基于优化VMD和MHA-DenseNet的滚动轴承故障诊断北大核心

针对传统特征提取的故障诊断技术不能充分表征振动信号故障特征导致故障识别精度不高的问题,提出一种优化VMD和MHA-DenseNet的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用麻雀搜索算法(SSA)对变分模态分解算法(VMD)的相关参数组合进行寻优;其次,采用优化VMD分解滚动轴承故障信号,获得的本征模态函数分量(IMF)作为神经网络输入数据;最后,构建多头注意密集神经网络(MHA-DenseNet)故障诊断模型来有效学习故障数据中的特征信息并完成滚动轴承的准确诊断。实验结果表明,提出的故障诊断方法识别率高达99.03%,相较于对比实验该方法提高了故障诊断的准确率。     

基于参数优化变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断研究

为了提高变分模态分解(VMD)对滚动轴承微弱故障特征提取的准确性,提出了一种基于参数优化VMD与奇异值分量及其熵相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过寻优算法确定VMD的模态数K和二次惩罚因子α;根据余弦-标准差指标提取VMD典型本征模态分量(IMF);计算IMF奇异值及其熵,并利用计算结果分别判断滚动轴承的不同故障状态。结合美国西储大学轴承振动信号数据,实验结果表明:相比经验模态分解奇异值故障诊断方法,基于参数优化VMD奇异值故障诊断方法能更明显地识别滚动轴承的不同故障类型,为区分滚动轴承微弱故障提供了一种可行的诊断思路。     

基于VMD与时间序列分析的滚动轴承故障特征提取方法

为了在非线性、非平稳的滚动轴承故障振动信号中有效提取出敏感的故障特征,提出了基于变分模态分解(VMD)与时间序列分析相结合的特征提取方法。首先通过VMD将原始信号分解为不同预设尺度的本征模态分量(IMF),对各个IMF分量建立时间序列预测模型,通过叠加重构得到最终的预测模型,比较评价指标确定最优参数的选取。最后,通过仿真信号与滚动轴承实际故障数据分析,并与经验模式分解(EMD)进行对比,结果表明该方法能够有效的提取到故障特征频率。     

基于参数优化VMD和峭度准则的齿轮故障诊断

针对盾构主减速机齿轮故障特征难以提取的问题，提出了一种基于参数优化变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和峭度准则的故障诊断方法。利用粒子群算法(particle swarm optimization, PSO),以最小平均包络熵为适应度函数来确定VMD算法的模态分量个数K及惩罚因子α的最佳组合；将原始振动信号利用[K,α]参数组合通过VMD分解成若干本征模态(intrinsic mode function, IMF)分量，根据峭度准则筛选出最佳和次最佳IMF分量进行重构，降低噪声干扰；最后，提取重构信号的时域和熵理论特征，利用粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)和轻量级梯度提升机(LightGBM)进行故障识别分类。通过使用DDS试验台实测信号数据验证表明，该方法能够有效地提取齿轮故障特征，实现对齿轮故障类型的准确判定，验证了该方法的可行性和有效性。     

基于优化CNN的航空液压管路卡箍故障诊断

针对航空发动机液压卡箍-管路系统具有高度复杂性,导致卡箍振动信号存在非线性、非平稳性,从而难以提取出卡箍故障状态有效信息的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)与卷积神经网络(CNN)的卡箍智能故障诊断方法。基于优化的VMD将液压管路系统-卡箍振动信号分解成一系列固有模态函数;将含有卡箍故障信号明显的IMF输入到卷积神经网络训练模型,采用CNN进行自主特征学习和模式识别。并将该方法应用于实例中,结果表明:该方法不仅能有效地对信号进行分解,同时对不同类型的卡箍故障可达到精准识别和故障诊断。     

应用VMD和多参数融合的齿轮箱故障诊断

由于齿轮箱故障信号的非线性,以及各种噪声的影响导致故障特征难以确定,为了准确、高效地分析齿轮箱故障信号,提出了一种应用变分模态分解(VMD)和多参数融合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱故障信号进行变分模态分解,并与传统的经验模态分解(EMD)进行对比;同时提取各模态分量的能量百分比和信息熵作为特征值,并采用RBF神经网络进行故障诊断。实验结果表明变分模态分解能够有效避免模态混叠现象的发生,以VMD为基础的多参数融合方法能够准确、快速地实现齿轮箱的故障诊断。     

