基于改进的人工蜂群的独立分量分析方法

针对快速固定点独立分量分析方法容易陷入局部最优解的问题,提出了一种基于改进的蜂群优化的独立分量分析方法。该方法以信号的峭度作为代价函数,利用人工蜂群方法对其进行优化。在优化的过程中,一方面为了避免随机搜索造成的开采能力弱的问题,在跟随蜂搜索阶段采用当前迭代最优解引导的方式产生新的候选解,另一方面,为了避免产生更差的解,在侦查蜂阶段,利用当前迭代中的最优解与最差解的距离产生新的解,代替最差解,提高人工蜂群优化方法的寻优效果,进而提高独立分量分析的精度。实验仿真验证了算法的性能。     

旋转机械设备状态预警与维修优化

旋转机械设备的维修策略对于维护机械设备运行状态,保障产品生产质量有着重要意义,并且直接影响企业经济效益.频繁维修虽可以保障设备状态,但随之会带来高昂的维修成本;检修周期过长虽然可以降低维修次数,减少维修成本,但是设备状态却难以保证.本文提出了一种基于峭度指标的故障预警方法以及基于模糊C均值方法的实时维修策略优化方法.通过监测峭度指标变化,可以成功捕捉机械设备的早期故障特征,再使用模糊C均值方法,评估设备状态,将其结果视为设备运行可靠性指标,根据企业效益最优化的维修建议准则,对设备的维修策略做出实时建议.对某钢厂的设备状态监测数据分析验证,结果表明,本文提出的基于实时维修策略优化方法的维修建议更加适用于现场设备的管理,节约了监测成本,使得企业效益更优.      

基于子频带谱峭度平均的快速谱峭度图算法改进

快速谱峭度图（Fast Kurtogram）算法具有能自适应选取共振解调频带并实现包络解调提取的优点,在滚动轴承包络分析中有广阔的应用前景,但其在实际应用中,若被采集信号中包含有较高峰值的脉冲干扰时,将可能导致谱峭度图的自适应共振带确定失效,最终导致无法获得包含有效滚动轴承的故障特征信息的包络信号。为解决快速谱峭度图算法的上述不稳定问题,本文提出了一种基于子频带谱峭度平均的改进快速谱峭度图算法,其可有效消除或削弱脉冲干扰成分对谱峭度图结果的影响,提高了共振解调频带确定的鲁棒性,实现了基于快速谱峭度图算法的滚动轴承故障特征准确提取。仿真和试验结果验证了本方法的有效性。     

基于K-奇异值分解和层次化分块正交匹配算法的滚动轴承故障诊断

利用层次化分块正交匹配算法（HBW-OOMP）的高稀疏性和运算速度快等优点,提出了一种基于K-奇异值分解（K-SVD）字典和HBW-OOMP算法的故障轴承诊断方法。首先利用K-SVD自学习训练方法得到包含冲击成分的冗余字典,克服了固定结构字典适应性不强的缺点。然后采用基于分块思想的HBW-OOMP算法进行原子的选取和稀疏系数的求解,以重构信号包络谱峭度最大为终止条件,自适应确定分解次数。最后应用所提方法对仿真信号和故障轴承实验信号进行故障特征提取,结果表明该方法能够有效提取强背景噪声下故障特征成分,具有一定的应用前景。     

快速峭度谱用于复合行星齿轮故障特征提取

快速峭度谱因其对瞬态冲击信号具有快速检测的能力,在旋转机械故障特征提取中得到广泛应用。提出了基于快速峭度谱的机械故障特征提取流程,并将快速峭度谱应用于某型坦克变速箱复合行星齿轮的故障特征提取中。首先,分析特定工况下齿轮正常和剥落故障两种状态的信号,与传统包络分析结果进行比较,结果表明,基于快速峭度谱的故障特征提取方法能够显著增强故障特征频率的幅值。为了验证测点的工况适应性和特征提取方法的有效性,考虑挡位、转速和载荷等因素,设计了32种试验工况,分析各个工况的试验数据,研究了转速、载荷等工况参数对故障特征提取的影响。结果表明,所选测点在各工况下采集的数据均可有效提取故障特征频率,转速和载荷的增加有助于故障特征提取。     

基于SAS降噪和谱峭度的特征频率提取方法

提出了稀疏辅助平滑降噪(SAS)与谱峭度(SK)结合的滚动轴承故障特征的提取方法。首先,利用稀疏辅助平滑降噪(SAS)方法对仿真信号进行预降噪,通过均方根误差(RMSE)指标对SAS降噪与低通滤波的降噪性能实施评价;然后,将SAS降噪和谱峭度方法结合应用于故障滚动轴承的振动信号的分析中,提取到清晰的特征频率。用峭度值指标将所提方法同小波方法、EMD方法进行对比,证实了所提方法在特征提取上的优势;通过仿真和数据实验,证明了所提方法的有效性。     

基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明：该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。     

基于EEMD和共振解调的滚动轴承自适应故障诊断

本文为解决滚动轴承原始振动信号信噪比低以及带通滤波器参数选择依赖于人的主观经验等影响传统共振解调技术有效应用的问题,提出了EEMD自适应消噪和自适应共振解调相结合的方法。论文首先利用EEMD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自适应重构以突出故障特征信号,然后利用谱峭度自动确定带通滤波器的中心频率和带宽,最后对滤波后的信号进行能量算子解调谱分析。数字仿真信号和滚动轴承实验证明了该方法的有效性。     

基于复Morlet小波的列车走行部轴承故障监测系统北大核心CSCD

文中针对列车走行部中轴承的故障设计了一种故障监测系统,实时监测轴承的状态,提高轴承故障诊断的精度。该系统将数据采集与处理分离,对轴承的温度和振动数据进行采集,传给处理板进行诊断,使用谱峭度提取振动信号中的共振频率,以此确定复Morlet小波的中心频率和尺度,使用小波变换对信号进行处理。该算法能自适应提取信号的共振频率,有效过滤外界噪声的干扰,提高轴承故障诊断的精度。通过模拟轴承故障对该系统进行验证,该系统能有效检测走行部轴承的故障。     

一种滚动轴承故障状态诊断方法

针对滚动轴承故障受噪声污染大，故障特征不明显，导致的故障诊断困难问题，提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先利用基尼指数对滚动轴承进行健康状态评估，并对状态异常的振动信号采用最优参数最大相关峭度解卷积进行降噪预处理以突出冲击成分，计算预处理信号的层次熵组成特征矩阵，最后采用布谷鸟算法优化支持向量机相关参数，并完成滚动轴承故障状态的智能诊断。通过实验分析验证了所提方法的可行性，且具有较高的准确率。