CEEMDAN辅助快速谱峭度图算法的轴承故障诊断

针对滚动轴承的振动信号受到强噪声污染故障特征提取困难的问题,提出一种结合完整集成经验模态分解(CEEMDAN)辅助快速谱峭度图算法(Fast Kurtogram)的轴承故障诊断方法,首先将信号通过CEEMDAN分解为多个模态分量(IMF)及余量,计算出各个IMF分量的峭度值,并利用峭度值对分量信号进行重构;然后利用快速谱峭度图算法对重构信号进行处理,可以得到良好的故障带宽与中心频率。实测数据表明,该方法能够有效检测出轴承内圈故障。     

基于改进EMD和谱峭度法滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与谱峭度法的滚动轴承故障特征提取方法.首先,利用EMD方法对原故障信号进行分解,得到若干平稳固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);然后,采用灰色关联度与互信息相结合方法剔除传统EMD分解结果中存在的虚假分量;最后,运用谱峭度法和包络解调方法对真实IMF分量进行分析,提取故障特征频率.通过对实际滚动轴承故障信号的应用表明,该方法可有效地提取滚动轴承故障特征,且能够取得比传统包络解调分析更好的效果.     

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。     

改进WMRA在滚动轴承故障诊断研究中的应用

针对滚动轴承初期故障诊断时故障特征信号微弱,且传统的包络谱分析方法需要预先依靠经验确定出分析频段的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和改进的小波多分辨率分析(WMRA)的诊断方法。首先通过对滚动轴承故障振动信号进行EMD分解,利用峭度系数和振动固有频率特征参数对分解后的本征模态函数(IMF)分量进行了分类,筛选出了最佳IMF分量,然后通过希尔伯特变换(HT)计算得到了所选IMF分量的包络信号,最后利用改进后的WMRA对包络信号进行了重构,所得到的包络谱明显地突出了故障特征频率。实验结果表明:相比单独的EMD或传统的WMRA,该方法有效地提高了信号分析的准确性。     

CEEMD与Lempel-Ziv复杂度相结合的滚动轴承损伤程度评估方法

针对不同损伤程度的滚动轴承其内、外圈故障在背景噪声影响下难以检测的问题,提出补充总体平均经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与Lempel-Ziv复杂度(简称LZC指标)分析相结合的滚动轴承损伤程度评估方法。首先,对滚动轴承振动信号进行CEEMD分解,得到多个IMF(Intrinsic mode function)分量;然后,基于峭度最大准则选取有效IMF分量并计算其Lempel-Ziv复杂度综合指标;最后,根据Lempel-Ziv复杂度综合指标的变化规律判断滚动轴承的损伤程度,并基于6σ原则给出了不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障Lempel-Ziv复杂度取值区间。将该方法应用于滚动轴承的损伤程度评估,分析结果表明了该方法的有效性和可行性。     

基于EEMD和快速谱峭度的滚动轴承故障诊断研究

从经验模态分解(EMD)中得到的本征模态函数(IMF)存在模态混合现象,并且其末端效应影响分解效果,针对这一问题,以西安交通大学XJTU-SY滚动轴承中的振动数据为例,对其外圈振动的正常数据和失效数据分别进行了对比研究。首先,采用集合经验模态(EEMD)分别对正常和失效轴承的振动信号进行了分解,得到了各阶IMF分量;然后,通过峭度准则选择关键的IMF分量进行了信号重构,计算了重构的信号快速谱峭度,根据快速谱峭度得出的中心频率和带宽为依据,对重构信号进行了带通滤波处理;最后,对包络谱进行了对比分析,获得了滚动轴承的准确故障特征信息。研究结果表明:通过EEMD分解和快速谱峭度得出滤波后的重构信号降噪效果明显,可以得到良好的故障带宽和中心频率;该方法能有效测出XJTU-SY滚动轴承出现外圈故障时的振动频率。     

基于CEEMD与IMCKD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被强烈的背景噪声所淹没的特点,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的信号进行CEEMD分解,利用峭度为准则筛选IMF分量进行信号的重构,再对重构信号进行最大相关峭度解卷积处理,实现信号的滤波降噪,最后,将滤波信号进行包络解调得到轴承的故障特征。通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

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。     

CEEMD-VMD与参数优化SVM结合的托辊轴承故障诊断

针对托辊轴承工作环境复杂、提取故障特征困难等问题,提出一种基于互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition, CEEMD)和变分模态分解(Variational modal decomposition, VMD)相结合的降噪方法。首先,利用CEEMD将采集到的信号进行分解,依据相关系数和峭度筛选分量并进行重构,生成新的信号;然后,利用VMD将新的信号进行再分解,并基于包络熵和包络谱峭度组合的复合指标优选本征模态分量(Intrinsic mode functions, IMF);最后,提取相应的特征输入樽海鞘群优化支持向量机(Salp swarm optimization support vector machine, SSO-SVM)模型完成故障诊断。实验结果表明:对于正常轴承、轴承内圈故障、轴承外圈故障三种情况,诊断准确率达97.78%。与单一降噪方法相比,该方法可以有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显。     

