基于改进EMD和双谱分析的电机轴承故障诊断实现

轴承是电机设备极重要的部件。轴承故障检测是非常必要的。通过将改进的经验模态分解和双谱分析相结合的故障检测方法来有效诊断电机轴承的早期故障。首先,针对EMD分解无法得到严格单分量IMF的问题,利用小波包分解将轴承振动信号分解为窄带信号并选取能量最集中的频带进行重构,从而降低故障信号的复杂性,抑制模态混叠问题;然后利用经验模态分解方法根据信号的固有波动模式将其分解为一系列IMF分量;再通过方差贡献率检验去除其中的虚假分量;最后,利用双谱分析信号的调制关系进行解耦,得到故障特征频率。验证结果表明,所提出的分析方法能有效诊断轴承故障。     

基于参数优化变分模态分解的交流变频电机转子断条故障识别方法

该文提出一种基于变分模态分解(VMD)和Park变换的交流变频电机早期转子断条故障识别方法.重点对低速状态下电机早期断条故障特征频率识别展开研究,基于电流信号特点结合萤火虫优化算法(FA)设定变分模态分解参数,进一步强化其自适应分解能力,并在此基础上获取三相电流的基频分量信息,通过Park变换检测早期故障特征.仿真与实验结果表明,该方法检测电机早期转子断条故障特征优于经验模态分解(EMD)方法,并可实现故障特征频率的早期定位,这对电机的故障辨识和预警具有重要支撑意义.     

基于VMD共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障信息难以提取且信号呈现非平稳、非线性的特点。提出了一种基于变分模态分解和共振稀疏分解相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用VMD将信号分解为一系列模态分量;然后根据峭度准则对包含故障信息最多的模态分量进行双Q因子的共振稀疏分解;最后对包含故障信息量丰富的低共振分量进行能量幅值谱分析从而得到轴承故障特征频率。其次将基于EMD共振稀疏分解应用于仿真信号作对比分析,证明VMD共振稀疏分解方法的有效性。基于此,将VMD共振稀疏分解方法应用于轴承内、外圈故障诊断中,成功提取出故障特征频率,验证了此方法的有效性。     

基于EMD相关去噪的风电机组振动噪声抑制及特征频率提取

针对风电机组振动信号同时受背景白噪声和短时干扰噪声的影响,使得早期微弱故障特征频率难以提取的问题,提出一种结合经验模态分解(EMD)、相关性分析和小波包变换(WPT)的振动信号噪声抑制及故障特征频率提取方法(EMD相关去噪-WPT)。该方法首先利用EMD分解振动信号得到能表征不同频率的固有模态函数(IMF),然后筛选表征故障特征频率的IMF,并重构得到故障特征信号;其次,利用自相关分析去除重构信号中噪声的影响;最后,结合小波包变换(WPT)提取去噪重构振动信号中的特征频率。为了验证所提方法的有效性,以实测和模拟的双馈风电机组轴承故障振动信号为例,对轴承振动信号分别利用小波包变换(WPT)、EMD相关去噪-WPT、小波硬阀值-WPT方法进行特征频率提取分析。通过不同特征频率提取方法比较表明,所提出的基于EMD相关去噪-WPT特征频率提取方法,能够更有效地抑制背景白噪声和短时干扰噪声的影响,提取出早期微弱故障特征。     

基于ESMD和快速谱峭度的电机轴承故障诊断

针对复杂工况下电机轴承故障特征不明显的问题,提出了一种基于极点对称模态分解算法(Extreme-pointSymmetric Mode Decomposition,ESMD)与快速谱峭度联合分析的电机轴承故障诊断方法。首先将复杂故障信号进行ESMD分解得到若干模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用信息熵与相关性选取有效IMF并由其信息熵确定信号重构的权重;利用快速峭度图自适应的确定带通滤波器的最佳滤波频带,对重构信号进行带通滤波;然后解调滤波信号分析,从平方包络谱中提取出相应故障的特征频率。最后通过试验分析表明,该方法可对故障信号进行有效降噪并提取出电机轴承故障特征,诊断出故障类型。     

小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用

电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号，采用小波变换实现信噪分离，提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息，然后对提纯的信号进行经验模式分解（EMD）而得到若干个基本模态分量（IMF），再计算各基本模态分量的频谱。理论及试验研究结果表明：按此方法得到的各基本模态分量的频谱突显了轴承的故障特征信息，能有效诊断出轴承的早期故障。     

