Generator Unit Fault Diagnosis Using the Frequency Slice Wavelet Transform Time-frequency Analysis Method 被引量：9

1

作者 DUAN Chendong GAO Qiang XU Xianfeng 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第32期I0014-I0014,16,共1页

为了提取有效的故障特征，提出了基于频率切片小波变换时频分解的故障特征分离提取方法。先对信号进行频率切片小波变换获取其时频分布，然后根据信号的能量分布特点选择时频区域，再以较高的时频分辨率对选择的时频区域进一步细化分析... 为了提取有效的故障特征，提出了基于频率切片小波变换时频分解的故障特征分离提取方法。先对信号进行频率切片小波变换获取其时频分布，然后根据信号的能量分布特点选择时频区域，再以较高的时频分辨率对选择的时频区域进一步细化分析，以突出隐含在信号中的时频特征，在此基础上分割出含有故障特征时频区域，再通过滤波和逆变换重构分离出有效的故障特征。仿真实验和工程应用表明，这种方法可从噪声信号中分离出有效的特征分量，在发电机组故障特征提取时取得了较好的效果。 展开更多

关键词 频率分析 小波变换 时频分析方法 故障诊断 发电机组 切片 振动信号 非平稳

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超超临界汽轮机裂纹转子的动力响应与特征提取

2

作者 曹丽华 于明鑫 +1 位作者 李大才 司和勇 《中国电机工程学报》 北大核心 2025年第19期7600-7610,I0036,共12页

裂纹故障作为诱发大型汽轮机组轴系振动的常见故障之一,严重威胁着电力生产的安全。尤其是高参数汽轮机转子密封气动作用显著,加剧轴系振动。为此,该文在研究裂纹轴系振动响应的同时,考虑汽流激振和其他非线性因素对轴系的影响,基于频... 裂纹故障作为诱发大型汽轮机组轴系振动的常见故障之一,严重威胁着电力生产的安全。尤其是高参数汽轮机转子密封气动作用显著,加剧轴系振动。为此,该文在研究裂纹轴系振动响应的同时,考虑汽流激振和其他非线性因素对轴系的影响,基于频率切片小波变换(frequency slice wavelettransform,FSWT)法在指定区间内细化响应中的特征频率分析动力响应。结果表明:耦合汽流激振后,裂纹轴系的时域曲线中各倍频间的能量转换和叠加现象加剧,机组升负荷时系统由类似“单周期”混沌运动逐渐变为“二周期”混沌运动,1倍频跨度逐渐降低7.64%、11.66%、22.69%,4倍频呈现较小的“波浪式”变化。 展开更多

关键词 超超临界 裂纹 非线性因素 频率切片小波变换 动力响应

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基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离方法 被引量：8

3

作者 何志坚 周志雄 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1184-1190,共7页

为有效提取滚动轴承故障振动信号的故障冲击特征,提出了基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法。首先对原始信号进行频率切片小波变换得到全频带下的时频分布,然后根据时频谱能量分布特点选择出感兴趣的时频区域,再以较高的... 为有效提取滚动轴承故障振动信号的故障冲击特征,提出了基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法。首先对原始信号进行频率切片小波变换得到全频带下的时频分布,然后根据时频谱能量分布特点选择出感兴趣的时频区域,再以较高的时频分辨率对感兴趣的时频区域进行细化分析得到细化的时频谱,从而分割出含有故障特征时频区域。为克服噪声对细化时频谱精度的影响,FSWT细化分析过程融入SVD降噪,通过对FSWT细化时频谱系数矩阵进行奇异值差分谱阈值降噪,使得FSWT细化时频谱的冲击特征更加明显,最后通对降噪后的细化时频谱进行FSWT逆变换重构,分离出故障冲击信号。仿真分析和故障诊断实例表明,基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法能够成功从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征,有效地实现对滚动轴承各种故障的诊断。 展开更多

关键词 频率切片小波变换 奇异值分解 滚动轴承 故障诊断

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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

4

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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基于DSS和FSWT的欠定信号识别方法研究 被引量：1

