导读:本文包含了小波包络解调论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:齿轮箱,复合故障,故障频带划分,改进包络
小波包络解调论文文献综述
李嘉鹏,苑宇[1]（2018）在《基于小波-包络解调的齿轮箱复合故障研究》一文中研究指出齿轮箱恶劣的工作环境和复杂的内部结构容易发生复合故障,及时诊断齿轮箱复合故障,不仅提升工作效率和安全性,且可以节约维修成本.利用小波理论在时频域的局部分析能力,提出基于小波变换的复合故障频带划分准则,并利用改进包络解调实现复合故障特征提取.利用QPZZ-Ⅱ型试验台在900 r/min转速条件下模拟两种复合故障实验,实验结果证明:基于小波变换的复合频带划分能够从复合故障中各源故障频带切分,改进后的包络解调能更加清晰地表征出故障特征处谱峰.(本文来源于《大连交通大学学报》期刊2018年01期）
李嘉鹏,苑宇[2]（2017）在《基于小波-包络解调的齿轮箱复合故障研究》一文中研究指出齿轮箱恶劣的工作环境和复杂的内部结构容易发生复合故障,及时诊断齿轮箱复合故障,不仅提升工作效率和安全性,且可以节约维修成本.利用小波理论在时频域的局部分析能力,提出基于小波变换的复合故障频带划分准则,并利用改进包络解调实现复合故障特征提取.利用QPZZ-Ⅱ型试验台在900 r/min转速条件下模拟两种复合故障实验,实验结果证明:基于小波变换的复合频带划分能够从复合故障中各源故障频带切分,改进后的包络解调能更加清晰地表征出故障特征处谱峰.(本文来源于《大连交通大学学报》期刊2017年06期）
侯新国,牛超,杨忠林[3]（2016）在《基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法》一文中研究指出为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计最优Morlet小波。针对最佳尺度求取的难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比求取最佳尺度。基于此,提出基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法,该方法首先对信号进行最优Morlet连续小波变换;然后,依据峭熵比自适应地求取最佳尺度并提取最佳尺度的小波系数;最后,对最佳尺度的小波系数取模即可实现对最优频带的包络解调,得到包络谱,从而实现微弱故障特征的提取。实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,能有效地从强噪背景中提取微弱故障特征。(本文来源于《电机与控制学报》期刊2016年10期）
时培明,许帅,李培[4]（2015）在《基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法》一文中研究指出针对强噪声背景下的故障信号诊断问题,提出一种基于小波去噪和改进型总体经验模式分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解方法易产生虚假分量和模态混迭现象,引入EEMD。首先将采集到的振动信号进行软阈值去噪,然后对去噪信号进行EEMD分解,抽取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,最后对包络信号进行细化谱分析,得到轴承故障特征频率。小波去噪可解决噪声造成的包络信号粗糙这一问题,提高了包络提取精度。将该方法应用于滚动轴承的内圈和外圈故障诊断,诊断结果均表明该方法能够准确有效地提取故障特征频率。(本文来源于《现代制造工程》期刊2015年12期）
牛超,侯新国,杨忠林[5]（2015）在《一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法》一文中研究指出为自适应实现Morlet小波与故障冲击特征成分的最优匹配,采用基于Shannon小波熵的方法优化带宽参数设计了最优Morlet小波。针对最佳尺度的求取难题,利用谱峭度与小波熵均能敏感反映冲击性的特性,提出了基于峭熵比的最佳尺度的求取方法。基于此,提出基于自适应Morlet小波包络解调的弱故障特征提取方法。仿真实验与实例分析表明:该方法克服了传统包络解调需要人为设定带通滤波器参数的不足,减少人工干预,能自动有效地从强噪背景中提取微弱故障特征,具有一定的工程应用价值。(本文来源于《船电技术》期刊2015年10期）
张园,史永芳,迮素芳,李力[6]（2014）在《基于邻域相关性小波去噪的滚动轴承包络解调及故障分类》一文中研究指出将邻域相关性的冗余第二代小波应用于滚动轴承信号降噪,用Hilbert包络解调法提取的故障特征频率,比较不同转速和载荷下的提取效果,提出包络幅值峭度指标,并将其输入BP神经网络进行故障诊断。结果表明:基于邻域相关性的冗余第二代小波降噪方法能很好的抑制噪声,保留原信号的信息;降噪后的故障信号经过Hilbert包络解调能找到特征频率及其倍频,其效果优于原始信号的包络解调分析。工况会影响分析效果,且速度对提取效果的影响大于载荷。包络幅值峭度指标能很好区分不同工况的故障信号,结合BP人工神经网络诊断正确率为100%。(本文来源于《轻工机械》期刊2014年03期）
