基于多传感器两级特征融合的滚动轴承故障诊断方法

针对单个传感器获取信息有限导致诊断精度不足的问题,提出一种基于多传感器两级特征融合的故障诊断方法,并将其应用于不同工况下的滚动轴承故障诊断中。首先,在第一阶段特征融合中,通过变分模态分解计算每个传感器振动信号的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF),消除噪声等冗余信息;再根据IMF提取时域、频域和多尺度熵特征,在一维特征层面融合成一个多域特征集。其次,在第二阶段特征融合中,首先构建基于Swish激活函数和log(cosh)损失函数改进的深度自编码网络,在此基础上进一步融合多域特征集并进行故障分类。将所提模型应用于不同工况下的滚动轴承故障诊断数据集,试验结果表明,与现有方法相比,所提方法具有更高的分类准确率和鲁棒性。     

基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对振动信号进行分解,得到一系列IMF分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的IMF分量,最后对提取的IMF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。利用仿真信号和工程实验数据对该方法进行分析验证,所得出结果的谱图均比用单一方法得出的谱图清晰,充分证明该方法在滚动轴承早期故障诊断中的优势。     

基于多源域异构模型迁移的滚动轴承故障诊断方法

针对实际工业生产中不同规格和工况下滚动轴承振动数据分布差异大,多个相似数据集资源利用不充分,导致诊断模型准确率不高的问题,提出一种基于多源域异构模型迁移的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用短时傅里叶变换获取滚动轴承振动信号的时频谱图;选择多种不同规格和工况下已知标签数据作为多源域,其他规格和工况下少量已知标签数据作为目标域;使用多个源域数据训练多个ResNet-34深度网络,并提出利用基于进化策略的与模型无关元学习改进异构模型参数迁移策略,使其能够自适应决定迁移到目标域的知识层级及内容;提出将源域知识迁移到VGG-16深度网络得到多个目标域模型后,将其提取的特征首尾相接输入同一个极限学习机中实现特征融合和分类,最终建立滚动轴承故障诊断模型。经试验验证,所提方法可实现不同规格和工况下滚动轴承间的迁移诊断问题,并具有较高的准确率。     

基于变分模态分解与深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性特点以及特征提取困难问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与深度卷积神经网络相结合的特征提取方法并应用于滚动轴承故障诊断。利用VMD将原始振动信号分解得到若干不同频率的限带本征模态分量,通过卷积网络中的多组卷积核自动学习各模态数据的不同特征,保证了特征提取的自适应性、全面性和多样性。在特征提取的基础上,使用全连接神经网络进行故障分类与诊断。将所提方法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,该方法在变工况情况下能够实现滚动轴承故障类别以及损伤程度的精确判定。     

基于IMF特征提取的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障诊断的关键是敏感故障特征的提取。模糊熵(Fuzzy Entropy,FE)是一种检测时间序列复杂程度的方法,已广泛应用于故障诊断。由于机械系统的复杂性,振动信号的随机性表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度的模糊熵分析。在此基础上,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decompose,EMD)和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用EMD方法对振动信号进行分解,得到不同尺度的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)并计算包含主要故障信息的IMF分量的模糊熵;其次,对IMF分量的模糊熵值进行基于样本分位数的特征提取;最后,将分位数值作为特征向量,输入基于优化算法的支持向量机。将该方法应用于滚动轴承实验数据,分析结果表明,此方法可有效实现滚动轴承的故障诊断。     

基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。     

基于FVMD的滚动轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中模态数K和惩罚因子α无法自适应确定的问题,提出了基于快速变分模态分解(fast VMD,FVMD)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用频谱趋势分割方法对滚动轴承振动信号进行分析,确定频谱趋势分割边界,进而自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α、模态初始中心频率ω;其次,根据参数K、α、ω,完成原始振动信号的自适应分解,并基于有效权重峭度准则提取有效本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;最后,利用希尔伯特包络解调计算有效IMF分量重构信号的包络频谱图,完成滚动轴承故障特征的提取。使用仿真信号、美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)和美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的滚动轴承数据完成所提方法与传统VMD方法的对比试验。结果表明,所提方法能够自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α,提高VMD的计算效率,同时有效提取到滚动轴承的故障特征频率,证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于CEEMDAN与SVD的泄流结构振动信号降噪方法EI北大核心CSCD