5

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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基于FSWT和TT变换的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2

6

作者 马朝永 盛志鹏 +1 位作者 胥永刚 张坤 《机械设计》 CSCD 北大核心 2019年第A01期45-50,共6页

文中提出了基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)的一种双时域谱的分析方法,FSWT-TT变换(Frequency Slice Wavelet-TT Transform)。首先将非平稳的振动信号通过FSWT分解重构为若干个不同频率范围的分量,依据... 文中提出了基于频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)的一种双时域谱的分析方法,FSWT-TT变换(Frequency Slice Wavelet-TT Transform)。首先将非平稳的振动信号通过FSWT分解重构为若干个不同频率范围的分量,依据峭度准则确定包含故障信息最多的频带;再对该频带进行FSWT-TT变换,提取TT谱中的对角线序列;最后对该对角线序列进行包络分析,提取振动信号的故障特征。依次分析了仿真信号、试验信号和工程信号,结果表明:基于FSWT和TT变换的故障诊断方法能够有效地增强振动信号的冲击特征,识别故障特征信息,相比传统的TT(TT Transform)变换,该方法借助FSWT的选频特性,在滤波效果和计算效率上具有一定的优势。 展开更多

关键词 TT变换 故障诊断 频率切片小波变换 冲击信号

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全矢FSWT方法在轴承故障诊断中的应用 被引量：2

7

作者 王坤 李凌均 +1 位作者 郝旺身 薛阳 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第12期205-208,共4页

针对在滚动轴承故障诊断中,传统单通道原始信号存在输入信息缺失,经方法处理后导致诊断结论不一致的问题,将全矢谱分析技术和频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)相结合,提出了全矢FSWT的方法进行故障检测与诊断... 针对在滚动轴承故障诊断中,传统单通道原始信号存在输入信息缺失,经方法处理后导致诊断结论不一致的问题,将全矢谱分析技术和频率切片小波变换(Frequency Slice Wavelet Transform,FSWT)相结合,提出了全矢FSWT的方法进行故障检测与诊断。运用FSWT分析同源相互垂直的双通道原始样本,并选择合适的时频切片区间进行包络重构,接着对重构后的信号进行全矢融合,观察提取故障数据的特征频率以进行故障诊断。实验结果表明,该方法既能较好地提取故障特征信号,又能准确有效地诊断故障类型。 展开更多

关键词 频率切片小波 全矢谱 滚动轴承 故障诊断

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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

8

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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FSWT-SVD模型在岩体微震信号特征提取中的应用 被引量：14

9

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

10

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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基于小波变换的离心压缩机回流管线异常振动监测方法 被引量：1

11

作者 梁英涛 《机械管理开发》 2024年第4期37-39,共3页

为了避免回流管线振动信号的时频分辨率丢失,利用小波变换对离心压缩机回流管线振动信号进行预处理,并在其中引入了频率切片函数和尺度因子,利用其使原始的振动信号在时域和频域上以联合分布的形式存在,且信号切片函数随着原始信号的振... 为了避免回流管线振动信号的时频分辨率丢失,利用小波变换对离心压缩机回流管线振动信号进行预处理,并在其中引入了频率切片函数和尺度因子,利用其使原始的振动信号在时域和频域上以联合分布的形式存在,且信号切片函数随着原始信号的振动频率适应性调整.在异常振动监测阶段,充分考虑了旋涡进入回流管线时产生的激励作用,结合小波变换处理后的信号,实现对回流管线异常振动的监测.在测试结果中,离心压缩机回流管线的振动工频以及水平、垂直方向上的振动峰值监测结果均表现出了较高的准确性. 展开更多

关键词 小波变换 离心压缩机 回流管线 异常振动 时频分辨率 频率切片函数 尺度因子

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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

12

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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冻结立井爆破冻结壁成形控制与井壁减振研究 被引量：18

13

作者 杨仁树 付晓强 +4 位作者 杨立云 李希勇 陈岐范 陈程 陈帅志 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第12期2975-2992,共18页

