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。     

多分辨EMD方法与频域平均在齿轮早期故障诊断中的研究

时域平均常用于提取旋转机械振动信号的故障特征,但当旋转机械出现早期故障时,背景噪声常会使该方法失效,当旋转机械存在多种故障时,亦不能有效的分辨。通过比较分析小波变换、Hilbert-Huang变换和多分辨分析的Hilbert-Huang变换,在分析时域平均的基础上,提出了多分辨分析的经验模态分解方法（Multi-resolution Empirical Mode Decomposition ,MEMD）与频域几何平均相结合的诊断新方法。工程实例的应用结果表明,所提出的方法能有效地实现齿轮早期故障诊断。     

基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换（HHT）对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数（IMF）实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。本文提出了基于HHT和独立分量分析（ICA）的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解（EMD）将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。     

基于改进形态-小波阈值降噪的轴承复合故障声学诊断

现场采集的滚动轴承复合故障声学信号存在噪声来源复杂、背景噪声强、非线性等特点,导致已知的自适应多尺度形态滤波不能很好的适用于轴承复合故障的盲分离。针对上述问题,提出一种基于改进的自适应多尺度多结构形态滤波(IAMSCMF)、改进的小波阈值降噪方法(IWTDM)和稀疏量分析(SCA)相结合的滚动轴承复合故障特征盲提取方法。首先利用IAMSCMF和IWTDM构造滤波器进行滤波及提高信噪比(SNR);其次利用SCA分离信号;最后用FFT进行频谱分析。仿真分析和滚动轴承现场采集声学信号分析结果均清晰的提取出了轴承故障特征,验证了算法的有效性。     

一种基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子故障诊断新方法

提出了一种新颖的基于希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang transformation,HHT）的瞬时能量分布特征抽取方法,用于识别汽轮发电机组转子系统的不同运行状态（如正常及油膜涡动故障等）。理论上分析了瞬时能量与系统结构状态变化的物理联系,借助HHT方法,获取非平稳振动信号的瞬时能量分布特征,并根据瞬时能量相对贡献的量化方法消除噪声等干扰因素,采用相关系数法对瞬时能量分布特征的典型性进行论证分析,给出了基于瞬时能量分布特征的汽轮发电机组转子系统故障诊断的新方法。实验结果证明了该方法的有效性。     

基于小波系数变换的小波阈值去噪算法改进

小波阈值去噪是近年兴起的一种较好的去噪算法,其一关键点在于准确的选取阈值将细节信号和噪声信号区分开来。提出了一种算法对小波系数进行变换,将难以区分信号和噪声的区域放大,以利于阈值的选取,从而达到改进小波阈值去噪的目的。通过使用传统阈值去噪算法和该改进算法进行仿真,结果表明改进算法对去噪指标SNR、SME（平均方差）都有所改善。另外本文实验也表明改进算法可以更好的去除噪声,且较好的重现原信号的细节特征。     

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和分形盒维数的旋转机械耦合故障诊断方法研究

针对旋转机械耦合故障的诊断问题,提出一种基于EMD（Empirical Mode Decomposition）和分形盒维数的诊断方法。该方法结合EMD对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,先对故障信号进行EMD处理,得到含有故障特征的本征模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后求出各IMF的盒维数,通过盒维数的比较分析进行故障诊断。构造了含有裂纹-碰摩-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型,用龙格库塔法求出故障模型振动信号。通过对耦合故障信号进行分析,得到耦合故障特征向量,并与传统的边界谱诊断方法比较,证明该方法对旋转机械耦合故障诊断的有效性和优越性。     

衍射光栅刻划机精密工作台定位特征识别试验研究

针对机械式衍射光栅刻划机精密定位工作台定位过程中产生的振动信号特性与光学性能指标（杂散光强度和波前质量）之间的关系,提出利用改进的Hilbert-Huang变换(HHT)获得的时频谱和边际谱对超精密工作台精定位特性进行研究。首先,给出了基于固有模态函数（IMF）筛选和瞬时频率差分求解的HHT信号处理算法。然后,设计了光学测量实验获得工作台50nm定位信号。最后,完成精密定位信号的特征提取和振动测试验证。结果表明:利用改进的HHT可以精确地完成精密定位信号的特征提取,从而为在衍射光栅的制造工艺中从根源上降低衍射光栅的杂散光强度和提高波前质量提供依据。     

解相关EMD:消除模态混叠的新方法

模态混叠是制约希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang Transform,简称HHT)在工程上推广应用的一个主要难题,采用在经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)过程中嵌入解相关操作有效解决了EMD过程中产生的模态混叠问题。模态混叠的本质是各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)分量之间信息相互耦合,无法表征有意义的物理过程,因此可认为模态混叠现象是由于IMF之间不完全正交导致。根据零均值随机信号正交性与不相关具有等价关系,在EMD过程中嵌入解相关操作,可有效保证IMF之间的正交性,消除模态混叠。仿真信号处理结果证明了方法的有效性。     

