基于蝙蝠算法优化VMD参数的滚动轴承复合故障分离方法EI北大核心CSCD

针对强背景噪声干扰下的滚动轴承复合故障特征难以提取且变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)中参数需要提前确定的问题,提出一种基于蝙蝠算法优化VMD参数的滚动轴承复合故障分离方法。首先,提出一种新的复合影响指数,将其与现有指标进行比较,结果表明,所提指标对故障信号的敏感性提高了29.6%。然后,将最小平均复合影响指数作为目标函数,利用蝙蝠算法自适应搜索VMD的最优参数进行变分模态分解。最后,对分解后的模态分量进行包络解调分析,通过包络谱判断轴承的故障类型。仿真及试验结果表明,该方法能够从噪声干扰下的复合故障信号中有效分离出单一故障信息,实现轴承故障类型的确定,从而验证了该方法的有效性。     

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。     

基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题，提出一种将参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, MCKD）相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先，利用经麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化的VMD对故障信号进行自适应分解，构建加权峭度指标以筛选有效模态分量；然后对有效模态分量利用经SSA优化后的MCKD进行增强；最后，对增强后的信号进行包络解调分析，提取出轴承故障特征频率。实验和工程实际案例分析表明，所提出的方法能够自适应增强轴承信号中的微弱冲击成分，有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征。     

基于改进VMD与包络导数能量算子的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障比较微弱,特征信息难以提取且变分模态分解(VMD)中分解层数k的大小需要使用者反复尝试而不能有效确定的问题,提出了改进的VMD方法,以能量差作为评价参数自适应地确定分解层数k。在此基础上,将改进的VMD与包络导数能量算子结合,提出了VMD与包络导数能量算子的轴承早期故障诊断方法。采用VMD对轴承故障振动信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;依据峭度准则,从分解得到的k个本征模态分量中选取敏感分量进行重构;并用包络导数能量算子对重构信号进行解调分析,从其能量谱中便可准确地提取轴承的故障特征信息。通过仿真信号和实验数据的分析,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于改进VMD与包络导数能量算子的滚动轴承早期故障诊断EI北大核心CSCD

针对滚动轴承早期故障比较微弱,特征信息难以提取且变分模态分解(VMD)中分解层数k的大小需要使用者反复尝试而不能有效确定的问题,提出了改进的VMD方法,以能量差作为评价参数自适应地确定分解层数k。在此基础上,将改进的VMD与包络导数能量算子结合,提出了VMD与包络导数能量算子的轴承早期故障诊断方法。采用VMD对轴承故障振动信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;依据峭度准则,从分解得到的k个本征模态分量中选取敏感分量进行重构;并用包络导数能量算子对重构信号进行解调分析,从其能量谱中便可准确地提取轴承的故障特征信息。通过仿真信号和实验数据的分析,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于参数自寻优变分模态分解的信号降噪方法EI北大核心CSCD

针对滚动轴承故障信号具有非线性、非平稳、噪声强的特点,提出了一种基于参数自寻优变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)的信号降噪方法。以模态复合熵作为适应度函数,采用改进粒子群算法进行VMD参数自适应寻优,确定变分模态分解最优模态数K和二次惩罚因子α;基于最优K和α,对原始信号进行VMD分解,得到K个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;利用相关系数筛选法,进行模态分量的有效模态和含噪模态识别,利用小波阈值去噪方法对含噪模态进行去噪处理;将有效模态与去噪后的模态进行重构,实现信号降噪。分别用滚动轴承故障仿真信号和试验信号进行验证,并与EMD降噪方法进行比较,结果表明该方法可有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,有利于滚动轴承故障特征的提取。     

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。原始故障信号经最佳参数组合下的VMD方法分解为若干个本征模态函数,选择最小综合目标函数值对应的模态分量进行包络解调分析,进而通过模态分量的包络谱判断轴承故障类型。通过实测故障信号分析表明,该方法能够从噪声干扰中有效提取到早期故障信号的微弱故障特征,实现了轴承故障类型的准确判定,验证了该方法的有效性。     

