基于VMD的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承是旋转机械的重要零部件,当发生早期故障时,难以有效地提取其微弱的故障特征.针对这一问题,提出了优化参数K取值的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)早期故障诊断方法.首先,通过瞬时频率均值判断法确定模态数K的取值,然后用VMD方法对采集的轴承故障信号进行处理.通过筛选轴承故障信号分解得到本征模态函数分量,对其中的敏感分量进行包络谱分析,从而判断轴承的故障类型与严重程度.最后,分别比较EMD和原VMD算法得到的结果.结果表明:优化后的VMD算法能成功地提取滚动轴承早期故障特征,实现轴承早期故障诊断.     

基于GSA优化VMD-DBN的水电机组故障诊断

提出了基于引力搜索算法（gravitational search algorithm, GSA）优化变分模态分解（variational mode decomposition, VMD）并结合深度置信网络（deep belief network, DBN）的水电机组故障诊断方法。首先,以变分模态分解能量误差最小化为目标,利用GSA并行优化各样本下VMD的2个典型分解参数（分解层数K和惩罚因子α）;然后,对分解降噪后的信号进行重构,并对重构后的信号构造由能量熵、奇异谱熵以及峭度组成的特征向量;最后,将构建的特征向量输入DBN构建的水电机组故障诊断模型。通过与已有方法比较可知,所提模型可以有效地提取水电机组的故障特征,且故障识别准确率更高。     

基于经验模态分解和支持向量机的传感器故障诊断方法

提出了一种基于经验模式分解（EMD）和支持向量机（SVM）的传感器故障诊断方法,该方法对传感器输出信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数（IMF）,对每个IMF通过一定的削减算法增强故障特征,然后计算每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,以此作为输入来建立支持向量多分类机,判断传感器的故障类型。通过压力传感器的故障诊断结果表明,该方法能有效的应用于传感器的故障诊断中。     

基于变分模态分解与多尺度熵的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号具有非平稳、非线性特征以及提取特征困难等问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的多尺度熵(Multi-scale entropy,MSE)的特征向量提取方法,并输入拉普拉斯支持向量机(Laplacian support vector machines,LapSVM)中进行滚动轴承故障识别。该方法首先利用VMD分解的多尺度熵对原始振动信号进行特征向量的提取,然后与基于VMD样本熵以及VMD时域统计量(峭度、歪度)对比说明该方法的优势,最后将上述特征向量输入到LapSVM分类器中进行识别对比。试验数据分析结果表明,所提方法在诊断精度、计算速度上大大提高。     

基于EMD和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解和奇异值分解的特征提取与模糊C均值（FCM）聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承振动信号进行EMD分解,组成初始特征向量矩阵;并对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值作为故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别。实验结果分析表明,该方法能有效地进行滚动轴承故障诊断。     

基于优化变分模态分解的磁瓦内部缺陷检测

针对磁瓦内部缺陷声振检测存在的信号处理和特征识别问题,提出结合变分模态分解（VMD）、粒子群优化（PSO）和随机森林（RF）的信号分析方法. 该方法以模态能量和相邻模态中心频率差值构建代表VMD处理性能的适应度函数,其中以VMD的分解层数和惩罚因子2个参数作为该适应度函数的变量;通过PSO在VMD参数选择空间中搜索该函数的最小值以执行VMD的参数优化,最小值所对应的参数设置即为VMD的最优参数;利用得到的参数实现信号的最优VMD分解并通过计算模态分量的能量来筛选特征模态,从中提取过零率、谱质心和最大峰值频点以联合反映磁瓦内部缺陷的特征信息;经RF分类器对这些特征进行识别进而对内部缺陷的存在情况做出判断. 实验证明所提出的方法能够准确、高效地实现不同类型磁瓦的内部缺陷检测.     

CS-VMD与Teager包络谱在齿轮故障特征提取中的应用

针对传动系统中齿轮故障特征不明显、难以准确提取以及在进行模态分解时VMD输入参数需要人为设定的问题,提出一种CS-VMD与Teager包络谱相结合的齿轮故障特征提取方法。首先,使用CS算法对VMD方法的模态分解个数、二次惩罚因子和时间延迟进行参数自适应确定;其次,使用参数自适应确定的CS-VMD方法对齿轮故障仿真信号和实测信号进行模态分解;最后,对分解得到的各模态分量进行Teager包络谱分析,进而提取各模态分量中的齿轮故障特征。仿真与实测信号分析结果表明:所提出的方法可以有效地分解齿轮故障非平稳信号和提取齿轮故障特征频率,验证了该方法在齿轮故障特征提取中的可行性。     

基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离

为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号（BCG）和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解（VMD）算法引入到二维生理信号提取过程. 信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势（DFA）后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号. 基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解（EMD）、互补集合经验模态分解（CEEMD）分量的瞬时频率. VMD在0~3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善. 采用Bland-Altman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价. 结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性.     

