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。     

基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。     

桥梁动力测试信号的自适应分解与重构

针对桥梁结构动力测试信号噪声水平高、难以分离结构有效信号的特点,在总体平均经验模态分解方法和主成分分析的基础上,建立了自适应分解与重构方法。对经验模态分解结果的模态混叠现象进行深入分析,利用白噪声概率密度函数的均匀性对模态混叠模式一进行了改进,基于相关性分析改进了模态混叠模式二,改进后的分解方法在计算效率和分解精度上均有较大提升;随后对所有分解获得的固有模态函数进行多尺度主成分分析,实现降噪和选择并重构测试信号。分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提方法的有效性进行了验证。结果表明:改进后的信号自适应分解和重构方法能在降噪的同时,有效地提取桥梁结构信息,可用于实际桥梁结构的动力测试分析中。     

基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究

轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取, 进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

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。     

基于经验模式分解和排列熵的轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障声信号故障诊断中共振解调滤波参数较难确定以及故障诊断困难的问题,提出一种基于经验模式分解和排列熵的改进滚动轴承故障诊断解调方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行经验模式分解,将其分解为多个本征模态分量;然后计算各本征模态分量的排列熵值和相关系数,根据联合系数最大化原则对筛选出的分量进行信号重构;最后,利用快速谱峭度对重构信号进行滤波分析,将峭度值最大的频段进行平方包络提取特征频率。将该方法用于滚动轴承故障声信号的实际数据进行分析,结果表明该方法能够有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的包络解调具有更好的效果。     

基于改进小波阈值降噪的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法.该方法是通过采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数(IMF)分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hil...     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被强烈的背景噪声所淹没的特点,提出了基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的复杂振动信号进行EEMD分解,根据自相关函数峰态系数和峭度准则重构IMF分量以突出故障特征信息;然后,利用谱峭度自动确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽;最后,将滤波后的信号进行包络解调分析并与理论故障特征频率对比。通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于EMD的改进马田系统的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。     

自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用

识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰，机组运行或其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数，应用自适应滤波首先对信号进行预处理，去掉强大的工频及其谐波成分，使信号的信噪比得到很大的提高；然后利用Laplace小波相关滤波法对自适应滤波预处理后的信号进行进一步的处理，提取其模态信息。结果证明，将这两种方法结合后的信号特征提取效果是比较理想的。     

基于自适应加权多尺度组合形态滤波的轴承故障特征提取研究

针对滚动轴承振动信号在进行早期故障诊断时往往会伴随着噪声干扰的问题,提出了一种选择性自适应加权多尺度组合形态滤波(Adaptive Weighted Multi-scale Combination Morphological Filtering,AWMCMF)方法,从振动信号中提取故障特征。首先,采用三种组合算子构成一组新的形态算子,可有效地提取出信号中的正负冲击特征;其次,基于新算子提出了加权多尺度形态滤波方法,并将Teager能量峭度作为评判指标为各尺度提供优化的权值;最后,将选择性自适应权值与多尺度算子进行加权绑定得到优化的故障特征提取结果。通过仿真信号和轴承故障振动信号的结果表明,该方法能有效地滤除噪声并提取故障特征。     

Laplace小波及其工程应用

小波变换是非平稳信号处理的有力工具,小波性质取决于它的基函数.在模态分析、机械监测诊断等领域,冲击响应信号十分普遍.一种单边衰减复指数型的Laplace小波基函数具有分析冲击响应信号的优势,采用Laplace小波相关滤波方法可提取振动信号中的冲击响应分量,成功地诊断出内燃机进气阀的磨损故障和识别出大型水轮机轴系的一阶固有频率.     

基于故障可诊断性的齿轮箱传感器优化布置

针对目前在优化传感器布置时对齿轮箱可能发生的故障信号是否能被识别与分离研究较少的情况,将故障可诊断性应用于齿轮箱传感器优化布置中,并运用奇异值比值、故障可诊断性、平均加速度幅值三个评价准则构成的综合指标评价不同布置方案,最终确定最优传感器布置方案。对齿轮箱进行模态分析,提取模态振型;再运用K均值聚类算法根据自由度在重要模态中振型的动力相似性进行分类;利用有效独立平均加速度幅值法初选测点;在这些节点位置处测得可能出现的故障信号,对其进行快速傅里叶变换,得到相应故障的频谱图,利用核密度估计求取对应故障的密度函数,再利用K-L散度判断各位置处的故障可诊断性;运用综合指标评价,确定最优方案。通过ZDH10型齿轮箱故障诊断试验台验证了所提方法的可行性。     

SCA-VMD在变压器声信号降噪中的应用

针对采集变压器运行声信号时会混入噪声的情况,提出了基于稀疏分量分析-变分模态分解（sparse component analysis-variational modal decomposition,SCA-VMD）分离变压器运行声信号并降噪的方法。基于稀疏特性的欠定盲源分离能够在观测信号数目小于未知源信号数目的情况下实现源信号的有效分离,变分模态分解（VMD）能将一个多分量信号一次性分解为多个单分量信号。以两路观测信号作为输入,利用稀疏分量分析法（SCA）分离得到变压器运行声信号,再利用VMD将分离信号分解为4层本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,通过阈值滤波的方法对高频分量和低频分量进行去噪处理,利用新的IMF分量重构得到去噪信号。仿真试验和实际试验结果表明,该方法能实现对变压器运行声信号的有效分离和去噪处理。     

基于级联双稳随机共振和多重分形的机械故障诊断方法研究

对级联双稳随机共振的滤波特性进行了对比和分析,利用这种特性,结合广义维数对信号非线性特征的度量能力,提出了基于级联双稳随机共振和多重分形的机械故障诊断方法。实验结果证明,该方法可以有效的消除高频噪声,增强低频段信号的能量,由此得到的分形维数比较准确,能够更加精确地度量机械振动信号的非线性特征,从而达到机械故障诊断的目的。     

一种基于遗传算法的VMD参数优化轴承故障诊断新方法

为准确提取轴承故障特征信息,提出以峭度指标和包络熵为综合目标函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化方法,并改进了诊断流程实现了无需指定参数优化范围的自适应参数优化算法。通过遗传算法对综合目标函数最小值进行搜索,以确定模态分量个数及惩罚参数的最佳组合。原始故障信号经最佳参数组合下的VMD方法分解为若干个本征模态函数,选择最小综合目标函数值对应的模态分量进行包络解调分析,进而通过模态分量的包络谱判断轴承故障类型。通过实测故障信号分析表明,该方法能够从噪声干扰中有效提取到早期故障信号的微弱故障特征,实现了轴承故障类型的准确判定,验证了该方法的有效性。     

延伸奇异值分解包及其在高速列车轮对轴承故障诊断中的应用

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。     

《基于谐波小波滤波的旋转机械故障诊断新方法》

针对旋转机械非平稳信号的特点,提出采用谐波小波滤波对现场采集的振动信号进行故障诊断的新方法。该方法基于谐波小波良好的盒形频谱特性,将特定频率段的成分与信号的其它频率成分既不交叠又不遗漏地分解到相互独立的频带上,再进行重构就可将特定频率成分提取出来。仿真计算及实例验证表明,谐波小波滤波方法具有良好的滤波效果,能将有用频率成分提取出来,为初步故障诊断提供依据。该方法具有算法简单,运算速度快的特点。