一种采用B样条插值的改进能量算子在电梯电机轴承故障诊断中的应用

针对传统Teager能量解调算子方法对电梯运行系统中存在的强背景噪声较为敏感的不足,提出了一种改进的能量解调算子方法;采用了B样条技术与传统Teager能量算子方法进行结合,其中建立的B样条曲线对信号进行插值起到滤波作用;然后再利用Teager能量算子对滤波信号进行转换;最后利用傅里叶变换得到转换信号的频谱图从而揭示故障特征;所提出的基于B样条插值的能量解调方法不仅保留了传统能量解调算法的优点,如较高的解调精度和优秀的时间分辨率等,并且可以在强噪声背景下提取出微弱轴承故障特征;经实验验证实现了提高强背景噪声下的轴承故障检测的性能,能够在故障退化的早期检测故障,满足了实际工况下故障诊断上的应用。     

经验模态分解与EOSA方法的滚动轴承故障诊断

提出了一种利用经验模态分解(EMD)与Teager能量算子解调算法(EOSA)相结合的滚动轴承故障诊断方法;故障轴承振动信号往往是多分量AM-FM信号,首先对滚动轴承内圈故障调制信号进行EMD分解,得到若干个不同特征时间尺度的内禀模态信号(IMF),然后利用Teager能量算子解调法计算各个内禀模态信号的瞬时幅值,对主要内禀模态信号的瞬时幅值包络谱进行分析,可提取轴承故障信号特征信息;实验分析结果表明,利用经验模态分解与EOSA相结合的方法,可有效提取6205-2RS型深沟球滚动轴承的内圈特征频率fi=162.2Hz及其倍频。     

基于VMD-WPT和能量算子解调的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障振动信号具有能量小、易受背景噪声干扰,导致故障特征提取困难等问题,提出基于变分模态分解(VMD)和小波包变换(WPT)相结合的方法来提取故障特征。首先将振动信号进行VMD分解,得到若干本征模态分量(IMF);其次,通过峭度准则选取峭度值较大的分量进行重构;最后将重构分量采用WPT方法进行分解,并计算小波包的能量、选取能量集中的频段进行能量算子解调,从而提取故障特征信息。将该方法应用到滚动轴承实测数据中,并与目前最常用的方法 EEMD-WPT对特征信号的提取效果作对比。实验结果表明该方法可以更精确地提取出的故障特征频率,验证了其有效性。     

基于SVD-形态降噪的TKEO故障诊断方法研究

针对强噪声干扰背景下微弱故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)-形态降噪的Teager能量算子(TKEO)故障诊断方法.首先对轴承振动信号进行SVD,对得到的分量信号进行形态滤波,以滤除噪声干扰;然后利用峭度准则对分量信号进行筛选,并对其进行重构;最后利用TKEO计算重构信号的瞬时能量,得到信号的能量谱,提取振动信号的特征.将提出的方法应用于滚动轴承故障分析,结果表明该方法能清晰地提取故障特征信息.     

基于改进EEMD和谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障振动信号受噪声影响、总体经验模态分解(EEMD)参数不易获取的问题,提出了基于改进EEMD和谱峭度的滚动轴承故障诊断方法。首先提取信号高频成分及设置期望分解误差确定EEMD参数,利用EEMD将信号分解为若干个本征模态分量(IMF),依据峭度准则选取相应分量进行重构以突出故障信息、提高信噪比;然后利用快速谱峭度图来选取带通滤波器的参数;最后对滤波信号进行能量算子解调分析。该方法应用到实测数据中的结果表明,其不仅能够自适应确定EEMD参数,降低了噪声的影响,还能清晰、准确地提取出故障特征频率,实现了滚动轴承故障的精确诊断。     

敏感SVD和EEMD的故障诊断方法研究

在噪声干扰下有效提取振动信号所包含的微弱故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,提出了一种基于敏感奇异值分解(SSVD)和总体平均经验模态分解(EEMD)的故障诊断方法.对时域振动信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子选择反映故障冲击特征的敏感SVD分量,并利用定位因子定位分量信号所对应奇异值进行振动信号重构,以滤除噪声干扰;对降噪信号进行EEMD,根据峭度准则选取故障信息丰富的敏感固有模态分量(IMF),有效提取局部微弱故障信息;利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,以识别故障类型.方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性.     

