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《振动与冲击》2019,(16)
非负矩阵分解算法(NMF)和变分模态分解算法(VMD)已用于复合故障信号的分离,但VMD算法过程中模态分量个数难以确定,且NMF算法由于缺少相关约束,对故障源相互耦合,特征信息微弱分解效果并不理想。为此提出了基于能量收敛因子为判据的变分模态分解算法(EVMD)与局部非负矩阵分解算法(LNMF)相结合的复合故障信号分离方法;构造了能量收敛因子,并以此为判断准则,自适应确定VMD算法中模态分量个数;将获得的模态分量重构组成模态矩阵,采用邻近特征值占优法获取LNMF算法中的最优分解维数;对模态分量作LNMF算法处理,突出局部特征信息,从而分离出耦合的多故障信号,提取故障特征信息。仿真及轴承复合故障实验结果表明:提出的基于EVMD-LNMF的信号分离方法,明显优于未改进的VMD-NMF方法,可以有效分离并提取出外圈与滚动体冲击性特征,实现了轴承的复合故障诊断。 相似文献
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基于约束独立成分分析的轴承复合故障特征提取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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针对轴承振动信号的非线性、非平稳特征,提出了B样条改进的本征时间尺度分解方法 (B-spline Intrinsic Time-scale Decomposition,BITD)、Teager能量算子和对角切片谱相结合的轴承故障诊断方法。首先采用BITD方法对轴承振动信号进行分解,将其分解为若干个合理旋转(Proper Rotation,简称PR)分量之和,然后用样本熵和相关系数筛选出最能表征故障信息的PR分量重构信号,对重构信号进行能量算子解调,最后求对角切片谱提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊 相似文献
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轴承故障诊断的关键步骤是信号处理与特征参数提取。提出采用自适应多尺度形态梯度算法对轴承振动信号进行处理,综合利用小尺度下能保留信号细节和大尺度下抑制噪声的优点,可有效地提取振动信号中反映轴承状态的冲击分量;在此基础上提出采用非负矩阵分解技术对信号进行压缩,计算用于轴承故障诊断的特征参量。采用轴承在七种状态下的振动信号对所提出的信号处理和特征参数提取方法进行验证,结果表明:与传统的信号处理与特征参量提取方法相比,本文提出的方法具有更高的轴承故障分类精度,为准确判断轴承工作状态提供了一种行之有效的新方法。 相似文献
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针对旋转机械复合故障振动信号的非平稳特征,开展一种基于局部均值分解(local mean decomposition, LMD)的旋转机械复合故障诊断方法研究。该方法首先通过局部均值分解方法将振动信号分解为若干个PF分量(product function)和一个残余分量之和,然后通过计算各PF分量与原始复合故障信号的相关系数来确定包含故障特征信息的主要成分;最后针对主要成分中的低频分量进行频谱分析从而提取轴的故障特征。针对主要成分中的高频分量采用包络谱分析提取调制故障特征,即提取轴承故障特征。对齿轮箱的轴承、轴复合故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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结合多分辨奇异值分解包的分解结构和对滚动轴承故障信号的Hankel矩阵的奇异值分布特性研究,提出了延伸奇异值分解包。该算法的核心包括矩阵递推构造和矩阵重构。以分量信号能量为指标,提出了有效分量信号的筛选准则,并基于该准则,进一步提出了延伸奇异值分解包的快速算法。仿真结果表明,延伸奇异值分解包对信号中共振频带分量信号具有很好的分解能力,方法具有强鲁棒性,同时极大地改善了奇异值分解包中出现的模态混叠。应用高速列车轮对轴承试验数据对该方法进行试验验证,结果表明,该方法能有效分离高速列车轮对轴承复合故障信号的不同共振频带信号,对筛选的有效分量信号进行包络分析,可有效提取不同类型的故障特征频率及其谐波,对共振频带的聚集性和故障的表征力相比奇异值分解包均有显著提高。 相似文献
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针对传统双谱难以有效处理强噪声干扰以及相关熵运算量大的问题,提出了一种基于不完全Cholesky分解相关熵和双谱分析的轴承故障诊断方法。该方法在不求出核矩阵的情况下,首先利用不完全Cholesky分解算法和核函数,计算核矩阵的低秩分解下三角矩阵;其次,利用Gini指数选取下三角矩阵的主分量,利用下三角矩阵的主分量计算核矩阵的低秩近似矩阵,进而计算信号的相关熵;最后,计算振动信号相关熵的双谱,根据相关熵的双谱特征识别轴承故障。通过不完全Cholesky分解算法和Gini指数计算信号的相关熵,不仅压缩了数据量,突出了轴承故障瞬态冲击特征,有效抑制了噪声的影响,而且提高了计算效率,减少了计算机内存占用量。通过仿真和试验轴承故障振动信号分析结果表明:强背景噪声会造成传统双谱故障诊断方法失效,而基于相关熵和双谱分析的轴承故障诊断方法,能在强噪声干扰背景中提取轴承故障瞬态冲击特征,准确识别轴承故障,其性能优于传统双谱和小波变换域双谱,为一种轴承故障诊断的有效方法。 相似文献
