谱峭度方法在柔性薄壁轴承故障特征频率提取中的应用

柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,工作时其内、外圈都受力变形为椭圆,这导致正常柔性薄壁轴承的振动信号存在周期性冲击,这种冲击背景使柔性薄壁轴承的故障特征提取更为困难。谱峭度方法是利用峭度对信号中的瞬态成分敏感这一特性,根据峭度值最大原则来准确提取共振带,克服了传统共振解调技术存在带通滤波器参数需要人工预先确定的缺陷。对自适应谱峭度,基于滤波器组的快速谱峭度以及基于短时傅里叶变换的快速谱峭度进行了对比分析,利用它们提取柔性薄壁轴承内、外圈故障特征频率,对这三种方法的特征提取效果进行了比较,结果表明自适应谱峭度方法更适合于提取柔性薄壁轴承的故障特征频率。     

基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取

谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分.当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大.针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法.首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,...     

S变换时频谱SVD降噪的冲击特征提取方法

为了从滚动轴承故障振动信号中提取出冲击特征,以进行轴承故障诊断,提出基于S变换时频谱奇异值分解(SVD)的信号降噪方法。S变换是一种信号时频表示方法,适合于处理与分析非平稳的冲击特征信号。在SVD降噪过程中,数据矩阵由信号的S变换谱系数构成;奇异值序列的置零阈值位置坐标可由奇异值差分谱最前面部分峰值群的最后一个峰值点序号来确定。最后对降噪的数据矩阵进行S逆变换,获得信号的时域冲击特征。仿真研究表明,基于S变换时频谱的SVD降噪方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征。将本方法用于处理与分析滚动轴承故障振动信号,根据所提取出的冲击特征出现频率,能够方便有效地实现轴承相关故障的诊断。     

基于IMF-SVD包络谱法的轮对轴承故障检测方法研究

针对经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)所得的本质特征函数(intrinsic model function,IMF)之间存在相互耦合、难以清晰提取高速列车轮对轴承的故障特征问题,提出一种轮对轴承故障检测的新方法。该方法的核心是应用EMD自适应地分解轴承振动信号,得到多尺度的IMF,应用单尺度的IMF信号构造Hankel矩阵,对该矩阵进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),应用奇异值的差分谱来选择其关键奇异值,对关键奇异值进行奇异值重构,通过重构信号的包络谱分析来检测轮对轴承的故障。利用高速列车轮对轴承故障数据对该检测方法和模型进行验证,结果表明:该方法能够清晰地提取表征轴承故障特性的基频、倍频成分,突显故障频率特征,具有一定工程应用前景。     

强背景噪声振动信号中滚动轴承故障冲击特征提取

针对机械早期故障引起的冲击特征微弱,易受强背景信号和噪声的干扰而难以提取的问题,提出一种奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)差分谱与S变换相结合的微弱冲击特征提取方法。将原始信号构造成Hankel矩阵,采用SVD对重构矩阵进行分解;利用奇异值差分谱确定降噪阶次进行降噪;采用S变换对降噪后的信号进行时频分析,提取信号中的微弱冲击特征信息。通过数值仿真和实际轴承故障数据的对比,表明该方法可有效辨别轴承振动信号中故障引起的早期微弱冲击特征,为轴承故障诊断提供先验信息。     

基于ITD与稀疏编码收缩的滚动轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承早期故障信号具有周期性冲击的特点和被强噪声淹没而难以提取的问题,提出了一种基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time Scale Decomposition,ITD)与稀疏编码收缩(Sparse Coding Shrinkage,SCS)集成的轴承故障特征提取方法(命名为ITD-SCS)。ITD能自适应地将振动信号分解成若干固有旋转分量(Proper Rotation,PR),选择有效的PR分量突显信号的冲击特征。进一步采用奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)对每一有效PR实施滤噪作为SCS的前置滤噪单元以提高信号的稀疏性。最后,通过SCS利用极大似然估计方法提取合成信号中的冲击特征。将ITD-SCS应用于轴承内圈故障仿真信号和外圈实际故障振动信号的实验结果表明,ITD-SCS能有效提取强背景噪声下的轴承故障信号的冲击特征。     

一种TMSST结合相关峭度的柔性薄壁轴承故障特征提取方法

在STFT的基础上提出了一种时间重分配多同步压缩变换（TMSST）结合相关峭度的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。该方法通过对STFT结果使用压缩算子提高其时频聚集性;结合相关峭度准则选择最佳频率点处的脉冲特征;对脉冲特征分析得到其冲击频率特性。将所述方法用于柔性薄壁轴承内外圈故障信号特征提取,并将其与S变换结合相关峭度进行对比,结果证明所提方法在成功提取故障特征的同时能更好地反映故障特征频率的时变性,为轴承故障诊断提供了一种时频分析的新视角。     

基于倒谱预白化和形态学自互补Top-Hat变换的滚动轴承故障特征提取

为了消除振动信号中离散频率分量和强背景噪声对提取滚动轴承故障特征频率的干扰,提出了一种新的基于倒谱编辑(Cepstrum Editing Procedure,CEP)预白化和形态学自互补Top-Hat变换的方法用于滚动轴承的故障特征提取。CEP能够去除故障振动信号中的周期性频率成分,剩余只包含背景噪声和碰撞损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号,通过分析构造的形态学自互补Top-Hat变换滤波器,提出采用故障特征幅值能量比(Feature Amplitude Energy Radio,FAER)的方法自适应确定最优结构元素的尺度,预白化信号经过形态学滤波有效消除了背景噪声的干扰,提取了较为清晰的轴承故障特征频率。对实测轴承滚动体、内圈故障信号进行了分析,结果表明该方法可有效提取滚动轴承故障冲击成分并抑制噪声。     

基于奇异值分解和相关峭度的滚动轴承故障诊断方法研究

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域,结合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和相关峭度,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分解,然后根据相关峭度选取SVD分解后的分量,提取出滚动轴承的弱故障信号。通过对轴承内圈故障的仿真和实验研究验证了该方法的有效性。     

基于SVD优化LMD的电梯导靴振动信号故障特征提取EI北大核心CSCD

针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法提取电梯导靴振动信号的故障特征分量时存在的模态混淆现象,本文提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)优化局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的电梯导靴振动信号故障特征提取方法。该方法以奇异值贡献率原则构造原始信号的Hankel矩阵,采用SVD对Hankel矩阵进行分解;将曲率谱原则与奇异值贡献率原则相结合对奇异值进行选择,将包含主要故障信息的奇异值进行逆重构,得到剔除噪声信号与光滑信号的突变信号;并利用LMD方法对突变信号进行故障特征提取,得到能够突出原始信号振动特征的故障特征分量。实例结果表明该方法有效改善了LMD的模态混淆现象,更准确地提取了振动信号的故障特征分量,为电梯导靴的故障诊断提供了一条有效的途径。