关于能量算子解调方法的研究

能量算子（ＥＯ）解调法是近年来在国外受到重视的一种新的解调方法,本文在介绍其原理的基础上,把这种新的解调方法与作为标准解调法的Ｈｉｌｂｅｒｔ变换法进行了比较。比较了它们的运算速度和解调精度。结果表明,能量算子解调法在运算速度和解调精度方面具有明显优势。相信能量算子法在信号解调分析中大有可为     

基于SVD和TKEO的轴承振动信号特征提取

为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）和Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO）的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息从背景噪声和光滑信号中分离,提取信号的突变信息;利用TKEO计算突变信息的瞬时能量,对该能量信号进行频谱分析,从而提取出轴承振动信号的能量频谱特征,用于故障检测。将该方法应用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的振动信号特征提取,利用特征信息能够准确检测并识别出故障类型,表明了该方法的可行性和有效性。     

一种自适应光子多普勒信号解调方法

针对目前光子多普勒测速信号传统解调方法解算效率低、需要频繁人工交互、只能离线处理的问题，提出了一种基于图像处理的自适应光子多普勒信号速度解调方法。通过对光子多普勒信号特征分析截取有效段、自适应选定短时傅里叶变换窗口长度，使用设置能量阈值与直方图均衡的方法滤除噪声增强对比度，使用canny算子提取差频曲线边缘，最后经过图像断点连接和曲线细化得到差频曲线解调出目标体速度。实验表明，在设定参数合适的情况下，该方法能够自适应高效地完成多普勒信号速度解调。     

煤机设备轴承故障诊断方法

煤机设备滚动轴承早期故障特征微弱,且易受载荷、工况等因素的影响而被噪声淹没,导致轴承故障诊断困难。现有研究大多采用单一算法处理轴承故障信号,故障特征提取精度和故障诊断准确性有待进一步提高。提出了一种融合局部特征尺度分解（LCD）和奇异值分解（SVD）的煤机设备轴承故障诊断方法：采用LCD方法将煤机设备轴承振动信号分解为若干个内凛尺度分量（ISC）,实现信号初步降噪;计算各ISC的香农熵,选择香农熵最小的ISC进行SVD,并构建SVD信号的奇异值差分谱,针对最大突变分量进行信号重构,实现信号增强去噪;对重构信号进行Hilbert包络解调,得到轴承故障特征频率,进而判断轴承故障。采用现场实测数据对基于LCD-SVD的煤机设备轴承故障诊断方法进行验证,结果表明,该方法可准确提取出轴承故障特征频率,从而实现煤机设备轴承早期故障诊断。     

基于AR-MED和TEO的滚动轴承早期故障诊断方法

针对强背景噪声下滚动轴承早期故障信号信噪比低、特征提取难度大的问题,提出一种将自回归-最小嫡解卷积(autoregressive-minimum entropy deconvolution,AR-MED)与Teager能量算子(teager energy operator,TEO)相结合的滚动轴承故障诊断方法。为了达到增强故障信号中冲击成分的目的,采用AR-MED对信号进行滤波处理。依据滤波后信号的Teager能量谱,获取滚动轴承的故障特征频率。通过对仿真信号和实测信号进行分析,验证了该文所提方法在强背景噪声下滚动轴承早期故障诊断中的有效性。     

基于EEMD和自相关函数特性的自适应降噪方法

在机械设备早期故障中,反映故障特征的冲击信号非常微弱,容易被噪声淹没,使得故障诊断有一定难度。集合经验模式分解方法将含噪信号分解为多个固有模式分量,其中包括噪声分量和有用信号分量。根据两者自相关函数特性的不同,提出了利用能量集中比找到噪声分量分界点的自适应降噪方法,并利用改进的软阈值方法拾取噪声分量中的高频有用信号。对不同频率的含噪信号进行降噪处理,结果表明,该方法对中低频信号的降噪具有很好的效果。故障轴承振动信号的降噪效果表明该方法的实用性。     

基于奇异值分解和小波包分析的液压泵振动信号特征提取方法

针对液压泵故障特征提取问题,提出了一种基于奇异值分解和小波包变换的液压泵振动信号特征提取方法.通过奇异值分解将噪声非均匀分布的液压泵振动信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,对各分量进行小波包阈值去噪,重构去噪后分量,对去噪后信号进行小波包分解,提取各频带能量特征.以齿轮泵为例,将该方法对齿轮泵的气穴故障、齿轮磨损和侧板磨损3种常见故障和正常状态的振动信号进行特征提取分析,结果表明,该方法可有效提取齿轮泵故障特征.     

