一种交叉遗传优化MHW的风电机组微弱特征提取方法

针对变速变载、闪电雷击、雨雪冰雹等恶劣工作环境干扰下风电机组微弱特征的提取困难问题,提出了一种基于交叉遗传优化MHW的微弱特征提取方法。该方法通过变形参数调整对MHW小波形状进行拟合匹配,并通过交叉遗传优化算法对该变形参数进行优化,进而通过连续小波变换提取匹配波形优化的微弱特征。通过风电场风电机组齿轮箱振动数据分析,验证了该方法可以较好地抑制强背景噪声干扰,提取风电机组微弱故障特征。     

自适应谱峭度滤波方法及其振动信号检测应用

谱峭度滤波方法是一种在强背景噪声下也能有效提取振动信号中瞬态成分的方法。笔者针对谱峭度滤波方法中窗宽的自适应选择问题,提出一种自适应谱峭度滤波方法。该方法将小波相关滤波提取的振动信号特征频率作为Morlet小波滤波窗口中心频率,并按最大谱峭度原则自适应选择滤波小波窗口宽度,以确定最优带宽Morlet小波窗。通过强背景噪声下的瞬态成分的提取验证该方法的有效性,并与窗口融合自适应谱峭度滤波方法进行比较。针对轴承故障振动信号检测,应用该方法提取反映轴承故障的冲击响应成分,说明该方法能够实现轴承故障振动特征信号的提取。     

风电机组传动系统故障诊断平台开发

风电机组传动系统结构复杂,其振动故障主要涉及到滚动轴承、轴和齿轮箱等关键部件,分析了各个结构部件的典型故障和失效形式,给出了故障机理及对应的振动信号特征。振动信号作为风电机组传动链故障特征信息的载体,能够有效反应风电机组传动链的相关故障,针对风电机组中存在大量的暂态和非稳态信号的特点,提出通过小波变换进行频率提取。设计了基于测量单元下位机+基于PC上位机架构的故障诊断系统,信号处理模块由各种基于小波算法的软件包实现,功能强大,系统的可裁减性好。     

基于小波脊线的多分量信号瞬时参数估计及应用

通过分析小波脊线与信号瞬时幅值和瞬时频率的关系,提出一种基于能量重心脊点定位策略的脊线跟踪提取算法实现多分量信号瞬时参数估计。针对小波脊线提取中定中心频率参数优化方法优化复Morlet小波参数存在的局限性问题,提出中心频率自适应参数优化方法优化复Morlet小波参数并计算归一化小波尺度谱,根据能量重心脊点定位策略定位小波脊点,配合局部方向估计算法实现小波脊线迭代跟踪提取,进而估计信号瞬时参数。仿真分析表明该算法具有良好的抗噪特性,齿轮箱和滚动轴承的故障诊断工程实例结果表明该方法可有效提取旋转机械故障振动信号的特征。     

基于自适应复平移Morlet小波的轴承包络解调分析方法

针对滚动轴承的传统包络解调分析技术需要人工选择参数的缺点,提出一种自适应包络解调分析方法。该方法针对轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用复平移Morlet小波实现冲击特征波形的自动提取。同时,基于小波系数峭度值最大的优化策略,给出Morlet小波基函数的中心频率和包络因子的优化方法,从而实现与冲击特征成分的最优匹配,获得较好的包络信号。对模拟信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法通过对基函数波形的优化匹配,可以有效地解调出弱故障特征分量,效果优于普通的复平移Morlet小波变换,适合于轴承的早期故障特征提取。     

基于EEMD小波阈值去噪和CS-BP神经网络的风电齿轮箱故障诊断

针对风电机组齿轮箱中齿面点蚀、齿轮磨损、断齿等故障的诊断问题,提出一种基于EEMD小波阈值去噪和布谷鸟算法优化BP神经网络的故障诊断方法。采用EEMD分解和小波阈值去噪方法对故障振动信号进行数据预处理,抑制原始振动信号中的噪声干扰。利用布谷鸟算法优化BP神经网络对预处理后的信号进行诊断。小波阈值能更好地对EEMD分解中的高频分量进行去噪处理,CS-BP神经网络具有准确的模式识别精度和出色的全局寻优能力。通过实例仿真表明,提出的故障诊断方法具有良好的诊断精度、速度和成功率,具有较高的应用价值。     

基于参数优化Morlet小波变换的故障特征提取方法

针对轴承或齿轮箱等机械元件的故障振动信号表现为冲击衰减波形的特点,提出一种基于参数优化Morlet小波变换的故障特征提取方法。利用最小Shannon熵方法优化Morlet小波的形状参数,实现与冲击特征成分的最佳匹配,再对小波变换系数矩阵进行奇异值分解,根据奇异值曲线中主要反映突变信息的过渡阶段所对应的尺度范围求得最佳小波变换尺度,最后对信号进行Morlet小波变换提取故障特征。仿真试验和实际应用的结果表明,该方法能更有效地从强噪背景中提取故障特征。     