基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断

建立了齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取了有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。     

Mixed Fault Diagnosing of Rolling Bearing Under Noise

In field of rolling bearing fault diagnosis,the sampled bearing vibration signals will be generally disturbed with noise. In noisy environment,the conventional blind source separation method is not good for diagnosing bearing faults. In this paper,wavelet de-noising method and blind source separation technology have been combined. In order to achieve fault diagnosis of rolling bearing,firstly wavelet soft threshold de-noising method has been applied on sampled signals. Then the better robust JADE algorithm has been applied in signals blind source separation. At last,vibration signals bearing inner and outer faults of have been analyzed in this paper,and the corresponding bearing faults have been diagnosed successfully. The proposed research methods provide a new way for diagnosing rolling bearing's mixed faults under noise.     

基于改进奇异值分解和经验模式分解的滚动轴承早期微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了改进奇异值分解(SVD)和经验模式分解(EMD)的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似和细节信号,然后对近似信号用奇异值差分谱进行消噪,对消噪后的信号进行经验模态分解,将得到的各本征模函数分量进行希尔伯特包络解调,从而获得滚动轴承故障特征信息,最后通过对滚动轴承早期内圈故障的诊断实验证明了该方法的有效性     

滚动轴承故障的EMD诊断方法研究

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的滚动轴承故障诊断方法。这种方法中，局部损伤滚动轴承产生的高频调幅信号成分被EMD分解作为本征模函数分离出来，然后用Hilbert变换得到其包络信号，计算包络谱，就能够提取滚动轴承故障特征频率。该方法被用于分析实验台上采集的具有内圈损伤及外圈损伤的滚动轴承振动信号。分析结果表明，与传统的包络解调方法相比，新方法能够更有效地提取轴承故障特征，诊断轴承故障，因而具有重要的实用价值。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多，但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此，提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波包分解结合：对被测信号进行自相关或互相关处理，之后进行小波包阈值消噪处理，对消噪最大能量系数进行自相关或互相关处理，最后对能量序列进行FFT计算。仿真结果表明，该方法极大地增强了对滚动轴承故障诊断的能力，在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的故障频率。     

小波域相关滤波法及其早期故障预示应用

噪声是影响机械设备早期故障预示正确性的主要因素。根据相关分析理论和小波阈值降噪理论,提出了小波域相关滤波法。它是一个迭代的过程,通过自适应的选择滤波过程参数,可以对信号进行良好的降噪;同时也不会弱化信号中的弱故障信息。通过对旋转机械早期不平衡和不对中故障信号分析,结果表明小波域相关滤波法对机械设备早期故障预示是有效的。     

EMD的LabVIEW实现及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对LabVIEW工具箱中缺少EMD算法的问题,对LabVIEW进行二次开发,实现EMD（EmpiricalMode Decomposition）的算法及HHT（Hilbert Huang Transform）分析方法。并且提出利用EMD的高频IMF（Intnnsic Mode Function）进行共振解调提取轴承故障特征信息的方法。故障诊断实例证明,该方法与传统共振解调方法相比,具有较大的优势。     

小波消噪-HHT的四通阀故障诊断

提出一种基于小波阈值去噪和希尔伯特-黄变换(HHT)的故障诊断方法.先用小波变换实现信噪分离,然后对提纯的信号进行经验模式分解(EMD)和HHT,分析HHT边际谱,进行故障诊断.结果表明,该方法减少了噪声对EMD分解的干扰,能有效地突出故障特征频率成分,提高机械故障诊断率.此外,结果还验证了传感器安装在四通阀顶部能最及时有效地进行故障诊断.     

一种基于小波特征熵的液压系统故障信号去噪方法

针对故障诊断的需要和信号特点,提出一种基于小波特征熵的去噪新方法。该方法基于小波特征熵判断有用信号所在频带,重构所在频带系数,得到去噪信号。将该方法和阈值去噪法应用到液压系统压力信号中,去噪结果证明该方法比阈值去噪法更有效。     

滚动轴承振动信号的小波奇异性故障检测研究

该文以滚动轴承振动信号为分析对象 ,基于小波奇异性分析原理进行滚动轴承故障检测新方法的研究。通过求解待测信号的小波变换极大模来检测和识别信号中奇异点位置和奇异性大小 ,以及对噪声极大模的抑制处理 ,达到抑制或消除噪声的目的 ;最后 ,在剩余小波极大模的基础上进行信号重构 ,展现原待测信号中的故障信号模式。通过对铁路货车车轮用滚柱轴承振动信号的分析表明 ,此方法在大幅度地提高信噪比的同时 ,对由轴承损伤冲击造成的信号突变仍保持了较高的灵敏度和分辨率。为滚动轴承故障检测打下了良好的基础。