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。     

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

基于多维振动特征的滚动轴承故障诊断方法

单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。     

基于自适应CYCBD和互相关谱的滚动轴承复合故障诊断方法

强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。     

基于时间-小波能量谱熵的滚动轴承故障诊断研究

针对轴承振动信号中存在周期性冲击这一现象,提出了时间-小波能量谱熵的计算方法,用于滚动轴承的故障诊断。首先构造脉冲小波,采用连续小波变换的方法得到时间域内小波能量谱,再沿时间轴计算能量谱熵,定量描述振动信号沿时间的分布情况,不同故障下轴承的冲击振动随时间变化程度不同,其时间-小波能量谱熵值也就不同。将不同故障轴承信号的时间-小波能量谱熵作为向量特征输入建立支持向量机,实现了对轴承的工作状态和故障类型的判断。实验结果表明,时间-小波能量谱熵可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。     

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Hilbert谱奇异值的滚动轴承故障诊断

提出一种基于Hilbert谱奇异值的故障特征提取方法,将其与支持向量机结合应用于轴承故障诊断。利用小波阈值降噪的方法对拾取的轴承故障振动信号进行滤波降噪,然后利用经验模式分解将降噪信号分解为若干个IMF分量之和,对每个IMF分量进行Hilbert变换得到振动信号的Hilbert谱,对Hilbert谱进行奇异值分解得到反映轴承状态特征的奇异值序列,再利用奇异值作为特征向量,应用支持向量机进行轴承故障诊断,并对不同核函数的诊断结果进行了分析比较。对正常轴承、内圈故障、外圈故障、滚动体故障的实际信号的诊断验证了该方法可的有效性。     

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。     

Bearings Fault Diagnosis Using Vibrational Signal Analysis by EMD Method

ABSTRACT

Studying vibrational signals is one reliable method for monitoring the situation of rotary machinery. There are various methods for converting vibrational signals into usable information for fault diagnosis, one of which is the empirical mode decomposition method (EMD). This article is about diagnosing bearing faults using the EMD method, employing nondestructive test. Vibration signals are acquired by a bearing test machine. The discrete wavelet bases are used to translate vibration signals of a roller bearing into time-scale representation. Then, an envelope signal can be obtained by envelope spectrum analysis of wavelet coefficients of high scales. Local Hilbert marginal spectrum can be obtained by applying thr EMD method to the envelope signal from which the faults in a roller bearing can be diagnosed and fault patterns can be identified. The results have shown bearing faults frequencies are easily observable. There is a variant of the EMD method called the ensemble EMD (EEMD), which overcomes the mode mixing problem which may occur when the signal to be decomposed is intermittent. The EEMD method is also applied to the acquired signals, and the two methods were compared. While the outcomes of both methods do not differ much, one important merit of the EMD is that it has much less computational processing time than EEMD.     

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。     

基于可视图图谱幅值熵的滚动轴承故障诊断方法

为了准确有效地提取滚动轴承振动信号的非平稳、非线性故障特征,将复杂网络与图信号处理技术(graph signal processing,GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于可视图图谱幅值熵(graph spectrum amplitude entropy of visibility graph,GSAE VG)的滚动轴承故障诊断方法。该方法先将滚动轴承振动信号转换为可视图,获得可视图信号;再通过图傅里叶变换(graph Fourier transform,GFT)将可视图信号从顶点域变换到图谱域,并将计算得到的图谱幅值熵(graph spectrum amplitude entropy,GSAE)作为故障特征参数;利用马氏距离(Mahalanobis distance,MD)判别函数作为分类器对不同类型故障进行模式识别。实际滚动轴承振动信号的分析结果表明,基于可视图图谱幅值熵的故障诊断方法能对滚动轴承故障进行准确有效地识别。     

基于噪声辅助信号特征增强的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承振动信号特征提取在滤除干扰噪声的同时会将部分有用信号滤除,造成特征信号丢失的问题,提出了一种基于噪声辅助信号特征增强的滚动轴承早期故障诊断方法。采用广义多尺度排列熵筛选准则筛选振动信号,并通过粒子群优化算法优化Duffing振子系统参数,实现Duffing振子系统、输入信号与噪声间的最优匹配,从而提高随机共振效果,将部分背景噪声能量转移到滚动轴承早期微弱故障信号特征上,实现了早期微弱故障信号特征的增强。将所提方法应用于滚动轴承全寿命状态早期故障诊断,并与基于VMD的自适应形态学方法相比较,结果表明了该方法的有效性和可行性。     

声信号的主分量分析应用于滚动轴承故障诊断

利用声信号来进行故障诊断具有"采集比较容易,非接触式测取,设备简单,速度快,无须事先粘贴传感器,不影响设备正常工作,易于实现早期预报和在线监测,疳可在不易测量振动信号的场合得到广泛应用"等优点.由于外界噪声的影响,有效信息的提取较为困难.采用主分量分析对传声器测取的声信号进行了预处理;在此基础上应用基于Morlet小波变换的包络分析和频谱分析来提取故障特征向量,并以滚动轴承为例进行实验.结果表明,这是诊断滚动轴承早期故障的一种可选方法.     