强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征信号的经验模态分解

针对强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障信号经验模态分解问题,提出了一种基于级联自适应分段线性随机共振系统降噪的经验模态分解方法。该方法依赖于级联自适应分段线性随机共振系统优良的降噪特性,首先对含噪信号进行降噪处理,然后再进行经验模态分解。通过对轴承故障仿真信号和滚动轴承实验信号的分析,结果表明该方法能有效滤除高频噪声,减少经验模态分解阶数,提高经验模态分解的质量,实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障特征提取。     

加权奇异值结合极值点包络的变转速轴承微弱故障诊断

针对强背景噪声干扰且转速时变下滚动轴承微弱故障难以有效诊断的问题,提出加权奇异值分解(WSVD)重构结合极值点包络阶次跟踪的变转速滚动轴承微弱故障诊断方法。对于奇异值分解(SVD)后对故障特征子分量有效重构的问题,利用周期调制强度(PMI)表征各子分量故障特征信息,并对含有较多故障特征的子分量加权重构,实现微弱故障信号的信噪分离与特征增强;引入极值点包络阶次跟踪方法,通过求取重构信号的极值点包络,对其进行阶次跟踪,根据包络阶次谱图中的阶次信息对故障信息进行分析,达到微弱故障有效诊断的目的。变转速滚动轴承微弱故障的仿真和实例分析结果表明,与传统方法和其他方法相比,所提方法能有效增强微弱故障特征,去除噪声,准确诊断变转速下滚动轴承微弱故障。该方法为变转速下滚动轴承微弱故障诊断提供了新思路。     

麻雀算法参数优化VMD联合K-SVD的滚动轴承故障诊断

针对经典K-均值奇异值分解(K-means Singular Value Decomposition,K-SVD)易受噪声干扰产生虚假原子,导致信号稀疏不彻底、故障特征识别困难的问题,提出基于麻雀算法优化变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD) 参数联合K-SVD的滚动轴承故障诊断方法。首先引入包络熵适应度函数指标并基于麻雀算法优化VMD的模态层数k 和平衡因子α。其次利用平方包络谱峭度指标遴选最优模态,以所选模态分量相空间构造Hankel 矩阵进行K-SVD字典学习。最后对恢复至时间序列的稀疏重构信号进行包络解调,提取轴承故障特征频率。通过轴承故障仿真信号和全寿命实验信号进行验证,证明相较于经典K-SVD算法,所提方法在低信噪比条件下在轴承故障特征提取方面具有优势,有一定的工程应用价值。     

基于噪声辅助多元经验模态分解和多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法

为了从强噪背景中提取滚动轴承微弱故障特征,提出一种基于噪声辅助多元经验模态分解 (Noise Assisted Multivariate Empirical Mode Decomposition,NAMEMD)和数学形态学的滚动轴承故障诊断方法。NAMEMD是新提出的一种基于噪声辅助数据分析方法,其克服了集成经验模态分解的模态混淆和运算量大等问题。本文将NAMEMD与多尺度形态学相结合应用于滚动轴承故障诊断。该方法首先利用NAMEMD将多分量调频调幅故障信号自适应分解为一系列IMF分量;其次,选取能量高的IMF分量求和重构;最后利用多尺度形态学差值滤波器提取信号的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了仿真试验和轴承故障试验,并与EEMD和包络解调进行了比较,结果表明本文方法在进一步降低模态混叠效应的同时,明显提高了运算速度,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的故障特征频率。     

OVMD-MPE群稀疏全变分去噪算法研究

轴承振动数据在采集过程中易受噪声干扰,无法有效突出微弱局部故障脉冲,从而影响轴承故障诊断效率.针对这一问题,提出了一种OVMD-MPE的群稀疏全变分去噪算法.首先,利用变分模态分解分解信号,再利用蚱蜢优化算法获得变分模态分解的最优参数;然后,计算各模态分量的经验模态分解,分离出噪声主导分量和有用分量;最后,通过群稀疏全...     