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针对风力发电机组轴承故障信号微弱、不易提取、识别困难等问题,提出基于自适应白噪声完备经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)、时移多尺度排列熵(Time-Shift Multiscale Permutation Entropy, TSMPE)、主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)相结合的振动信号降噪算法,结合改进人工鱼群(Improved Artificial Fish Swarm Algorithm,IAFSA)优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类算法,实现风力发电机轴承的故障诊断。首先将风力发电机轴承原始振动信号进行CEEMDAN分解,得到一系列由高频到低频的IMF分量,通过相关系数筛选出经CEEMDAN分解后所产生虚假分量以及残余噪声分量并进行剔除,再通过峭度值在剩余分量中筛选出包含故障信息较多的IMF分量进行信号重构;其次,采用TSMPE计算重构信号的敏感特征值,经PCA选择后组成特征向量;最后,以IAFSA优化SVM,训练IAFSA-SVM多分类故障分类器,实现风力发电机轴承故障识别。将该方法与其他组合方法进行比较,证明所提方法在风力发电机轴承故障诊断中具有优越性和有效性。 相似文献
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针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含故障特征的分量;然后对该分量进行希尔伯特包络解调;最后对包络信号求其双谱图,从而有效地提取出故障信号的特征频率,准确地进行故障识别。滚动轴承故障实验和工程应用表明,该方法能有效地提取故障轴承的故障特征频率,并且几乎可以完全抑制噪声,验证了方法的可行性和有效性。 相似文献
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谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分。当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大。针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,选用峭度原则滤除信号中的无关分量和冗余分量,重构筛选后的固有模态分量(IMF)得到EEMD重构信号;在此基础上,针对柔性薄壁轴承振动信号特点进行MCKD算法进行参数优化,利用参数优化后的MCKD对EEMD重构信号进行提取。运用此方法对实测柔性薄壁轴承外圈故障振动信号进行特征提取,结果表明,准确提取到了清晰的故障特征频率。将提取效果与单一EEMD算法和MCKD算法进行对比分析,EEMD-MCKD算法提取效果更佳。 相似文献
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故障轴承振动信号具有分形特征,可以利用分形维数有效识别变速器轴承的故障模式.噪声的存在对分形维数的计算结果影响较大,为此采用经验模态分解(EMD)方法,对变速器轴承振动信号进行EMD分解,计算分解后的IMF分量的分形维数,提取出变速器轴承不同技术状态下的故障特征。对实测变速器轴承振动信号分析,结果表明:EMD能对不同频带信号进行有效分离;特定IMF分量的分形维数能敏感反应变速器轴承技术状态,可以作为变速器轴承故障诊断的特征参数;EMD与分形维数相结合是提取变速器轴承故障特征的一种有效方法。 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种结合局部均值分解(LMD)和切片双谱的诊断新方法。首先利用LMD算法对故障信号进行自适应分解,分解后获得一组位于不同频带的乘积函数(PF)分量,然后利用本文提出的峭度准则对分解结果进行筛选,筛选出峭度值最大的PF分量,并对其包络信号做切片双谱分析,从而提取出故障特征频率信息。为加快分解速度、减少分解运算量,本文对LMD算法中的循环迭代结束条件做出改进,并利用模拟信号验证了LMD算法的信号分解能力以及切片双谱的噪声抑制和非二次相位耦合谐波剔除能力。最后,运用提出的诊断方法对实测轴承内圈、外圈故障振动信号进行分析,诊断效果良好,证明该方法具有一定的可靠性。 相似文献
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基于谱峭度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障特征分离方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《振动与冲击》2019,(4)
针对振动信号中复合故障特征难以准确分离的问题,提出了一种融合谱峭度(SK)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。对复合故障信号做谱峭度分析,根据选择的各共振频带对信号进行带通滤波,提取出多个故障信号;对提取的各信号做包络解调分析,对能提取出单一故障特征的振动信号完成分离过程;对未提取出单一故障特征的振动信号最后做最大相关峭度解卷积处理;采用改进的轴承复合故障仿真模型验证了方法的有效性。实测滚动轴承内、外圈复合故障信号分析结果表明,该方法能够实现复合故障的准确分离。 相似文献
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