信息,将频散AVO分析与流体流度计算方法相结合,建立了流体流度与地震波入射角的关系,进一步推导了基于同步挤压广义S变换(SGST)的叠前流体流度预测方法,从而提取叠前地震资料中流体流度信息,并将其定义为叠前流体流度属性。建立AVO理论模型,计算了碳酸盐岩储层分别含水与含油时的叠前流体流度,证实了利用角道集振幅变化信息得到的叠前流度值变化更加明显;同时,对比不同时频分析方法对于流度计算精度存在的差异,验证了本文方法的理论有效性。将该方法应用于塔里木盆地某实际地震资料,并对比了叠前流度方法与叠后流度方法的应用结果,发现:叠后流度方法得到的流度属性虽然能够得到相对的流度值大小,但是很大程度上需要通过已钻井资料进行流度值门槛值标定,从而达到区分流体性质的目的;而叠前流度方法可通过流度变化正负值来直接确定流体性质。因此,叠前流度方法相对而言可以更好地预测流体性质。 展开更多

关键词 同步挤压广义S变换 频散AVO 时频分析 流体流度 流体预测

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基于局部最大值2阶同步压缩变换的变工况轴承故障诊断 被引量：1

13

作者 李佳鑫 孙树峰 林天然 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2023年第3期110-116,共7页

由于工况变化,机械设备在运行过程中相应的状态监控信号也呈非平稳性。时频分析技术作为处理非平稳信号的有效工具在机械故障诊断应用中起着重要作用。针对2阶同步压缩变换(Second-order Synchrosqueezing Transform,SST2)时频分析技术... 由于工况变化,机械设备在运行过程中相应的状态监控信号也呈非平稳性。时频分析技术作为处理非平稳信号的有效工具在机械故障诊断应用中起着重要作用。针对2阶同步压缩变换(Second-order Synchrosqueezing Transform,SST2)时频分析技术存在的时频分布能量发散问题,利用SST2局部最大时频系数位置构建局部最大值估计算子,将短时傅里叶变换结果(Short-time FourierTransform,STFT)的时频能量进行重排。结果表明,局部最大值估算算子能够有效增强SST2时频分布的能量集中度,该方法不仅能更准确的捕捉非平稳信号中的时变信息,同时能获得能量更集中的时频分布,减少噪声对时频分布图谱的干扰。通过一组数值仿真信号与一组变速轴承故障实验数据分析验证了该方法的有效性,并结合阶次分析方法实现变工况滚动轴承故障诊断。 展开更多

关键词 故障诊断 2阶同步压缩变换 局部最大值同步压缩变换 阶次分析

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基于多尺度降维的柴油机信号信息熵增强方法 被引量：6

14

作者 吴春志 贾继德 +1 位作者 贾翔宇 张帅 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2018年第3期180-185,共6页

针对柴油机曲轴轴承磨损故障信号特征微弱,易被噪声湮没且不同故障程度信号较难区分的特点,提出了一种基于压缩小波和局部保持投影的柴油机信息熵增强方法。利用压缩小波对信号多尺度重构减弱噪声干扰,通过局部保持映射对多尺度信号进... 针对柴油机曲轴轴承磨损故障信号特征微弱,易被噪声湮没且不同故障程度信号较难区分的特点,提出了一种基于压缩小波和局部保持投影的柴油机信息熵增强方法。利用压缩小波对信号多尺度重构减弱噪声干扰,通过局部保持映射对多尺度信号进行降维,消除冗余信息并增强信号的冲击特性,最终以时域、频域以及时频域的三种信息熵表征信号特征。仿真和实例信号表明,该方法对故障信号特征增强明显,依据信息熵值实现了曲轴磨损状态的分类识别。 展开更多

关键词 局部保持映射 压缩小波 信息熵 特征增强

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基于SSWPT汽轮机轴承油膜失稳故障诊断 被引量：4

15

作者 王涛 张泽 +2 位作者 许永伟 张鹏 吕蒙 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第4期712-716,829,共6页

针对时频分析方法在转子油膜失稳诊断方面的不足,提出采用同步压缩小波包变换(synchro-squeezed wave packet transform,简称SSWPT)对汽轮机运行过程中非平稳多分量信号进行连续小波变换,对不同种类信号选取不同主频率小波,得到信号时频... 针对时频分析方法在转子油膜失稳诊断方面的不足,提出采用同步压缩小波包变换(synchro-squeezed wave packet transform,简称SSWPT)对汽轮机运行过程中非平稳多分量信号进行连续小波变换,对不同种类信号选取不同主频率小波,得到信号时频图,通过算法可由时频图对原始信号进行重构,并与现有时频方法的精度进行对比。以某电厂1000 MW机组为研究对象,针对调试过程中出现的轴系振动大问题,运用SSWPT方法进行了转子油膜振荡故障诊断分析。利用现场汽轮机诊断管理(turbine diagnosis managment,简称TDM)系统采集数据,进行小波包变换得到小波变换系数,以及故障中非平稳信号的瞬时频率,最后在瞬时频率尺度下对小波包变换系数进行压缩,得到更为准确的频率成分组成。结果表明,该方法对现场非平稳信号的特征提取具有优越性,能够精准判断故障发生的位置和类型,为机组后期故障处理提供可靠依据。 展开更多

关键词 轴系振动 故障诊断 非平稳信号 同步压缩小波包变换 频率成分

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基于自适应神经网络算法的信号识别应用研究

16

作者 李朋丽 《北京师范大学学报(自然科学版)》 2025年第4期605-613,共9页

针对多领域通信频谱资源有限及信号间相互干扰所导致的信号严重混叠问题,以及现有信号识别方法在参数设定、特征权重分配、特征维度和泛化能力等方面存在的不足,提出了一种基于自适应神经网络算法的信号识别方法.该方法采用Gammatone时... 针对多领域通信频谱资源有限及信号间相互干扰所导致的信号严重混叠问题,以及现有信号识别方法在参数设定、特征权重分配、特征维度和泛化能力等方面存在的不足,提出了一种基于自适应神经网络算法的信号识别方法.该方法采用Gammatone时域进行高频分量滤波及增益控制,区分出有用(无用)信号并抑制其混叠.通过崔-威廉斯分布(Choi-Williams distribution,CWD)分析方法与多重同压缩变换(multi-synchro squeezing transform,MSST)分析方法,分析并获得了信号时频分布;通过短时傅里叶变换并结合窗函数,进行同步压缩处理,以增强时频特征的能量聚集性;利用Fisher Score算法,构建了基于多层感知器(MLP)的自适应增强(AdaBoost)分类器,并简化了特征空间,提取了本征模态特征;计算错误分类权重并对预测误差进行了最小化,同时结合膨胀及腐蚀型边缘,检测了算子定位信号的突变点,对时频分布进行自适应学习并输出了识别结果.结果表明:该方法有效消除了原始地震灾害信号的冗余与噪声,所得信号时频分布与实际相符;显著区分了不同工况下重构信号的奇异谱特征值,准确识别出0.5、2.7和3.7 s处的信号突变;对不同类型地震波展现出较高的识别精度,具有良好的滤波效果和抗混叠能力,为高精度信号识别提供了有效技术支持. 展开更多

关键词 时域滤波 边缘检测算子 多重同步压缩变换 自适应神经网络 信号识别 地震信号

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