基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断研究

针对傅里叶分解方法(FDM)在强噪声的环境下难以准确地提取故障特征的问题,利用FDM具有正交性、完备性及局部性的特点,及Teager能量算子(TEO)能突显信号中脉冲特征的优势,提出了一种基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断方法。首先,使用FDM按照高频到低频的搜寻方式,搜寻到了傅里叶固有模态分量信号;然后,利用峭度准则和相关系数筛选出了最优的模态信号,并对信号进行了重构;接下来对重构信号使用TEO进行处理,增强了信号中的脉冲特征;最后,在频谱图中提取了其故障特征,利用该方法对模拟信号和滚动轴承振动信号进行了分析,并且采用辛辛那提大学提供的轴承数据对其进行了实验验证。研究结果表明:所提方法明显优于FDM方法,在78 Hz和236 Hz处能够精确地凸显滚动轴承的故障特征频率,实现对滚动轴承故障的准确诊断。     

基于MCKD和VMD关联维数的轴承故障特征提取AR模型

针对滚动轴承早期故障易受噪声影响难以准确提取特征信息的问题,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和变分模态分解(VMD)关联维数的故障诊断AR模型.采用MCKD对滚动轴承振动信号进行降噪处理,滤除噪声影响;对降噪后的信号进行VMD分解,选择对故障特征敏感的IMF分量进行信号重构,并对重构信号建立AR模型,获取自回归参数;计算在指定嵌入维数上自回归参数的关联维数,对滚动轴承的故障进行诊断.实验结果表明,所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,证明了方法的有效性.     

基于SWT-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法

针对在强噪声背景下轴承早期微弱故障特征难以提取问题.提出了一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和最大相关峭度反卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先采用SWT方法将多分量振动信号分解为若干内禀模态分量(IMT),然后选取合适IMT重构信号,对重构信号进行MCKD滤波,突出故障冲击成分,最后对滤波后信号包络解调,提取故障特征,实现滚动轴承的更准确诊断.     

基于傅里叶分解与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征难以提取的特点,提出了基于傅里叶分解(FDM)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先利用傅里叶分解的自适应性特点,将故障信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的固有频带函数,然后利用自相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,对重构后的信号求解1.5维Teager能量谱,从而得到故障特征频率,进行故障诊断。仿真结果表明,与传统的包络谱分析相比,该方法的故障特征更加明显,效果更好。最后将该方法成功地应用到实际的滚动轴承故障诊断中,进一步验证了该方法的有效性。     

基于CEEMDAN与自适应阈值降噪的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信息受到噪声污染而难以识别的问题,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解和自适应阈值降噪(CEEMDAN-ATD)的滚动轴承故障诊断方法。首先对原始振动信号进行CEEMDAN分解;其次利用灰色关联分析法(GRA)筛选出噪声主导和信号主导的分量;然后对噪声主导分量分别进行自适应阈值降噪(ATD)处理,并与信号主导分量进行重构;最后通过分析重构信号的Teager能量谱实现滚动轴承故障的识别。采用凯斯西储大学轴承数据对所提方法进行验证,并与完全总体经验模态分解-自适应阈值降噪(CEEMD-ATD)和CEEMDAN-小波阈值降噪(CEEMDAN-WTD)2种方法作比较,结果表明,所提方法表现出较好的自适应性和去噪效果,能够较好地服务于滚动轴承故障诊断。     

基于LMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断

滚动轴承故障产生的初期,信号中的冲击成分受到严重的噪声干扰,导致故障信号的周期特征难以提取。针对这一问题,提出基于局部均值分解(LMD)算法和最大相关峭度反褶积(MCKD)算法结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先应用LMD算法对轴承早期故障信号进行自适应分解,选取与原始信号相关系数较大的乘积函数(PF)分量进行重构;然后应用MCKD算法对重构信号进行降噪,突出周期冲击成分;最后对消噪后的信号进行Hilbert包络处理,从包络谱中即可准确地获取故障特征频率。通过对仿真信号和内圈故障实验信号的分析,证明了该方法的有效性。     

