基于VMD和奇异差分谱的滚动轴承早期故障诊断

针对强噪声环境下滚动轴承早期故障特征信息非常微弱且难以提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值差分谱的故障诊断方法。首先对轴承故障振动信号进行VMD分解得到一系列本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFS),由于噪声的干扰,很难从各个模态分量中提取有效的故障特征信息;然后根据相关系数准则,对相关系数较大的分量构建Hanke矩阵进行奇异值分解,求取奇异值差分谱,从差分谱中确定重构信号的有效阶次对信号进行降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络处理,从包络谱中即可准确地提取到故障特征频率。仿真信号和工程数据处理结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,精确地提取到轴承微弱的故障特征频率信息。     

基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取

针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出了一种基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取方法。首先,通过奇异值分解将原始轴承振动信号分解为一系列能够线性叠加的分量信号,利用故障特征分量和噪声分量在奇异值上的差异,根据奇异值差分谱的性质筛选出有效奇异值,选择包含故障特征的分量重构信号。针对奇异值分解去噪后仍存在残余噪声,采用改进包络分析,在频域中进一步去除重构信号中的残余噪声。最后对实测轴承信号进行分析,准确地提取到故障特征明显、故障频率突出的轴承故障信号,完成故障诊断。     

基于SVD-LCD与1.5维谱的滚动轴承故障诊断

为了准确地进行滚动轴承故障诊断,针对故障振动信号的低信噪比、非线性、非平稳的特征,提出了奇异值分解降噪、局部特征尺度分解和1.5维谱相结合的故障诊断方法。该方法首先运用奇异值分解降噪技术降低信号中的噪声,然后对降噪信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量,并进行Hilbert变换求取包络信号,最后求取包络信号的1.5维谱提取故障特征。通过轴承内圈故障数据分析,验证了该方法的有效性。     

基于SVD降噪和谱峭度的滚动轴承故障诊断

提出将奇异值分解(SVD)和谱峭度结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始振动信号构造为Hankel矩阵,进行奇异值分解,并利用奇异值差分谱进行有效的消噪;然后,利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和中心频率对降噪后的信号进行带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络和Fourier变换得到包络解调谱,即可实现故障特征的提取.对滚动轴承故障试验信号的分析表明,该方法可以有效地提取故障特征频率,实现故障诊断.     

基于局部均值分解和奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断研究

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先通过LMD将非平稳的原始轴承故障信号分解为若干个PF(product function)分量,由于背景噪声的影响,难以从PF分量准确得到故障频率,对PF分量进行Hankel矩阵重构和奇异值分解,相应的得到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某个PF分量进行消噪和重构,然后再求重构后PF分量的包络谱,便能准确地得到故障频率。仿真分析和滚动轴承内圈故障实例很好地验证了提出的改进方法的有效性。     

VMD和奇异差分谱在齿轮早期故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的多分量、多频率调制特性且早期故障振动信号信噪比低,故障特征微弱难以提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值差分谱的故障诊断方法。首先对采集到的齿轮故障振动信号进行VMD分解,得到一系列窄带本征模态分量(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFS),由于噪声的干扰,从各个模态分量的频谱中很难对故障做出正确的判断;然后根据相关系数准则,选取与原始信号相关系数较大的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求取奇异值差分谱,从差分谱中确定重构信号的有效阶次对信号进行降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络谱分析,即可从中准确地识别出齿轮的故障特征频率。仿真信号和齿轮箱齿轮故障模拟实验结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,准确地提取到齿轮微弱的故障特征信息。     

局部特征尺度分解和局部切空间排列在故障特征频率提取中的应用

为了从非线性、非平稳的振动信号中提取故障特征频率,提出了一种故障特征频率提取新方法。该方法将局部特征尺度分解和流形学习算法局部切空间排列相结合,首先利用局部特征尺度分解将振动信号分解成若干个内禀尺度分量,将其组成多维特征向量;其次采用流形学习算法中的局部切空间排列对多维特征向量进行降维处理,得到低维特征向量,对得到的低维特征向量进行信号重构;最后采用频谱分析方法对重构信号进行故障特征频率的提取。在滚动轴承故障试验中,所提出方法能够准确提取出内圈和外圈故障的特征频率,验证了该方法的有效性。     

基于变分模态分解和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法

为有效地提取出轴承故障的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)和奇异值差分谱(SVDS)相结合的轴承故障诊断方法.该方法主要有三个步骤,一是通过VMD对轴承故障信息进行分解,并得到若干个不同频段的分量信号;二是选取有效的分量信号构建Hankel矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,由此得到SVDS曲线;三是通过SVDS曲线的峰值确定重构阶数并完成信号重构,而后对重构信号进行包络谱分析,便可得到相应故障类型的特征频率.轴承故障诊断实例验证了方法的有效性.     