控制爆破动载荷对冻结管、冻结壁及井壁的扰动和破坏是冻结井筒施工的重要环节。以万福矿井筒掘进工程为依托,采用周边眼普通光面爆破、半圈切缝药包和整圈切缝药包3种形式,运用多重分形理论,提取了3种条件下冻结壁成形图像多重分形谱... 控制爆破动载荷对冻结管、冻结壁及井壁的扰动和破坏是冻结井筒施工的重要环节。以万福矿井筒掘进工程为依托,采用周边眼普通光面爆破、半圈切缝药包和整圈切缝药包3种形式,运用多重分形理论,提取了3种条件下冻结壁成形图像多重分形谱特征参数;利用频率切片小波实现了3方案下不同频带信号重构;通过小波包算法对井壁爆破振动进行了监测分析,获取了相应信号频带能量分布。结果表明：多重分形谱可用来客观评价切缝药包对冻结壁的护壁作用;井壁振动信号主频较地面爆破振动高,通常在150 Hz左右;随着频率的升高,井壁振动信号振幅和能量都不断降低;在低频段（0-250 Hz）,相对于周边眼普通光面爆破,半圈切缝药包能量降低了41.54%,整圈切缝药包能量降低了52.42%,切缝药包在低频段具有显著的＂吸能＂作用;在中频段（300-500 Hz）,由于半圈切缝药包装药能量释放不均衡及井筒结构体非严格对称导致频带能量出现了＂选择放大＂效应;在高频段（700-900 Hz）,能量沿高程＂区域集中＂现象说明切缝药包的减振效果更多地体现在爆破近区。验证了切缝药包的减振和对冻结壁的护壁作用。 展开更多

关键词 切缝药包 冻结壁 多重分形 频率切片小波 小波包变换

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基于自适应最大相关峭度解卷积和频率切片小波变换的齿轮故障特征提取 被引量：7

14

作者 钟先友 赵春华 +2 位作者 田红亮 陈保家 赵美云 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第21期2880-2885,共6页

针对最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪效果受滤波器阶数影响的问题,提出了自适应MCKD方法。针对频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出了自适应MCKD和FSWT相结合的齿轮故障特征提取方法。首先用自适应MCKD对噪... 针对最大相关峭度解卷积(MCKD)降噪效果受滤波器阶数影响的问题,提出了自适应MCKD方法。针对频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出了自适应MCKD和FSWT相结合的齿轮故障特征提取方法。首先用自适应MCKD对噪声齿轮信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行频率切片小波变换和故障特征提取。齿轮故障诊断实例的分析结果验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 齿轮故障诊断 最大相关峭度解卷积 自适应 频率切片小波变换

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频率切片小波变换在局部放电信号分析中的应用 被引量：24

15

作者 张宇辉 刘梦婕 +2 位作者 黄南天 段伟润 李天云 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2283-2293,共11页

在对电力设备局部放电信号进行时频分析时,当信噪比较低或周期性窄带干扰的频率与局放信号频带重叠时,会影响信号时频特征提取的准确性,使目前的局放信号时频分析方法存在局限性。为此,利用频率切片小波变换具有自由分割时频面的优点,... 在对电力设备局部放电信号进行时频分析时,当信噪比较低或周期性窄带干扰的频率与局放信号频带重叠时,会影响信号时频特征提取的准确性,使目前的局放信号时频分析方法存在局限性。为此,利用频率切片小波变换具有自由分割时频面的优点,提出一种基于频率切片小波变换的局放信号时频分析新方法。首先根据Heisenberg不确定性原理选择时频聚集性最佳的频率切片函数,利用频率切片小波变换获取局放信号的时频分布,突出信号非平稳特征,再根据噪声信号能量与局放信号能量时频分布的差异,选择时频细化区域重构分离出局放信号,结合3σ准则及窄带干扰抑制方法进一步消噪。仿真和实测信号的处理结果表明,与S变换相比,频率切片小波变换具有更高的时频分辨率和任意频带信号提取的灵活性,能够细腻刻画信号的非平稳过程;将时频信息融入局放信号噪声干扰抑制,信号能量损失和波形畸变较小,有利于后续局放信号的模式识别和机理研究。 展开更多

