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公开(公告)号：CN102879195B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201210361690.4
申请日：2012-09-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种齿轮箱损伤的多小波自适应分块阈值降噪时域诊断方法。该方法根据多小波系数之间的相关性，以Stein无偏风险估计误差最小作为约束条件，自适应地选取最优的邻域分块长度和阈值，能够有效消除噪声干扰,准确提取信号特征；利用所构造的自适应邻域分块阈值降噪方法分析连轧机传动齿轮箱振动信号，获得降噪后的重构信号，通过分析时域脉冲波形的周期性，有效提取出连轧机传动齿轮箱损伤特征。该检测方法结果可靠，实时性好，简单易行，通用性强，适用于连轧机等重载设备传动齿轮箱的损伤诊断。
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公开(公告)号：CN103226649A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310097502.6
申请日：2013-03-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种机械早期及复合故障的集成噪声重构经验模式分解方法，它首先对信号中的噪声分量进行估算和重采样，并重构若干输入信号。利用噪声极值点的变化来改善信号不连续问题，为避免模式混淆的信号分解提供前提。然后，对这些重构输入信号进行经验模式分解(EMD)得到相应的基本模式分量(IMF)。最后，利用随机序列统计均值为零的原理，将所有对应的IMF做总体平均运算，消除信号中噪声分量的影响，从而达到信号降噪与特征增强的目的。本发明非常适合于信噪比相对较低的机械早期及复合故障信号处理及特征提取，识别精度高，运算实时性好，简单易行，便于工程实践中使用。
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公开(公告)号：CN102721537B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210179266.8
申请日：2012-06-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于可变空间-尺度框架的机械冲击型故障诊断方法，其特征在于，首先基于不同的控制参数构造空间-尺度特性互有差异的框架函数，利用所构造函数对机电设备动态响应信号进行多尺度分析；计算各时间-尺度框架函数的全局特征峭度，以全局特征峭度最大化为优化目标选取动态信号的最优框架函数；以最优框架函数对动态信号进行分析，计算各单支重构信号的时频联合峭度分布图；再以图中时频联合峭度最大值所属子频带作为最优分析子频带进行故障诊断。该方法能进行分析参数优化和关键故障特征自适应提取，实现复杂机电设备冲击型故障诊断，及早发现设备运行质量下降，避免机器重大事故。
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公开(公告)号：CN102879196A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210361717.X
申请日：2012-09-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法，矩阵小波变换首先使用重复采样的前处理方式，将采集到的行星齿轮箱一维振动信号变换为多维输入信号；其次采用提升方法构造最优矩阵小波函数，利用所构造的最优矩阵小波函数对多维信号进行自适应分解，将多个故障特征分解到不同分支的信号中；然后采用包络谱方法提取和识别出各频带信号中表征的行星齿轮箱故障，结合故障机理分析，实现行星齿轮箱复合故障特征的一次性分离和诊断。该方法结果可靠，实时性好，简单易行，适用于卫通天线、风力发电机、重载起重机等设备传动机构的行星齿轮箱复合故障诊断。
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公开(公告)号：CN102879195A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210361690.4
申请日：2012-09-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种齿轮箱损伤的多小波自适应分块阈值降噪时域诊断方法。该方法根据多小波系数之间的相关性，以Stein无偏风险估计误差最小作为约束条件，自适应地选取最优的邻域分块长度和阈值，能够有效消除噪声干扰,准确提取信号特征；利用所构造的自适应邻域分块阈值降噪方法分析连轧机传动齿轮箱振动信号，获得降噪后的重构信号，通过分析时域脉冲波形的周期性，有效提取出连轧机传动齿轮箱损伤特征。该检测方法结果可靠，实时性好，简单易行，通用性强，适用于连轧机等重载设备传动齿轮箱的损伤诊断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102721537A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210179266.8
申请日：2012-06-01
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于可变空间-尺度框架的机械冲击型故障诊断方法，其特征在于，首先基于不同的控制参数构造空间-尺度特性互有差异的框架函数，利用所构造函数对机电设备动态响应信号进行多尺度分析；计算各时间-尺度框架函数的全局特征峭度，以全局特征峭度最大化为优化目标选取动态信号的最优框架函数；以最优框架函数对动态信号进行分析，计算各单支重构信号的时频联合峭度分布图；再以图中时频联合峭度最大值所属子频带作为最优分析子频带进行故障诊断。该方法能进行分析参数优化和关键故障特征自适应提取，实现复杂机电设备冲击型故障诊断，及早发现设备运行质量下降，避免机器重大事故。
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公开(公告)号：CN102735447B
公开(公告)日：2015-01-21
申请号：CN201210222205.5
申请日：2012-06-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承性能退化程度的定量识别方法。该方法提取滚动轴承振动信号的时域统计特征，选取稳定性特征和敏感性特征作为输入向量，建立模糊支持向量描述模型，计算模糊监测系数；并在模糊监测系数基础上，引入运行时间，构造单调的损伤程度指标，定量识别滚动轴承的性能退化程度。该方法可实现全寿命周期内滚动轴承性能退化程度的定量识别，及早发现初始损伤和最终失效，预防重大事故的发生。
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公开(公告)号：CN103226649B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201310097502.6
申请日：2013-03-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种机械早期及复合故障的集成噪声重构经验模式分解方法，它首先对信号中的噪声分量进行估算和重采样，并重构若干输入信号。利用噪声极值点的变化来改善信号不连续问题，为避免模式混淆的信号分解提供前提。然后，对这些重构输入信号进行经验模式分解(EMD)得到相应的基本模式分量(IMF)。最后，利用随机序列统计均值为零的原理，将所有对应的IMF做总体平均运算，消除信号中噪声分量的影响，从而达到信号降噪与特征增强的目的。本发明非常适合于信噪比相对较低的机械早期及复合故障信号处理及特征提取，识别精度高，运算实时性好，简单易行，便于工程实践中使用。
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公开(公告)号：CN102879196B
公开(公告)日：2014-03-12
申请号：CN201210361717.X
申请日：2012-09-25
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种利用矩阵小波变换的行星齿轮箱复合故障诊断方法，矩阵小波变换首先使用重复采样的前处理方式，将采集到的行星齿轮箱一维振动信号变换为多维输入信号；其次采用提升方法构造最优矩阵小波函数，利用所构造的最优矩阵小波函数对多维信号进行自适应分解，将多个故障特征分解到不同分支的信号中；然后采用包络谱方法提取和识别出各频带信号中表征的行星齿轮箱故障，结合故障机理分析，实现行星齿轮箱复合故障特征的一次性分离和诊断。该方法结果可靠，实时性好，简单易行，适用于卫通天线、风力发电机、重载起重机等设备传动机构的行星齿轮箱复合故障诊断。
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公开(公告)号：CN102735447A
公开(公告)日：2012-10-17
申请号：CN201210222205.5
申请日：2012-06-29
Applicant: 西安交通大学
IPC: G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种滚动轴承性能退化程度的定量识别方法。该方法提取滚动轴承振动信号的时域统计特征，选取稳定性特征和敏感性特征作为输入向量，建立模糊支持向量描述模型，计算模糊监测系数；并在模糊监测系数基础上，引入运行时间，构造单调的损伤程度指标，定量识别滚动轴承的性能退化程度。该方法可实现全寿命周期内滚动轴承性能退化程度的定量识别，及早发现初始损伤和最终失效，预防重大事故的发生。
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