基于改进变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出一种改进变分模态分解的轴承故障信号诊断方法。使用改进的奇异值分解降噪方法对信号进行降噪,然后对信号进行变分模态分解;利用分量信号的能量之和占原信号能量的比值,判断变分模态分解的分解效果,从而找出最佳分解层数;根据分量信号间的相关系数,判断中心频率相邻的分量信号是否来自信号中的同一调制部分;最后通过主要分量的包络谱找出故障特征频率,判断故障类型。通过对仿真信号和实际轴承故障信号进行处理,成功提取微弱频率特征信息,验证了该方法的有效性。     

基于变分模态分解的模态参数识别研究

基于变分模态分解(VMD),提出一种新的结构模态参数识别方法:①通过自由振动试验或通过随机减量法从结构随机振动响应中获取结构自由衰减振动响应(FDR),并采用VMD方法从FDR中分解出结构模态响应;②通过经验包络法(EE)计算模态响应瞬时频率,并通过一种该研究新提出的方法计算模态响应瞬时阻尼比;③结构的模态振型向量可通过处理所有可用传感器得到的模态响应得到。瞬时模态频率和模态阻尼比可以捕获模态参数的任何瞬态变化。通过一系列数值和试验算例验证了该方法的有效性,突出了该方法的优势,并对该方法抗噪声性能进行了研究。研究表明,该方法适用于线性和非线性系统,且可用于识别具有密集模态和瞬态特性的系统。     

基于改进自适应变分模态分解的滚动轴承微弱故障诊断

滚动轴承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪声,难以提取其故障特征。提出了一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)与Teager能量谱的微弱故障诊断方法。将最小平均包络熵(MMEE)作为目标函数,自动搜寻影响参数最佳值,确保变分模态分解(VMD)实现最优分解,并提出加权峭度指标(WK)用于选择有效模态分量进行信号重构,对重构信号进行Teager能量谱分析,从而识别故障特征频率。对轴承微弱故障振动信号的研究表明,所提方法改进了传统VMD算法分解精度受参数影响较大,导致信号出现过分解或欠分解的问题;与集合经验模态分解和局部均值分解算法相比所提方法具有更强的噪声鲁棒性和故障信息提取能力。     

基于蝙蝠算法优化的变分模态分解的转子裂纹检测方法

针对转子裂纹故障特征难于提取,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化参数的变分模态分解(VMD)诊断转子裂纹故障的方法。将蝙蝠算法应用于变分模态分解,对变分模态分解中参数K和惩罚因子α进行全局寻优,用BA搜索VMD的最优(α,K)组合,迭代过程采用局部极小包络熵为适应度值。仿真分析的结果表明,BA-VMD方法能很好的完成VMD参数K和α的自适应获取,且在抗模态混叠和抗噪声干扰方面的具有明显优势,最后采用BA-VMD方法对裂纹转子的位移信号进行了实验分析,分析结果表明,采用BA-VMD方法处理后的频谱能充分反映出信号的频率特征,且通过频率结构特征很容易识别出转子裂纹的故障特征。     

基于集合经验模态分解的滚动轴承智能故障诊断方法

针对滚动轴承工作环境中含有强烈的环境噪声,其振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,本文提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的滚动轴承智能故障诊断方法.首先通过卷积神经网络(CNN)提取振动信号关键特征,并将提取到的特征向量输入到支持向量机(SVM)中进行故障识别与分类.为了提高诊断性能,本文利用集合...     

基于变分模态分解和排列熵的滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。     

基于多尺度深度卷积神经网络的故障诊断方法

针对机电装备故障诊断需要大量专家经验、故障特征识别困难的问题,在一维深度卷积神经网络基础上进行改进,构建多尺度一维深度卷积神经网络(M1DCNN),提出基于多尺度一维深度卷积神经网络的故障诊断方法:首先在网络输入层构建多个含有不同尺寸卷积核通道的特征提取层,对一维时序信号中故障特征进行多尺度特征提取,丰富智能体诊断信息...     