田福庆,丁庆喜,罗荣[7]（2013）在《基于第二代小波包自适应包络解调故障诊断方法》一文中研究指出针对第二代小波包存在频带错位的固有缺陷,研究了克服这一缺陷的移频算法。为了更有效地提取滚动轴承微弱冲击故障特征,提出了一种基于第二代小波包自适应包络解调相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用第二代小波包对原始信号进行分解与重构,然后为了避免对分解与重构后的所有子带都进行包络谱分析,根据能量最大化准则自适应选择一组故障信息最为丰富的子带进行包络谱分析,最后根据包络谱即可提取微弱冲击故障特征。仿真实验和应用实例表明:该方法可以准确地提取隐藏在强噪声背景中的微弱冲击故障特征。(本文来源于《海军工程大学学报》期刊2013年06期）
杨巍,杨远洪[8]（2013）在《基于广义谐波小波变换的布里渊光时域反射计的数字包络解调技术》一文中研究指出分析了相干探测型布里渊光时域反射计(BOTDR)的信号特征及信号包络对其空间分辨率和布里渊频移测量精度等参数的影响,总结了幅度调制信号的数字包络解调算法模型和理想的数字包络解调算法的特性。根据广义谐波小波(GHW)的零相移理想带通滤波特性及通带参数可灵活设计的特点,提出了一种基于广义谐波小波变换(GHWT)的BOTDR的数字包络解调技术,设计了解调方案并进行了参数优化和实验研究。结果表明,与现有BOTDR数字包络解调技术相比,所提出的新技术能够无失真地提取BOTDR的信号包络并具有较强的噪声抑制能力,从而在不影响BOTDR的空间分辨率的情况下提高布里渊频移测量精度。最后,还根据解调算法的频域特性对实验结果进行了分析。(本文来源于《光学学报》期刊2013年05期）
张家凡,易启伟,李季[9]（2010）在《复解析小波变换与振动信号包络解调分析》一文中研究指出阐述解析小波变换用于振动信号包络解调分析的理论基础。在解析小波傅氏频谱为一实值函数的条件下,论证一个解析小波的虚部是其实部的Hilbert变换,因而简洁地推论出"Morlet组合小波、谐波小波、谐波组合小波也是一类解析小波,它们的实部和虚部构成一对Hilbert变换对",可用于故障调制振动信号的包络解调分析;另外,还论证了"解析小波变换系数的实部与虚部构成一对Hilbert变换对"的结论。最后,以谐波组合小波为例分析滚动轴承故障振动信号。(本文来源于《振动与冲击》期刊2010年09期）
胡易平,安钢,王凯,王传菲[10]（2010）在《基于小波自适应包络解调技术的滚动轴承故障识别研究》一文中研究指出针对传统的包络解调技术在实际使用过程中存在必须人为确定高频共振频率和带通滤波器的中心频率缺点,提出了小波自适应包络解调技术。该方法通过最小Shannon熵原理自适应确定小波函数的中心频率和带宽,求得在此小波变换下的系数,运用希尔伯特变换得到解析信号,最后计算包络和包络谱来识别故障特征频率,实验结果表明,提出的方法能准确有效地识别出滚动轴承外圈、内圈及滚动体的单点类故障。(本文来源于《煤矿机械》期刊2010年02期）
小波包络解调论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
齿轮箱恶劣的工作环境和复杂的内部结构容易发生复合故障,及时诊断齿轮箱复合故障,不仅提升工作效率和安全性,且可以节约维修成本.利用小波理论在时频域的局部分析能力,提出基于小波变换的复合故障频带划分准则,并利用改进包络解调实现复合故障特征提取.利用QPZZ-Ⅱ型试验台在900 r/min转速条件下模拟两种复合故障实验,实验结果证明:基于小波变换的复合频带划分能够从复合故障中各源故障频带切分,改进后的包络解调能更加清晰地表征出故障特征处谱峰.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
小波包络解调论文参考文献
[1].李嘉鹏,苑宇.基于小波-包络解调的齿轮箱复合故障研究[J].大连交通大学学报.2018
[2].李嘉鹏,苑宇.基于小波-包络解调的齿轮箱复合故障研究[J].大连交通大学学报.2017
[3].侯新国,牛超,杨忠林.基于最优Morlet小波自适应包络解调的弱故障特征提取方法[J].电机与控制学报.2016
[4].时培明,许帅,李培.基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法[J].现代制造工程.2015
[5].牛超,侯新国,杨忠林.一种自适应Morlet小波包络解调的弱故障检测方法[J].船电技术.2015
[6].张园,史永芳,迮素芳,李力.基于邻域相关性小波去噪的滚动轴承包络解调及故障分类[J].轻工机械.2014
[7].田福庆,丁庆喜,罗荣.基于第二代小波包自适应包络解调故障诊断方法[J].海军工程大学学报.2013
[8].杨巍,杨远洪.基于广义谐波小波变换的布里渊光时域反射计的数字包络解调技术[J].光学学报.2013
[9].张家凡,易启伟,李季.复解析小波变换与振动信号包络解调分析[J].振动与冲击.2010
[10].胡易平,安钢,王凯,王传菲.基于小波自适应包络解调技术的滚动轴承故障识别研究[J].煤矿机械.2010