基于MSST和双通道CNN技术的变转速轴承故障诊断研究

针对变转速滚动轴承振动信号具有非平稳性特征,且故障特征难以有效提取的问题,提出了一种基于多次同步压缩变换和双通道卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法。首先,对变转速工况下滚动轴承的振动信号进行了多次同步压缩变换,获得了能量集中的时频图谱;然后,将其输入到采用不同尺寸的小卷积核双通道CNN中,提取了其故障特征信息,并通过Concatenate机制将其融合;最后,通过SoftMax函数输出轴承的故障识别结果;在一组变转速工况滚动轴承故障实验数据上取得了99%以上的故障识别率,验证了该方法的有效性,并与单通道CNN模型进行了对比。研究结果表明:TCNN的分类精度更高,准确率可达99.67%;该结果证明了改进后的模型具有较好的非线性拟合能力,同时也具有较强的鲁棒性,可有效应用于变转速滚动轴承故障诊断中。     

变转速变载荷下滚动轴承故障的小波-HMM诊断

常规的谱分析等方法难以对滚动轴承变转速变载荷工况进行故障诊断，为此，采用具有时频局域特征的小波分析法。对变转速变载荷工况下滚动轴承的振动信号。用小波包分解法提取各频带的能量作为特征参数。再采用连续隐Markov模型（HMM）对滚动轴承的状态进行识别。试验证明，小波-HMM可以在变转速变载荷工况下以及未知转速情况下对滚动轴承的各种故障有效地进行诊断。     

无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取

无转速计下变工况滚动轴承振动信号中各信号分量来源难以确定以及瞬时转频准确估计困难,而现有大多数研究依赖于已知转速并关注于时变冲击带来的频谱畸变,鲜有在无转速计变工况下开展轴承故障特征提取探究。提出无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取方法,从振动信号希尔伯特包络中提取轴承故障特征,为定量描述各振动包络分量间关系,提出基于来源假设的特征模型与量化表征方法,利用同步压缩小波变换的时频重排与可重构特性,基于最大能量与最小曲率准则依次估计多时频脊瞬时频率,为降低广义解调后振动包络中干扰分量对量化结果的影响,提出基于选择性重构与广义解调的变工况下干扰抑制与平稳化重置方法。将所提方法用于仿真信号以及轴承振动数据分析,10 k长度信号包络分量在不同来源假设下的特征提取用时约为3 s,同时在无转速计下实现了对2 s内转速变化分别约为300 r/min和200 r/min的内圈故障轴承以及复合故障轴承的特征提取。     

基于广义S变换与双向2DPCA的轴承故障诊断

将轴承故障诊断问题转化为故障信号时频图像的识别问题,提出一种采用双向二维主成分分析(two-directional,two-dimensional,principal component analysis,简称TD-2DPCA)的时频图像矩阵特征提取方法。首先,利用广义S变换将轴承故障信号变换为时频域图像,采用一种双向压缩的二维PCA方法对图像信息进行特征提取;然后,进行了轴承故障试验,分别采集了轴承在正常、内圈故障及外圈故障状态下的振动信号,采用所述方法对轴承3种状态下的时频分布图像进行特征提取,并根据集成矩阵距离(assembled matrix distance,简称AMD)实现图像的分类识别。试验结果表明,结合广义S变换的双向2DPCA特征提取算法可有效提高计算效率,同时具有良好的诊断性能。     

基于RLMD和WSET的变转速下滚动轴承故障诊断

在变转速工况下,对起重机、风机等重载设备中滚动轴承的故障诊断不够准确。针对这一问题,提出了一种基于鲁棒局部均值分解(RLMD)和同步提取小波变换(WSET)的故障诊断方法。首先,以振动信号分析为基础,研究了变转速下的滚动轴承的故障特征频率,对RLMD和WSET公式进行了推导;利用RLMD对滚动轴承振动信号进行了模式分解,以最大互相关系数原则选取了最佳分量;然后,对选取的分量进行了WSET,获得了能量集中的时频表示,从时频平面中提取了故障特征曲线,并将其与理论故障特征频率曲线进行了比较,从而进行了变转速下的故障诊断;最后,研究设计了多分量信号的数值模拟仿真实验,进行了轴承-齿轮故障综合试验台变转速滚动轴承的故障诊断。研究结果表明：所提出的方法能够很好地消除噪声的影响,获得准确的故障特征频率曲线,在变转速滚动轴承故障诊断中具有有效性。     

基于二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障特征提取方法研究

在变负载、变转速工况下,带式输送机托辊滚动轴承故障特征的提取存在困难,针对这一问题,提出了一种基于二阶瞬态提取变换的滚动轴承故障特征提取方法。首先,根据故障轴承振动信号中冲击性成分频率变化规律构建了二阶频率变化模型,消除了传统时变模型处理短时、宽频冲击性成分时存在的频谱模糊现象;然后,在短时傅里叶变换(STFT)的基础上,通过二维群时延时频重排算法实现了具有很高能量聚集性的时频特征表示,降低了背景噪声以及信号中非冲击成分的影响;最后,根据瞬时频率和瞬时幅值的分布规律,将共振频带冲击性成分重复频率作为判别轴承故障类型的依据,利用仿真数据和带式输送机的工程实际数据,对所提出的方法的有效性进行了验证。研究结果表明:相对于传统的时频分析方法,所提出的方法能够更加准确地对变负载、变转速工况下的轴承故障进行诊断,能在存在噪声干扰的实际振动信号中准确识别到53.32 Hz和106.9 Hz的故障特征频率,具有一定的工程应用价值。     