基于多传感器信号和卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号非平稳非线性且易受背景噪声干扰的特点,结合深度学习的优势,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断法。将不同故障下多个传感器测得的1维(1D)振动信号转化为2维(2D)灰度图像作为网络输入,并将其分为训练集和测试集;将训练集输入卷积神经网络进行训练,自动提取其中的特征;测试集被用于验证学习完毕的网络的有效性,实现滚动轴承故障识别。该方法不依赖于人为经验和信号处理技术进行预先的信号特征提取,实验数据分析表明,相比于经典的支持向量机和概率神经网络方法,提出的方法识别准确率更高且更稳定。     

基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解中模态个数的设定会对分解结果产生重要影响的问题,提出一种求取最优分解层数的方法,该方法以瞬时频率的幅值特性为依据,通过分析变分模态分解过程中,各分量最大幅值之间的关系来确定最佳分解参数;均方根熵可以反映不同振动信号的能量值,以信号均方根熵为故障特征参量,通过优化支持向量机建立故障分类模型,实现故障模式分类。将基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的故障诊断方法应用于滚动轴承实测信号中,实验结果表明基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的方法能够有效识别滚动轴承运行状态,识别准确率高达98.75%。     

基于多分支深度可分离卷积神经网络的滚动轴承故障诊断研究

针对传统滚动轴承故障诊断方法存在抗噪性差、需要人工特征提取、计算量较大、对运行设备要求高的问题,提出一种基于多分支深度可分离卷积神经网络(MBDS-CNN)的滚动轴承故障诊断方法,利用深度可分离卷积和权重剪枝技术对模型尺寸进行压缩,通过多分支结构保证模型的精度,避免梯度消失现象的发生.使用模型尺寸、诊断精度、预测速度作...     

滚动轴承故障的EMD诊断方法研究

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的滚动轴承故障诊断方法。这种方法中，局部损伤滚动轴承产生的高频调幅信号成分被EMD分解作为本征模函数分离出来，然后用Hilbert变换得到其包络信号，计算包络谱，就能够提取滚动轴承故障特征频率。该方法被用于分析实验台上采集的具有内圈损伤及外圈损伤的滚动轴承振动信号。分析结果表明，与传统的包络解调方法相比，新方法能够更有效地提取轴承故障特征，诊断轴承故障，因而具有重要的实用价值。     

深度卷积神经网络在滑动轴承转子轴心轨迹识别中的应用

针对传统旋转机械智能识别方法需要人为提取特征及诊断精度低的问题,基于深度学习的强大学习能力,提出一种深度卷积神经网络故障诊断模型(Deep Convolutional Neural Network Fault Diagnosis Model,DCNN-FDM)用于轴心轨迹识别.该模型包括输入模块、特征提取模块及分类模块...     

一种基于遗传算法的VMD参数优化轴承故障诊断新方法

为准确提取轴承故障特征信息,提出以峭度指标和包络熵为综合目标函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化方法,并改进了诊断流程实现了无需指定参数优化范围的自适应参数优化算法.通过遗传算法对综合目标函数最小值进行搜索,以确定模态分量个数及惩罚参数的最佳组合.原始故障信...     

基于迁移学习与深度残差网络的滚动轴承快速故障诊断算法EI北大核心CSCD

针对现有基于深度学习的滚动轴承故障诊断算法训练参数量大,训练时间长且需要大量训练样本的缺点,提出了一种基于迁移学习(TL)与深度残差网络(ResNet)的快速故障诊断算法(TL-ResNet)。首先开发了一种将短时傅里叶变换(STFT)与伪彩色处理相结合的振动信号转三通道图像数据的方法;然后将在ImageNet数据集上训练的ResNet18模型作为预训练模型,通过迁移学习的方法,应用到滚动轴承故障诊断领域当中;最后对滚动轴承在不同工况下的故障诊断问题,提出了采用小样本迁移的方法进行诊断。在凯斯西储大学(CWRU)与帕德博恩大学(PU)数据集上进行了试验,TL-ResNet的诊断准确率分别为99.8%与95.2%,且在CWRU数据集上TL-ResNet的训练时间仅要1.5 s,这表明本算法优于其他的基于深度学习的故障诊断算法与经典算法,可用于实际工业环境中的快速故障诊断。     