基于变分模态分解与快速谱峭图的齿轮箱滚动轴承故障特征提取

针对齿轮箱的滚动轴承故障信号因噪声干扰,难以进行有效提取的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭图相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),通过相关峭度计算选取故障信息最突出的分量信号;然后,利用快速谱峭图自适应地确定带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络谱分析,提取出故障信息。通过公开数据分析和齿轮箱轴承故障实验,证明了该方法的有效性和可行性。     

基于CEEMD的滚动轴承振动信号自适应降噪方法

针对滚动轴承故障特征信号容易被噪声掩盖难以提取的问题,提出了基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的滚动轴承振动信号自适应降噪方法。为了准确判定噪声分量和有用信号分量的分界点,在对振动信号进行CEEMD分解后,设计了依据信噪分量自相关函数的单边波峰宽度特性自适应地判定分界点的方法。为了保证重构信号的完整性,利用改进的小波阈值降噪方法提取低频IMF分量中的高频有效信息。实验分析表明,结合改进阈值函数的CEEMD自适应降噪方法能够有效地去除故障振动信号中夹杂的噪声,并且很好地保留了滚动轴承振动信号的突变细节,达到了不错的降噪效果。     

Rolling bearing composite fault diagnosis method based on EEMD fusion feature

Aiming at the problem that the composite fault vibration signal of rolling bearing is complex and it is difficult to effectively extract the impact characteristics of the composite fault, a composite fault diagnosis method of rolling bearing based on multi-scale fuzzy entropy feature fusion is proposed. Compared with traditional fault feature extraction methods that can only extract single fault feature information, this method can increase the discrimination of composite fault features, effectively separate multiple composite fault features, and more comprehensively characterize composite fault feature information. First, the signal is processed by EEMD, getting a series of IMF components. Secondly, the energy and kurtosis index of the IMF component are calculated, the appropriate IMF component is selected through the correlation coefficient to obtain a new time series, the multi-scale fuzzy entropy is calculated, and feature fusion performed. Finally, the least square support vector machine is used to diagnose the fault of the fusion feature. The method is verified by a mechanical failure simulation test bench. The experimental results show that this method can quantitatively characterize the data information of fault signal, improve the anti-interference ability, have good feature extraction ability of composite fault of rolling bearings, and can effectively identify the type of composite fault. Compared with the method using multi-scale fuzzy entropy, energy and kurtosis index alone, the accuracy of fault diagnosis increases by 8.12 % and 11.65 %, respectively.

     

基于自适应CEEMD的非平稳信号分析方法

由于标准的互补集总经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)在处理模态混叠问题时缺乏自适应性,其本质是分解信号获得的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)之间产生了一定的信息耦合现象,使IMF分量不能正确地反映信号的真实成分。因此,提出了在使用CEEMD分解信号的过程中嵌入网格搜索算法(grid search algorithm,简称GSA),以最小二乘互信息(least squares mutual information,简称LSMI)为网格搜索算法的适应度函数,构造一个自适应CEEMD方法。该算法通过自适应地搜索最佳的白噪声幅值,修正信号分解过程中产生的少量的耦合频率成分,确保每个IMF分量之间信息的正交性,以进一步抑制模态混叠问题。最后,通过仿真实验验证了该方法的有效性,并将该方法用于提取滚动轴承微故障的特征频率。实验结果表明,该算法在滚动轴承的微故障特征提取应用中具有更少的迭代数、IMF分量以及相对更小的计算量。     

Application of EEMD and improved frequency band entropy in bearing fault feature extraction

Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) is widely used in condition monitoring of modern machine for its unique advantages. However, when the signal-to-noise ratio is low, the de-noising function of it is often not ideal. Thus, a new fault feature extraction method for rolling bearing combining EEMD and improved frequency band entropy (IFBE) is proposed, i.e., EEMD–IFBE. According to the problem of multiple intrinsic mode functions (IMFs) generated by EEMD, how to select the sensitive IMF(s) that can better reflect fault characteristics, a novel method based on FBE for sensitive IMF is proposed. In addition, since the bandwidth parameter is set empirically when the band-pass filter is designed based on the original FBE, a novel bandwidth parameter optimization method based on the principle of maximum envelope kurtosis is proposed. First, the original vibration signal is subjected to EEMD to obtain a series of IMFs; Then, the FBE values are obtained for the original signal and each IMF component, and the bandwidth of the band-pass filter (empirically) is designed as the characteristic frequency band at the minimum entropy value, and the affiliation between the characteristic frequency band of each IMF and the characteristic frequency band of the original signal is compared, and then selecting the sensitive IMF(s) that reflects the characteristics of the fault; Third, due to the influence of background noise, it is difficult to accurately obtain the fault frequency from the selected IMF(s). Therefore, the band-pass filter designed based on FBE is used, and the bandwidth parameter is optimized based on the principle of envelope kurtosis maximum, and then the selected sensitive IMF is band-pass filtered. Finally, the envelope power spectrum analysis is performed on the filtered signal to extract the fault characteristic frequency, and then the fault diagnosis of the bearing is realized. The method is successfully applied to simulated data and actual data of rolling bearing, which can accurately diagnose fault characteristics of bearing and prove the effectiveness and advantages of the method.     

基于最大相关峭度反褶积的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承的故障信号是周期性冲击信号这一特性,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)与谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)结合的滚动轴承早期故障诊断方法,即MCKD-SK法。利用MCKD方法可以有效提取滚动轴承早期故障信号中被噪声淹没的周期冲击成分,抑制信号中的噪声,实现信号降噪,提升原信号的峭度。利用SK方法可以选择合理频带,将信号中的低频信息从高频信息中解调出来。通过仿真与实际监测数据的分析和验证,证明MCKD-SK方法可以准确有效地诊断滚动轴承的早期故障,可用于滚动轴承早期故障的在线监测。     

基于MCKD和改进HHT多尺度模糊熵的齿轮故障诊断方法

针对齿轮故障信号常伴有大量噪声,故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和改进希尔伯特-黄变换(HHT)多尺度模糊熵的故障诊断方法。首先采用MCKD算法对采集到的齿轮振动信号进行降噪处理,以提高信号的信噪比;然后利用自适应白噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)对降噪后信号进行分解,获得一系列不同尺度的固有模态函数(IMF),并通过相关系数-能量的虚假IMF评价方法选取对故障敏感的模态分量;最后计算敏感IMF分量的模糊熵,将获得的原信号多尺度的模糊熵作为状态特征参数输入最小二乘支持向量机(LS-SVM)中,对齿轮的故障类型进行诊断。实测信号的诊断结果表明,该方法可实现齿轮故障的有效诊断。     

基于TVF-EMD和TEO的滚动轴承微弱故障特征提取

针对旋转机械转子振动信号通常伴随着强噪声,难以提取其有效信息的问题,提出一种基于时变滤波经验模态分解(Time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)相结合的故障特征提取方法。首先,用TVF-EMD方法自适应地分解轴承振动信号,以获得一组本征模态函数(Intrinsic mode functions,IMFs);然后,对分解结果进行峭度计算,并根据峭度最大准则选出峰度值最高的敏感分量;进而,利用Teager能量算子对选定的敏感分量进行解调处理,通过观察明显的周期性故障特征频率来实现轴承微弱故障特征提取。进行了仿真和实验,结果证明,该方法能有效实现轴承微弱故障的诊断。     

基于最优 IMF 分量和 K-SVD 的滚动轴承故障声音信号特征提取

针对滚动轴承声音信号中周期性冲击故障特征难提取的问题,提出了基于最优 IMF 分量与 K-SVD 字典学习相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用 VMD 分解原始信号获得一系列 IMF 分量;其次,利用 SAF 指标自适应选取最优 IMF 分量,并作为训练信号;最后,利用 K-SVD 字典学习方法训练出字典库,通过正交匹配追踪算法( OMP )对原始信号处理得到稀疏信号,并对稀疏信号进行包络谱分析。仿真及实验结果表明,对比传统 K-SVD 字典学习方法,该方法得到的稀疏信号信噪比( SNR )更高,能更准确地提取滚动轴承周期性冲击,增强了轴承故障特征。     

基于EEMD和多元多尺度熵的风力发电机组滚动轴承故障特征提取

为了降低风力发电机组滚动轴承信号的噪声和进行多信道数据处理,提出了一种基于EEMD和多元多尺度熵的特征提取方法。利用EEMD算法对多信道的原始声发射信号进行分解获取无模式混淆的IMF,通过敏感度评估算法选取反应故障特征敏感的IMF进行多元多尺度熵分析,由单因素方差分析选择最优尺度对应的多元样本熵作为各种故障的特征值。通过从实验台采集得到正常、轻微损伤和断裂3种状态的样本数据,与多种特征提取方法相比较和SVM算法分类分析,证明了所选择故障特征量的准确性,同时也验证了所提出的滚动轴承故障特征提取方法的有效性和准确性。