基于多尺度熵的滚动轴承Elman神经网络故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(multiscale entropy,MSE)和反馈式Elman神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MSE对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行故障特征提取,并将其作为Elman神经网络的输入,利用Elman神经网络自动识别轴承所属的故障类型及故障程度。实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明提出的方法能有效地实现滚动轴承故障类型以及程度的智能诊断,效果优于前馈式概率神经网络(Probabilistic neural network,PNN),并具有较低的虚警率和漏警率。     

基于MSE和PNN的机械装备滚动轴承故障判别

针对机械装备中滚动轴承易发生故障,振动信号具有非线性非稳定的特点,提出采用多尺度熵(Multiscale Entropy,MSE)和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN)对不同类型故障和不同故障程度的滚动轴承进行故障判别的方法。该方法首先对滚动轴承故障信号进行多尺度熵分析,提取故障特征,建立特征向量,然后,选择概率神经网络作为多故障分类器,对提取的故障特征进行分类,识别出滚动轴承故障,通过实验表明:该方法能够对滚动轴承各种故障情况进行有效的分析和判别。     

基于多尺度熵和神经网络的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是机械设备中最常用的零部件之一,其运行状态直接影响整机性能。文章针对滚动轴承故障振动信号具有跨尺度复杂性的特点,提出了一种新的基于多尺度熵(Multiscale entropy,简称MSE)和BP神经网络的滚动轴承故障智能诊断模型。该模型首先利用MSE方法对滚动轴承不同健康状态下的振动信号进行特征提取,再将其作为BP神经网络的输入,实现网络训练,最后利用神经网络自动识别故障类型及故障程度。实验结果表明,该方法能有效地实现滚动轴承故障类型及程度的智能诊断,并具有对网络初始值不敏感及较低的误报率和漏报率等优点。     

滚动轴承振动诊断的SOM神经网络方法

归纳和总结了SOM神经网络多参数诊断法的实施步骤,阐述了轴承故障与振动信号之间的关系以及SOM神经网络的工作原理和实现过程,通过试验研究,提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号的特征参数,以构建训练神经网络的特征向量,利用MATLAB 7.0人工神经网络工具箱(ANN)模拟和仿真SOM神经网络,然后用训练后的SOM神经网络对故障模式进行识别。     

基于一维卷积神经网络的滚动轴承故障程度诊断

针对滚动轴承性能退化状态的识别问题,提出了基于一维卷积神经网络的故障诊断方法.以轴承原始振动信号为输入,利用一维卷积神经网络自适应学习特征和分类的能力,实现由数据到识别结果的"端到端"诊断,避免了人为因素的干扰.通过凯斯西储大学不同故障尺寸的滚动轴承故障数据(模拟不同故障程度)加以验证,所建立python-Keras深...     

基于小波包和PSO-Elman神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断,分析滚动轴承故障机理及特点,提出基于小波包分析的滚动轴承振动信号的特征向量提取算法,并建立PSO-Elman神经网络进行故障诊断和识别。将滚动轴承故障振动信号进行小波包分解,构造频带能量谱作为特征向量,输入PSO-Elman神经网络对故障进行识别。试验结果表明,基于小波包分析和PSO-Elman神经网络相结合的方法可准确地实现滚动轴承的故障诊断。     

滚动轴承故障程度识别与诊断研究

通过滚动轴承模拟故障试验台,获取了滚动轴承外圈、内圈和滚动体不同剥落程度时的振动信号,并对故障程度的识别与诊断进行了探索.采用经验模态分解方法对轴承信号进行分解,得到其固有模态分量,然后将前8阶分量的有效值作为特征向量输入BP神经网络,进行故障程度识别与诊断,滚动轴承3种类型不同程度的故障被准确地区分出来.     

