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针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
2.
《工矿自动化》2018,(11)
针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法。该方法采用集合经验模态分解(EEMD)方法对原始振动信号进行分解得到一组IMF分量,计算各阶IMF分量和原始振动信号的相关系数、各阶IMF分量和原始振动信号包络谱的J散度、各阶IMF分量的峭度值;分别根据相关系数准则、J散度准则、峭度准则选取有效IMF分量,将同时保留的IMF分量作为有效分量进行信号重构。实验结果表明,该方法可以有效地提取滚动轴承早期微弱故障信息,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠问题,同时削弱低频噪声,突出高频共振成分,具有良好的自适应性。 相似文献
3.
在噪声干扰下有效提取振动信号所包含的微弱故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,提出了一种基于敏感奇异值分解(SSVD)和总体平均经验模态分解(EEMD)的故障诊断方法.对时域振动信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子选择反映故障冲击特征的敏感SVD分量,并利用定位因子定位分量信号所对应奇异值进行振动信号重构,以滤除噪声干扰;对降噪信号进行EEMD,根据峭度准则选取故障信息丰富的敏感固有模态分量(IMF),有效提取局部微弱故障信息;利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,以识别故障类型.方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性. 相似文献
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姚海妮 《计算机测量与控制》2015,23(12):20-20
为实现对微弱动态响应的准确辨识及故障状态的早期诊断,提出了基于经验模态分析的故障诊断方法,将模态分解、互信息熵与主元分析结合,故障特征更凸显,方法更有效。首先模态分解,得到一系列固有模态分量,利用互信息熵判断所有固有模态分量的高低频分界点并对高频分量自适应阈值去噪。将去噪后的所有高频分量和低频分量主元分析,计算各主元的峭度值,选取峭度值大的分量求时频谱得故障频率,从而确定故障。将该方法应用到含有高频环境噪声的轴承故障信号中诊断可靠、准确。 相似文献
5.
《图学学报》2017,(2)
针对滚动轴承早期故障振动信号具有能量小、易受背景噪声干扰,导致故障特征提取困难等问题,提出基于变分模态分解(VMD)和小波包变换(WPT)相结合的方法来提取故障特征。首先将振动信号进行VMD分解,得到若干本征模态分量(IMF);其次,通过峭度准则选取峭度值较大的分量进行重构;最后将重构分量采用WPT方法进行分解,并计算小波包的能量、选取能量集中的频段进行能量算子解调,从而提取故障特征信息。将该方法应用到滚动轴承实测数据中,并与目前最常用的方法 EEMD-WPT对特征信号的提取效果作对比。实验结果表明该方法可以更精确地提取出的故障特征频率,验证了其有效性。 相似文献
6.
针对强背景噪声下齿轮微弱故障特征难以有效提取的问题,本文提出了一种基于自适应经验小波塔式分解的齿轮故障诊断方法 .首先,在齿轮故障信号傅立叶变换基础上,通过设定分解层数对信号频谱进行有效划分,进行经验小波变换;然后进一步提出时-频峭度指标,绘制信号在不同分解层数下各分量信号的时-频峭度图,确定所感兴趣的最优共振频段范围;最终得到最优单分量信号,利用包络解调分析提取齿轮微弱故障特征.采用所提方法对齿轮故障信号进行分析,结果表明该方法可以有效提取齿轮微弱故障特征,而传统经验小波方法因为受强背景噪声影响较大,无法准确提取齿轮微弱故障特征信息. 相似文献
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