自适应MED结合EMD诊断滚动轴承早期故障

针对最小熵解卷积(MED)降噪效果受滤波器长度影响问题,提出一种利用步长迭代算法和包络谱熵检验准则的自适应MED降噪方法,并结合经验模态分解(EMD)提取滚动轴承微弱故障特征。首先利用自适应MED降噪方法对原信号进行最优降噪处理,然后通过EMD将降噪信号分解为若干个本征模函数(IMF)分量,再选取峭度值最大的IMF进行包络谱分析,根据包络谱中故障特征频率实现故障诊断。仿真信号和实测信号分析结果表明其优于基于EMD的包络解调方法。     

基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取EI北大核心CSCD

针对滚动轴承早期故障特征非常微弱,易受随机噪声和其他信号干扰而难以提取等现象,提出了用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法提取滚动轴承故障特征。首先用MCKD进行信号增强,然后利用VMD得到一系列模态,应用互相关系数和峭度准则筛选包含故障信息较为丰富的模态进行重构降噪,最后对重构信号进行包络解调提取故障特征。通过仿真分析和轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性,可以精确地分离轴承故障振动信号的不同频率成分。     

基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期故障特征非常微弱,易受随机噪声和其他信号干扰而难以提取等现象,提出了用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法提取滚动轴承故障特征。首先用MCKD进行信号增强,然后利用VMD得到一系列模态,应用互相关系数和峭度准则筛选包含故障信息较为丰富的模态进行重构降噪,最后对重构信号进行包络解调提取故障特征。通过仿真分析和轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性,可以精确地分离轴承故障振动信号的不同频率成分。     

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。     

基于改进变分模态分解和快速谱峭度图的滚动轴承检测方法

针对滚动轴承早期故障信号微弱、复杂且提取困难的问题,提出一种基于改进变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)和快速谱峭度图的滚动轴承检测方法。首先利用粒子群算法对VMD最佳影响参数组合进行搜索,采用多尺度模糊熵(Multiscal Enproty,简称MSE)作为适应度函数,并利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,简称IMF);其次计算原始信号和各模态分量的快速峭度图;再次找出原始信号和各个IMF谱峭度最大值所处的频带区间;然后通过比较原始信号和IMF谱峭度最大值所处频带区间的从属关系来选择最佳IMF;最后,重组最佳IMF并通过共振解调技术求其包络谱图。实验结果表明基于改进变分模态分解和快速谱峭度图的滚动轴承检测方法能更有效诊断出滚动轴承的早期故障。     

基于EEMD、度量因子和快速峭度图的滚动轴承故障诊断方法

在基于EMD、谱峭度以及包络分析的滚动轴承故障诊断方法的基础上,提出了改进的基于EEMD、度量因子和快速峭度图的诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,然后使用提出的基于距离的度量因子筛选出最能表征故障信息的IMF分量重构信号,接着利用快速峭度图构造最优带通滤波器,最后将滤波后的重构信号进行包络分析并将包络谱与轴承故障特征频率进行比较从而诊断出具体故障。滚动轴承的内圈故障仿真数据以及工程实测数据均很好地验证了提出的改进方法的有效性,说明其具有良好的应用前景。     

基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究

将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合,提出了1.5维能量谱的分析方法,并针对滚动轴承故障诊断问题,从提高故障信号信噪比的角度出发,提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)运算,得到一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量后运用相关系数-峭度准则对其进行筛选,并利用筛选出的IMF分量重构信号,最后计算重构信号的1.5维能量谱,从而获得轴承故障特征频率信息。利用该方法对滚动轴承内圈故障的模拟数据以及实测数据分别进行分析,诊断结果令人满意。     

