基于DEMD的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断

针对高压隔膜泵单向阀的早期故障特征提取困难的问题,提出基于微分经验模态分解(differential empirical mode decomposition,简称DEMD)的高压隔膜泵单向阀早期故障诊断方法。首先,对振动信号进行微分运算,提高高频成分的振幅比,使微弱高频成分在后续分解中更易提取;其次,对得到的新信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD),并将分解后的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量信号进行积分还原;最后,计算分量信号与原振动信号的Kullback-Leibler散度(Kullback-Leibler divergence,简称K-L散度)值,选取K-L散度值较小的分量信号进行重构,并利用Hilbert边际谱对重构信号进行瞬时频谱分析,以提取故障振动信号的特征。仿真与工程实验分析表明,该方法能够较好地提取出单向阀早期故障特征信息。     

基于KPCA-LSSVM的单向阀故障诊断研究

针对高压隔膜泵单向阀的故障振动信号特征难以提取及诊断的问题,文中采用KPCA和LSSVM相结合的方法进行故障诊断研究。对单向阀各状态信号运用双稳SR方法和DEMD算法进行信号预处理,并利用K-L散度选择分解后的主分量进行时频域特征参数的提取以构建特征向量集。运用KPCA对向量集进行二次特征提取,并将提取的特征向量输入到LSSVM诊断系统中,以完成单向阀故障诊断及分类。经实验验证,该方法的故障诊断率可达到90%,能够较好的诊断出单向阀故障特征。     

基于变分模态分解和Wigner-Ville的单向阀早期故障诊断

针对大型往复式机械设备高压隔膜泵单向阀早期故障难以识别的问题,该文提出基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和Wigner-Ville的单向阀早期故障诊断方法。首先,利用VMD将原始振动信号分解成有限个IMF分量,基于观察中心频率法筛选富含故障信息的IMF分量;然后,利用魏格纳-维利分布(Wigner-Ville distribution,WVD)对筛选后的IMF分量计算,得到每个分量的Wigner-Ville分布;最后,将各项结果线性求和得到信号的WVD分布。经仿真与工程实验分析,该方法能较好表征出振动信号中所蕴含的单向阀早期故障特征信息,能实现高压隔膜泵单向阀早期故障诊断。     

自适应随机共振和DEMD的单向阀早期故障诊断

针对高压隔膜泵单向阀的早期故障振动信号信噪比(SNR)低,故障特征提取困难的问题,本文提出一种自适应随机共振和微分经验模态分解(DEMD)的早期故障诊断方法。首先对原信号进行预处理,设置压缩比进行变尺度处理;然后将SNR作为自适应度函数,利用粒子群(PSO)算法优化随机共振(SR)系统参数,将优化后参数及处理后的信号输入SR系统中;最后对系统输出的信号进行DEMD算法分解,对各分量进行频谱分析,选取含特征频率的分量合成进行包络分析,以提取故障特征信息。经仿真分析与工程实验表明,该方法能够较好地提取出单向阀的早期故障特征信息。