基于cICA的旋转机械变速过程滚动轴承故障特征提取

在ICA基础上发展起来的约束独立分量分析(cICA)方法,可根据一定的先验知识生成参考信号以提取选定的独立分量,解决了原ICA算法的次序不确定性问题。将cICA用于滚动轴承故障诊断,能够根据被监测滚动轴承的特征频率等先验信息建立参考信号并实现对其故障振动特征信号的提取。本文将该方法与针对旋转机械变速过程的阶比跟踪技术和滚动轴承包络分析技术相结合,提出了基于cICA的旋转机械变速工作过程滚动轴承早期故障分析方法。该方法首先通过包络提取技术在共振带获得包含故障信息的包络信号,再通过阶比分析中的等角度采样将包络信号转换到角域,在角域建立参考信号,并用cICA实现旋转机械变速过程下滚动轴承故障对应冲击性信号成分的有效提取。仿真和测试试验表明,所提出方法适合于旋转机械升降速等变速过程中的滚动轴承初期故障特征信息提取。     

基于短时傅里叶变换和独立分量分析的滚动轴承包络分析

滚动轴承的早期故障信号能量小,频带分布广泛;而传统包络谱分析技术直接在强干扰影响下对滚动轴承的故障特征提取经常失效.提出一种基于短时傅里叶变换(short time Fourier transform,STFT)的能量谱和独立分量分析( independent component analysis,ICA)的抗干扰滚动轴承包络分析新方法.该方法首先对获取的滚动轴承振动信号进行STFT能量谱分析,获取信号采样频带下的能量分布,采用带通滤波器获得高频带能量信号,并提取该包络波形,再通过ICA实现包络波形按源分离去噪,最后通过比较各独立分量的包络频谱与滚动轴承理论计算故障特征频率的匹配性,实现滚动轴承故障的精确诊断.仿真数据和试验验证该方法的可行性.     

多元消减约束独立分量分析及其在振源贡献量计算中的应用

为寻找机械系统的主要振源,提出一种利用多元消减约束独立分量分析(Multi-unit deflation constraint independent component analysis,MDcICA)估计振源贡献量的方法。约束独立分量分析(Constraint independent component analysis,cICA)在经典独立分量分析(Independent component analysis,ICA)算法的对照函数中利用约束的形式引入源信号先验知识,提高独立分量的精度和算法的稳定性,并能够得到独立分量和振源信号的对应关系。在cICA中引入多元消减技术,去除混合信号中每次迭代被提取的独立分量的成分。多元消减过程中混合信号能量的减少量等于被提取独立分量对混合信号的贡献量。将提出的算法引入到壳体激励试验台和圆筒结构试验台中,成功地完成了试验台机械振源的分离和贡献量的计算。     

EMD与cICA方法在多级齿轮传动微弱故障特征提取中的应用

为提取多级齿轮传动单通道测量信号中隐含的微弱低频故障特征信息,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)与约束独立分量分析(Constrained independent component analysis,cICA)相结合的故障特征提取方法。首先对实测的齿轮箱单通道测量信号进行EMD分解;然后计算各个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)的峭度及其与原信号的互相关系数,并选择合适的IMFs分量与原信号组成新的虚拟观测向量;最后,通过构建合适的参考信号进行cICA分析,提取出了理想的微弱低频故障特征。通过多级齿轮传动中的低速级断齿故障特征提取试验分析,验证了该方法的有效性和适用性。     

基于ICA相关系数和VPMCD的滚动轴承故障诊断

将基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,简称VPMCD)、独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)和相关系数分析方法相结合,提出了基于ICA相关系数和VPMCD的滚动轴承故障诊断方法。首先,对不同工况下的滚动轴承振动信号分别进行独立分量分析,获得各工况信号的独立分量;然后,提取样本与不同工况信号独立分量之间的相关系数,并以相关系数绝对值的和作为该样本的特征值;最后,采用VPMCD分类器进行故障识别和分类。实验数据的分析结果表明,该方法能够有效应用于滚动轴承故障诊断。     

双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。     

欠定盲解卷积用于滚动轴承复合故障声学诊断

针对旋转机械复杂声场中强噪声干扰及故障源未知等难题,提出一种基于盲解卷积的声学诊断方法.该方法采用包络谱余弦测度作为独立分量间距离测度,结合冲击信号峭度指标优选独立分量,进而通过频域稀疏分量分析对估计信号做进一步的分离,最终实现在欠定条件下对滚动轴承复合故障信号的可靠提取.实际声场环境中的滚动轴承复合故障声信号提取试验验证了该方法的有效性.     

基于相空间重构和ICA-R的轴承故障特征增强方法

针对实测滚动轴承早期故障信号中故障特征频率成分微弱、难以识别及提取的问题,设计了一种结合相空间重构(phase-space reconstruction,简称PSR)和参考独立分量分析(independent component analysis with reference,简称ICA-R)的故障特征增强方法。利用相空间重构将一维时域信号拓展到高维,再进行参考独立分量分析,将所感兴趣的轴承故障特征频率成分进行增强。该方法相比传统频率提取方法具有效果好、对干扰频率抑制明显的特点。仿真结果和工程实测信号表明,该方法对滚动轴承早期故障特征提取有效可行,具有一定工程应用价值。     

SDICA方法在单通道信号故障分类中的研究

提出了一种针对工程单通道信号的子带分解独立分量分析(subband decomposition independent component analysis,简称SDICA)故障分类方法。利用经验模态分解方法(empirical mode decomposition,简称EMD)得到的多个基本模式分量作为子带信号,对子带信号进行独立分量分析(independent component analysis,简称ICA),在ICA方法过程中提取了分离过程特征中产生的残余互信息值,在估计子带信号中计算各自的近似熵值,并把残余互信息和近似熵值作为特征参数,输入广义回归神经网络实现故障分类。SDICA方法在单通道信号故障分类中引入了ICA理论,成功实现了工程单通道轴承信号3种故障高精度的识别,验证了具有良好表征故障能力的残余互信息值和估计子带近似熵能够成为故障分类的重要参数。     

快速谱峭度结合阶次分析滚动轴承故障诊断

针对变速齿轮箱振动信号非平稳、强干扰及信号调制等特征,导致滚动轴承故障难以精确诊断,提出了融合快速谱峭度的滚动轴承故障包络阶次谱诊断方法。采用快速谱峭度自适应确定滤波参数,对时域信号进行带通滤波和包络以提高信噪比,将包络后时域非平稳信号重采样后转换为角域伪平稳信号,消除“频率模糊”,对角域包络信号频谱分析得到阶次包络谱,根据阶次特征对比实现滚动轴承故障诊断,完成了从600~1 500 r/min升速过程中齿轮箱滚动轴承外圈故障的模拟与信号分析实验。结果表明,所提出的方法故障特征阶次最大误差为1.84%,能够有效提取变速工况下滚动轴承故障特征并判定其类型。