BFA优化VMD参数的轴承故障诊断

针对传统变分模态分析(VMD)在轴承故障诊断中的分解结果主要受分量个数K和惩罚因子α的影响而导致解析力低的问题,提出了细菌觅食算法(BFA)优化VMD参数的滚动轴承故障诊断方法。首先利用细菌觅食算法优化VMD的参数K和α,得到最优参数组合[K,α],再利用优化后的VMD分解故障信号得出不同中心频率的本征模态分量(IMF),最后根据IMF的散布熵值选择最佳的IMF分量进行Teager能量谱分析。实验结果分析表明优化参数后的VMD算法解析力更强。     

基于VMD混合域特征和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号易受噪声干扰,故障冲击成分难以提取,故障识别困难。为从多角度提取故障轴承振动信号特征参数,利用变分模态分解(VMD)将振动信号分解为若干本征模态分量(IMFs),基于包络熵、相关系数、峭度筛选IMF分量。提取所选IMF的时域和频域特征、信号VMD能量熵及各IMF能量比组成特征向量,从时域、频域和能量角度反映故障信息。使用麻雀搜索算法(SSA)优化SVM参数,确定最优参数,克服参数选择难题。将样本特征向量输入SSA-SVM中进行故障分类,轴承故障实验数据表明：该方法故障识别平均准确率在98.71%以上;与单一域特征相比,该方法对故障类型和损伤程度识别效果更佳。     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

基于CEEMD能量熵与SVM的低速轴承故障声发射诊断

针对低速轴承故障诊断难的问题,将互补总体平均经验模态分解(CEEMD)能量熵与支持向量机相结合对低速轴承故障进行了声发射诊断。采集不同缺陷状态的轴承声发射信号进行CEEMD分解,得到自适应的本征模态分量(IMF);结合IMF分量的方差贡献率和互相关系数对虚假分量进行剔除,筛选出有效IMF分量。对提取的有效IMF分量计算能量熵,作为不同故障轴承的特征向量。将该特征向量输入到支持向量机(SVM),对不同故障的低速轴承进行分类识别。试验结果表明,通过方差贡献率和互相关系数能够筛选出含主要故障信息的IMF分量,同时验证了SVM相比BP神经网络对低速轴承不同故障类型的识别效果更好。     

基于MFCC特征和GWO-SVM的托辊故障诊断

针对目前带式输送机托辊故障诊断方法存在接触式测量、准确率低、井下大范围检测困难等问题,提出了一种基于MFCC特征和参数优化SVM的托辊故障诊断方法。利用变分模态分解(VMD)将采集到的托辊声音信号分解为若干本征模态分量(IMF),并基于包络熵和峭度组成的复合指标优选IMF分量;提取所选分量的梅尔倒频谱系数（MFCC)作为特征,利用灰狼优化算法（GWO）优化SVM参数;将样本特征向量输入GWO-SVM中进行故障分类。结果表明:对于正常托辊、托辊内圈故障、托辊外圈故障、托辊卡死4种工况,该方法故障识别平均准确率在95%以上。与单一指标相比,复合指标提取的IMF分量故障特性代表性更好;与其他优化算法相比,该方法的识别准确率更高,分类速度更快。     

基于VMD-SPWVD-CNN的滚动轴承故障智能诊断

针对传统的故障诊断方法依赖经验进行人工提取特征的问题,基于变分模态分解(VMD)和平滑伪魏格纳分布(SPWVD)并结合卷积神经网络(CNN)提出了VMD-SPWVD-CNN模型用于滚动轴承故障诊断.首先,利用VMD对轴承振动信号进行处理,分解为多个具有不同中心频率的模态分量;其次,对信号的每个模态分量分别进行SPWVD...     

VMD与MCKD在轴承故障诊断中的应用与研究

针对传统解调分析难以提取轴承故障信息的这一特征,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承故障信号进行进行VMD分解并得到一系列窄带本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);然后对各个IMF分量进行MCKD降噪,突出故障冲击成分;最后对降噪后的信号进行包络解调分析完成轴承的故障诊断。仿真信号和轴承故障振动信号的分析结果表明,基于VMD和MCKD的轴承故障诊断方法能够准确地获取轴承故障特征频率。     

基于EMD与卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

为增强滚动轴承故障诊断过程的智能性,提高故障诊断的准确率,并适应大数据故障诊断的需求。文章提出了一种基于经验模态分解(EMD)及卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障特征提取的方法。即将滚动轴承振动信号进行经验模态分解后得到若干个模态分量(IMF),与原始振动数据一起构成二维的特征图,输入卷积神经网络中进行学习训练。最后通过与其他多种方法进行对比验证可以得出,该方法对滚动轴承多种类型多种严重程度的故障有着很高的识别准确率,并且识别过程更具智能性。且增加训练样本的数量可以提高该方法的鲁棒性,更加适合处理针对大数据的故障诊断。     

