免疫支持向量机复合故障诊断方法及试验研究

研究了传统分类算法在故障诊断中的不足,融合人工免疫系统中的实值否定选择(RNS)算法和支持向量机(SVM)算法提出了一种复合的故障诊断方法。在新方法中使用RNS算法产生检测器(非己集合)当作故障样本,这些样本再作为SVM算法的输入进行训练,这样就能解决分类算法所面临的训练样本不足的难题。轴向柱塞泵发生故障时,由于滑靴对斜盘冲击产生的振动信号被高频谐振信号调制,通过小波簇包络解调方法将调制信号解调出来,然后对包络信号用小波包分解子带特征能量法进行特征提取。最后用轴向柱塞泵多松靴和配流盘磨损多故障模式样本进行诊断测试,正确率可达90%以上,验证了复合诊断方法的有效性。     

基于谐波小波包变换的齿轮箱包络解调分析

齿轮箱发生某些故障时所产生的非平稳信号具有多分量调制的特点,啮合分量及倍频受噪声干扰影响严重且相互交叠,信号频带较宽异常复杂,给故障诊断带来了很大的障碍。在研究谐波小波频段分解与Hibert解调分析的基础上,提出了基于谐波小波包变换的解调分析法的实现过程。该方法首先对预处理后的信号进行三次样条插值并作必要的频谱分析;然后结合频谱特征与齿轮箱故障特征频率的理论计算值,确定所需提取的特征啮合分量;继而确定谐波小波包分解层数与提取的频带带宽,再通过傅立叶变换及反变换得到相应的特征啮合分量;最后采用Hilbert算子对提取出的啮合分量进行包络解调分析。将该方法应用到实际齿轮箱的磨损及点蚀故障的诊断试验中,验证了该方法对任意频段调制信息的精确提取能力,为齿轮箱故障源及故障程度的准确定位提供了可靠的判断依据。     

基于液压泵复数信号的log-SAM故障诊断方法研究

针对基于液压泵单源振动信号易受噪声污染、无法有效表征故障特征信息的问题,提出了一种基于复数信号的log-SAM新方法。在液压泵端盖同一截面上,采集两个互相正交传感器上的振动信号;基于全矢思想,对上述双源信号融合为一个复数信号;利用log-SAM对复数信号进行包络分析,充分地突出故障特征信息,抑制噪声干扰;基于总体和最优诊断结果,实现故障诊断分析。通过分析实测液压泵滑靴磨损故障信号可知,所提方法具有很好诊断效果,且较传统全矢谱、基于单源信号分析方法和倒频谱预白化方法具有有效性和优越性。     

基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明：该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。     

一种滚动轴承特征频率的自动识别方法研究

为解决传统滚动轴承故障诊断及状态监测中依赖单一故障特征频率,以及诊断过程中人为主观因素造成诊断结果的不定性与效率低等问题,以包络谱与共振解调技术为例,提出一种自动识别滚动轴承故障特征频率及其倍频与调制频率的方法。该方法对信号进行包络谱或共振解调分析,在此基础上通过迭代算法依次找出转频与故障频率成分,并依据各成分在识别结果中的比例来进行故障诊断。人为仿真故障及滚动轴承加速寿命实验证明了文章方法的有效性。     

小波包与分形组合技术在爆破振动信号分析中的应用研究

基于小波包、分形技术的相似性,提出采用小波包、分形组合技术对爆破振动信号进行组合分析。采用小波包对爆破振动信号进行分解,通过各主分析小波包的重构系数验证了爆破振动信号的分形特性,通过对各主分析小波包的盒维数值进行分析及对比,更加细致地分析出爆破振动信号不同频带分量分形维数的变化。组合分析表明,盒维数值随着爆破振动信号小波分量频率高低而变化,提出将盒维数作为反映爆破振动信号频率成分的一个重要参量。小波包与分形组合分析技术的提出为研究爆破振动信号分形特征提供了新的研究思路。     