稀疏自编码深度神经网络及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对目前滚动轴承故障诊断主要采用监督式学习提取故障特征的现状,提出了一种基于稀疏自编码的深度神经网络,实现非监督学习自动提取滚动轴承振动信号的内在特征用于滚动轴承故障诊断。首先,将轴承故障振动信号的频谱训练稀疏自编码获得参数;然后用稀疏自编码获得的参数和轴承振动信号频谱的频谱训练深度神经网络,并结合反向传播算法对深度神经网络进行整体微调提高分类准确度;最后用训练好的深度神经网络来识别滚动轴承故障。对正常轴承、外圈点蚀故障、内圈点蚀故障和滚动体裂纹故障振动信号的分析结果表明:相比反向传播神经网络,提出的深度神经网络更能准确的识别滚动轴承故障类型。     

基于PF能量特征和优化神经网络的轴承诊断

内圈点蚀、外圈压痕和滚动体磨损是滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于振动信号局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的PF分量能量特征和神经网络相结合的滚动轴承诊断方法.对振动信号进行局部均值分解,将其分解为若干个乘积函数(product function,简称PF)分量之和,以获得的PF分量能量特征作为神经网络输入进行滚动轴承的故障类型的识别,同时引入遗传算法对神经网络结构参数进行优化,提高故障识别诊断速度和准确率.结果表明,该方法用于轴承典型故障诊断有较高的诊断速率和故障识别率.     

小波能谱熵和优化神经网络的滚动轴承诊断方法

内圈裂纹、外圈松动和掉渣是滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确地诊断,本文提出基于振动信号小波能谱熵特征和神经网络相结合的滚动轴承诊断方法。首先对振动信号进行小波分解和重构,得到小波重构系数,利用重构系数的能谱熵特征作为神经网络输入进行滚动轴承的故障类型的识别,同时引入遗传算法对神经网络结构参数进行优化,以进一步提高故障识别诊断速度和准确率。结果表明:该方法用于轴承典型故障诊断有着更高的诊断速率和故障识别率。     

基于IMF投影图像分析的滚动轴承故障诊断方法研究

提出了一种基于本征模式分量投影图像分析的滚动轴承故障诊断方法,实现了滚动轴承故障的状态识别与程度识别,首先,依托经验模式分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)对轴承故障信号进行分析,获取故障本征模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,构建各个本征模式分量的时频三维灰度投影图像,引入基于灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)的纹理特征对三维投影图像进行分析;最后,通过主成分分析进一步压缩特征维度,并结合支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现了滚动轴承的故障诊断。研究从图像特征角度实现故障诊断,丰富了现有振动信号故障特征获取方法,实现了滚动轴承故障的状态识别与程度识别。     

改进多尺度幅值感知排列熵与随机森林结合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障识别准确率较低的问题,本文提出了一种新型滚动轴承故障诊断方法。该方法能够在准确识别滚动轴承故障类型的基础上,进一步分析故障的严重程度。首先,通过固有时间尺度分解提取滚动轴承振动信号的最佳固有旋转分量,突显故障信号的冲击特征;然后,利用改进多尺度幅值感知排列熵对信号幅值和频率变化敏感的特性,计算不同时间尺度下的幅值感知排列熵作为故障特征向量,改善了多尺度分析中的粗粒化过程,提升了故障特征提取的稳定性;最后,利用故障特征集构建随机森林多分类器,实现对滚动轴承不同故障类型的识别及严重程度分析,具有较强的泛化能力。实验结果表明,与现有滚动轴承故障诊断方法相比,平均故障识别准确率达到99.25%。该方法能够稳定而有效地提取滚动轴承的故障特征且具有较好的实时性。     

IMF能量和RBF神经网络相结合在滚动轴承故障诊断中的应用研究

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种将IMF能量与RBF神经网络相结合的方法用于故障诊断.该方法首先利用经验模态分解(EMD)方法,把振动信号分解为若干个IMF分量,再用重要的IMF分量求得IMF能量特征向量,最后将特征向量输入RBF神经网络进行故障模式分类.通过对滚动轴承的正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障.     