针对泄流结构振动信号非平稳性和特征信息被强噪声淹没的实际问题,提出一种基于具有自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)和奇异值分解(SVD)联合的信号降噪方法。对一维泄流振动信号时程进行CEEMDAN分解,将信号分解为一系列固有模态函数分量(IMF),运用频谱分析方法筛选包含主要振动信息的IMF分量,滤除低频水流噪声,实现信号的初次滤波;利用排列熵理论确定含噪声较多的IMF分量,采用奇异值分解技术提取奇异值信息,运用奇异熵增量定阶理论滤除IMF分量中的高频噪声,实现信号的二次滤波;将包含结构振动信息的IMF分量重构,得到泄流结构的工作特征信息。结合拉西瓦模型振动实测数据,运用该方法进行计算分析,滤除高频和低频噪声,提取结构振动特征信息;结果表明该方法在泄流结构特征信息提取方面具有优越性,可为泄流结构在线监测和安全运行提供依据。     

基于稀疏带宽模态分解的变转速滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

针对以往信号处理方法存在的缺陷,提出了一种新的非平稳信号分析方法—稀疏带宽模态分解(Sparse bandwidth mode decomposition,SBMD).该方法将信号分解转化为约束变分问题,自适应地将信号分解为若干个IMF分量之和。另外,在变转速工况下,滚动轴承故障振动信号中含丰富的状态信息,将SBMD、阶次追踪分析和包络谱相结合应用于变转速工况条件下的滚动轴承故障诊断问题。实验分析结果表明,采用SBMD阶次包络谱方法可以及时有效的诊断变转速工况下的滚动轴承故障诊断问题。     

基于VMD-SVM的三相异步电机故障诊断方法

针对三相异步电机信号的不稳定性及故障特征提取困难问题,提出一种基于变分模态分解（VMD）与支持向量机（SVM）相融合的电机故障诊断方法。该方法首先将采集的信号通过VMD分解得到IMF分量;其次,计算各个IMF分量的能量,再将其构成特征向量;最后对每种状态随机选取400 组输入SVM模型训练,将剩余每种状态100 组用于测试,通过预测标签与实际标签的比较来判断电机的故障状态。采用该方法对4 种不同的电机状态进行故障诊断,结果表明与完全自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）、变分模态分解（VMD）提取各IMF 能量特征相比,基于VMD-SVM的三相异步电机故障诊断方法更具优越性。     

基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断

针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用SSDSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出利于识别的低维、敏感故障特征子集;应用粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)分类器对低维故障特征进行故障识别,判别故障类型。VMD-ICMSE方法集成了VMD自适应分解非线性信号与ICMSE衡量时间序列复杂性程度的优势,提高故障特征提取能力;SSDSL-Isomap方法综合了全局流形结构、半监督型双约束图构建以及SOINN界标点选取的优点,增强故障分类能力。调心球轴承故障诊断实验分析结果表明,该方法对实验数据的故障识别率达到100%。     

基于多维振动特征的滚动轴承故障诊断方法

单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。     

基于噪声信号和改进VMD的滚动轴承故障诊断

受运行环境及传递路径影响,滚动轴承声音信号中包含有强背景噪声和较大的非周期性瞬态冲击成分,导致轴承故障特征提取困难.文中提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的滚动轴承噪声信号故障诊断方法.该方法首先根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模式分量;然后计算各...     

基于传递路径分析的车身阻尼材料拓扑优化

以某乘用车怠速工况下的车内噪声为研究对象,建立内饰车身的声-固耦合有限元模型,施加实测的加速度激励预测车内噪声响应。通过有限元模型获取系统传递函数,结合实测加速度激励建立传递路径分析模型,分析怠速工况下驾驶员右耳位置121 Hz频率处各路径的声学噪声贡献情况,以贡献量较大的路径为板件贡献量分析的激励输入位置,确定后地板为铺设阻尼的目标板件。以121 Hz处驾驶员右耳声压最小为目标,建立拓扑优化模型,对后地板阻尼进行布局优化。结果表明,怠速工况下121 Hz峰值频率处驾驶员右耳声压级下降5.59 dB(A),传递路径分析对阻尼结构优化设计具有一定指导作用。     

基于谱质心直方图-SVM的滚动轴承故障诊断

轴承早期故障信号的信噪比较低,较难识别。为提高轴承早期故障诊断的准确率,分析了现有方法和视觉信息处理方式的相似点,从视觉信息处理的角度进行研究,提出一种基于谱质心直方图的滚动轴承故障特征提取方法,将所提出方法用于滚动轴承不同运行状态下的故障特征提取,将所提取特征作为支持向量机的输入特征向量从而实现对滚动轴承不同运行状态的智能分类。实验证明,谱质心直方图提高了轴承早期故障诊断准确率,准确率平均提高了2 %,优于Mel频率倒谱系数特征。     