基于小波改进阈值去噪与EMD的滚动轴承故障诊断研究

针对传统阈值去噪方法在处理轴承故障信号时存在的不足,提出了基于小波改进阈值去噪与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)的滚动轴承故障信号的分析方法。为改善小波去噪产生的信号振荡和失真问题,构造了适用于滚动轴承振动信号的非线性阈值函数,并将其用为滚动轴承故障信号的噪声过滤器。采用经验模态分解将去噪后的信号分解成若干固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并用统计分析的方法提取出谱峭度值、各固有模态函数与去噪信号之间的互相关系数最大的分量。最后,为了在频域内提取到故障特征频率,对抽取到的固有模态分量进行包络分析。仿真数据分析和模拟实验数据分析表明,所提方法可有效地提取轴承故障特征频率,实现轴承的故障诊断。     

基于CEEMDAN-DRT的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承故障信息不易提取的特性,提出了完全集合经验模态分解(CEEMDAN)自适应消噪和共振解调技术(DRT)相结合的故障诊断方法。首先,利用CEEMDAN自适应地将信号分解成多个分量,通过互相关系数方法进行重构以达到消噪的目的;然后,对重构的信号进行谱峭度分析,得到冲击成分所在的频带,并据此设计带通滤波器对重构信号进行滤波处理;最后,对滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,提取冲击成分的频率,并与滚动轴承故障特征频率对比,进行故障模式识别。通过动力学仿真和滚动轴承实验对该方法进行了有效性论证。结果表明,该方法可以有效识别滚动轴承的故障信息。     

盲VMD-Cepstral在轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期故障诊断困难的问题,从经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)以及包络谱出发,为解决EMD抗噪效果较差、具有端点效应等局限性,提出了盲变分模态分解(variational modal decomposition,简称VMD)-主成分分析(principal component analysis,简称PCA)-包络谱熵结合倒谱包络的轴承故障诊断方法。首先,对滚动轴承的振动信号进行了变分模态分解;其次,对分解得到的分量进行PCA去相关处理;然后,对分量计算包络谱熵,选择熵值小于其平均值的分量进行信号重构;最后,对重构的信号进行倒谱包络分析。实验结果表明,该方法能有效地提取出滚动轴承的故障频率,从而判断出滚动轴承的损伤位置,并且具有良好的抗噪能力。     

基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称MCKD)和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的周期成分,然后进行LMD分解,将得到的PF分量与分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除多余低频PF分量,最后,选取有效PF集进行频谱分析,提取故障特征。通过仿真数据和真实滚动轴承故障诊断实验数据表明,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。     

基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断

针对传统时频分析法无法提取转子故障特征信息的问题,提出了基于傅里叶分解方法(FDM)的转子碰摩故障诊断方法。构造了调频调幅仿真信号,对比FDM、集合经验模态分解(EEMD)、变分模态分解(VMD)的分解结果发现,FDM能够实现仿真信号的完备性分解,且时频分辨率高。利用FDM对采集到的转子试验器机匣单点-转子全周碰摩试验故障数据进行诊断,不同算法故障信号分解结果的周期功率谱密度估计和故障特征提取结果表明,该方法具有更高的诊断可靠性,可有效地解决转子故障诊断问题。     

基于CEEMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障信号中冲击成分能量低,背景噪声干扰严重的问题,提出了基于CEEMD与MCKD的故障诊断方法。首先,应用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,依据相关系数准则从分解结果中选取敏感分量;然后,采用MCKD算法对所选取分量信号进行降噪并应用Hilbert算法对降噪后信号进行解调处理,从包络谱中提取故障特征信息;最后,通过仿真信号和轴承试验数据进行诊断分析验证了该方法的有效性。     

基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障模式识别方法研究

滚动轴承是机械设备中主要的故障源之一,它的失效将直接导致整台设备的运行失常。针对其典型故障模式,提出了一种基于小波阈值与CEEMDAN联合去噪的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对降噪后信号进行分解,基于互相关系数分析提取典型的IMF分量,并对所提取的IMF分量进行时、频域特征分析,从而进行故障诊断。首先通过对模拟信号完成CEEMDAN法与总体平均经验模态分解(EEMD)对比分析,证明该方法优于EEMD分解,继而以模拟实验为验证实例。研究结果表明了小波阈值和CEEMDAN方法在滚动轴承故障模式识别中的有效性。     