基于BiLSTM的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承的故障诊断,设计并实现了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的诊断模型.将原始振动信号直接作为模型输入,自动提取滚动轴承故障特征,可以对内圈、滚动体、外圈不同故障类型及不同损伤程度的滚动轴承进行故障识别.该模型通过BiLSTM神经网络自动提取轴承振动信号的深层信息,弥补了传统故障诊断方法需要人工提取特...     

基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别

滚动轴承的故障识别对于防止旋转机械系统故障恶化并保证其安全运行具有重要意义。针对现有智能诊断模型参数多、识别效率低的问题,提出一种基于改进一维卷积神经网络的滚动轴承故障识别(FRICNN–1D)方法。通过引入1×1卷积核增强一维卷积神经网络模型的非线性表达能力;并用全局平局池化层代替传统卷积神经(CNN)网络中的全连接层,以降低模型参数和计算量,且防止过拟合现象。试验结果表明,该方法可以准确识别滚动轴承不同故障状态,具有一定的工程实际应用潜力。     

Performance degradation assessment of rolling bearing based on convolutional neural network and deep long-short term memory network

Many traditional approaches for performance degradation assessment of rolling bearings, using sensor data, make assumptions about how they degrade or fault evolve. However, the sequential sensor data cannot be directly taken as input in the traditional models since the data always contain noise and change in length. To solve these problems, a convolutional neural network and deep long-short term memory (CNN-DLSTM) based architecture is proposed to obtain an unsupervised H-statistic for performance degradation assessment of rolling bearing using sensor time-series data. Firstly, a CNN is applied to extract local abstract features from raw sensor data. Secondly, a deep LSTM is explored to extract temporal features. CNN-DLSTM is trained to reconstruct the time-series sensor signal reflecting the health condition of rolling bearing. The D- and Q-statistic are used to compute H-statistic which is then used for performance degradation assessment. The proposed approach is evaluated on an experiment with rolling bearings and the results are presented on a public dataset of rolling bearing, verifying that the proposed approach outperforms several state-of-the-art methods.     

基于自适应深度卷积神经网络的发射车滚动轴承故障诊断研究

作为发射车的关键组成部件,滚动轴承的工作环境复杂,故障诊断困难。提出一种自适应深度卷积神经网络,针对传统CNN诊断方法存在的计算效率较低、参数调试需人工经验指导等问题,采用粒子群优化算法确定CNN模型结构和参数,应用主成分分析法将故障诊断特征学习过程可视化,评估其特征学习能力。将提出方法应用于发射车滚动轴承故障诊断,对比标准CNN、SVM、ANN诊断方法,10种工况的诊断结果表明,提出方法诊断精度高且鲁棒性好。     

Thyroid nodules classification and diagnosis in ultrasound images using fine-tuning deep convolutional neural network

Ultrasonography AKA diagnostic sonography is a noninvasive imaging technique that allows the analysis of an organic structure, thanks to the ultrasonic waves. It is a valuable diagnosis method and is also seen as the evidence-based diagnostic method for thyroid nodules. The diagnosis, however, is visually made by the practitioner. The automatic discrimination of benign and malignant nodules would be very useful to report Thyroid Imaging Reporting. In this paper, we propose a fine-tuning approach based on deep learning using a Convolutional Neural Network model named resNet-50. This approach allows improving the effectiveness of the classification of thyroid nodules in ultrasound images. Experiments have been conducted on 814 ultrasound images and the results show that our proposed approach dramatically improves the accuracy of the classification of thyroid nodules and outperforms The VGG-19 model.     

基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换（HHT）对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数（IMF）实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。本文提出了基于HHT和独立分量分析（ICA）的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解（EMD）将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。