独立分量分析在滚动轴承包络分析中的应用

提出了一种利用独立分量技术消除或有效抑制包络分析中强干扰对分析结果影响的方法.该方法首先用包络分析方法提取滚动轴承振动信号的包络波形,再通过独立分量分析实现各振源包络分量的分离去噪,最后对滚动轴承相关的包络分量进行包络谱分析,获得对滚动轴承故障在强干扰源存在下的准确结果.     

CEEMD与FastICA结合的故障特征提取方法

针对滚动轴承故障特征信息难以分离的问题,提出了互补式集成经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA)结合的故障特征提取方法。首先将振动信号进行CEEMD分析,分解成不同尺度的固有模态分量(Intrinsic mode function,IMF);然后通过敏感度评估算法对分解信号进行重组,并利用Fast ICA对其进行降噪处理;最后对Fast ICA分离的信号进行Hilbert包络谱分析,获取故障特征信息。将此方法应用于滚动轴承振动信号故障分析,实验证明了所提方法的有效性。     

独立分量分析在齿轮箱复合故障中的包络提取

针对传统包络谱分析对复合故障提取失效的问题,提出了独立分量分析(Independent Component Analysis)和包络谱相结合的方法。首先对四通道采集信号进行包络分析获得包络谱图,从图中可发现存在故障频率信息,但无法做到对故障的准确定位,接着对包络信号进行ICA处理得到独立分量,在独立分量中分别找出与故障相对应的频率信息。应用该方法对齿轮箱进行故障信号提取,成功的识别出滚动轴承外圈故障及齿轮断齿故障,仿真和试验结果验证了本方法的可行性和有效性。     

基于谱峭度和cICA的滚动轴承故障特征提取

独立分量分析(independent component analysis,ICA)可以实现混合信号的按源分离,但由于其使用时通常需要预先知道信号源数量,使其应用受到限制。在ICA基础上发展起来的约束独立分量分析(constrained independent component analysis,cICA)方法,可根据一定的先验知识生成参考信号,以提取感兴趣的独立分量(independent component,IC)。包络提取技术可有效隔离解调共振带之外的干扰源信号,同时起到对信号的振源降维作用。谱峭度包络提取是近年来发展起来的崭新包络提取方法,可实现对信号包络的自适应提取。将谱峭度包络提取方法与cICA相结合,提出一种高鲁棒性的滚动轴承故障特征提取法,首先通过谱峭度实现对信号包络的自适应提取,再根据滚动轴承故障特征频率建立参考信号,以cICA实现对滚动轴承不同故障对应包络IC的有效提取。仿真和测试试验表明,该方法可实现在干扰条件下对滚动轴承故障特征信息的有效提取。     

基于cICA的旋转机械变速过程滚动轴承故障特征提取

在ICA基础上发展起来的约束独立分量分析(cICA)方法,可根据一定的先验知识生成参考信号以提取选定的独立分量,解决了原ICA算法的次序不确定性问题。将cICA用于滚动轴承故障诊断,能够根据被监测滚动轴承的特征频率等先验信息建立参考信号并实现对其故障振动特征信号的提取。本文将该方法与针对旋转机械变速过程的阶比跟踪技术和滚动轴承包络分析技术相结合,提出了基于cICA的旋转机械变速工作过程滚动轴承早期故障分析方法。该方法首先通过包络提取技术在共振带获得包含故障信息的包络信号,再通过阶比分析中的等角度采样将包络信号转换到角域,在角域建立参考信号,并用cICA实现旋转机械变速过程下滚动轴承故障对应冲击性信号成分的有效提取。仿真和测试试验表明,所提出方法适合于旋转机械升降速等变速过程中的滚动轴承初期故障特征信息提取。     

应用多分辨SVD和ICA的轴承复合故障诊断研究

针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于多分辨奇异值分解(SVD)和独立分量分析(ICA)的复合故障诊断方法。首先利用多分辨SVD将复合故障振动信号分解为几个分量实现维数的增加;然后将分解得到的分量组合为混合信号,并利用ICA进行欠定盲分离;最后对分离后的独立分量进行Hilbert包络解调,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。通过对滚动轴承内外圈复合故障的试验信号分析表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征信息。     

应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

EMD-ICA联合降噪在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其他能量较大的振源信号的干扰,致使传统滤波降噪方法存在很大的局限性。针对这一特点,提出经验模式分解(EMD)和独立分量分析(ICA)相结合的联合降噪新方法。将单通道振动信号进行EMD分解,基于互相关准则对分解后的本征模函数进行重组,构造虚拟噪声通道,并以此作为ICA的输入矩阵,采用FastICA算法实现源信号和噪声信号的分离,从而达到降噪的目的。将该方法应用于滚动轴承故障诊断中,对降噪后的重构信号进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状态。仿真和试验分析结果表明该方法有效可行。     

基于小波变换和ICA的滚动轴承早期故障诊断

滚动轴承早期故障诊断的关键在于如何从低信噪比混合信号中检测出显著的轴承故障特征频率。提出以连续小波变换(CWT)和独立分量分析(ICA)相结合的方法来诊断单通道信号的滚动轴承早期故障,提出按频谱等间隔选取伪中心频率的小波分解尺度,并对ICA处理后的信号进行包络频谱分析以确定故障类型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据对该方法进行了验证。     