基于EMD和改进多重信号分类的感应电机故障检测方法

针对感应电机中多类型故障的检测问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和改进多重信号分类(MUSIC)算法的检测方法。通过采集器采集电机定子的稳态电流信号。利用EMD对稳态电流信号进行时域分解,获得包含丰富故障信息的两个本征模态函数(IMF)。利用MUSIC算法对IMF进行频域分析,获得各类故障的特征频率,同时引入了Prony算法来确定IMF频谱中的幅值。基于故障频域特征,对转子断条、轴承缺陷和转子质量不平衡这3种故障进行检测。实验结果表明,该方法不仅能够应用于单一故障检测,还能够在多故障并发时准确检测出所有故障。     

一种WACEEMDAN和MSB的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承发生故障时的冲击信号易被噪声淹没和其非平稳的特性,以及传统使用自适应白噪声平均总体经验模态分解（CEEMDAN）时固有模态函数（IMFs）中的有效信息不能被充分利用等问题,提出了一种基于加权自适应白噪声平均总体经验模态分解（WACEEMDAN）和调制信号双谱（MSB）的滚动轴承故障特征提取方法。首先,使用CEEMDAN将采集的非平稳振动信号分解成若干具有平稳特性的IMFs;然后,构建了一种强调敏感分量的新型指标：相关—峭度值,利用该指标对各个IMFs加权并重构为WACEEMDAN信号;最后,应用调制信号双谱（MSB）分解WACEEMDAN信号中的调制分量并提取故障特征频率。研究结果表明,通过使用西安交通大学通用轴承数据集和我们试验台进行了验证,所提出的WACEEMDAN—MSB方法能够准确的提取出轴承故障特征频率,从而验证了WACEEMDAN—MSB方法的有效性。     

改进 CEEMDAN 算法的电机轴承振动信号降噪分析

为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失 真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法。 首先利用传统 CEEMDAN 对原始信号初步分解,获得若干特征分量 (IMFs)和固有模态分量,将若干 IMFs 运用熵权法进行初步故障特征信号消噪和提取,对筛选后的 IMF 分量进行二次分解和二 次筛选,获得典型故障敏感信号,再运用 SG(Savitzky-Golay)平滑滤波进行信号重构,最终实现电机轴承信号降噪。 最后利用凯 斯西储大学轴承数据进行改进算法性能分析,结果表明该方法对电机轴承信号能够有效的进行信号降噪,其信噪比相比于原始 信号提高 2. 2 dB。     

基于EEMD的声阵列滚动轴承故障诊断

研究针对滚动轴承故障诊断中的类型和位置分析问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的声阵列滚动轴承故障诊断分析方法。以EEMD分解信号的峭度和能量作为评价指标,提取包含故障信息的IMF分解信号,根据滚动轴承理论故障频率及其倍频分析对分解信号进行窄带滤波后通过Hilbert包络谱实现故障类型判断,通过对窄带滤波后的分解信号使用声阵列技术进行声像分析实现滚动轴承故障定位分析。最后通过试验进行了方法验证,结果表明过使用基于EEMD分解的阵列分析方法,可更为直观确定故障位置和故障类型,有利于有轨机车等多轴承驱动系统轴承故障的快速和实时诊断,对于确定检修、制定合理维修决策、改进维修质量具有十分重要指导意义。     

低压断路器振动特性分析及其故障诊断研究

以低压断路器三相不同期故障为对象,首先,利用经验模态分解(EMD)方法,将振动信号分解为若干本征模态函数(IMF),经频谱分析确定前四阶IMF分量作为振动信号特性,并起到振动信号消噪作用;其次,利用分形理论对前四阶IMF分量求取关联维数,以表征低压断路器三相合闸不同期的故障特征;最后,引入极端学习机(ELM)建立三相合闸不同期故障识别模型。试验与仿真结果表明,基于EMD及分形理论的ELM模型可有效区分三相不同期故障。根据上述故障诊断原理,该方法对低压断路器其他故障类型的诊断具有适用性。     

Motor bearing damage detection using stator current monitoring

This paper addresses the application of motor current spectral analysis for the detection of rolling-element bearing damage in induction machines. Vibration monitoring of mechanical bearing frequencies is currently used to detect the presence of a fault condition. Since these mechanical vibrations are associated with variations in the physical air gap of the machine, the air gap flux density is modulated and stator currents are generated at predictable frequencies related to the electrical supply and vibrational frequencies. This paper takes the initial step of investigating the efficacy of current monitoring for bearing fault detection by correlating the relationship between vibration and current frequencies caused by incipient bearing failures. The bearing failure modes are reviewed and the characteristic bearing frequencies associated with the physical construction of the bearings are defined. The effects on the stator current spectrum are described and the related frequencies determined. This is an important result in the formulation of a fault detection scheme that monitors the stator currents. Experimental results which show the vibration and current spectra of an induction machine with different bearing faults are used to verify the relationship between the vibrational and current frequencies. The test results clearly illustrate that the stator current signature can be used to identify the presence of a bearing fault     

