基于改进EMD与谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的调制特点和其需要依靠经验来选择共振高频带的缺点,提出一种改进经验模态分解(EMD)与谱峭度法结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过EMD将滚动轴承故障信号分解为若干固有模态函数(IMF);然后通过互信息、峭度、互相关性剔除虚假IMF分量,重构故障信号;最后利用谱峭度设计最优带通滤波器,并对滤波后的信号进行包络解调分析,提取滚动轴承故障特征。滚动轴承故障实验信号分析结果表明,改进EMD与谱峭度方法能有效提取滚动轴承故障特征,且比传统包络分析方法更具优势。     

基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

快速谱峭度与全矢谱结合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承信号的非平稳调制特性以及单通道分析易造成信息遗漏的缺点,提出了一种基于快速谱峭度算法(Fast Kurtogram)和全矢谱技术的故障特征提取方法。首先利用快速谱峭度算法自适应地确定带通滤波器的最佳中心频率与带宽等参数,根据所选参数构建带通滤波器对双通道故障信号进行滤波,以提高其信噪比;然后对滤波后的信号进行全矢信息融合以保证故障信息的全面性;最后对信息融合后的信号进行包络解调分析以获取振动信号的故障特征信息。实验分析结果表明,该方法能有效地提取滚动轴承的故障特征频率,并提高故障诊断的准确性。     

基于SVD降噪和谱峭度的滚动轴承故障诊断

提出将奇异值分解(SVD)和谱峭度结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始振动信号构造为Hankel矩阵,进行奇异值分解,并利用奇异值差分谱进行有效的消噪;然后,利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和中心频率对降噪后的信号进行带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络和Fourier变换得到包络解调谱,即可实现故障特征的提取.对滚动轴承故障试验信号的分析表明,该方法可以有效地提取故障特征频率,实现故障诊断.     

最大相关峭度反褶积与傅里叶分解方法相结合的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息。将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法。     

IEWT和FSK在齿轮与滚动轴承故障诊断中的应用

改进的经验小波变换方法(improved empirical wavelet transform,简称IEWT)是一种新的自适应性信号处理方法,将这种方法和快速谱峭度(fast spectral kurtosis,简称FSK)相结合,进行齿轮与滚动轴承的故障诊断。首先,采用IEWT对信号进行分解,筛选出故障特征最为明显的2个分量并重构信号;其次,对重构信号进行快速谱峭度滤波;最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取出信号的故障特征。分析齿轮断齿及滚动轴承故障信号,与直接包络谱和基于EMD经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的FSK滤波包络谱分析方法相比可知,采用IEWT处理后再进行FSK滤波的信号进行包络谱分析更具有区分性,可有效识别齿轮和滚动轴承的故障特征。     

基于平方包络谱相关峭度的最优共振解调诊断滚动轴承故障

利用峭度指标识别滚动轴承共振频带,结合包络分析解调故障特征,是滚动轴承故障诊断的常用方法。峭度指标虽然能够表征瞬态冲击特征的强弱,却无法利用瞬态冲击特征循环发生的特点,导致其难以区分脉冲噪声和循环瞬态冲击,无法准确识别共振频带,进而容易导致错误的故障诊断结果。受峭度和信号自相关的启发,重新定义相关峭度,提出平方包络谱相关峭度新指标;并结合Morlet小波滤波和粒子群优化算法,提出一种滚动轴承最优共振解调方法。通过与峭度、谱峭度等进行对比,仿真和试验分析结果表明平方包络谱相关峭度能够准确识别循环瞬态冲击;最优共振解调能够稳健确定共振频带的最优中心频率和带宽,准确解调诊断滚动轴承故障,验证了平方包络谱相关峭度在检测循环瞬态冲击和识别最优共振频带中的有效性和优越性。     

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。     

基于EMD降噪和谱峭度的轴承故障诊断方法

能否减小噪声干扰,提高信噪比,有效地提取故障信息是进行滚动轴承早期故障诊断的前提和关键。提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和谱峭度(spectral kurtosis,SK)的滚动轴承故障诊断方法。首先对所提取的故障信号运用EMD分解,得到多个基本模式分量(intrinsic mode function,IMF),然后根据互相关系数去除伪分量,选取合适的IMF分量进行信号重构以达到降噪目的,突出高频共振成分,再应用谱峭度法确定带通滤波器的参数,最后对重构信号进行包络分析完成故障诊断。     

基于IEWT和MCKD的滚动轴承故障诊断方法

针对经验小波变换（Empirical wavelet transform,EWT）对强噪声环境中滚动轴承微弱故障诊断的不足,主要是傅里叶频谱分段不当的问题。提出一种基于最大相关峭度解卷积（Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD）降噪与改进EWT相结合的滚动轴承早期故障识别方法。首先采用最大相关峭度解卷积算法以包络谱的相关峭度最大化为目标对原信号进行降噪处理、检测信号中的周期性冲击成分,然后根据信号Fourier频谱的包络极大值进行分段,通过分析各频段平方包络谱中明显的频率成分来诊断故障。新方法能有效降噪、增强信号中周期性冲击特征、降低单次偶然冲击的影响、抑制非冲击成分。通过对含外圈、内圈故障的滚动轴承进行试验分析,结果表明,相比于快速谱峭度图和小波包络分析方法,该方法提取出的特征更加明显,能有效实现滚动轴承早期微弱故障的识别。