基于Morlet小波包络分析的滚动轴承多源故障分离

滚动轴承初始故障振动信号比较弱,易被干扰噪声淹没,使得传统的包络分析方法失效,而且实际采集的信号往往为多个振源的混合信号.提出用Autoregressive模型对轴承故障数据进行预处理,得到包含故障脉冲冲击的信号.利用kurtosis最大化准则自动获取complex Morlet小波包络分析方法的中心频率和包络带宽,对采集信号进行包络分析,最后对得到的包络信号进行独立分量分析实现各振源包络分量分离,进而获取故障冲击信号.仿真试验与模拟故障试验验证了该方法的有效性.     

运用小波包峭度包络的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性.     

IEWT和FSK在齿轮与滚动轴承故障诊断中的应用

改进的经验小波变换方法(improved empirical wavelet transform,简称IEWT)是一种新的自适应性信号处理方法,将这种方法和快速谱峭度(fast spectral kurtosis,简称FSK)相结合,进行齿轮与滚动轴承的故障诊断。首先,采用IEWT对信号进行分解,筛选出故障特征最为明显的2个分量并重构信号;其次,对重构信号进行快速谱峭度滤波;最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取出信号的故障特征。分析齿轮断齿及滚动轴承故障信号,与直接包络谱和基于EMD经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的FSK滤波包络谱分析方法相比可知,采用IEWT处理后再进行FSK滤波的信号进行包络谱分析更具有区分性,可有效识别齿轮和滚动轴承的故障特征。     

滚动轴承故障诊断系统的设计与应用

分析了滚动轴承典型故障机理及其振动特征,提出了将包络分析作为小波分解的前置处理手段以提取信号故障特征的思想,设计出一套新的诊断方案,开发了适用于铁路货车的滚动轴承故障诊断仪。仪器主要采用时域分析与频谱分析相结合来完成故障诊断工作,信号分析程序使用VisualC 6.0,不仅可以准确地分析出轴承故障所在的部位,更保证了数据采集的实时性。现场应用证明:该方法准确有效,适用于滚动轴承的检测和诊断。     

基于小波相关滤波法的滚动轴承早期故障诊断方法研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究已经很多,但是这些方法对于强噪声背景下的早期故障微弱信号特征提取效果并不理想。为此,提出了适用于强噪声背景的小波相关滤波滚动轴承早期故障诊断方法。该方法将小波相关滤波降噪方法和Hilbert包络细化谱分析相结合:对被测信号进行小波相关滤波降噪处理,对降噪处理后的高频段尺度域的小波系数进行Hilbert包络细化谱分析。该方法在滚动轴承的早期故障诊断中的试验结果表明,该方法与直接小波系数包络谱诊断方法相比,较大地增强了对滚动轴承早期故障诊断的能力,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的早期故障频率。     

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。     

载荷影响下的机电阻抗协整结构损伤识别方法

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform，简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题，提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先，设定Q因子的区间范围，利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量；其次，对各分量进行包络导数能量算子解调，在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数，实现对故障信号的最优分解；最后，通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明，该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型，具有一定的工程应用价值。     

滚动轴承故障特征信息的自动提取方法研究

提出基于小波包分析和包络检测的滚动轴承故障特征信息的自动提取力法。根据滚动轴承的故障冲击能激起轴承座或其他机械零部件产生共振的特性，对轴承振动信号进行快速傅里叶变换FFT分析，在频谱图中自动识别高频共振频带。然后利用小波包分析可以在全频带内把信号分解到相邻的不同频带上的特性，对滚动轴承的振动信号进行小波包分解，自动提取共振频带上的信号并进行重构。最后，对重构后的信号进行包络检波，实现滚动轴承故障特征信息的自动提取。通过对实际滚动轴承振动信号的分析，发现这种方法能非常有效地检测和诊断滚动轴承的故障．     

基于SG滤波器和组合窗STFT的滚动轴承故障诊断方法

针对随机噪声和传统窗函数对STFT分解质量的影响,提出了一种基于SG滤波和组合窗STFT的滚动轴承故障诊断方法。首先用SG滤波器去除原始振动信号中随机噪声的干扰,再利用长、短窗函数得到一个组合窗函数提高STFT的时频分辨率。对仿真信号和试验轴承振动信号的分析结果表明,该方法能有效地提取滚动轴承故障特征。     

基于WVD谱峭度法在轴承故障诊断中的应用

在对基于短时傅里叶变换(STFT)和基于小波变换的谱峭度法分析的基础上,提出了基于W igner Vil le分布的谱峭度法。将其作为检测工具,利用谱峭度构造最优滤波器提取轴承故障 信息。将这三种谱峭度法应用于滚动轴承故障诊断中进行对比分析。分析结果表明，时频分析方法对信号能量的集中程度和时窗与滤波器的选取是影响谱峭度法应用效果的主要因素。该结果对基于时频分析的谱峭度法理论体系的形成及其在故障诊断中的应用具有实际意义。