EWT-KICA联合的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障信号能量较弱,故障信息在实际工况下更容易受到噪声的影响,致使很难有效地实现信噪分离。针对这一问题,提出经验小波变换（EWT）和核独立分量分析（KICA）联合的振幅解调方法消噪。使用经验小波变换对轴承故障信号进行分解,根据相关系数准则对分解获得的IMF分量信号进行筛选,重组分量信号并构造虚拟噪声信号。使用核独立分量分析算法对重构的信号进行增强处理并分解,实现信号和噪声的分离。采用包络谱法对分离后的信号进行分析。仿真对照实验表明,该方法具备较强的特征提取能力。     

基于全矢谱时间固有尺度分解和独立分量分析盲源分离降噪的滚动轴承故障特征提取

结合盲源分离技术和全矢谱技术的各自优势,提出一种同源双通道信噪盲源分离法。首先采用时间固有尺度分解（ITD）和独立分量分析（ICA）相结合的分析法降噪,对同源双通道的轴承信号进行ITD分解,根据相关系数准则将分解得到的PRC分量进行重组作为ICA输入矩阵,再采用FastICA解混,实现故障信号与噪声信号的分离;其次采用全矢谱技术对信噪分离降噪后的双通道有效分量信号进行全矢信息融合,做全矢谱分析。滚动轴承故障实验对比分析表明了该方法的有效性。     

LMD-KICA滚动轴承信号特征提取方法研究

在实际工程机械所产生的滚动轴承故障信号十分复杂,有效的故障信号和特征信息极易被噪声信号所干扰,针对工程中振动信号的特点,提出了一种基于局部均值分解(LMD)结合核独立分量分析(KICA)的方法提取故障信号特征.首先将源信号进行LMD分解,根据相关系数准则提取相关程度高的PF分量并构建新信号,对新构建的故障信号运用KIC...     

基于MED-ITD和CICA的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断在实际中受到噪声影响,故障难以识别的问题,提出了一种基于最小熵反褶积(MED)和固有时间尺度分解(ITD),并结合约束独立分量分析(CICA)的方法。首先,通过MED对轴承故障信号进行降噪,以滤除噪声信号,增强信号冲击成分;然后,通过ITD对降噪信号进行分解,选择合适的筛选分量进行重构;最后,采用CICA方法对重构信号进行盲源分离,通过希尔伯特包络谱进行分析提取出准确的故障信号,并经过试验验证了所提方法的有效性。     

基于AMD和小波阈值去噪的电机轴承故障诊断

轴承是异步电机常见故障类型中发生故障概率最大的部件.谐波法是目前轴承故障诊断的常用方法,想要准确的获取故障特征谐波分量,需要对故障信号进行去噪预处理.针对故障信号提取特征频率的噪声干扰问题,结合电机轴承故障机理分析,提出运用解析模态分解(AMD)算法和小波阈值去噪算法相结合的谐波检测方法来提高电机轴承故障特征谐波分量提取的准确性.实验结果表明,所提方法能够准确的提取故障信号的特征分量,可有效提升故障诊断的准确性和可靠性,降低了电动机故障发生概率.     

基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取

针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出了一种基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取方法。首先,通过奇异值分解将原始轴承振动信号分解为一系列能够线性叠加的分量信号,利用故障特征分量和噪声分量在奇异值上的差异,根据奇异值差分谱的性质筛选出有效奇异值,选择包含故障特征的分量重构信号。针对奇异值分解去噪后仍存在残余噪声,采用改进包络分析,在频域中进一步去除重构信号中的残余噪声。最后对实测轴承信号进行分析,准确地提取到故障特征明显、故障频率突出的轴承故障信号,完成故障诊断。     

基于ITD和切片双谱的滚动轴承局部损伤故障诊断

针对滚动轴承局部损伤故障诊断问题,提出一种基于本征时间尺度分解(ITD)和切片双谱的故障诊断方法。首先利用ITD方法将轴承故障信号分解为若干个合理旋转(PR)分量,然后对PR分量进行包络解调,并计算其切片双谱,提取轴承故障信号由于二次相位耦合产生的非线性特征,确定轴承故障类型。为加快分解速度并减少分解运算量,对ITD方法迭代终止条件进行改进。对仿真信号的分析表明,ITD方法对信噪比较低的信号具有很好的分解效果,并验证了切片双谱在抑制噪声和剔除非二次相位耦合谐波方面的优势。     

基于迭代滤波和MOMEDA的滚动轴承故障诊断方法

针对噪声环境下轴承故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于迭代滤波和多点最优最小熵反褶积相结合的轴承故障特征提取方法。该方法首先运用迭代滤波分解方法将滚动轴承振动信号进行分解,得到多个本征模态分量,然后运用相关系数和峭度确定最能体现轴承故障信息的敏感分量,最后对敏感分量进行多点最优最小熵反褶积消噪处理后进行频谱分析,从而提取轴承故障特征。通过数值仿真信号的分析和内圈故障信号的分析验证了所提出方法的有效性。     

基于EMD-ICA去噪的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障信号易受环境噪声影响、信噪分离难的问题,提出了一种基于经验模态分解和独立成分分析相结合去噪的滚动轴承故障诊断方法。给出了该方法在故障诊断信号去噪领域的应用原理、方法步骤和评价指标;并通过仿真信号和实际轴承的滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析和故障诊断,验证了该方法在轴承故障信噪分离中的有效性。结果表明,采用文中提出的方法消噪后提取故障信号特征频率,压制了噪声干扰,能明显区别出轴承的状态及其故障的类型,有效提高了轴承故障诊断的准确性。     

基于EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD（empirical mode decomposition）和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性。