基于Morlet小波变换的滚动轴承早期故障特征提取研究

针对轴承故障初期振动信号中的特征成分极易被噪声信号淹没而不能及时检测的问题,结合Morlet小波变换降噪的基本原理,提出一种由尺度相关能量分布确定最优尺度参数的方法,从而在该尺度下对信号滤波来提取冲击特征成分.以最小Shannon熵优化Morlet小波的形状参数,实现母小波与信号故障特征的最佳匹配;以最优Morlet小波在不同变换尺度下的小波系数绘制尺度-能量谱,利用信号故障特征能量在特定尺度范围内聚集的特性,从谱图的极值点中选择滤波效果最好的尺度参数.对轴承全寿命数据的实际应用结果表明,与信号的均方根趋势相比,该方法能够提前从信号中提取微弱故障特征并检测到轴承的外圈故障,为轴承早期故障诊断提供了一种有效途径.     

多源稀疏优化方法研究及其在齿轮箱复合故障检测中的应用

齿轮箱因其工作环境恶劣,极易出现复合故障,其故障振动信号往往包含多种成分且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难.稀疏分解能够在强背景噪声下有效地提取微弱故障特征,针对传统稀疏分解方法存在信号保真能力欠缺,目标函数非凸导致局部最优解,模型通用性差等问题,基于广义极小极大凹(Generalized minimax concave,GMC)惩罚函数推导构建了具有保凸性的多源稀疏优化目标函数,并利用前向后向分裂(Forward-backwardsplitting,FBS)算法,基于Laplace小波字典,Morlet小波字典与DFT字典分别求解轴承瞬态成分,齿轮瞬态成分,谐波成分的稀疏表示,最终实现各成分的准确提取.仿真信号和试验信号的分析均验证了所提出的模型能够在不需要故障具体数目的先验知识下,准确实现齿轮箱复合故障的信号分解和故障诊断.     

基于S-CBiGRU的风电机组滚动轴承故障诊断方法

风电机组滚动轴承的振动信号存在非线性、非平稳的特性,且其特征不易被提取,针对这一问题,提出了一种基于S变换、卷积神经网络、双向门控循环单元的滚动轴承故障诊断方法(即基于S-CBiGRU的诊断方法)。首先,利用S变换对风场采集的振动信号进行了多分辨率时频分析,将一维振动信号转化为包含时间与空间特征信息的二维时频图像;然后,将经S变化所得到的时频图输入到CBiGRU网络模型中,采用CNN卷积池化层提取了振动信号的空间特征;其次,采用BiGRU结构提取了振动信号中的时间序列特征;最后,为了对上述诊断方法的有效性进行验证,采集了风电机组轴承实验数据,并将其输入到该模型中进行诊断实验。实验结果表明：在风电机组轴承故障诊断中,采用S-CBiGRU方法准确率达到93.17%,分类效果优于其他深度学习算法。研究结果表明：S-CBiGRU故障诊断方法具有可行性,可以为风电机组滚动轴承的故障诊断提供一种新途径。     

基于最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

将最优Morlet小波和阈值降噪法相结合,进行强噪声背景下滚动轴承故障诊断.依据峭度最大准则确定最优Morlet小波基.利用连续小波变换和软阈值法对振动信号降噪.试验表明,该方法具有良好的去噪性能,并能更好地提取滚动轴承振动信号中的故障特征.     

A novel ball bearing fault diagnosis approach based on auto term window method

A new bearing fault diagnosis method based on auto term window (ATW) method is proposed in this paper. Ball bearing is the foremost important and also much easier to be damaged component in the rotation machinery. Vibration signature analysis of machine components is a commonly fault detect technique employed in ball bearing systems. The new fault diagnosis method proposed in this paper is applied to extract fault features in bearing vibration signals. On the base of the Wigner–Ville distribution (WVD) analysis of the bearing signal, the ATW method can not only suppress cross terms effectively, but also strengthen the energy of the auto terms and enhance the feature extraction effect, which is important in the following fault diagnosis research. The ball bearing fault experiment results proved the effectiveness of the ATW method in the last section of this paper.     

基于时频分析的雨刮直流电机故障分析

分别采用短时傅里叶变换和小波变换对雨刮直流电机的轴承异响和蜗轮蜗杆异响故障的振动和噪声信号进行了分析,得出了这两类故障的时频特性,为特征参数提取和实现故障诊断提供了直接依据。通过对比,初步验证了短时傅里叶分析和小波分析的正确性与适用性,发现小波分析更具有优势。     

Rolling element bearing fault detection based on optimal antisymmetric real Laplace wavelet

The presence of periodical impulses in vibration signals usually indicates the occurrence of rolling element bearing faults. Unfortunately, detecting the impulses of incipient faults is a difficult job because they are rather weak and often interfered by heavy noise and higher-level macro-structural vibrations. Therefore, a proper signal processing method is necessary. We proposed a differential evolution (DE) optimization and antisymmetric real Laplace wavelet (ARLW) filter-based method to extract the impulsive features buried in noisy vibration signals. The wavelet used in paper is developed from the fault characteristic signal model based on the idea of sparse representation in time-frequency domain. We first filter the original vibration signal using DE-optimized ARLW filter to eliminate the interferential vibrations and suppress random noise, then, demodulate the filtered signal and calculate its envelope spectrum. The analysis results of the simulation signals and real fault bearing vibration signals showed that the proposed method can effectively extract weak fault features.     

