基于优化多尺度形态学的滚动轴承失效研究

针对普通多尺度形态学在滚动轴承微弱故障识别时的结构元素尺度优化问题,提出了自适应多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法。首先,以基本形态算子为基础,构建了具有双向脉冲特征提取能力的差分形态算子;为了在结构元素尺度范围定义出敏感于轴承故障的尺度,将以峭度作为其选取依据,并将得到最优尺度下的形态处理结果平均处理来重构故障信号,最终实现故障信号的综合分析和故障特征解调。通过对实际滚动轴承内、外圈故障振动信号的分析,结果表明：优化算法能够提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征;且相比于普通多尺度形态学,该方法所提取的轴承故障特征频率幅值提升近1倍,适合处理弱信噪比的滚动轴承内、外圈故障识别。     

基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障特征提取的难题,提出了基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行迭代滤波分解,然后通过相关系数和峭度准则筛选出敏感的内禀模态分量,对敏感的内禀模态分量进行最大相关峭度解卷积降噪,最后对降噪的信号进行频谱分析完成轴承故障诊断。对轴承仿真信号和滚动轴承故障振动试验信号进行了分析,结果表明文中方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。     

基于CEEMDAN能量熵和马氏距离的齿轮箱轴承故障诊断方法

针对齿轮箱轴承信号非平稳性及其故障特征难以提取的问题,提出一种自适应白噪声平均总体经验模态分解（CEEMDAN）能量熵和马氏距离相结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法对非平稳的轴承故障信号进行分解,获得若干阶表征信号特性的固有模态函数（IMF）分量;然后计算各IMF分量的自相关函数和相关系数,以滤除信号内的噪声干扰和对故障特征不敏感的IMF分量;最后计算各敏感故障特征分量的能量熵,将其作为特征参数形成状态特征向量,并使用马氏距离判别方法对轴承的工作状态和故障类型进行诊断。通过对实测不同工况以及不同故障程度的齿轮箱轴承信号的分析,证明了所提方法的有效性。     

自适应多尺度形态差值滤波及其在液压泵故障诊断中的应用

针对工业现场的实测液压泵故障信号易受强背景噪声污染的问题,利用一种自适应多尺度形态差值滤波(Adaptive Multi-scale Morphological Difference Filter, AMMDF)的方法。该方法把信号故障特征频率处的能量和低频段总能量的比值作为评价各个尺度滤波效果的指标,并以此作为权值来对经过各个尺度形态变换后的信号根据滤波效果进行加权融合,从而实现自适应滤波。通过对仿真信号和液压泵实测故障振动信号的实验验证,表明AMMDF较单尺度的形态闭算子有更好的滤波能力,它既具有信号细节保留能力又有较强的抑噪能力,为液压泵故障诊断提供了一种有效的工具。     

基于改进HHT和形态学分形维数的齿轮箱轴承故障特征提取方法

针对齿轮箱轴承特征难以提取的问题,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)和形态学分形维数的故障特征提取方法。首先采用自适应白噪声总体经验模态分解(CEEMDAN)方法将轴承振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),然后分别计算各IMF分量的相关系数和峭度值以滤除对信号特征不敏感的分量,最后计算包含敏感故障特征分量所组成的重构信号的形态学分形维数,以此作为特征参数对轴承的工作状态进行识别。通过对实测轴承信号的分析,结果表明,文章所提方法可有效识别轴承的工作状态和故障类型。     

CYCBD和CEEMDAN相结合的滚动轴承微小故障特征提取

针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的轴承微小故障诊断方法.根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪...     

基于ECA-ResNet与CEEMDAN能量熵的轴承故障诊断

为解决轴承故障诊断中故障分类模型参数多且泛化性能弱、故障识别率低、识别速度慢的问题,设计一种基于深度学习模型ECA-ResNet、完全噪声辅助聚合经验模态分解与麻雀搜索算法优化的支持向量机(SSA-SVM)的故障诊断方法。通过ECA-ResNet对轴承信号进行建模以提取频域故障特征;将频域特征与CEEMDAN提取的能量熵以及传统信号的时域特征共同构成特征矩阵;通过SSA-SVM进行故障类型识别。结果表明：与传统故障特征提取方式相比,所提出的轴承故障诊断方法能得到良好的诊断效果,轴承故障识别率和分类速度较高。     