基于变分模态分解改进方法的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基 于多相关-变分模态分解(MC-VMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先对多加速度传感器采集到的 信号进行多相关处理以突出故障信号特征;然后通过VMD 自适应地将信号分解成多个本征模 态分量(IMFs),运用谱峭度法和包络解调对相关峭度较大的分量进行分析;最后通过包络谱识 别出滚动轴承的工作状态和故障类型。将该方法应用到滚动轴承故障实例数据中,实验结果表 明,该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率信息。     

基于EEMD和变尺度随机共振的轴承故障诊断

提出了一种基于集合平均经验模式分解(EEMD)和变尺度随机共振(STSR)的滚动轴承故障提取方法.首先通过EEMD对含噪振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的本征模态函数(IMF);然后将不同频带的IMF作为双稳系统的输入,通过变步长数值算法和调节非线性双稳系统的结构参数来提取微弱低频故障特征信号;最后运用切片双谱对双稳系统的输出进行后处理.仿真分析验证了STSR的特性,通过对强噪声背景下的滚动轴承实测信号分析表明,该方法充分利用高斯白噪声,能有效提取滚动轴承微弱故障特征.     

基于MOMEDA与双谱分析的滚动轴承早期故障诊断

滚动轴承早期故障阶段,故障特征微弱且环境噪声干扰严重,采集数据包含大量噪声信息,传统的包络谱分析难以提取故障特征信息。双谱分析理论上可以抑制高斯噪声,但很难从强背景噪声下提取出微弱故障特征。而多点最优调整的最小熵解卷积（Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA）方法能增强信号中的冲击特征,但其效果和故障信号周期区间等参数有关。利用MOMEDA与双谱分析进行信号处理,将提取到的信号高阶谱特征作为滚动轴承早期故障分类依据。利用MOMEDA方法对采集信号进行滤波处理,提取出有冲击特征的时域信号;对特征增强的信号进行双谱分析,从高阶谱中提取故障特征。经过仿真信号分析和实际轴承故障信号验证,该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,实现故障诊断。     

基于差分振子的带式输送机故障诊断方法

针对带式输送机运行状态信号微弱而不易提取故障特征的问题,提出了一种基于差分振子的带式输送机故障诊断方法。该方法采用Hilbert对信号进行解调,揭示隐含在信号中的设备故障特征,然后利用差分振子相图的变化实现对故障特征的提取。若信号中含有故障特征,则差分振子相图收敛于极环状态,反之则收敛于极点状态。应用结果验证了该方法的有效性。     

基于DSP的列车信号处理算法分析

介绍一种互相关检测解调算法用于列车交通信号的检测,可将不同制式下的各种高频信号送DSP进行处理,提取出承载列车控制信号的低频信号,以便分析其中的载频信息和低频信息;对互相关检测算法流程作了分析说明,提出该算法在DSP器件上的基本实现方案,并给出了部分实验数据;采用互相关解调算法(能量算法)对轨道信号进行解调,具有运算速度快、精度高、抗干扰性能好和对硬件资源要求低等特点;经过反复的轨道信号实测,完全符合国家标准。     

基于Hilbert-Huang变换的特征能量法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

Hilbert-Huang变换是一种新的自适应信号处理方法,非常适用于非线性和非平稳过程。该文在介绍Hilbert-Huang变换的基础上,针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于Hilbert-Huang变换的特征能量法。该方法在Hilbert-Huang变换的基础上定义滚动轴承振动信号在固有频率段的能量为特征能量,以此作为滚动轴承的故障特征向量,并通过建立M-距离判别函数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承外圈和内圈故障信号的分析结果表明,基于Hilbert-Huang变换的特征能量法可以有效地提取滚动轴承振动信号的故障特征。     

基于奇异值分解技术的离心机故障诊断

在简单介绍WH-800型离心机基本结构及工作原理的基础上,介绍了基于重构吸引子轨迹矩阵的奇异值分解技术,并引入自相关函数对现有奇异值分解技术加以改进．通过对现场实测故障信号的分析,表明改进的奇异值分解技术具有很好的降噪效果,能在强噪声背景环境下准确提取设备的故障特征信号,为离心机的故障诊断提供了一种新的思路．