基于改进AFSA的参数优化VMD和ELM的轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取,导致故障分类效果差的问题,提出了一种基于改进人工鱼群(AFSA)进行参数优化的变分模态分解(VMD)和多特征向量融合的极限学习机(ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,将改进后的AFSA对VMD算法的重要参数(分解个数K和惩罚因子α)进行自动寻优,适用度函数采用最小包络谱熵;其次,提取经AFSA-VMD分解后的包络谱熵最小的内蕴模态函数(IMF)分量作为最优分量,通过计算最优IMF分量的均方根值和峰值构造第一层特征值向量,计算最优IMF分量的样本熵、峭度和均方根构造第二层特征值向量;最后,将特征值向量送入极限学习机ELM进行滚动轴承故障的训练分类。试验结果表明本文算法具有良好的故障诊断效果且最终可实现98.25%的分类准确率和93.36%的实际诊断精度。     

基于EEMD的滚动轴承故障特征主元分析和PNN建模

利用滚动轴承各种工作状态下测量得到的声发射信号,建立了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)与概率神经网络(PNN)的滚动轴承故障特征提取和诊断方法。通过EEMD对信号进行自适应时频分解,在不同频段上分析本征模态函数(IMF)分量;计算IMF的能量值并做能量贡献分析,确定主元分量以组成故障特征向量;利用PNN网络实现故障特征向量与故障模式之间的函数映射,进行故障诊断。仿真结果和试验数据的对比证明了提出方法的有效性。     

基于CEEMD和WOA_LSSVM滚动轴承声信号故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究。首先对声信号进行快速谱峭度分析并进行带通滤波预处理,提取故障冲击成分;其次,利用CEEMD算法将滤波信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);再利用相关系数法选取有效IMF分量进行信号重构;再提取重构信号的近似熵、峭度、峰峰值、峰值因子、波形因子作为特征值组成特征向量;最后,将归一化的特征向量输入WOA_LSSVM进行故障类别识别。将该方法用于滚动轴承试验数据,并进行对比试验分析,验证了该方法的有效性,提高了故障诊断的准确率。     

基于IUPEMD和RCMFE的往复压缩机气阀故障诊断

由于往复压缩机的振动信号非线性、非平稳性的特点,为进一步提高故障识别率,提出一种基于改进的均匀相位经验模态分解(IUPEMD)和精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机气阀故障诊断方法。采用IUPEMD方法对信号进行分解,通过不同的参数组合,利用正交性为指标选择最佳IMF分量,有效提高了IUPEMD对非平稳性信号的分解精度,减少模态混叠现象;以峭度为评价指标对分解后的IMF分量进行筛选,并重构信号,求解重构信号的RCMFE,提取故障特征向量;最后,将特征向量输入到支持向量机进行分类识别。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。     

基于优化变分模态分解和卷积神经网络的齿轮故障诊断

针对齿轮振动信号具有非稳定特性、为了实现减速机齿轮箱的智能诊断且变分模态分解(VMD)参数组合[K,α]的大小需要使用者反复尝试而不能有效确定的问题,提出了一种改进的遗传算法(MGA)对变分模态分解参数优化选取方法,在此基础上将优化的VMD与深度卷积神经网络(DCNN)结合。提出了优化VMD与DCNN齿轮智能故障诊断方法,首先用优化后的VMD对信号进行分解,其次采用DCNN进行故障模式识别。最后,将该方法应用于实例中,结果表明,该方法不仅有效地对信号进行分解和对齿轮故障类型可达到精准识别,同时还可诊断齿轮轻度磨损的早期故障。     

基于EMD和改进Teager能量算子的轴承故障诊断

为实现在非线性非平稳的轴承振动信号中提取出故障特征频率,提出了一种经验模态分解(EMD)和改进的Teager能量算子(NTEO)相结合的故障诊断方法。首先通过EMD将振动信号分解为若干阶本征模态分量(IMF),计算各阶IMF的峭度和与原信号的相关系数,利用峭度和相关系数均较大的IMF进行信号的重构,然后利用NTEO计算重构信号的瞬时Teager能量序列,最后对能量序列进行FFT变换,提取轴承的故障特征频率。分别对轴承内圈和外圈故障的振动信号进行分析,清晰地提取出了故障特征频率,并通过与传统Hilbert包络谱和Teager能量谱进行对比,验证了方法的有效性。