基于EMD-MPE与HMM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承的特征难以提取以及状态识别困难的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)-多尺度排列熵(MPE)与隐马尔科夫模型(HMM)的滚动轴承故障识别方法。首先,运用EMD滤波降噪原理对滚动轴承振动信号进行降噪,而后将已降噪的信号进行多尺度排列熵分析并提取不同尺度下排列熵的较大值作为信号特征。最后,将特征信号向量输入已训练好的HMM模型进行故障类型判别。并与支持向量机(SVM)进行比较研究。实验结果表明,基于EMD-MPE与HMM的滚动轴承故障诊断方法对滚动轴承的故障状态能够进行有效地识别。     

基于多尺度解调谱熵的轴承故障特征提取方法

为了解决直驱风力发电机主轴轴承故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)的多尺度解调谱熵的特征提取算法。多尺度解调谱熵利用EMD自适应分解特性与信息熵融合,首先对轴承振动信号进行EMD分解,将得到的各阶固有模态函数(IMF)分量进行Teager能量算子解调,获得不同频段的解调信号;其次,对各解调信号构造能量矩阵,并进行奇异值分解求取解调谱熵作为特征向量,从而实现对信号的多分辨率分析;最后,通过支持向量机(SVM)对实例数据进行故障分类实验,实现了较高的分类准确率,证明了该方法对于轴承故障诊断的有效性。     

基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法

针对往复压缩机轴承间隙故障诊断振动信号强非平稳、非线性与特征耦合特性,提出基于复合插值包络局部均值分解(CIELMD)与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)特征提取方法。使用CIELMD方法分解不同轴承间隙故障信号,利用相关系数筛选包含主要故障信息的PF分量;通过RCMFE方法定量描述PF分量构成状态特征矩阵,为解决信息冗余问题,进一步使用文化基因算法优选矩阵中平均样本距离最大的元素,构成可分性良好的特征向量。往复压缩机轴承间隙故障模拟信号试验结果表明:该方法提取故障特征可分性强,故障识别准确率高。     

基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,可得到不同的IMF分量;计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值,选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解,并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比,结果表明:优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号,有利于提高故障诊断的精确度。     

电机轴承故障的多尺度排列熵特征提取与GK识别

为了有效提取电机轴承故障特征并准确识别出故障类型,提出了复合多尺度排列熵偏均值的特征参数提取和GK聚类的模式识别方法。在故障特征提取方面,使用自适应局部迭代滤波对振动信号进行分解,选择与原振动信号相关性较大的前3个分量,计算分量信号的复合多尺度排列熵偏均值作为特征参数,则每个振动信号得到了一个三维特征向量;在模式识别方面,使用GK算法对特征参数进行聚类。使用美国某大学的电机轴承数据进行效果验证,与基于EMD分解的特征参数比,ALIF分解所得特征的聚类效果更好,类与类之间区分明显,不存在交叉混叠现象,且样本围绕类心的分布更加紧凑。实验结果证明了故障特征提取方法和故障模式识别方法的有效性。     

基于SHO-VMD分解和多特征参数的变工况滚动轴承故障诊断

风机在多种工况条件下运行时,利用轴承的振动监测系统所检测到的信号难以实现故障诊断,而大量文献研究的轴承故障诊断多是在恒定转速下进行的。针对变工况下运行的滚动轴承,提出一种基于SHO-VMD分解和多特征参数融合的特征提取方法,使用t-SNE降维可视化,提取出振动信号的故障信息与转速变化信息。变分模态分解(VMD)方法的分解效果取决于分解个数和惩罚因子的取值,采用自私羊群优化算法（SHO）对参数进行优化,将振动信号分解为一些本征模态分量,再对每组分量进行特征参数提取,基于奇异值特征、能量熵、样本熵特征进行多特征量融合,使用t-SNE降维来提取轴承故障信息以及速度变化信息,实验结果表明：提出的方法可以有效提取出轴承的故障和速度信息。     

非局部均值去噪和LMD综合的滚动轴承故障诊断

局域均值分解(Local Means decomposition,LMD)是一种分解效果明显的时频分析方法,在故障诊断中应用广泛。但噪声对其分解有较大影响。为克服噪声的干扰,提出了一种能够应用于轴承信号处理,由非局部均值去噪算法和LMD相结合的新方法,该方法首先采用NLM对信号进行降噪预处理,然后以去噪信号做为输入进行LMD分解,对分解产生的PF分量与降噪信号做相关度分析,甄选PF分量,然后对有用PF分量进行包络谱分析。并将该方法应用在故障滚动轴承信号的特征提取上,结果表明该方法能有效的提取滚动轴承的故障特征,实现滚动轴承的故障诊断。     

