基于VMD-SVD联合降噪和频率切片小波变换的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障信息微弱,频率切片小波变换(FSWT)在强背景噪声中提取故障特征的不足,提出变分模态分解(VMD)奇异值分解(SVD)联合降噪与FSWT相结合的故障特征提取方法,首先利用VMD故障信号自适应分解为若干本征模态分量(IMF),通过峭度准则选择包含故障信息最丰富的IMF进行信号重构,其次利用SVD对重构信号进行再次降噪,提高信噪比。最后对降噪信号进行FSWT,凸显故障信号的时频分布信息提取故障特征。仿真信号和实际数据分析结果表明,该方法有效消除了噪声的影响,能够清晰提取故障信号的特征频率,实现滚动轴承故障的精准识别。     

基于VMD与自相关分析的滚动轴承故障特征提取

滚动轴承故障信号多呈现非平稳、多分量调制特性,早期故障信号调制特性微弱、易受周围设备噪声干扰,导致轴承早期故障特征淹没在噪声信号中,故障特征难以提取。为此,提出一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与自相关分析相结合的轴承故障特征提取方法。首先利用自相关分析消除故障信号中噪声干扰,提取周期成分;然后再用VMD算法将消噪信号分解成若干本征模态分量(intrinsic mode function,IMF),运用能量算子对相关系数及峭度值较大分量进行解调分析;最后通过能量解调谱来判别滚动轴承故障类型。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实测数据中,结果表明,该方法可降低了噪声的干扰,有效提取故障特征频率,能够实现滚动轴承故障的精确诊断。     

改进型共振解调器在轴承故障诊断中的应用

共振解调技术已经在旋转机械故障诊断中得到广泛应用,传统电压型共振解调器模拟电路能够实时、准确地提取低频共振带里的故障特征频率。受电压型运算放大器转换速度较低和二极管的非线性特性这两个方面的制约,通过传统电压型共振解调器的高频信号和微弱信号发生失真现象,从而造成高频噪声背景下的轴承早期故障被误诊或者漏诊。因此,提出了一种改进型共振解调器模拟电路,通过采用第2代电流传输器(CCII+)以及AB类偏置电压补偿,改善了传统电压型共振解调器中包络检波器的性能,使该设计方法在处理高频故障信号和微弱故障信号的精度均有较大提升。随后,将该电路应用于跑合试验台,对滚动轴承典型故障进行了在线诊断。实验结果表明该改进电路不仅拓宽了信号频率适用范围,而且保证了对滚动轴承早期微弱故障的准确提取。