Weak Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Improved Stochastic Resonance

Stochastic resonance can use noise to enhance weak signals, effectively reducing the effect of noise signals on feature extraction. In order to improve the early fault recognition rate of rolling bearings, and to overcome the shortcomings of lack of interaction in the selection of SR (Stochastic Resonance) method parameters and the lack of validation of the extracted features, an adaptive genetic random resonance early fault diagnosis method for rolling bearings was proposed. compared with the existing methods, the AGSR (Adaptive Genetic Stochastic Resonance) method uses genetic algorithms to optimize the system parameters, and further optimizes the parameters while considering the interaction between the parameters. This method can effectively extract the weak fault features of the bearing. In order to verify the effect of feature extraction, the feature signal extracted by AGSR method was input into the Fully connected neural network for fault diagnosis. the practicality of the algorithm is verified by simulation data and rolling bearing experimental data. the results show that the proposed method can effectively detect the early weak features of rolling bearings, and the fault diagnosis effect is better than the existing methods.     

基于VMD和改进多分类马田系统的滚动轴承故障智能诊断

为了有效提取滚动轴承的故障信号,选择合适的智能分类器识别故障状态,提出基于变分模态分解及多重马氏距离法的多分类马田系统的故障智能诊断系统。通过变分模态分解将振动信号分解为多个本征模函数并提取相关特征;并采用了多重马氏距离法的马田系统,以特征子集代替特征参与分类器的构建,以解决特征参数众多的问题;通过正交表和信噪比,筛选出各状态的敏感模态分量,并提出多分类马田系统,用于多类故障智能识别;将其应用于滚动轴承故障数据中,验证算法的有效性,并与其他算法对比分析。结果表明,基于变分模态分解及改进的多分类马田系统算法能简化诊断系统、训练耗时少,识别准确率高,是一种更为有效的故障智能诊断方法。     

基于多特征提取和改进马田系统的滚动轴承故障分类方法研究

为提高旋转机械的使用效率,及时识别滚动轴承的潜在故障,提出一种基于多特征提取和改进马田系统(MTS)的故障分类方法。通过时域、频域和自适应白噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)提取多维特征,构建初始特征集。结合马田系统和有向非循环图(DAG)的特点,构建DAG-MTS多分类模型,并将其运用到轴承故障诊断中。利用滚动轴承故障数据测试该模型的有效性和实用性,结果表明,该模型能够准确识别出滚动轴承的故障。     

基于最小熵解卷积和Teager能量算子直升机滚动轴承复合故障诊断研究

为了解决强背景噪声环境下直升机滚动轴承故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出一种基于最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)与Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的滚动轴承故障特征提取的新方法。根据滚动轴承故障信号表现为冲击波形的特点和MED降噪对冲击特征敏感的特性,采用MED对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的冲击成分;再结合TEO适合检测信号的瞬时变化,能有效提取故障信号冲击特征的特点,计算降噪信号的Teager能量信号,进行频谱分析提取滚动轴承的故障特征。通过对仿真信号和直升机滚动轴承混合故障信号进行分析,实验结果表明,该方法能有效提取强背景噪声环境中的微弱复合故障特征,具有一定的工程应用价值。     

解相关多频率经验模态分解的故障诊断性能优化方法

针对故障诊断中采用EMD方法存在模态混叠现象,引起故障特征提取精度低的问题。提出了一种解相关多频率经验模态分解(Decorrelation Multiple-Frequency Empirical Mode Decomposition,DMFEMD)方法,首先对初始信号添加多个频率的掩蔽信号,初步分解其中不同频率比的信号分量得到多个IMF分量;其次计算相邻IMF之间的相关系数并对其解耦,进一步分离IMF中存在混叠的部分,得到最优IMF;最终,从原始信号中减去最优IMF,然后重复上述步骤,直到残余分量为常数或单调。由于保证了IMF之间互不相关且互不干扰,因此模态混叠现象显著减弱,有效提高故障特征提取精度。利用排列熵算法对一系列最优IMF构造特征样本集,引入SVM建立故障分类模型,实现设备故障诊断。通过试验证明,DMFEMD与传统的方法相比,能有效分离不同频率比混合信号,提高分解效果。同时以轴承振动信号为例,DMFEMD可以更好的提取轴承的故障特征,结合PE与SVM能够实现不同故障类型的高效精确的诊断。