基于VMD-PE-MCKD低速重载滚动轴承故障特征提取

针对低速重载滚动轴承故障特征频率低、难提取的问题,提出一种基于变分模态分解和最大相关峭度解卷积并且结合利用排列熵筛选分量的方法。首先对原始振动信号进行变分模态分解,得到若干个本征模态分量;其次,根据利用排列熵筛选分量的原则,将筛选出的分量利用最大相关峭度解卷积方法进行去噪;最后对处理后的分量进行包络谱分析,从而提取故障特征频率,实现故障诊断。通过分析低速轴承仿真信号以及工程实测所得低速重载轴承振动信号,验证了该方法的有效性。     

基于奇异值分解和变分模态分解的轴承故障特征提取

为了有效提取轴承故障,提出了基于变分模态分解和奇异值分解降噪的故障特征提取方法。通过对故障信号进行变分模态分解,获得其本征模态函数。基于峭度指标,选择包含故障信息的本征模态函数进行信号重构。利用奇异值分解降噪技术对重构信号进行处理,提高信噪比。最后对降噪信号进行包络解调提取故障特征频率。与常见的故障特征提取方法相比,该方法能有效辨别滚动轴承的典型故障,突出故障特征,提高滚动轴承的故障诊断效果。     

基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期故障特征非常微弱,易受随机噪声和其他信号干扰而难以提取等现象,提出了用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法提取滚动轴承故障特征。首先用MCKD进行信号增强,然后利用VMD得到一系列模态,应用互相关系数和峭度准则筛选包含故障信息较为丰富的模态进行重构降噪,最后对重构信号进行包络解调提取故障特征。通过仿真分析和轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性,可以精确地分离轴承故障振动信号的不同频率成分。     

基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取EI北大核心CSCD

针对滚动轴承早期故障特征非常微弱,易受随机噪声和其他信号干扰而难以提取等现象,提出了用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法提取滚动轴承故障特征。首先用MCKD进行信号增强,然后利用VMD得到一系列模态,应用互相关系数和峭度准则筛选包含故障信息较为丰富的模态进行重构降噪,最后对重构信号进行包络解调提取故障特征。通过仿真分析和轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性,可以精确地分离轴承故障振动信号的不同频率成分。     

基于VMD和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号为多分量非平稳振动信号、故障早期特征微弱诊断困难的问题,该文提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,选择峭度最大分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波、凸显故障冲击成分,通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法能有效诊断轴承早期故障,有一定的工程应用价值。     

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。     

变分模态分解和改进的自适应共振技术在轴承故障特征提取中的应用

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进的自适应共振技术的滚动轴承故障特征提取方法。针对轴承故障信号所在频带难以选择的问题,提出了基于改进的自适应共振技术(Improved Adaptive Resonance Technology,IART)的IMF选取方法。首先,确定模态数,提出了峭度最大值的模态数确定方法;然后,对原始振动信号进行VMD分解,获得既定数目的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用IART选取包含丰富故障信息的IMF分量;最后,(如有需要)对选取的IMF分量进行基于IART的带通滤波,并进行包络解调分析提取故障特征频率。将该方法应用到轴承仿真数据和实际数据中,能够实现轴承故障特征的精确诊断,证明了该方法的有效性。     

基于MPA-VMD的滚动轴承故障诊断方法

针对变分模态分解方法（Variation mode decomposition, VMD）在提取滚动轴承振动信号的故障特征频率时受参数设置影响及敏感模态分量的选取问题,构建一种基于海洋捕食者算法（Marine Predator Algorithm,MPA）优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的海洋捕食者算法对变分模态分解算法的模态个数K和二次惩罚因子α进行自适应选定;其次,使用获得的最佳参数组合对故障振动信号进行变分模态分解,得到多个本征模态分量（Intrinsic Mode Function,IMF）;最后,计算各模态分量的平方包络基尼系数（Squared Envelope Gini Index,SEGI）,选择系数最大的模态作为最优IMF并进行包络分析,提取相应的故障特征频率。通过公开数据集和实验数据验证表明该方法可解决VMD受参数设置影响的问题,成功诊断轴承故障。且相比于峭度和相关系数指标,平方包络基尼系数指标在筛选最优IMF具备更佳的准确性和鲁棒性。