基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法，并定义了能量熵的概念。从不同状态的滚动轴承振动信号的能量熵值中发现，当滚动轴承发生故障时，各频带的能量会发生变化。为了进一步对滚动轴承的状态和故障类型进行分类，再从若干个包含主要故障信息的IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明，以经验模态分解为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。     

基于小波变换和BP神经网络的滚动轴承故障信号诊断

旋转机械中,轴承作为必不可少重要零部件之一,在发生故障时,振动信号比较复杂,相对其它振动信号太弱,传统谱分析技术对滚动轴承的故障的分析不太理想。提出采用小波变换的方法来处理滚动轴承的故障振动信号,通过三层小波分析并提取了轴承故障信号的特征,然后利用提取的特征作为识别模型的输入,利用建立的BP神经网络对轴承故障信号进行诊断检测。实验结果表明该方法实现了对该轴承故障信号的有效分析。     

基于拉普拉斯分值和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和故障征兆的模糊性,提出了基于拉普拉斯分值和模糊C均值（FCM）聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在时域和频域对滚动轴承振动信号进行特征提取,组成初始特征向量;然后利用拉普拉斯分值进行特征选择,形成故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例和对比实验表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号特征,诊断滚动轴承故障。     

基于IMF能量矩和神经网络的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)能量矩的特征向量提取法,并与BP神经网络相结合用于滚动轴承的故障诊断.该方法首先利用经验模态分解(Em-pirical Mode Decomposition,简称EMD)方法.把振动信号分解为若干个IMF,再将重要的IMF分量作基于时间轴的积分,得到IMF能量矩特征向量,最后借助BP神经网络的分类能力对特征向量进行分类.对滚动轴承的正常状态、外圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障.     

基于改进集成多隐层小波极限学习神经网络的滚动轴承故障识别研究

由于强噪声和非线性、非平稳性等特性,导致滚动轴承振动信号存在难以提取和其工况状态难以辨识的问题,对此提出了一种基于改进集成多隐层小波极限学习神经网络的滚动轴承故障识别模型。首先,使用了谱分割小波变换,将采集到的滚动轴承振动信号分解为若干本征模态分量;然后,选择了较能反映轴承运行工况特征的模态分量,并加以了重构;最后,利用了不同小波函数设计了不同的多隐层小波极限学习神经网络,并加入了卷积机制,将重构后的信号输入不同的深层网络,进行了特征学习与故障识别,利用集成方法得到了最后的滚动轴承故障识别结果。研究结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到99.42%,标准差仅为0.11;该方法自动特征提取能力和工况识别能力优于深度稀疏自动编码器、深度降噪自动编码器和深度信念网络等深度学习方法,适用于滚动轴承故障的自动识别。     

基于SOM神经网络的摩擦状态识别研究

为提取摩擦振动的特征和实现摩擦副摩擦状态的识别,在往复摩擦磨损试验机进行摩擦副混合摩擦和干摩擦状态的摩擦磨损试验。应用谱减法对试验采集的摩擦振动信号进行降噪,计算降噪后的摩擦振动15个特征参数。应用自组织映射(Self-organizing map, SOM)神经网络对摩擦副不同摩擦状态的摩擦振动特征参数进行分析,得到摩擦振动的SOM神经网络神经元分类。研究结果表明,谱减法能消除摩擦磨损试验机的背景噪声,SOM神经网络算法能够有效分析摩擦振动信号的特征,实现摩擦副摩擦状态的识别。     

基于多特征参数和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特性,提出了一种基于多特征参数和概率神经网络的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解（EMD）方法将采集到的滚动轴承原始振动信号分解为有限个固有模式函数（IMF）之和,然后提取表征故障信息的若干个IMF的能量、峭度和偏度作为概率神经网络的输入参数来进行故障分类。试验结果表明,该方法可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型,是一种可行的滚动轴承故障诊断方法。