基于变分模态分解的风机滚动轴承早期故障诊断

针对海上风电机组滚动轴承故障多且早期故障特征难以提取的问题,提出了一种基于变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。从频率方面研究了模态分量个数对信号特征信息的影响,提出故障特征信息提取时确定分解个数的一般原则,据此确定滚动轴承早期故障振动信号的分解个数并得到若干模态分量,从中筛选出最佳模态分量进行包络解调分析,最终通过对比包络谱特征频率对滚动轴承进行早期故障诊断。     

基于变分模态分解法和共振解调技术的滚动轴承早期故障检测研究

针对滚动轴承早期故障信号提取困难的问题,基于变分模态分解法和共振解调技术,对滚动轴承早期故障检测进行研究。采用变分模态分解法对滚动轴承振动信号进行分解,计算各分解分量的峭度值,并选取两个最敏感的固有模态分解分量进行重构,然后利用共振解调技术进行解调分析,采用快速傅里叶变换计算出包络谱图。试验结果表明,应用变分模态分解法与共振解调技术更能准确地判断出滚动轴承的早期故障。     

基于MCKD和CEEMDAN样本熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征微弱以及振动信号的非平稳性,提出一种基于最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和自适应白噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)样本熵相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD算法降低滚动轴承信号内的噪声干扰,突出信号中的冲击特性;然后利用CEEMDAN方法对降噪信号进行分解,根据峭度-相关系数准则选择包含主要故障信息的敏感固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;计算各敏感IMF分量的样本熵构成高维特征向量;最后将高维特征向量作为支持向量机(support vector machine,SVM)的输入,对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。通过实测滚动轴承故障信号的分析,证明了所提方法有效性,并为此类问题的解决提供了一种可行方法。     

基于PSO-VMD-MCKD方法的风机轴承微弱故障诊断

针对风机滚动轴承微弱故障信号所具有的非线性和非平稳特征及易被强背景噪声掩盖的特点,提出了一种变分模态分解(variational modal decomposition,简称VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)相结合的滚动轴承微弱故障诊断方法。为实现VMD和MCKD的参数自适应选择,采用粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO),对两种算法中的参数进行优化。首先,利用PSO优化VMD算法中的α和K,再基于VMD对微弱故障信号分解后的结果,选取最优模态分量;其次,利用PSO优化MCKD算法中的L和T,再基于MCKD算法加强最优分量信号中的故障冲击成分;最后,通过包络谱提取出轴承微弱故障特征。仿真和试验均表明,此方法能够自适应增强轴承微弱故障中的冲击成分,有效提取出被强噪声淹没的轴承微弱故障特征。     

基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声背景下的故障信号诊断问题,提出一种基于小波去噪和改进型总体经验模式分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解方法易产生虚假分量和模态混叠现象,引入EEMD。首先将采集到的振动信号进行软阈值去噪,然后对去噪信号进行EEMD分解,抽取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,最后对包络信号进行细化谱分析,得到轴承故障特征频率。小波去噪可解决噪声造成的包络信号粗糙这一问题,提高了包络提取精度。将该方法应用于滚动轴承的内圈和外圈故障诊断,诊断结果均表明该方法能够准确有效地提取故障特征频率。     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断

为了从强噪声背景下的轴承振动信号中准确稳定地提取滚动轴承故障特征,提出了基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断方法。使用变分模态分解对同一负荷下的故障信号进行预处理,通过峭度准则筛选出最佳和次佳信号分量进行重构并使用平稳小波进行去噪处理,最后分析信号的包络谱来对轴承的故障类型进行判断。通过对仿真滚动轴承内圈故障信号进行分析,该方法可成功提取出微弱特征频率信息,噪声抑制效果优于EMD。由此表明,基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断可有效提取强声背景下的滚动轴承早期故障信息,具有一定的可靠性和应用价值。