改进时频分析和特征融合在内燃机故障诊断中的应用

针对基于内燃机振动信号的故障识别诊断问题,首先提出一种基于阈值筛选的变分模态分解(VMD)、玛基诺-希尔时频分布(MHD)的时频分析方法,该方法针对Cohen类时频分布存在的交叉干扰项问题,通过阈值筛选法确定VMD算法的分解层数,从而将内燃机振动信号分解成一系列单分量模态信号,然后对单分量信号进行MHD时频表征及线性叠加得到时频聚集性优良、物理意义明确的振动信号时频谱图。再通过局部非负矩阵分解(LNMF)对时频图像特征进行提取,将提取的特征与振动信号时域参数进行特征融合,得到融合特征向量。对支持向量机(SVM)采用改进粒子群优化算法进行参数优选,然后对特征向量进行训练和测试,实现了内燃机的故障识别诊断。将该方法应用于内燃机气门间隙故障8种工况下缸盖振动信号的识别诊断试验,结果表明,该方法能够对不同工况振动信号进行有效识别分类。通过参数优选,最高识别率达到了99.17%,同时对比传统的最近邻分类器的分类结果,证明了该方法的优越性。     

基于小波时频图和CNN的滚动轴承智能故障诊断方法

提出一种基于小波时频图和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承智能故障诊断方法。对滚动轴承的振动信号进行连续小波变换(CWT),得到时频图,并以灰度图的形式显示,再将时频图压缩至适当的大小;将压缩后的时频图作为特征图输入,建立CNN分类器模型,以实现滚动轴承的智能故障诊断。基于人工轴承故障数据集进行了实验研究,同时从结构参数和训练参数两方面对网络的性能进行了优化改进。结果表明,该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,改进的CNN具有较强的泛化能力、特征提取和识别能力。     

基于时频图与双通道卷积神经网络的轴承故障识别模型

采用传统的信号处理方法难以从轴承振动信号中提取能全面准确反映轴承运行状态的故障特征，并且实际工程中采集的数据量难以满足深度学习方法的要求(需要较大数据量),针对这些问题，提出了一种基于时频图与双通道卷积神经网络(CNN)的轴承故障识别模型(方法)。首先，基于样本熵和峭度，构造了新的目标函数，利用灰狼优化算法(GWO)对变分模态分解(VMD)方法进行了参数优化，当目标函数达到最小值时，得到了其最优参数组合；然后，使用经过参数优化后的变分模态分解(VMD)方法对轴承信号进行了处理，将处理后得到的模态分量进行了平滑伪Wigner Ville分布(SPWVD)计算，累加其计算结果后，最终得到了轴承的时频图；其次，利用连续小波变换(CWT)直接对原始信号处理得到了时频图；最后，将采用两种方式得到的时频图分别作为双通道CNN的输入，对网络进行了训练，由CNN提取了其时频图特征，并对轴承故障进行了识别分类和诊断。实验结果表明：采用该方法在轴承故障实验中得到的准确率为99.69%,在10次实验中的平均准确率达到了99.61%,相比于单通道CNN和支持向量机(SVM)等方法，该方法有着更高的准确率和更出...     

基于漏磁和振动信号融合的变转速电动机轴承故障诊断方法

基于频谱分析的轴承故障诊断方法在恒定转速时具有较好效果,但在变转速工况下难以适用.提出一种基于漏磁和振动信号融合的方法实现变转速工况下电动机轴承的故障诊断,首先同步采集电动机漏磁和振动信号,通过漏磁信号分析估计电动机的转速及转角,随后对时域振动信号进行阶次分析实现轴承故障诊断.在变转速工况下针对轴承外圈故障和内圈故障的...     

Application of Instantaneous Rotational Speed to Detect Gearbox Faults Based on Double Encoders

Considerable studies have been carried out on fault diagnosis of gears, with most of them concentrated on conventional vibration analysis. However, besides the complexity of gear dynamics, the diagnosis results in terms of vibration signal are easily misjudged owing to the interference of sensor position or other components. In this paper, an alternative gearbox fault detection method based on the instantaneous rotational speed is proposed because of its advantages over vibration analysis. Depending on the timer/counter-based method for the pulse signal of the optical encoder, the varying rotational speed can be obtained e ectively. Owing to the coupling and meshing of gears in transmission, the excitations are the same for the instantaneous rotational speed of the input and output shafts. Thus, the di erential signal of instantaneous rotational speeds can be adopted to eliminate the e ect of the interference excitations and extract the associated feature of the localized fault e ectively. With the experiments on multistage gearbox test system, the di erential signal of instantaneous speeds is compared with other signals. It is proved that localized faults in the gearbox generate small angular speed fluctuations, which are measurable with an optical encoder. Using the di erential signal of instantaneous speeds, the fault characteristics are extracted in the spectrum where the deterministic frequency component and its harmonics corresponding to crack fault characteristics are displayed clearly.     

