基于粒化散布熵和SSA-SVM的轴承故障诊断

针对轴承故障振动信号在单一尺度下提取故障特征信息不完备,导致故障诊断识别率较低的问题,提出基于粒化散布熵(FIG-DE)和麻雀搜索算法(SSA)参〖JP2〗数优化的支持向量机（SVM）的轴承故障诊断方法。利用模糊信息粒化对轴承振动信号进行粒化处理,得到fLow、fR、fUp3个尺度下的模糊信息粒;分别计算3组信号的散布熵;将所得的熵值组成特征向量矩阵,输入SSA-SVM进行轴承故障分类。结果表明：利用SSA-SVM进行滚动轴承故障诊断,准确率有明显的提高。     

基于VMD混合域特征和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号易受噪声干扰,故障冲击成分难以提取,故障识别困难。为从多角度提取故障轴承振动信号特征参数,利用变分模态分解(VMD)将振动信号分解为若干本征模态分量(IMFs),基于包络熵、相关系数、峭度筛选IMF分量。提取所选IMF的时域和频域特征、信号VMD能量熵及各IMF能量比组成特征向量,从时域、频域和能量角度反映故障信息。使用麻雀搜索算法(SSA)优化SVM参数,确定最优参数,克服参数选择难题。将样本特征向量输入SSA-SVM中进行故障分类,轴承故障实验数据表明：该方法故障识别平均准确率在98.71%以上;与单一域特征相比,该方法对故障类型和损伤程度识别效果更佳。     

基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断

针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;利用主成分分析方法对所提取特征融合与降维,降低诊断模型复杂度与数据分析难度;最后,选择合适的卷积神经网络进行分类,通过石化机组故障诊断实验平台进行验证。结果表明：多域融合特征相对于单域特征诊断效果更好,卷积神经网络分类模型相对于其他经典分类模型诊断准确率更高,融合诊断分类方法整体诊断准确率达到86%。     

基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型

针对传统故障诊断中,特征的有效提取依赖于降噪的效果,提出一种基于多域熵与模糊C均值聚类的故障诊断模型。采集设备运行过程中的振动信号,分别计算其小波包能量熵、功率谱熵和近似熵,其反映了振动信息在小波域、频域以及时域内的复杂程度。将其作为设备运行特征向量,通过模糊C均值聚类对设备状态进行识别。利用轴承故障实验和转子故障实验验证基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型,结果表明该方法地对故障类别以及故障程度的识别分类具有良好的效果。     

基于小波包和支持向量机的滚动轴承故障模式识别

为了解决对故障轴承的特征提取和故障特征准确分类问题,提出了应用小波包变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.小波包变换具有良好的时-频局部化特征,非常适于对瞬态或时变信号进行特征提取.而支持向量机可完成模式识别和非线性回归.利用上述原理根据轴承振动信号的频域变化特征,采用小波包变换对其提取频域能量特征向量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别.试验结果表明,支持向量机可以有效、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新的途径.     

基于堆栈稀疏自编码器的滚动轴承故障诊断

针对提取有效滚动轴承特征和消除特征之间的冗余,提出一种基于堆栈稀疏自编码器和Softmax层构建的深度神经网络(DNN)用于轴承故障诊断。首先从振动信号提取12个统计特征和6个时频域特征,然后将获得的特征用于构建18维特征向量;高维特征向量通过堆栈稀疏自编码器逐层贪婪学习获得无冗余的高级特征;最后将高级特征输入Softmax分类层进行轴承故障诊断。实验结果表明:相比于传统BP和SVM分类器,DNN能更准确地识别滚动轴承故障类型。     

基于CMCPSO-SVM的轴承微弱故障诊断方法北大核心

针对旋转机械轴承微弱故障振动信号易被强噪声掩盖难以识别的问题,提出一种改进混沌粒子群优化支持向量机的故障诊断方法。将信号通过局部均值分解算法分解处理得到乘积函数(PF)分量,并进行能量归一化处理获得时频域特征集;通过迭代拉普拉斯得分降低时频域特征集的空间维度;以PF分量的排列熵作为混沌粒子群的适应度,并加入交叉和变异新策略,建立一种新的交叉变异混沌粒子群优化方法;利用改进的粒子群算法优化支持向量机的核函数和惩罚因子,并将优化后的分类模型应用于轴承故障诊断。结果表明:该故障分类模型的识别准确率高于其他分类模型。     

