基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法

对难以提取处于微弱故障状态的滚动轴承非线性、非平稳时变特性振动信号中故障特征频率的问题,提出基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子联合诊断方法。首先,对预处理后轴承微弱故障信号进行VMD分解,根据各模态分量(IMF)中心频率确定最优模态数K,再由各IMF分量峭度和相关系数指标确定包含故障信号的敏感IMF。然后,对选取模态分量的Hankel矩阵进行SVD分解,由奇异值能量标准谱确定有效奇异值数量,实现对信号的降噪重构。最后,利用瞬时Teager能量算子及其频谱分析识别微弱故障产生的周期性冲击特征频率。运用该方法处理滚动轴承微弱故障信号,能准确提取故障特征频率及倍频,文中证明了其准确性和有效性。     

Teager能量算子增强倒阶次谱提取轴承微弱故障特征

针对变速器加速过程下轴承故障特征易于暴露难以提取问题,提出一种Teager能量算子增强倒阶次谱方法。计算加速过程等角度重采样信号的Teager能量算子,对Teager能量算子输出进行倒谱分析,获得Teager能量算子增强倒阶次谱。对加速过程滚动轴承外圈、内圈剥落故障信号进行分析,结果表明,Teager能量算子能有效增强冲击成分,抑制非冲击成分;倒阶次谱能从干扰中准确识别被增强的故障冲击特征,提取轴承微弱故障特征。     

基于Teager峰值能量的低转速轴承故障特征提取方法

峰值冲击是轴承故障信号中的重要特征之一,明显的峰值冲击有利于其故障诊断,而低转速工况下轴承故障由于振动能量小,峰值冲击微弱,导致故障特征容易被噪声淹没,通常无法通过包络分析等方法提取。为了增强微弱故障信号中的峰值冲击,提取低转速轴承故障特征,提出了基于Teager峰值能量的故障特征提取方法。采用移动窗口截取原信号,计算截取信号段的峰峰值,从而构造峰峰值特征波形,增强故障信号中的峰值冲击;利用Teager能量算子对峰峰值特征波形进行解调,抑制噪声干扰,提取瞬时冲击成分;根据提取的Teager能量频谱判断轴承的运行状态。实验结果表明,该方法有效提取了低转速轴承的冲击特征,实现了故障的诊断。     

基于SVD-MEEMD与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、改进的集总经验模态分解(Modified Ensemble EMD,MEEMD)和Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取方法。该方法首先采用Hankel矩阵理论对滚动轴承的故障信号进行相空间重构得到重构矩阵,并根据奇异值差分谱理论对重构矩阵进行SVD处理,实现信号的初步降噪;其次,对降噪后的信号进行MEEMD分解得到一组本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)和一个余量,依据峭度-相关系数规则选取出一个冲击特征敏感的IMF分量,计算其Teager能量算子;最后,通过分析能量谱图实现对滚动轴承微弱故障的模式辨识。采用美国西储大学的滚动轴承故障数据对所提方法进行验证,并与其它模式的组合方法进行比较。结果表明,该方法具有良好的降噪效果和敏感特征筛选能力,从而能更准确提取出滚动轴承早期故障频率,实现故障类型的准确辨识。     

Teager算子和极坐标级联增强时频特征算法及轴承微弱故障特征提取

提出了一种Teager算子和极坐标级联增强时频特征方法(Cascading enhancement of time-frequency feature based on Teager energy operator and polar diagram,CETFTP),应用于提取轴承早期单一和并发故障微弱特征。首先计算信号的Teager能量算子输出,一级增强冲击信号能量,按有限种可能周期将时间尺度平面上的时频系数累加,映射到极坐标平面,二级增强周期冲击时频特征。对仿真信号和4种工况轴承实测信号进行CETFTP分析,结果表明:CETFTP方法能级联增强周期冲击特征,有效抑制非同周期的其他分量和噪声干扰,更能提取强噪声下的轴承微弱故障特征;CETFTP不仅能有效提取单一故障微弱特征,而且能消除并发故障调制源之间的干扰,逐个提取信号中的多个调制源特征,为轴承并发故障特征提取提供了一条新途径。     

Teager能量算子结合MCKD的滚动轴承早期故障识别

针对Teager能量算子在解调滚动轴承早期微弱故障特征中的不足,提出一种最大相关峭度解卷积降噪与Teager能量算子解调相结合的滚动轴承早期故障识别方法。首先采用最大相关峭度解卷积算法以包络谱的峭度最大化为目标对原信号进行降噪处理、检测信号中的周期性冲击成分,然后利用Teager能量算子增强降噪信号中的周期性冲击特征、抑制非冲击成分,最后通过分析Teager能量谱中明显的频率成分来诊断故障类型。滚动轴承外圈、内圈故障诊断实例表明,该方法能有效实现滚动轴承早期微弱故障的识别。     

基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究

周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征,如何提取周期性冲击及其重复频率是轴承故障诊断中的关键问题。Teager能量算子能够估计产生信号所需的总机械能,对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力,在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率,针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点,提出了基于Teager能量算子的频谱分析方法,利用Teager能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。分析了滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,并和包络谱方法进行了对比分析,准确诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性     