改进的EMD结合重复降噪在故障诊断中的应用

滚动轴承的故障信号采集中往往含有大量的噪声信号。对采集信号进行小波包降噪后,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)得到若干个固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)。计算各个IMF与去噪后信号的相关系数以此确定哪几个IMF是待分析信号的有效集,根据有效集中IMF的突变程度来选择不同消失矩的db系小波进行小波降噪。对IMF进行边际谱分析来判断滚动轴承哪个部位发生故障。该方法有效地去除了混杂在故障信号中的噪声,提高了信噪比,准确地判断出滚动轴承发生故障的部位。     

基于DCAE-CNN的自动倾斜器滚动轴承故障诊断

针对直升机自动倾斜器滚动轴承工况复杂、噪声干扰大,造成故障诊断效果不佳的问题,提出一种基于深度卷积自编码器(Deep Convolutional AutoEncoder,DCAE)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的轴承故障诊断方法。该方法首先采用小波变换方法构造不同状态下振动信号的时频图,然后使用DCAE对时频图进行图像去噪,最后利用CNN对去噪后的时频图进行故障分类。利用课题组和美国凯斯西储大学的滚动轴承故障数据开展诊断实验,并与CNN、堆叠降噪自编码器(Stacked Denoise AutoEncoder,SDAE)两种深度学习方法进行对比,结果表明,该方法在高噪声环境下具有更高的故障识别率。     

A Comparative Study of the Effectiveness of Adaptive Filter Algorithms,Spectral Kurtosis and Linear Prediction in Detection of a Naturally Degraded Bearing in a Gearbox

Diagnosing bearing faults at the earliest stages is critical in avoiding future catastrophic failures. Many techniques have been developed and applied in diagnosing bearings faults; however, these traditional diagnostic techniques are not always successful when the bearing fault occurs in gearboxes where the vibration response is complex; under such circumstances, it may be necessary to separate the bearing signal from the complex signal. In this paper, an adaptive filter has been applied for the purpose of bearing signal separation. Four algorithms were compared to assess their effectiveness in diagnosing a bearing defect in a gearbox, least mean square (LMS), linear prediction, spectral kurtosis and fast block LMS. These algorithms were applied to decompose the measured vibration signal into deterministic and random parts with the latter containing the bearing signal. These techniques were applied to identify a bearing fault in a gearbox employed for an aircraft control system for which endurance tests were performed. The results show that the LMS algorithm is capable of detecting the bearing fault earlier in comparison with the other algorithms.     

基于自相关降噪的混叠转子振动信号分离

航空发动机在运行过程中,传感器测得的振动信号是各振源的混叠信号,且含有很强的噪声。常规的信号处理方法难以分离混叠信号,对机器的健康监测和故障诊断造成了很大的困难。介绍了盲源分离基本原理和方法,指出盲源分离算法在强噪声环境下失效。针对强噪声环境下的混叠振动信号,提出首先通过时延自相关降噪方法对振动信号进行降噪,然后通过盲源分离算法对降噪后的信号分离。仿真结果验证了提出方法的有效性。最后,利用该方法对实测混叠转子振动信号成功实现了降噪和盲分离,为噪声环境下的混叠信号分离提供了一种新的方法。     

基于小波变换的轧机振动信号降噪技术研究

由于轧机振动信号受到强烈的噪声干扰,给故障特征的有效识别和准确提取带来很大困难。直接采用频域分析方法诊断早期故障的收效甚微。利用小波分析的“带通滤波”特性,可以将信号按照特定的频段进行分解,分解后的单层重构可以将噪声与可用信号进行成功分离;根据预先设定的阈值对高频分解系数处理后进行全局重构同样可以达到消噪的目的。对于现场采集的轧机振动信号,多种方式的消噪结果表明,含有故障特征的低频信息被成功提取。     

基于无迹卡尔曼滤波的动态贝叶斯小波变换在轴承故障诊断中的应用

针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障信号具有冲击性,且振动信号的频率成分因外界环境的影响而变得极其复杂的特点,提出了一种基于负熵和无迹卡尔曼滤波的动态贝叶斯小波变换方法。该方法将SE(Squared Envelope) Infogram方法应用到无迹卡尔曼滤波方法(Unscented Kalman Filter, UKF)中,利用SE Infogram确定滤波器参数初值,即中心频率与带宽的初值,结合UKF对中心频率与带宽进行优化,以最优中心频率与带宽对振动信号进行滤波分析,对滤波后的信号进行包络解调分析,实现轴承微弱故障特征的提取。利用负熵指标代替以往研究所用的峭度指标,可以有效消除或削弱高峰值干扰的影响。最后,通过对仿真信号和轮对轴承试验信号对提出的方法进行了验证。结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下轴承外圈、内圈故障和滚动体故障,验证了该方法对轴承微弱故障诊断的有效性。     

基于循环双谱的滚动轴承故障诊断

当滚动轴承发生早期点蚀故障时,其振动信号表现出循环平稳特性。由于故障特征频率处能量比较小,特征信息容易被噪声淹没,仅仅利用二阶循环平稳已经不能有效提取故障特征。而循环双谱（即三阶循环累积量谱）这一最低阶的高阶统计量谱对噪声具有较好的免疫力,且计算量也相对来说比较其它高阶统计量分析方法来说最小。本文将尝试用循环双谱的中心频率切片谱,对滚动轴承早期故障做特征提取。仿真和实验结果证明了方法的有效性。