基于DCT和EMD的滚动轴承故障诊断

根据轴承故障振动信号特点,提出了一种离散余弦变换和经验模态分解相结合的轴承振动信号故障诊断新方法。将离散时间序列经过离散余弦变换处理成对应的系数向量,在阈值处理的基础上,重构信号提高故障信号的信噪比;对重构信号进行经验模态分解,通过相关系数计算去除伪分量,并进行频谱分析。仿真信号和轴承故障信号的分析表明,该方法提高了信噪比,降低了EMD运算成本,减少了IMF的数量,保证了IMF的物理意义,成功完成微弱故障诊断。     

基于MCKD-EMD的风电机组轴承早期故障诊断方法

风电机组轴承处于早期故障阶段时,特征信号往往比较微弱,并且受环境噪声及信号衰减的影响严重,因此轴承早期故障特征一直难以提取。经验模态分解(EMD)在轴承的故障特征提取中已经得到了广泛的应用,但其在强背景噪声干扰下对轴承早期故障特征的提取具有一定的局限性。针对这一问题,考虑到最大相关峭度解卷积(MCKD)算法可凸显出轴承振动信号中被噪声所掩盖的故障冲击脉冲,非常适用于轴承早期故障信号的降噪处理,因此将MCKD与EMD相结合用于轴承早期故障诊断。用MCKD对强噪声轴承信号进行降噪,然后对降噪后的信号进行EMD,选取敏感本征模态函数(IMF)并计算其包络谱,通过分析包络谱中幅值凸出的频率成分判断故障类型。仿真和试验分析结果验证了所提方法的有效性和准确性。     

一种基于经验模式分解与支持向量机的转子故障诊断方法

转子系统故障诊断的关键是故障特征提取和状态识别,在故障特征提取中,采用自回归(AR)模型参数作为特征向量来分析系统的状态变化是十分有效的,但AR模型只适用于平稳信号的分析,而转子系统的振动信号表现出非平稳特征;同时在状态识别中,支持向量机(SVM)有效地改善了传统分类方法的缺陷。针对这些问题,提出一种基于经验模态分解(empiricalmodedecomposition,EMD)和支持向量机的转子系统故障诊断方法。该方法对转子系统的振动信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数(intrinsicmodefunction,IMF);对每一个IMF分量建立AR模型,取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为输入来建立支持向量机分类器,判断转子系统的工作状态和故障类型。实验结果分析表明,文中提出的方法能有效地应用于转子系统的故障诊断。     

声测法和经验模态分解在轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法。声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果。采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比。EMD是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析,可提取轴承故障信号的特征。实验结果表明该方法能有效地诊断轴承故障。     

多共振频带自适应检测的轴承微弱故障诊断方法

滚动轴承的局部缺陷产生的冲击可激励起轴承自身固有频率及相邻部件固有频率,使得采集到的振动信号中包含多个共振频带。针对一般方法难以直接地定位多个共振频带的问题,通过讨论变分模式分解方法与轴承故障振动信号之间的内在联系,提出一种多共振频带自适应检测的轴承微弱故障诊断方法。该方法首先采用变分模式分解法将振动信号分解为独立模式分量,然后对解析形式的独立模式分量进行包络分析,最后提出以归一化频率能量比作为识别故障分量的准则以及把故障模式分量的中心频率作为轴承缺陷激励起的相关部件固有频率。仿真与试验分析结果表明该方法可准确地检测多共振频带,以及有效地进行轴承微弱故障诊断且诊断结果显著优于传统解调方法。     

Fault classification and fault signature production for rolling element bearings in electric machines

Most condition monitoring techniques for rolling element bearings are designed to detect the four characteristic fault frequencies. This has lead to the common practice of categorizing bearing faults according to fault location (i.e., inner race, outer race, ball, or cage fault). While the ability to detect the four characteristic fault frequencies is necessary, this approach neglects another important class of faults that arise in many industrial settings. This research introduces the notion of categorizing bearing faults as either single-point defects or generalized roughness. These classes separate bearing faults according to the fault signatures that are produced rather than by the physical location of the fault. Specifically, single-point defects produce the four predictable characteristic fault frequencies while faults categorized as generalized roughness produce unpredictable broadband changes in the machine vibration and stator current. Experimental results are provided from bearings failed in situ via a shaft current. These results illustrate the unpredictable and broadband nature of the effects produced by generalized roughness bearing faults. This issue is significant because a successful bearing condition monitoring scheme must be able to reliably detect both classes of faults.