滚动轴承自适应特征提取的包络谱多点峭度多级降噪方法

滚动轴承故障信号主要包含高品质因子振动分量和低品质因子瞬态冲击分量。采用多点最优最小熵解卷积方法初步削弱传输路径等干扰影响,使微弱瞬态冲击成分得到初步增强,然后针对共振稀疏分解(RSSD)方法存在的品质因子选择困难问题,同时考虑包络谱中故障频率成分的严格周期性,提出包络谱多点峭度(ESMK)概念并将其作为优化指标,采用粒子群优化算法(PSO)对品质因子进行选择,得到一种自适应稀疏分解方法（PSO-RSSD）用于瞬态冲击信号的提取,以消除信号中高幅值干扰冲击和背景噪声的影响。轴承仿真与实测信号分析结果表明,与最小熵解卷积信号共振稀疏分解方法相比,在强冲击干扰下ESMK能够有效度量周期性瞬态冲击,PSO-RSSD方法能自适应分离最优低品质共振分量,验证了该方法的有效性和优越性。     

全矢谱和稀疏分解结合的轴承故障特征提取

针对滚动轴承在故障早期特征信号微弱、故障特征提取困难以及单通道分析方法信息利用不充分等问题,提出了一种基于稀疏分解与全矢谱相结合的滚动轴承早期微弱故障特征提取方法。首先,在已构造的冗余字典基础上对滚动轴承同源双通道早期故障信号分别进行稀疏分解,得到各自的稀疏信号;然后,将同源双通道稀疏信号进行全矢信息融合;最后,对融合后的信号进行包络解调分析,以提取出故障特征频率。该方法将全矢谱拓展到早期微弱故障诊断领域,并通过实验验证了其在早期微弱故障特征提取方面的有效性。     

基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断方法

提出了基于信号共振稀疏分解的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用信号共振稀疏分解从转子系统振动信号中提取早期碰摩冲击信号。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现早期碰摩故障时,振动信号由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。利用信号共振稀疏分解方法从转子早期碰摩信号中提取冲击成分,根据冲击的周期可进行转子早期碰摩故障诊断。算法仿真和应用实例验证了该方法从转子系统中提取早期碰摩冲击信号的有效性。
     

多源稀疏优化方法研究及其在齿轮箱复合故障检测中的应用

齿轮箱因其工作环境恶劣,极易出现复合故障,其故障振动信号往往包含多种成分且伴随着强烈的背景噪声,给齿轮箱故障诊断带来了很大的困难.稀疏分解能够在强背景噪声下有效地提取微弱故障特征,针对传统稀疏分解方法存在信号保真能力欠缺,目标函数非凸导致局部最优解,模型通用性差等问题,基于广义极小极大凹(Generalized minimax concave,GMC)惩罚函数推导构建了具有保凸性的多源稀疏优化目标函数,并利用前向后向分裂(Forward-backwardsplitting,FBS)算法,基于Laplace小波字典,Morlet小波字典与DFT字典分别求解轴承瞬态成分,齿轮瞬态成分,谐波成分的稀疏表示,最终实现各成分的准确提取.仿真信号和试验信号的分析均验证了所提出的模型能够在不需要故障具体数目的先验知识下,准确实现齿轮箱复合故障的信号分解和故障诊断.     

基于小波降噪与RSSD的滚动轴承故障特征提取技术研究

滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点,为了有效提取故障特征,提出了一种小波降噪与共振稀疏分解(Resonance-based sparse signal decomposition,RSSD)相结合的振动信号特征提取技术。共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法,与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。先通过小波阈值降噪方法明显减小信号中的噪声,随后对降噪后的信号进行共振稀疏分解,将信号分为不同共振特性的分量,即具有持续振荡特性的高共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量。最后通过对分解所得到的低共振分量采用Hilbert包络解调方法提取冲击故障特征。将该方法分别应用于仿真信号和轴承实验台故障冲击性实例,验证了该方法的有效性。     

基于改进形态分量分析的滚动轴承包络分析方法

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号既包含轴承自身原因引起的谐振分量,也包含故障信息的冲击分量和噪声分量。谐振分量为信号中的相对平滑部分,其品质因子较高;冲击分量表现为信号中的瞬态成分,其品质因子较低。针对这一特点,利用可调品质因子小波变换稀疏表示信号,提出一种改进形态分量分析方法,并将其应用于滚动轴承的包络分析中。采用可调品质因子小波作为稀疏表示字典,实现不同分量的分离,并对冲击分量进行包络分析,判断滚动轴承故障。滚动轴承故障实验表明,该方法能够有效提取故障特征,诊断轴承出现的故障类型。     

基于小波包—坐标变换的滚动轴承故障特征增强方法

滚动轴承早期故障特征信号微弱且易受正常成分干扰,因此不易准确识别滚动轴承的早期故障.对含有微弱故障的滚动轴承信号进行小波包分解,通过对小波包分解得到的各子带进行研究,提出一种基于小波包—坐标变换(Wavelet packet-coordinate transformation,WP-CT)的故障特征增强方法.考虑到各频...     