基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被强烈的背景噪声所淹没的特点,提出了基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的复杂振动信号进行EEMD分解,根据自相关函数峰态系数和峭度准则重构IMF分量以突出故障特征信息;然后,利用谱峭度自动确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽;最后,将滤波后的信号进行包络解调分析并与理论故障特征频率对比。通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于SSWPT边际谱特征信息提取的齿轮故障诊断EI北大核心CSCD

在噪声的影响下,齿轮的故障信息不易被识别。同步压缩小波包变换(synchrosqueezed wave packet transform,SSWPT)作为一种新的时频分析方法,具有良好的抗噪声能力。在其基础上提出基于SSWPT边际谱特征信息提取的齿轮故障诊断方法。首先,对故障齿轮的振动信号进行SSWPT得到信号的能量矩阵,并对能量矩阵进行积分变换求取齿轮振动信号的边际谱;然后,根据边际谱提取啮合频率及其倍频,并选择对应的啮合调制频带对能量矩阵运用同步压缩小波包逆变换(synchrosqueezed wave packet inverse transformation,ISSWPT)进行信号重构;最后,对重构信号进行解调分析,从而可以有效提取齿轮故障特征频率。仿真及试验分析结果表明,该方法可以准确地提取齿轮故障特征信息,且分析效果优于包络谱和基于快速谱峭度的共振解调方法,为齿轮的故障特征提取提供一种有效的方法。     

双自适应小波局部极大模方法及其在信号特征提取中的应用

将小波分析中的局部极大模方法采用双自适应提升算法进行改进,用于机械故障冲击信号特征的提取,获取了信号时域和频域冲击特征。将该方法应用于滚动轴承微弱冲击特征的提取,并将原始信号直接进行包络分析、原始信号极大模包络分析、经典小波分析方法、第二代小波的细节信号方法进行了对比。结果表明,双自适应局部极大模方法可以更有效的提取信号中的冲击特征,对小波分解层数极不敏感,表现出了很好的鲁棒性。新方法为进一步实施冲击型故障的诊断工作提供新的思路。     

基于EMD间隔阈值消噪与极大似然估计的滚动轴承故障诊断方法

针对小波阈值消噪用作滚动轴承故障信号处理存在小波基函数较难选择及传统硬阈值、软阈值消噪效果差等缺点,将EMD间隔阈值消噪与极大似然估计相结合,应用于滚动轴承早期微弱故障诊断。对原始信号进行EMD分解;对各IMF进行基于极大似然估计的间隔阈值消噪,并重构出故障信号;进行包络谱分析得出诊断结果。数字仿真信号与实验信号验证了该方法的有效性。     

基于时频域模型的噪声故障诊断

为了避免传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率的麻烦,采用一种基于内燃机工作噪声信号和时频域分析的方法。首先讨论了对内燃机噪声信号进行小波包络谱分析,得到可以判断主轴承磨损故障的特征频率。然后,进一步阐述了采用噪声信号小波包分解,可得到包含更多故障信息时-频分布图。基于此,运用图像处理技术建立基于图像匹配的内燃机主轴承诊断模型。结果表明此方法简单有效,充分利用了故障信息。     

基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。     

A Method for Incipient Fault Diagnosis of Roller Bearings Based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform

Noise is the biggest obstacle that makes the incipient fault diagnosis results of roller bearings uncorrected; a new method for diagnosing incipient fault of roller bearings based on the Wavelet Transform Correlation Filter and Hilbert Transform was proposed. First, the weak fault information features are picked up from the roller bearings fault vibration signals by use of a de-noising characteristic of the Wavelet Transform Correlation Filter as the preprocessing of the Hilbert Envelope Analysis. Then, in order to get fault features frequency, de-noised wavelet coefficients of high scales which represent high frequency signal were analyzed by Hilbert Envelope Spectrum Analysis. The simulation signals and diagnosing examples analysis results reveal that the proposed method is more effective than the method of direct wavelet coefficients-Hilbert Transform in de-noising and clarifying roller bearing incipient fault.     