基于形态学的一种齿轮故障微弱信号提取方法

针对数学形态学滤除白噪声能力不足的问题,提出了奇异值分解（SVD）、局域均值分解（LMD）和数学形态学相结合的特征提取方法。将信号进行奇异值分解,对分解后的主要成分取均值,然后进行局域均值分解,选取主要分量求和重构,再用形态学差值滤波器提取故障信号的频率特征。通过数值仿真试验和齿轮局部故障模拟实验,结果表明：该方法能够清晰地提取出故障信号的频率特征,并与奇异值分解形态滤波法相比较,证明了该方法的有效性。     

基于形态学的一种齿轮故障特征提取方法

针对数学形态学滤除白噪声能力不足的问题,提出了奇异值分解（ SVD）、局域均值分解（ LMD）和数学形态学相结合的特征提取方法。将信号进行奇异值分解,对分解后的主要成分取均值,然后进行局域均值分解,选取主要分量求和重构,再用形态学差值滤波器提取故障信号的频率特征。通过数值仿真试验和齿轮局部故障模拟实验,结果表明：该方法能够清晰地提取出故障信号的频率特征,并与奇异值分解形态滤波法相比较,证明了该方法的有效性。     

基于改进形态学的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承的微弱故障特征提取，提出了基于特征幅值能量参数（FAEI）和自相关能量比（AER）的改进数学形态方法。首先使用7种形态算子对信号进行形态处理，以FAEI作为最优算子的选取依据，然后借助AER准则自适应地确定扁平结构元素的长度参数。通过轴承故障实验可知，AER准则能够选出最佳结构元素长度，结合形态算子对故障信号进行最优形态滤波。结果表明:该方法能够提取出噪声背景下的冲击脉冲信号，实现轴承微弱故障特征提取。与基于峭度的形态算法对比，改进方法使故障检测中的特征频率幅值提升了1倍。     

基于改进的G-SVSLMS与冗余提升小波的滚动轴承故障诊断

噪声的干扰导致滚动轴承早期故障信号不易被发现,有效滤除噪声信号是实现设备早期故障诊断的关键。对基于Sigmoid函数的变步长自适应算法(G-SVSLMS)进行相关性改进,并将该方法应用于振动信号的初始降噪。根据冗余提升原理对一次降噪后信号进行再降噪,从而实现设备振动信号的有效的提取。实验及工程数据分析表明该复合方法的应用效果明显高于单一滤波方法。     

基于精细复合多尺度模糊熵的往复压缩机轴承间隙故障特征分析方法

针对往复压缩机故障信号呈现非线性、非平稳等特点,提出了基于精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法。在精细复合多尺度熵的基础上,结合模糊熵概念,提出了RCMFE方法,应用其量化信号非线性特性形成故障特征。白噪声和1/f噪声仿真信号分析结果表明:RCMFE熵值对数据长度不敏感,未定义熵出现概率小。以往复压缩机传动机构轴承间隙故障为研究对象,应用RCMFE实现其故障信号特征提取,并与多尺度模糊熵、复合多尺度模糊熵进行对比,该方法特征区分度显著,支持向量机故障识别准确率高于其他方法。     

基于WTD-AR谱和MEA-BPNN的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断模型在噪声干扰下鲁棒性能差的问题,提出一种基于小波阈值去噪（WTD）、AR谱和思维进化算法（MEA）优化反向传播神经网络（BPNN）的轴承故障诊断方法。以原始振动信号为输入,采用小波方法分解重构原始信号滤除高频噪声,然后采用Burg算法估计AR模型参数提取降噪信号功率谱特征,最后将特征向量与对应标签分别作为MEA-BPNN神经网络的输入、输出进行训练,最终实现诊断。将该方法与一些先进的人工神经网络诊断方法作比较,测试该诊断模型的性能。研究结果表明：WTD-AR谱-MEA-BPNN诊断模型能够有效降低轴承振动信号的噪声干扰,实现特征增强,分辨率更高;相较于传统神经网络训练速度更快,在更短时间内甄别故障类型且识别率高。