基于改进EMD和滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障特征往往被强背景噪声淹没的特点,提出一种基于改进经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与滑动峰态算法的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用EMD方法分解原故障信号得到一组平稳固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)。然后采用互信息和广义相关系数筛选法消除传统EMD分解结果中虚假分量,并运用滑动峰态算法对真实IMF分量处理得到滑动峰态时间序列。最后计算滑动峰态序列频谱提取故障特征频率。滚动轴承的实例研究结果表明：该方法能够有效提取滚动轴承故障特征,可以取得比直接滑动峰态算法和传统包络解调分析更好的效果。     

基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和能量算子的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对故障信号进行变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,通过峭度准则选取其中峭度最大的分量进行Teager能量算子解调,得到信号的Teager能量谱。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,结果表明,该方法提高了信号的分解效率,降低了噪声的影响,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,证明了该方法的有效性。     

最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的滚动轴承早期故障特征提取方法

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,尝试将最大相关峭度解卷积方法引入到滚动轴承故障诊断领域,并与1.5维谱结合,提出了最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的轴承早期故障特征提取方法。首先对故障信号做最大相关峭度解卷积预处理,然后计算解卷积信号的包络信号,最后对包络信号做1.5维谱分析,从而得到解卷积信号的1.5维包络谱,通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型。滚动轴承故障模拟及实测信号分析结果表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。     

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     

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。     

基于声振信号EMD分解的轻微碰摩故障诊断方法研究

针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解(Empirical Mode Decomposition简称EMD)的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取。由于EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解。通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式函数时域特征和边界谱特征与转子径向位移及轴承座加速度信号对比分析,确定了碰摩部件;从而证明基于声振信号EMD分解的碰摩故障诊断方法的有效性。     

风力发电机轴承复合故障特征提取方法研究

针对较强背景噪声干扰下的风力发电机轴承复合故障特征难以准确提取的问题,提出了基于自适应最大相关峭度解卷积(AMCKD)的风力发电机轴承复合故障特征提取的方法。首先,利用人工鱼群算法(AFSA)以解卷积信号包络谱的相关峭度值为目标函数对最大相关峭度解卷积算法(MCKD)的影响参数自适应寻优;然后,将影响参数优化的MCKD对原始故障信号进行解卷积处理,对解卷积信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与轴承各元件的故障特征频率相对比,准确实现轴承复合故障的诊断。仿真和工程应用实例验证了所提方法的有效性与实用性。     

基于均值包络ITD和谱峭度的特征频率提取方法

提出基于均值包络本征时间尺度分解(ITD)和谱峭度的特征频率提取方法。用于轴承故障诊断中,振动信号经均值包络ITD分解和重构,通过谱峭度选取故障共振频率带,最后比较包络谱与特征频率做出故障诊断。对美国凯斯西储大学滚动轴承数据的处理结果证明,该方法得到的谱线更加明显,诊断更加准确。     

基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用

为了从故障轴承信号中提取包含故障信号的特征频率,提出了基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子解调的方法。首先,采用LMD将目标信号分解成有限个PF（Product function,PF）分量,分别对其进行多尺度形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应寻求最优解,最后用Teager能量算子计算各PF分量的瞬时幅值,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了数字仿真实验和轴承故障模拟实验,并与EMD形态学和包络解调方法进行了比较,结果表明该算法明显优于其他两种方法,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的频率特征。     

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。     

基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取

针对低速重载机械滚动轴承早期故障的振动信号中故障特征冲击成分微弱易被噪声覆盖难以识别,而利用稀疏表示方法提取冲击成分时因轴承工况非平稳性,准确匹配冲击成分字典难以构造问题,提出基于字典学习的轴承早期故障稀疏特征提取方法。利用改进型K-SVD字典学习算法构造自适应字典;采用正交匹配追踪算法(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)对振动信号进行稀疏分解,计算每次迭代逼近信号的峭度值,找出最大峭度值对应的逼近信号;重构特征成分并进行包络谱分析,获得故障类型。仿真及轴承振动数据测试结果表明,所提方法能更好匹配早期故障特征成分、满足轴承实时故障监测需求。