基于变分模态分解的心冲击信号和呼吸信号分离

为了在睡眠时以非侵入方式监测心冲击信号（BCG）和呼吸信号,使用电阻式薄膜压力传感器嵌入床垫中,将变分模态分解（VMD）算法引入到二维生理信号提取过程.信号经床垫中的柔性压力传感器,通过硬件低通滤波、数字去趋势（DFA）后,利用VMD算法分解出生理信号中心冲击信号与呼吸信号的潜在分量,通过自适应选取有效分量重构BCG信号与呼吸信号.基于Hilbert变换,对比VMD、经验模态分解（EMD）、互补集合经验模态分解（CEEMD）分量的瞬时频率. VMD在0～3.0 Hz内的混叠情况相对于EMD与CEEMD得到改善.采用BlandAltman法,对标准结果和实验重构结果进行一致性评价.结果表明,利用VMD法所得BCG与呼吸信号分别有93.75%和92.5%的点在95%一致性标准界限内,有较高的一致性.     

基于VMD-HHT方法的水电机组启动过渡过程振动信号分析研究

为了解决水电机组启动过渡过程振动信号特征频率提取困难问题,采用一种较新的处理非线性非平稳信号自适应方法---变分模态分解（VMD）,并用于葛洲坝某台机组启动过渡过程振动信号分析。通过Hilbert-Huang（HHT）变换对VMD分解得到的各固有模态函数（IMF）进行瞬时频率计算,得出相应Hilbert谱图,并将结果与经验模态分解（EMD）方法进行对比。结果表明：经VMD分解后,机组启动过渡过程振动信号各分量频率变化与机组转速时变规律吻合良好,能够有效提取特征频率,较EMD具有更好的自适应性,分析结果更加准确有效,能够更好的揭示水电机组过渡过程信号中的振动规律。     

基于变分模态分解和奇异值分解的局部放电信号去噪方法

为有效抑制局部放电信号中的复杂噪声干扰,提出一种基于变分模态分解和奇异值分解的去噪方法。首先通过泄露能量确定VMD算法中的模态分解个数,对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后基于峭度指标选择包含有用信息的分量进行信号重构,将周期性窄带干扰去除;最后采用奇异值分解去噪方法抑制信号中剩余的高斯白噪声。运用该方法对含噪局放信号进行去噪处理,并通过时变峰度法对信号初至时刻进行拾取。与传统的小波方法和经验模态分解算法进行对比,该方法能有效抑制局放信号的复杂噪声干扰,去噪后信号波形畸变较小,信号拾取精度较高。     

多重分形的海上漂浮式风力机系泊状态特性分析

漂浮式风力机因长期受风浪流作用,系泊极易发生蠕变导致腐蚀加速,增加失效概率,影响平台稳定性。为保证海上漂浮式风力机的安全运行,在系泊蠕变早期阶段实现预警,提出了基于多重分形的漂泊式风力机系泊故障诊断方法。首先,通过变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法提取了系泊故障非线性信息,分析了系泊蠕变和不同位置系泊失效对漂浮式风力机稳定性的影响;其次,针对非线性信号具有多测度性特征,采用多重分形去趋势波动分析法提取故障信号特征,并判断系泊是否发生蠕变以及系泊蠕变的位置;最后,对不同位置系泊蠕变下的平台响应数据进行了对比分析。结果表明：原始信号经VMD处理,并采用分形盒维数筛选特征信号,可有效滤除噪声,提取出具有代表性的非线性特征;系泊故障信号呈多重分形特征,通过奇异指数α₀可有效判断系泊蠕变及其位置;通过多重分形去趋势波动分析法分析VMD提取的非线性特征,可根据数据复杂度判断系泊状态。研究结果能够为海上漂浮式风力机系泊的信息提取和故障判断提供理论方法。     

家用电源变压器绕组匝间短路故障诊断

匝间短路是变压器最主要故障形式之一,绕组一旦出现此故障,最终会引起变压器的损坏.目前的仪器一般通过波形的对比、阻值的变化等进行判断,对轻微的或只有少数匝绕组有短路的情况只能束手无策.此时,可以通过对短路时变压器的电阻、电流分析,以及对变压器的漏磁场、短路时的电动力、短路时的温度等主面进行诊断,从而对变压器绕组进行有效筛选.     