基于小波包神经网络的轴承故障识别模型

针对传统故障特征提取过程复杂、诊断方案单一且准确性差等问题,提出了基于多阈值小波包和深度置信网络(DBN)的轴承故障识别方案。本文作者采用最优小波基函数和软硬阈值结合方法对原始振动信号进行三层分解降噪处理,得到8个从低频到高频段的信号成分,对其进行组合重构作为神经网络的输入样本;通过DBN在数据处理上的特征重构优势,建立了DBNBP神经网络的轴承故障识别模型,确定模型的各类参数。经多次实验,探究不同样本输入对模型识别率的影响,并与传统的浅层神经网络识别模型做对比分析,结果表明:经训练的DBNBP轴承故障识别模型可从原始数据、小波包分解信号实现轴承故障信号的准确特征学习和分类,结合识别率和诊断时间考虑,经小波包分解信号输入具有更优的诊断效率。     

基于堆栈降噪自编码的轴承故障诊断方法

针对传统轴承故障智能诊断中特征学习困难,且需要掌握大量的信号处理方法和诊断经验,提出直接从原始数据出发对轴承故障状态进行分类识别的新方法。该方法通过深度学习利用原始振动数据训练堆栈自编码网络,由于免除了智能诊断的显式特征提取阶段,从而能够减少人工参与因素,摆脱了对大量信号处理技术与诊断经验的依赖。试验结果显示:所提出的方法能对轴承故障识别率达到97%,具有较好的识别能力,能够完成故障特征的自适应提取,增强了机械故障诊断的智能性。     

基于机器学习算法的滚动轴承故障诊断研究

为了解决滚动轴承故障诊断过程中特征提取困难以及数据处理缓慢等主要问题,提出了基于5种机器学习算法且仅需提取4种简单特征的滚动轴承故障诊断方法。首先,对不同故障类型的滚动轴承振动信号的时域信号进行了分析,并提取时域信号的4种简单特征输入到分类模型,然后,采用机器学习算法对滚动轴承进行故障分类与诊断。实验结果表明,与传统的轴承故障诊断方法相比,用机器学习方法对轴承进行故障诊断更简单且具有更好的诊断效果。研究内容为以后用机器学习分类算法来研究轴承的故障诊断问题提供了参考。     

基于振动时域特征的船用滚动轴承故障诊断方法

基于机器学习故障诊断方法,针对船用滚动轴承复合故障特征提取多样化的特点,提出一种以振动信号时域指标为特征的随机森林故障诊断方法。将振动时域信号进行清洗转换,构造5个量纲一化指标的衍生特征,并选取以决策树为基本分类器的随机森林算法建立训练模型;通过特征筛选、评估测试和模型优化得到较为理想的故障诊断分类模型;采用滚动轴承竞赛数据集进行模型仿真,并结合实际模拟8种船用滚动轴承故障状态。通过三向振动实验和算法建模,证明特征提取的科学性和故障诊断模型的有效性。结果表明:采用该方法,数据仿真诊断准确率为98.61%,实验诊断准确率为98.85%,且该方法在振动采集方向为轴向时诊断效果最优。     

基于多特征提取和LSSVM的轴承故障诊断

针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。     

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。     

快速多分离字典学习的轴承故障诊断方法研究

为了提高轴承故障诊断的准确率,减小重构的时间,文章提出了一种快速多分离字典学习(Fast multi-separable dictionary learning,FMSeDiL)的稀疏表示算法。与传统的字典学习方法不同,该方法首先利用相空间重构将一维故障信号重构到高维相空间,获得重构信号的矩阵,以此组成轴承故障诊断原始特征集;再对该矩阵进行分块处理,通过QR分解对每个类别矩阵信号的可分字典进行优化,并对分离的信号进行重构,由于分类所获得的欠定字典表示的信号单一,极大的提高了重构的效率。研究结果表明,基于相空间重构的快速多分离字典学习算法能有效获取轴承的非平稳故障特征信息,并且重构速度更快。     

非参数互信息和多维尺度分析在滚动轴承故障诊断中的应用

针对轴承不同故障状态难以识别的问题,将特征选择方法应用于滚动轴承故障诊断。在互信息方法的基础上提出非参数互信息(NPMI)的特征选择方法:首先从原始信号中提取能够表征轴承运行状态变化的时频域统计特征并建立多域特征集;然后利用NPMI特征选择方法去除特征集中的无关特征和冗余特征,建立敏感特征集,再利用多维尺度分析对敏感特征集进行降维可视化处理,比较特征的类别可分及聚类能力;最后将降维后的特征向量输入到支持向量机中得到不同故障的识别结果。以分类器正确率为依据,验证了基于非参数互信息特征选择方法的有效性和优越性。     

基于MIGA-VMD和t-SNE的轴承故障诊断方法

针对从汽轮机轴承的非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难而导致诊断识别率低的问题,提出一种基于MIGA-VMD和排列熵、t-SNE的特征提取方法.变分模态分解(VMD)在轴承故障诊断中的分解效果很大程度上取决于分解个数和惩罚参数的选取.为实现VMD相关参数的最优选择,采用多岛遗传算法(MIGA)对VMD参数进行优化....