基于MOMEDA和极坐标时频特征级联增强的轴承早期特征提取

针对变速器轴承早期故障特征微弱、并发故障特征耦合的问题,提出一种基于MOMEDA和极坐标时频特征级联增强(CEMP)方法,对轴承早期单一和并发微弱故障特征进行提取。计算振动信号的Teager能量算子,对冲击成分能量进行一级增强;运用多点最优最小熵反褶积修正(MOMEDA)对信号故障特征周期的冲击信息进行二级增强;采用同步压缩小波时频分析(SWT),并将SWT系数循环映射到极坐标图上,在角域上三级增强故障特征周期的冲击成分。对正常、外圈故障、内圈故障、并发故障四种工况轴承实测信号进行CEMP分析,并进行有效性验证,结果表明:该方法能高识别率提取轴承早期单一故障和并发故障的微弱特征。     

基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和能量算子的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对故障信号进行变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,通过峭度准则选取其中峭度最大的分量进行Teager能量算子解调,得到信号的Teager能量谱。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,结果表明,该方法提高了信号的分解效率,降低了噪声的影响,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,证明了该方法的有效性。     

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EMD和MKD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与最大峭度解卷积(Maximum Kurtosis Deconvolution, MKD)的滚动轴承故障特征提取方法。利用EMD方法分解振动信号得到一组固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),然后根据时域峭度和包络谱峭度,筛选出敏感IMF分量进行信号重构。然后对重构信号进行最大峭度解卷积处理以增强故障信息,最后得到包络功率谱,从而获得轴承故障特征频率信息。通过实验台信号验证了所述方法的有效性及优点。     

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。     

基于MOMEDA与Teager能量算子的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中原始冲击成分容易被强噪声淹没,故障特征提取难度较大。针对这一问题,提出了多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)与Teager能量算子相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用MOMEDA算法对原始故障信号进行滤波处理,通过Teager能量算子增强解卷积信号中的冲击特征,对信号进行包络分析。通过对比包络谱中的主导频率与滚动轴承的故障特征频率判断故障位置,实现轴承的故障诊断。仿真数据与试验数据分析结果表明,该方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的实用性。     

基于CEEMD-MED和Teager能量算子的滚动轴承微弱故障特征提取

滚动轴承故障产生的早期阶段,故障信号中的周期冲击成分微弱,并且环境噪声干扰严重,导致轴承故障难以识别。针对这一问题,提出基于CEEMD-MED和Teager能量算子的轴承故障特征方法。首先应用互补集合经验模态分解(CEEMD)对故障信号进行分解,依据相关系数原则,选取相关系数最大的分量作为分析对象;然后应用最小熵反褶积(MED)对选出的分量进行降噪;最后应用Teager能量算子对降噪后的信号进行解调处理,从其能量谱中便可准确地获取故障特征信息。通过对仿真信号和实验数据进行诊断分析,结果证明该文方法有效。     

基于自适应加权多尺度组合形态滤波的轴承故障特征提取研究

针对滚动轴承振动信号在进行早期故障诊断时往往会伴随着噪声干扰的问题,提出了一种选择性自适应加权多尺度组合形态滤波(Adaptive Weighted Multi-scale Combination Morphological Filtering,AWMCMF)方法,从振动信号中提取故障特征。首先,采用三种组合算子构成一组新的形态算子,可有效地提取出信号中的正负冲击特征;其次,基于新算子提出了加权多尺度形态滤波方法,并将Teager能量峭度作为评判指标为各尺度提供优化的权值;最后,将选择性自适应权值与多尺度算子进行加权绑定得到优化的故障特征提取结果。通过仿真信号和轴承故障振动信号的结果表明,该方法能有效地滤除噪声并提取故障特征。     

基于MS-EEMD的滚动轴承微弱故障提取研究

在实际工况下,轴承的早期故障信号与强噪声信号相比属于微弱信号,而轴承的早期故障特征从强噪声环境中提取出来一直是故障诊断课题的一大难点。基于上述问题,提出一种基于MS（Mask Signal）和EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）方法的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EEMD方法在噪声背景下分解出的IMF分量存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入掩膜信号法对分解出的IMF分量进行处理,抑制虚假频率,将故障频率提取出来。通过将掩膜信号法与EEMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,提取出故障特征。     

基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。     

基于VMD和1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取

为准确提取非线性、非平稳的滚动轴承故障信号中的故障特征,提出基于变分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法;变分模式分解(VMD)是一种新的信号自适应分解方法,1.5维Teager能量谱具有1.5维谱良好的降噪效果和Teager能量算子强化信号瞬态冲击的优点。故障特征提取过程:首先,对滚动轴承故障信号进行VMD分解得到一组分量,根据峭度-相关系数准则筛选出2个冲击特征明显分量进行信号重构;再次,对重构信号进行1.5维Teager能量谱分析;最后根据能量谱图的分析,提取出滚动轴承的内圈和滚动体故障特征。仿真信号和试验信号的分析都验证了提出方法的有效性;通过与EEMD分解比较,采用VMD变分模式分解和1.5维Teager能量谱的分析方法更具有区分性,可以有效识别滚动轴承的故障特征。     

基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究

将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合,提出了1.5维能量谱的分析方法,并针对滚动轴承故障诊断问题,从提高故障信号信噪比的角度出发,提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)运算,得到一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量后运用相关系数-峭度准则对其进行筛选,并利用筛选出的IMF分量重构信号,最后计算重构信号的1.5维能量谱,从而获得轴承故障特征频率信息。利用该方法对滚动轴承内圈故障的模拟数据以及实测数据分别进行分析,诊断结果令人满意。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。