关键词 局部放电 非平稳过程 时频细化分析 频率切片小波变换 重构 3σ准则 不确定性原理

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基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取 被引量：5

16

作者 王宏超 郭志强 +2 位作者 向国权 巩晓赟 杜文辽 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1266-1272,共7页

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换(FSWT)相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时... 将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换(FSWT)相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性. 展开更多

关键词 小波相邻系数降噪 滚动轴承 时频小波切片变换(fswt) 早期微弱故障 特征提取

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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

17

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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一种基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法 被引量：8

18

作者 段晨东 高鹏 +1 位作者 徐先峰 高强 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期78-83,共6页

为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干... 为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干个较大谱峰对应的频率作为中心频率,确定相应的共振频带,并在时频空间选择时频切片,然后采用重构分离出这些信号分量,并用包络解调获取重构信号的包络。在此基础上,通过包络信号的等效功率谱确定滚动轴承的损伤特征频率。试验证明,这种方法可以有效地提取滚动轴承的特征频率,由于采用了多个频带保证了足够多的信号能量可用于包络分析,当轴承存在多种损伤时,也可以有效地鉴别不同损伤特征频率。 展开更多

关键词 滚动轴承 频率切片小波变换 时频切片 时频峭度谱 损伤特征频率

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基于自适应频率切片小波变换的滚动轴承故障诊断 被引量：23

19

作者 马朝永 盛志鹏 +1 位作者 胥永刚 张坤 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第10期34-41,共8页

频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform,FSWT)在汲取短时傅里叶变换和小波变换优势的基础上引入了频率切片函数,使传统的傅里叶变换实现了时频分析功能。FSWT通过对比不同频带处理的结果以确定最合适的中心频率及最佳带宽... 频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform,FSWT)在汲取短时傅里叶变换和小波变换优势的基础上引入了频率切片函数,使传统的傅里叶变换实现了时频分析功能。FSWT通过对比不同频带处理的结果以确定最合适的中心频率及最佳带宽,实现了对信号任意频带及局部特征的重构及描述,但这种方法效率很低、无自适应性且无法保证手动筛选出的频段中包含所需要的故障信息。针对这个问题,该文提出一种自适应频率切片小波变换(adaptive frequency slice wavelet transform,AFSWT)。首先,连续分割信号的频谱,频谱分割覆盖了全频带且避免了手动选取频谱边界的过程,均分的方式可提高计算效率。其次,引入谱负熵作为评价依据,计算每一个频段内信号的复杂程度以筛选可能包含周期性冲击的循环平稳信息。最后,选取其中谱负熵最大的频段并将其定义为最佳的中心频率和带宽,重构该频段信号分量并包络解调分析,实现故障诊断。该方法均匀分割频谱并依据谱负熵筛选信号分量可以提高计算效率且提高筛选准确率。通过模拟信号及实验信号证明了该方法可应用于滚动轴承圈故障诊断。 展开更多

关键词 轴承 振动 故障诊断 频率切片小波变换 谱负熵 频谱分割

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基于频率切片小波变换和支持向量机的癫痫脑电信号自动检测 被引量：17

20

作者 张涛 陈万忠 李明阳 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期403-409,共7页

实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5个不同频段的节律信号,再分别计算每个节律信号的近似熵和相邻节律的波动指数,最后使用遗传算法优化的支持向量机进行分类.实验... 实现癫痫脑电信号的自动检测对癫痫的临床诊断和治疗具有重要意义.本文提出先使用频率切片小波变换分离出5个不同频段的节律信号,再分别计算每个节律信号的近似熵和相邻节律的波动指数,最后使用遗传算法优化的支持向量机进行分类.实验结果表明,所提出的方法能够对正常、癫痫发作间期和癫痫发作期三种脑电信号进行准确分类,分类准确率为98.33%. 展开更多

关键词 癫痫脑电信号 频率切片小波变换 支持向量机

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