瞬态成分参数的最小二乘法辨识及其轴承故障特征提取应用

机械系统中轴承出现剥落、裂纹等局部故障,运行时振动信号中出现瞬态冲击响应成分,可通过瞬态成分的检测与提取实现故障特征提取。在瞬态成分建模的基础上,提出基于最小二乘法的瞬态成分参数辨识方法,并将其应用于轴承局部故障时振动信号中瞬态成分特征迭代提取。基于Morlet小波参数化表达式建立双边不对称的瞬态成分模型,应用Levenbery-Marquardt方法辨识模型参数,迭代提取信号中的瞬态成分,并通过Wigner-Ville分布获得瞬态成分高聚集性且瞬态成分之间无交叉项的故障特征时频表示。将基于最小二乘法的瞬态成分参数辨识方法应用于轴承局部故障特征提取,结果表明:该方法能通过参数辨识提取各瞬态成分,瞬态成分时频分布将故障的时频特征以高聚集性且瞬态成分之间无交叉项的形式表示出来,从而有效提取轴承故障特征。     

基于孪生网络的小样本滚动轴承故障诊断研究

针对小样本和强噪声条件下的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种孪生网络模型:首先,对于滚动轴承故障信号进行连 续小波变换以获得时频图像,引入卷积神经网络模型以实现故障图像模式识别;进而,对故障样本进行交叉配对以重新组合,实 现了少量故障样本的大幅扩容;同时,针对扩容后样本对数据构建了包含两个子模型的孪生网络模型;最后,为了实现强噪声、 小样本条件下滚动轴承故障诊断,设计了孪生网络末端专用分类器,在加噪声数据库和机械故障实验中对方法进行测试,分别 达到了 96. 25% 和 97. 08% 正确率。 所提出模型能够依靠少量样本完成训练并实现轴承故障准确诊断,所需每类样本的数量可 减少至 20 个,与经典卷积神经网络模型相比具有明显优势。     

多振动信号的时频相干多分形特征提取

为充分利用多个同步采样的振动信号进行机械设备的故障诊断,提出了搭建多振动信号时频相干网络并提取其多分形特征的方法。首先,将每个振动信号作为一个节点,根据所关心的物理问题,按适当的方式将各个节点连接成网;其次,对网络中相邻的每对节点做交叉小波变换,得到时频相干谱,借助小波领袖来估计时频相干谱的多分形谱,用曲线拟合的方法来提取多分形谱的形态特征;最后,利用特征融合与维数约简方法,对已得到的所有特征进行融合和降维,从而得到整个网络的最终特征。该方法给出了一个提取多振动信号时频相干多分形特征的框架,并在某高射机枪自动机的裂纹故障诊断中取得了成功应用,具有广泛的适用范围。     

基于自适应最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。     

柴油机振动信号快速稀疏分解与二维特征编码

针对柴油机故障诊断方法中的信号时频表征及特征提取问题,提出一种基于振动信号快速稀疏分解与二维时频特征编码识别的柴油机智能故障诊断方法。首先,为了获得时、频聚集性优良的时频图像,提出一种随分解残差信号自适应更新Gabor字典的改进匹配追踪(adaptive matching pursuit,简称AMP)算法,利用AMP算法将柴油机振动信号分解后叠加各原子分量的Wigner-Ville分布,获取原信号的稀疏分解时频图像;然后,为提取时频图像的特征参量,提出了双向二维非负矩阵分解(two-directional,2-dimensional non-negative matrix factorization,简称TD2DNMF)算法,用于对时频图像的幅值矩阵进行特征编码,获取蕴含在时频图像内部的低维特征,并利用最近邻分类器实现了时频图像的自动分类识别。将提出的方法应用于4种不同状态柴油机气门故障的诊断试验中,结果表明,该方法能够获得无交叉项干扰、聚集性好的时频图像,使各时频分量的物理意义更加明确,并改进了传统图像模式识别中的特征参数提取方法,是一种有效的柴油机故障诊断方法。     

基于盲源分离与小波降噪的旋转机械故障分析

基于小波降噪和盲源分离相结合对机械信号进行分离与故障诊断。首先使用经分析选择的较好小波阈值对非平稳振动信号进行降噪,然后运用盲源分离技术分离出激振信号,结果表明利用小波阀值降噪后进行盲源分离时分离信号与源信号相似系数优于直接盲源分离;将小波降噪和盲源分离相结合应用于某燃气轮机的实测故障信号提取,诊断出转子发生了不平衡及碰摩等故障现象,与实测情况相符,有效说明了该方法在旋转机械故障诊断中的实用性。