高速列车转向架区气动噪声分离研究

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法,并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律,在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度,从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点,通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息,利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析,从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明,与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中;试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于频谱分析和卷积神经网络的高速轴向柱塞泵空化故障诊断

针对高速轴向柱塞泵不同空化故障等级诊断依赖人工特征提取、识别准确率低的问题,提出了一种融合振动信号频谱分析和卷积神经网络的诊断方法。采集不同空化等级情况下柱塞泵壳体振动信号,对连续的振动数据进行切片并作频谱分析,获得频谱图作为数据集;利用二维卷积神经网络对不同空化等级的信号频谱图进行分类。为提高所提方法的鲁棒性,采用带通滤波的方法抑制频谱图中的噪声频率。试验结果表明:对于不同信噪比的振动信号输入,均能准确地识别出柱塞泵的空化故障等级。     

基于深度残差收缩网络的风力发电机齿轮箱故障诊断

提出了一种基于深度残差收缩网络的风力发电机齿轮箱故障诊断方法。首先，通过齿轮箱动力学模拟实验平台采集9种工况下的8种故障的振动信号；其次，对所采集的信号进行数据预处理，将其输入至深度残差收缩网络中训练；最后，利用反向传播算法不断优化网络参数，实现变工况下风力发电机齿轮箱故障的识别与分类。实验结果表明，所提方法在变工况场景下，可有效提取齿轮箱的故障特征并具有较高的识别准确率，证明了其在风力发电机齿轮箱故障诊断方面的可行性及有效性。     

基于遗传退火优化MSVM的齿轮箱故障诊断

为了实现齿轮箱典型故障的自适应准确辨识,提出一种遗传退火算法优化多核支持向量机的齿轮箱故障诊断模型。首先,将齿轮箱故障振动信号经验模式分解为多个内禀模态分量并提取其幅值能量特征;然后,再基于高斯核和多项式核构建多核支持向量机;最后,将表征齿轮箱故障特征的内禀模态分量能量输入到遗传退火算法优化的多核支持向量机进行故障模式辨识。理论分析表明,多核支持向量机能够逼近任意多元连续函数,遗传退火参数优化可快速准确得到多核支持向量机的全局最优参数向量。通过齿轮箱的故障模拟实验验证了该方法的有效性,结果表明,相比于传统的故障诊断模型,该方法显著提高了齿轮箱典型故障的诊断精度和泛化推广能力。     

基于Hilbert-Huang变换时频谱特征的齿轮箱故障模式分类

针对现有的齿轮箱故障模式分类方法的缺陷,提出了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)时频谱特征的齿轮箱故障模式分类方法.首先通过HHT算法获得齿轮箱的故障信号时频谱图,然后依据不同故障时谱图的不同特征,成功地对齿轮箱的故障模式进行了分类.对于时频谱图相似的故障模式,可以借助有效值和峭度系数的大小来区分不同的故...     

深度嵌入关系空间下齿轮箱标记样本扩充及其半监督故障诊断方法

针对只有少量标记样本的情况下,传统的基于深度学习的齿轮箱故障诊断方法训练出来的深度模型泛化能力差并且容易发生过拟合的问题,提出了一种基于深度嵌入关系空间下齿轮箱标记样本扩充的齿轮箱半监督故障诊断方法.该方法将少量的有标记振动信号以成对的输入方式输入到关系网络中进行监督训练,然后以有标记振动信号为参考,将大量的无标记振动...     

基于多重分形与SVM的齿轮箱故障诊断研究

针对齿轮箱振动信号的非平稳性和非线性,提出一种多重分形和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用多重分形理论方法对齿轮振动信号进行分析,通过分析发现多重分形谱和广义维数作为故障特征能够很好地反映齿轮箱的工作状态;对支持向量机的参数利用粒子群优化算法进行优化,并将齿轮箱振动信号的多重分形特征量作为支持向量机的输入参数以识别齿轮的故障类型。实验结果表明,该方法在样本较小的情况下能够准确对齿轮箱的故障类型进行分类。     

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。     

基于改进型峰值搜索法的变速箱振动阶比分析

基于传统内燃机汽车发动机引起振动噪声阶次特征明显的特点,运用短时傅里叶变换（short-time Fourier transform,简称STFT）进行转速估计,结合阶次追踪法,对汽车加速工况变速器振动信号进行阶次分析。首先,利用STFT对加速工况变速箱振动信号进行时频分析;其次,利用改进型峰值搜索法提取特征阶次所对应的瞬时频率值,进一步计算得到发动机转速信号表达式;然后,根据发动机转速信号表达式对振动信号在角域重采样,进行阶次分析;最后,利用本研究方法对变速箱加速过程振动信号进行阶次分析,并与商用软件LMS.Test.lab分析结果进行对比。结果表明,本研究方法无需布置转速传感器即可对变速箱振动信号进行阶次分析,为整车振动噪声试验分析提供参考。