基于扭振分析方法的齿轮传动系统故障辨识

通过分析齿轮啮合过程的数学模型及典型故障,论证了扭振分析方法在齿轮系统故障诊断上的优越性,并提出一种测量齿轮轴上扭振信息的新方法。在此基础上搭建了齿轮传动系统,通过采用永磁旋转(角)加速度传感器检测齿轮系统各个运行状态下不同轴上的扭振信号;然后,分别对齿轮传动系统轴上的扭振信号和平台的振动信号采用小波包分解,提取各个节点的能量作为特征向量;最后,结合以径向基函数(RBF)为核函数的支持向量机(SVM)分别进行故障的辨识。实验结果表明:轴上的扭振信号在齿轮系统故障诊断上的效果要优于平台振动信号的诊断效果。     

基于约束独立成分分析的轴承复合故障特征提取方法

为从复合故障信号中提取各故障特征,提出一种离散小波变换(DWT)和约束独立成分分析(CICA)相结合的单通道复合故障诊断方法。首先通过DWT方法将单通道振动信号进行小波分解后,利用小波重构函数重构各层分解信号。然后取重构信号的包络信号作为CICA算法的输入矩阵,基于滚动轴承先验知识建立参考信号,从而分离出轴承各故障信号,提取故障特征。最后,在滚动轴承故障模拟实验台上进行了方法验证。结果表明:该方法可有效分离滚动轴承外圈和滚动体故障,实现了轴承复合故障的诊断。     

A New Spectral Average-Based Bearing Fault Diagnostic Approach

The diagnosis of bearing health through the quantification of accelerometer data has been an area of interest for many years and has resulted in numerous signal processing methods and algorithms. This paper proposes a new diagnostic approach that combines envelope analysis, time synchronous resampling, and spectral averaging of vibration signals to extract condition indicators (CIs) used for rolling-element bearing fault diagnosis. First, the accelerometer signal is digitized simultaneously with tachometer signal acquisition. Then, the digitized vibration signal is band pass filtered to retain the information associated with the bearing defects. Finally, the tachometer signal is used to time synchronously resample the vibration data which allows the computation of a spectral average and the extraction of the CIs used for bearing fault diagnosis. The proposed technique is validated using the vibration output of seeded fault steel bearings on a bearing test rig. The result is an effective approach validated to diagnose all four bearing fault types: inner race, outer race, ball, and cage.     

基于MSPCA的缸盖振动信号特征增强方法研究

针对发动机缸盖振动信号信噪比低的问题,提出了基于多尺度主元分析的故障特征增强方法。将缸盖振动信号小波包分解后,利用主成分分析对所有子带系数进行坐标变换,信号重构后再进行小波包分解,计算新坐标系下各子带的能量作为发动机故障的特征向量。仿真信号验证了本文所提算法对微弱冲击信号的增强能力,与支持向量机结合用于发动机十一种故障的诊断实例表明,故障分类准确率可达到98.76%。     

小波包络解调在轧机故障早期诊断中的应用

针对轧钢机振动信号频谱成分的多样性和高低频混杂性，利用小波正交分解的多尺度多频带特性将振动信号展开到一系列相邻的小波空间上，使调制现象突显出来易于分析；再借助希尔波特包络分析技术对小波分解后的包含调制信号的分量进行解调，成功地提取出了故障早期特征。通过后期的振动数据跟踪分析，发现轧机轴承的外圈、滚动体相继出现损伤，并逐渐恶化，与停机开箱后结果基本吻合，进一步证实了小波包络解调技术的有效性。说明小波分析和包络解调技术能够有效地提取轧机轴承故障早期的特征，为设备的早期维修决策提供了重要的依据，同时可以避免恶性事故的发生。