基于小波分析的故障診斷算法(編輯修改稿)
2025-07-24 20:30 本頁面
【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 分析與時(shí)間序列統(tǒng)計(jì)與估計(jì)分析相結(jié)合的故障診斷方法,甚至還有上述多種方法的組合,如小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和專家系統(tǒng)的組合,小波分析、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和粗糙集的組合等。利用專家系統(tǒng)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和小波分析技術(shù)組成的混合故障診斷系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)對(duì)某鋼廠的冷軋自動(dòng)化生產(chǎn)線系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)時(shí)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷。某醫(yī)療科研機(jī)構(gòu)提出了利用小波分析與粗糙集理論、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的信號(hào)處理方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)癲癇病的診斷分析。 MATLAB仿真 本次仿真中將采用小波包變換分析兩個(gè)信號(hào)的特征向量和各頻率成分的功率譜。 產(chǎn)生兩個(gè)信號(hào)。s1為正常信號(hào)，s2為故障信號(hào) 仿真運(yùn)行程序，兩個(gè)信號(hào)如下圖：獲得小波正交基和節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)如下： 兩個(gè)信號(hào)的功率譜：兩個(gè)信號(hào)選取八個(gè)特征向量點(diǎn)進(jìn)行分析：得到正常信號(hào)和故障信號(hào)的特征向量如下： 每次運(yùn)行得到的數(shù)據(jù)（包括上面的功率譜）應(yīng)該不一樣，因?yàn)榇嬖陔S機(jī)產(chǎn)生。如下圖，某次運(yùn)行得到的結(jié)果： 通過特征向量的對(duì)比，檢測(cè)到信號(hào)的突變點(diǎn)，可是識(shí)別出故障，也可以通過模式匹配，識(shí)別出故障的類型。結(jié)語： 總之,小波分析故障診斷方法研究已經(jīng)取得了相當(dāng)大的進(jìn)展,但就這些理論和方法本身來說還不是很成熟,還需要進(jìn)一步完善,無論是在理論研究還是工程應(yīng)用方面,都還有許多工作要做。①故障檢測(cè)中的小波基選擇?? 要有效地檢測(cè)故障,必須選擇合適的小波基波。目前小波基波的選擇雖有一些經(jīng)驗(yàn),但還沒有一個(gè)理論標(biāo)準(zhǔn),有待進(jìn)一步地規(guī)范。②小波分析和其他理論和方法的結(jié)合?? 小波分析雖然能有效地檢測(cè)故障,但通常很難對(duì)故障進(jìn)行識(shí)別。因此,將小波分析和其他各種知識(shí)方法的結(jié)合,如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、專家系統(tǒng)、粗糙集理論和數(shù)據(jù)融合等,發(fā)揮各自的優(yōu)點(diǎn),是小波分析在故障診斷中應(yīng)用的一個(gè)重要研究方向,因此要加強(qiáng)小波分析與各種方法結(jié)合的理論和方法實(shí)現(xiàn)研究。③加強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用研究?? 故障診斷理論已取得很大的發(fā)展,但大多數(shù)方法還只是著重于理論和方法上的研究,真正應(yīng)用于工作實(shí)際的較少,小波分析故障診斷也不例外。因此要加強(qiáng)實(shí)際應(yīng)用研究,如開發(fā)實(shí)用的小波分析應(yīng)用軟件,并解決實(shí)際應(yīng)用中的硬件實(shí)現(xiàn)問題。附錄：matlab程序%t=::1。t=1:1000。s1=sin(2*pi*50*t*)+sin(2*pi*120*t*)+rand(1,length(t))。%rand 隨機(jī)產(chǎn)生函數(shù) for t=1:500。 s2(t)=sin(2*pi*50*t*)+sin(2*pi*120*t*)+rand(1,length(t))。end for t=501:1000。 s2(t)=sin(2*pi*200*t*)+sin(2*pi*120*t*)+rand(1,length(t))。end subplot(9,2,1) %subplot（m,n,p） m行數(shù) n列數(shù) p位置plot(s1)title(39。原始信號(hào)39。)ylabel(39。S139。) subplot(9,2,2)plot(s2)title(39。故障信號(hào)39。)ylabel(39。S239。) wpt=wpdec(s1,3,39。db139。,39。shannon39。)。%小波包函數(shù) plot(wpt)。s130=wprcoef(wpt,[3,0])。%將某個(gè)節(jié)點(diǎn)的小波包系數(shù)重構(gòu)，得到的是和原信號(hào)一樣長(zhǎng)度的信號(hào)s131=wprcoef(wpt,[3,1])。s132=wprcoef(wpt,[3,2])。s133=wprcoef(wpt,[3,3])。s134=wprcoef(wpt,[3,4])。s135=wprcoef(wpt,[3,5])。s136=wprcoef(wpt,[3,6])。s137=wprcoef(wpt,[3,7])。s10=norm(s130)。%求范數(shù)s11=norm(s131)。s12=norm(s132)。s13=norm(s133)。s14=norm(s134)。s15=norm(s135)。s16=norm(s136)。s17=norm(s137)。 st10=std(s130)。%求標(biāo)準(zhǔn)差st11=std(s131)。st12=std(s132)。st13=std(s133)。st14=std(s134)。st
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