基于VMD和变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法

针对强噪声背景下旋转机械早期故障诊断的难题,提出一种基于变分模态分解与变尺度多稳随机共振的微弱故障信号特征提取方法。首先应用参数优化的变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)算法对微弱故障信号进行分解, 得到若干本征模态分量(intrinsic mode function, IMF);然后通过峭度准则筛选出其中峭度最大的IMF分量;最后对该IMF分量进行变尺度多稳随机共振, 实现微弱故障信号的增强。实例表明:在强噪声背景下,利用参数优化VMD分解与变尺度多稳随机共振相结合的方法,可以有效提取出微弱信号特征频率,实现旋转机械故障状态的准确判断。     

基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障信息微弱,频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取故障特征的不足,提出变分模态分解(VMD)奇异值分解(SVD)联合降噪与FSWT相结合的故障特征提取方法,首先利用VMD故障信号自适应分解为若干本征模态分量(IMF),通过峭度准则选择包含故障信息最丰富的IMF进行信号重构,其次利用SVD对重构信号进行再次降噪,提高信噪比。最后对降噪信号进行FSWT,凸显故障信号的时频分布信息提取故障特征。仿真信号和实际数据分析结果表明,该方法有效消除了噪声的影响,能够清晰提取故障信号的特征频率,实现滚动轴承故障的精准识别。     

基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用

为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。     

基于FVMD的滚动轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中模态数K和惩罚因子α无法自适应确定的问题,提出了基于快速变分模态分解(fast VMD,FVMD)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用频谱趋势分割方法对滚动轴承振动信号进行分析,确定频谱趋势分割边界,进而自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α、模态初始中心频率ω;其次,根据参数K、α、ω,完成原始振动信号的自适应分解,并基于有效权重峭度准则提取有效本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;最后,利用希尔伯特包络解调计算有效IMF分量重构信号的包络频谱图,完成滚动轴承故障特征的提取。使用仿真信号、美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)和美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的滚动轴承数据完成所提方法与传统VMD方法的对比试验。结果表明,所提方法能够自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α,提高VMD的计算效率,同时有效提取到滚动轴承的故障特征频率,证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于优化VMD与改进阈值降噪的滚动轴承早期故障特征提取

针对复杂工况和强背景噪声干扰下,滚动轴承早期故障信号微弱导致故障特征难以提取的问题。提出了优化变分模态分解(VMD)与改进阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法。首先,通过鲸鱼优化算法(WOA)优化VMD实现振动信号的自适应分解,建立了L-峭度和相关系数的最优模态分量选取准则;然后对选取的最佳分量进行改进阈值降噪;最后,对降噪后的信号进行希尔伯特包络谱分析实现故障特征频率的提取。在仿真信号和美国西储大学工程数据集上,对提出的方法进行了验证,同时与Teager能量算子降噪的方法和基于包络熵准则的优化方法进行了对比,结果表明提出的方法效果更优。     

广义变分模态分解方法及其在变工况齿轮故障诊断中的应用

变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是近年来提出的非平稳信号分解方法,通过将信号分解问题转化为变分约束问题,从而实现多变量信号的模态分离。但VMD方法在分析时变多分量信号时存在模态混叠现象。对此,提出了一种适合分析时变模态的信号处理方法——广义变分模态分解(Generalized VMD,GVMD)。通过分析仿真信号,将GVMD与小波变换,原VMD和希尔伯特黄变换等方法进行了对比,结果表明,新提出的GVMD方法分解结果更精确,时频分辨率更高。最后,将GVMD方法应用于变转速齿轮振动信号故障特征的识别,结果表明了论文方法的有效性。     

基于改进自适应变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断

滚动轴承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪声,难以提取其故障特征。提出了一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)与Teager能量谱的微弱故障诊断方法。将最小平均包络熵(MMEE)作为目标函数,自动搜寻影响参数最佳值,确保变分模态分解(VMD)实现最优分解,并提出加权峭度指标(WK)用于选择有效模态分量进行信号重构,对重构信号进行Teager能量谱分析,从而识别故障特征频率。对轴承微弱故障振动信号的研究表明,所提方法改进了传统VMD算法分解精度受参数影响较大,导致信号出现过分解或欠分解的问题;与集合经验模态分解和局部均值分解算法相比所提方法具有更强的噪声鲁棒性和故障信息提取能力。     

基于MPA-VMD的滚动轴承故障诊断方法

针对变分模态分解方法（Variation mode decomposition, VMD）在提取滚动轴承振动信号的故障特征频率时受参数设置影响及敏感模态分量的选取问题,构建一种基于海洋捕食者算法（Marine Predator Algorithm,MPA）优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的海洋捕食者算法对变分模态分解算法的模态个数K和二次惩罚因子α进行自适应选定;其次,使用获得的最佳参数组合对故障振动信号进行变分模态分解,得到多个本征模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）;最后,计算各模态分量的平方包络基尼系数（Squared Envelope Gini Index,SEGI）,选择系数最大的模态作为最优IMF并进行包络分析,提取相应的故障特征频率。通过公开数据集和实验数据验证表明该方法可解决VMD受参数设置影响的问题,成功诊断轴承故障。且相比于峭度和相关系数指标,平方包络基尼系数指标在筛选最优IMF具备更佳的准确性和鲁棒性。     

基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的参数需事先人为确定的问题以及如何选取包含故障特征信息的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的问题,提出了基于信息熵的参数确定方法和基于信息熵的IMF选取方法。该方法首先对原始故障信号进行变分模态分解,通过信息熵最小值原则对其参数进行优化,获得既定的若干IMF分量;在优化参数时获得信息熵最小值所在的IMF,选取其为有效IMF分量进行包络解调分析,提取轴承故障特征频率。通过轴承仿真信号和实际数据分析,表明该方法能够提取滚动轴承早期故障信号的微弱特征,并实现故障的准确判别。     

基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的参数需事先人为确定的问题以及如何选取包含故障特征信息的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的问题,提出了基于信息熵的参数确定方法和基于信息熵的IMF选取方法。该方法首先对原始故障信号进行变分模态分解,通过信息熵最小值原则对其参数进行优化,获得既定的若干IMF分量;在优化参数时获得信息熵最小值所在的IMF,选取其为有效IMF分量进行包络解调分析,提取轴承故障特征频率。通过轴承仿真信号和实际数据分析,表明该方法能够提取滚动轴承早期故障信号的微弱特征,并实现故障的准确判别。