基于稀疏分解和包络解调的齿轮故障诊断

齿轮发生局部损伤,其振动信号中存在瞬态冲击成分,而冲击成分往往被谐波和强噪声所掩盖。为提取瞬态冲击信号,构造了冗余的级联字典,建立了将谐波和瞬态冲击在级联字典上进行稀疏分解的数学模型,然后将块坐标松弛法应用于齿轮振动信号的稀疏分解模型上,将谐波和瞬态冲击成分进行分离,并且有效提高了振动信号的信噪比。最后应用Hilbert包络解调从瞬态冲击成分中提取出齿轮的故障特征频率,表明此方法在齿轮故障诊断中的有效性。     

基于信号共振稀疏分解与包络谱的齿轮故障诊断

当齿轮出现断齿、裂纹等局部故障时,其振动信号会出现周期性冲击脉冲。在齿轮故障早期,由于冲击脉冲微弱,常淹没在齿轮的啮合频率、转频等谐波成分以及噪声中,因此,对于齿轮早期故障,直接对齿轮振动信号做包络谱分析以诊断齿轮局部故障通常效果不佳。针对这一问题,将信号共振稀疏分解方法与包络谱分析相结合,提出了基于信号共振稀疏分解与包络谱的齿轮故障诊断方法。该方法采用信号共振稀疏分解将冲击脉冲从齿轮振动信号中分离出来,然后对冲击脉冲做Hilbert包络分析,获取冲击脉冲出现的周期,进而对齿轮状态和故障进行识别。仿真算例和应用实例证明了该方法的有效性。     

基于最小熵解卷积与稀疏分解的滚动轴承微弱故障特征提取

受环境噪声及信号衰减的影响,强背景噪声下的滚动轴承故障特征往往表现得非常微弱。滚动轴承的微弱故障特征提取一直是难点。稀疏分解在滚动轴承的故障特征提取中已经取得一定的应用。但其在强背景噪声干扰下滚动轴承微弱信号故障的特征提取效果并不明显。将最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)与稀疏分解相结合用于滚动轴承的微弱故障特征提取。用MED对强噪声滚动轴承信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行稀疏分解和故障特征提取,取得了较好的效果。通过仿真和试验验证了所述方法的有效性及优点。     

改进的共振稀疏分解方法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用

滚动轴承复合故障信号中各故障特征受到传输路径和其他干扰源的影响,在多缺陷共存条件下提取单个缺陷诱发的故障特征存在困难。提出一种基于双参数优化、子带重构改进的共振稀疏分解(RSSD)滚动轴承复合故障诊断方法：首先利用人工鱼群算法自适应选择RSSD的品质因子和分解层数以构造与故障特征匹配的最优小波基,获得包含瞬态冲击的低共振分量;然后依据提出的子带筛选准则选择并重构低共振分量中包含瞬态冲击成分的最佳子带;最后通过多点最优最小熵反卷积（MOMEDA）方法识别并提取重构信号中周期性故障冲击。仿真信号和轴承全寿命周期复合故障信号分析结果表明,与RSSD-MCKD方法相比,所提出方法能有效提取复合故障信号中各故障特征,精确实现轴承复合故障诊断。     

基于多字典-共振稀疏分解的脉冲故障特征提取

针对信号共振稀疏分解(RBSSD)方法中因字典单一导致其在处理低信噪比信号时存在分解不完全,以及因参数繁多选取困难而使其在实际工程中存在应用局限的问题,提出了多字典-共振稀疏分解(MD-RBSSD)方法。该方法在RBSSD调Q字典的基础上添加了Symlet8字典和正弦字典,通过对RBSSD分解后的低共振分量进行再次分离来实现对故障脉冲的增强提取。同时,引入相关峭度指标对提取结果进行量化评价,以验证分解结果的可靠性。算法仿真、实验分析和工程实例结果均表明,与传统RBSSD方法相比,所提出的MD-RBSSD方法能够更加准确有效地提取故障冲击成分,降低了RBSSD参数选择的难度,从而增加了RBSSD方法在工程领域的适用性。     

基于相干累积量分段正交匹配追踪方法的轴承早期故障稀疏特征提取

低速重载机械出现早期故障时,振动信号中体现故障特征的微冲击成分具有稀疏性。根据振动动力学模型建立的故障信号过完备冗余字典,能实现对振动信号的稀疏逼近。分段正交匹配追踪(Stagewise orthogonal matching pursuit,StOMP)在正交匹配追踪(Orthogonal matching pursuit,OMP)的基础上,采用框架的思想对信号进行稀疏分解,不但克服了OMP方法导致的过匹配现象,也提高了算法的收敛速度,但在计算残差在子原子库的表示时计算量很大。基于相干累积量的StOMP方法根据故障信号过完备字典中各原子的相关性,分析了内置相干累积量和外置相干累积量的关系,并通过故障信号在字典中的内、外置相干累积量的值快速确定原子的位移因子和频率因子,进而为StOMP方法提供更为高效的子原子库选取策略,最后结合原子淘汰算法对影响不大的原子进行筛选,最终选出最能稀疏表示信号的一组原子。     