基于DT-CWT和奇异能量差分谱的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承故障信号具有非平稳、能量低等特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了将双树复小波和奇异值能量差分谱相结合的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的振动信号进行分解,再重构单支信号,由于噪声的干扰,从重构后分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量求取奇异值能量差分谱,确定有效阶次进行信号重构降噪。最后对降噪信号求Hibert包络谱,便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。     

IVMD融合奇异值差分谱的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障阶段存在特征信号微弱、故障识别相对困难的问题,提出了融合改进变分模态分解和奇异值差分谱的诊断方法。原始信号经改进变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态函数分量,利用包络谱稀疏度指标筛选出最佳分量构造Hankel矩阵并进行奇异值分解,求取奇异值差分谱后,根据差分谱中的突变点重构信号,最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型。利用改进变分模态分解融合奇异值差分谱的方法对轴承故障模拟及实测信号进行分析,均成功提取出微弱特征信息,能够实现滚动轴承早期故障的有效判别,具有一定的可靠性和应用价值。     

基于小波分解和SVD降噪的齿轮箱特征提取研究

齿轮箱故障诊断的关键是对故障特征的提取。利用小波变换的多分辨特性,将齿轮箱振动信号进行分解及单支重构,获取原信号在不同频段上分布的详细信息,找出对应系统特征频率的尺度,并应用奇异值分解的方法对该尺度下的重构信号进行进一步的降噪处理,从中成功提取出信号的特征分量。     

基于EMD和信息熵的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于EMD和信息熵的滚动轴承故障诊断方法。利用EMD将滚动轴承振动信号分解为多个IMF分量,计算各个IMF分量的信息熵,设定有效的熵阈值来取舍IMF分量,利用保留的IMF分量重构信号,并对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取滚动轴承故障特征频率。对实测滚动轴承振动信号分析表明,该方法能有效提取滚动轴承的故障特征频率。     

基于LFK和熵谱差分准则的滚动轴承信号预处理方法研究

针对滚动轴承故障信息易被不确定性随机噪声湮没的问题,提出了基于LFK的滚动轴承信号降噪预处理方法。首先,通过局部特征尺度分解对信号进行分解并提出熵值差分谱对分量进行筛选重构;然后,对重构信号中可能存在的残余噪声,采用快速峭度图算法进一步滤波降噪,一定程度上去除了噪声的干扰;同时也较好地保留了故障特征信息。最后,利用仿真信号和滚动轴承内圈故障信号验证了该方法的有效性。     

SVD-LMD联合降噪和TEO的滚动轴承故障诊断

针对随机噪声背景下滚动轴承局部损伤信息提取困难的问题,提出了一种奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)和局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)联合降噪,并结合Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的特征提取新方法.首先,利用SVD方法对滚动轴承故障振动信号进行处理,初步剔除背景噪声;然后,使用LMD方法分解降噪后的信号,依据相关系数指标筛分出敏感乘积函数(Product function,PF)并加以重构;最后,对重构的信号进行TEO解调分析,将解调谱中幅值突出的频率成分与故障特征频率理论值进行对比,提取故障信息.结果表明,该方法可有效提取轴承局部损伤的特征频率,最终实现故障诊断.     

基于EMD和奇异值差分谱理论的列车齿轮箱故障诊断研究及实现

针对列车齿轮箱故障频率难以提取的情况,提出了一种基于EMD和奇异值差分谱理论的故障诊断方法。通过EMD分解齿轮原始振动加速度信号,得到若干个本征模函数;从频谱图中提取某个含有故障特征信息的本征模函数,对该分量构造hankel矩阵并对其进行奇异值分解,差分谱消噪,信号重构和希尔伯特包络解调,从而确定故障频率,准确实现列车齿轮箱的故障诊断。通过实验证明了该方法的可行性和有效性,为列车运行状态监控、故障诊断和运行安全自动防护提供理论和实践参考。     

基于局部特征尺度分解与最小熵解卷积的轴承故障诊断

为准确进行滚动轴承的故障诊断,结合局部特征尺度分解(LCD)和最小熵解卷积(MED)给出了一种新的故障诊断方法。首先,对轴承振动信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量;然后,依据互相关系数指标,采用聚类分析方法自动选取有用分量并叠加作为重构信号;最后,应用最小熵解卷积将重构信号降噪,并应用包络分析技术进行故障诊断。通过轴承内、外圈故障振动数据的分析表明:经LCD-MED处理后,振动信号的峭度值得到了较大提高,故障特征频率更加突出,基于LCD-MED的方法在轴承故障诊断中有效且合理。     

基于EEMD与奇异熵增量谱的齿轮故障特征提取

针对齿轮振动信号非线性、非平稳的特点,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)与奇异熵增量谱的齿轮故障特征提取方法。首先,利用EEMD方法将齿轮振动信号分解为若干个平稳的本征模态函数(IMF)分量。EEMD方法利用正态分布白噪声的二进尺度分解特性,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠现象。但由于背景噪声和残余辅助白噪声的影响,EEMD分解得到的IMF分量难以准确提取齿轮故障特征。利用奇异值分解(SVD)对IMF分量进行消噪和重构,根据奇异熵增量谱确定重构阶次,准确地提取齿轮的故障特征频率。仿真信号分析和齿轮箱齿轮故障实验验证了该方法的准确性和有效性。     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

基于ESMD和奇异值差分谱的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承信号的非平稳特征,提出基于ESMD分解和奇异值差分谱的故障特征提取方法。首先将原始非平稳信号进行ESMD分解,然后对产生的IMF分量进行FFT变换。为降低背景噪声的影响,对IMF构建Hankel矩阵,根据奇异值差分谱理论进行消噪和重构,从而确定轴承故障的特征频率。     

基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个模态分量;其次,根据峭度最大准则来选取被对称差分能量算子解调的模态分量,解调后获取待分析信号的幅值、频率信息并计算包络谱。实验结果表明:与传统能量算子相比,所提方法能突显故障特征频率并有效抑制虚假干扰频率,更有利于滚动轴承故障诊断。