基于最优 IMF 分量和 K-SVD 的滚动轴承故障声音信号特征提取

针对滚动轴承声音信号中周期性冲击故障特征难提取的问题,提出了基于最优 IMF 分量与 K-SVD 字典学习相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用 VMD 分解原始信号获得一系列 IMF 分量;其次,利用 SAF 指标自适应选取最优 IMF 分量,并作为训练信号;最后,利用 K-SVD 字典学习方法训练出字典库,通过正交匹配追踪算法( OMP )对原始信号处理得到稀疏信号,并对稀疏信号进行包络谱分析。仿真及实验结果表明,对比传统 K-SVD 字典学习方法,该方法得到的稀疏信号信噪比( SNR )更高,能更准确地提取滚动轴承周期性冲击,增强了轴承故障特征。     

基于形态成分分析的汽轮机转子早期碰摩微弱故障诊断

作为电力行业的关键咽喉设备-汽轮机,对其早期微弱故障进行有效诊断有着重要的安全及经济意义.汽轮机发生早期动静碰摩故障时信号主要为转子工频成份及转子与支撑间碰摩所致瞬态冲击信号成份.据形态成分分析的原理,分别构建正弦基及冲击原子库,对故障信号进行匹配分析,进而实现转子早期动静碰摩信号工频成份与瞬态冲击成份的有效分离,对碰摩故障进行模式识别.通过仿真信号及转子碰摩实验信号验证形态成分分析方法在转子早期碰摩故障诊断中的有效性.     

基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法

针对滚动轴承等旋转机械早期微弱损伤性故障,提出一种基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法,以解决传统共振解调技术中共振带难以确定的问题.该方法对原始故障信号做时延相关预处理,然后进行小波包分解,求出各叶结点系数香农熵,依据熵值谱图,设定有效阈值来取舍叶结点系数,重构信号并做频谱分析,有效确定并提取故障信号共振带,对共振带进行包络解调分析,有效提取出机械设备早期微弱损伤性故障的冲击特征.滚动轴承试验数据分析结果表明该方法的可行性和有效性.     

并联双重Q因子在齿轮箱复合故障净化提取与盲分离中的应用

基于Q因子的稀疏分解是信号的一种自适应稀疏化表达方法。针对强噪声环境下齿轮箱非平稳复合故障信号难于提取与分离的问题,提出基于并联双重Q因子的快速独立分析方法。首先通过基于并联双重Q因子的小波变换分析方法对单通道故障信号进行降噪和升维处理,根据不同的低Q因子值得到多组低共振的冲击成分,组成多维信号,实现信号升维,然后应用快速独立分析方法进行盲分离。仿真信号数据分析结果及滚动轴承复合故障的实验数据分析结果均表明了该方法的可行性和有效性,为强噪声环境下的复合机械故障信号分离与提取提供了一种新的思路。     

MED与TQWT相结合的滚动轴承早期故障特征提取

针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱且故障信息难以识别的问题,提出了一种最小熵解卷积(MED)与可调品质因子小波变换(TQWT)相结合的滚动轴承早期故障冲击特征提取方法 .由于(MED)能够突出信号中的冲击特征成分,首先对振动信号进行MED预处理,使受到传输路径影响的微弱冲击成分得到一定程度的增强.再利用TQWT对预处理后的信号进行分解重构,得到若干个子带信号.对比不同品质因子Q下的各子带信号峭度值,根据峭度最大原则确定子带中的最佳分量并对其进行包络谱分析,从而根据轴承故障特征频率确定轴承健康状态.仿真信号验证了所提方法的有效性,实验信号表明了该方法在轴承早期故障诊断中具有一定的优势.     

滚动轴承早期冲击性故障特征提取的综合算法研究

针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降噪,并依据共振带能量比确定小波包分解的最佳分解尺度和选取熵阈值的最佳阈值,寻求共振带的最优解,然后进行共振解调提取故障信号特征。实验数据分析结果表明了该算法对滚动轴承早期冲击性故障提取的可行性和有效性。     

基于VMD的自适应随机共振在滚动轴承早期故障检测中的应用

针对滚动轴承早期微弱故障难以检测的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decompsition,VMD)的自适应随机共振轴承故障检测方法。首先对滚动轴承的振动故障信号进行VMD分解,得到有限个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),选取包含故障特征的IMF分量并进行信号重构;将重构信号输入随机共振系统,采用以改进加权峭度为目标函数的量子粒子群算法,优化系统结构参数,得到最佳共振输出,从而实现降噪和增强故障特征的目的,最后通过输出信号的自相关包络谱提取故障特征频率。实测数据的分析结果验证了该方法的有效性和优势。