基于自适应变分模态分解和集成极限学习机的滚动轴承多故障诊断

针对滚动轴承多故障诊断中特征提取困难和分类准确性低的问题,从有效特征提取和故障分类准确性两方面出发,将变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)方法结合,提出了一种自适应滚动轴承多故障诊断方法.针对VMD参数需人为事先设定导致信号分解效果差的情况,提出了灰狼算法(GWO)优化VMD实现自适应地获取最佳分解参数k和α....     

EMD和SVM在刀具故障诊断中的应用

与传统方法相比,声发射传感器在刀具故障诊断方面有很大的优势。将声发射传感器应用于刀具切削过程中,提出了基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的刀具故障诊断方法。该方法首先对标准化的声发射信号进行经验模态分解,将分解后的有限个固有模态函数(IMF)通过一定的削减算法增强故障类型特征,把每个IMF和残余项的能量以及整个信号的削减比作为特征向量,最后将特征向量输入支持向量机进行训练和测试,判断刀具的故障类型。通过对某一刀具的故障诊断结果进行分析,验证了该方法的实用性和有效性。     

基于EMD的激光超声信号去噪方法

基于连续均方误差的准则,提出了一种基于经验模态分解（EMD）的激光超声信号去噪方法．该方法将经验模态分解得到的固有模态函数（IMF）分为信号分量起主导作用,模态与噪声分量起主导作用模态,利用反映信号主要结构的模态对信号进行部分重建实现去噪．将该方法应用于测试信号与实际激光超声信号的去噪,实验结果表明该方法能够有效地去除噪声,并且不受主观参数的影响,具有自适应的特点．     

参数优化VMD在爆破振动信号分析中的应用

针对经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法在爆破振动信号应用中模态混叠的问题,提出了一种改进的变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)方法.首先,使用任意给定的模态分解个数与惩罚因子变分模态分解将爆破振动信号分解为K个模态;然后计算分量的幅值谱熵的局部最小值;其次采用混合GA-PSO算法对任意模态分解个数与惩罚因子进行全局搜索来不断优化参数并更新幅值谱熵的局部最小值,最终最小幅值谱熵与平均幅值谱趋于一致,得出全局最小的局部最小值的幅值谱熵相应的模态分解个数与惩罚因子.仿真结果表明:模态分解个数与惩罚因子作为全局最优输入交叉优化能够准确地确定模态分解个数与惩罚因子,与经验模态分解相比,改进的变分模态分解方法具有很强的鲁棒性和抗噪声干扰能力以及分解与去噪重构精度.最后利用参数优化后的VMD进行爆破振动信号的实测,通过相关系数法检验,各分量相关系数均在一个数量级上,解决了模态混叠问题并且无虚假分量,证明参数优化的VMD在爆破振动信号应用上具有很好的适应性.     

基于CEEMDAN-TQWT方法的变压器局部放电信号降噪

针对传统方法处理局部放电信号时存在振荡明显、消噪不彻底等问题,采用基于自适应白噪声完备集成经验模态分解（complete ensemble empirical model decomposition with adaptive noise,CEEMDAN）与可调品质因子小波变换（tunableQ-factorwavelettransform,TQWT）相结合的方法对局部放电信号进行消噪处理。采用CEEMDAN将含噪变压器局部放电信号分解成多个固有模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,并利用相关系数判断IMF分量与原始信号的相关度。将弱相关者视为劣质IMF,对其进行TQWT分解,利用能量占比与峭度指标来筛选小波子带,提取IMF的有效细节信息,进行TQWT逆变换,从而得到新的IMF分量;将强相关者视为优质IMF,与变换后的新IMF分量共同进行信号重构,得到消噪结果。仿真及实测信号分析验证了该方法的有效性和实用性,相比传统的经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法,仿真信号经所提方法去噪后的波形失真百分比下降了44...     

基于EMD和SVM的数控机床主轴故障诊断

针对数控机床的主轴故障,将经验模态分解（EMD）方法和支持向量机（SVM）相结合,用于故障诊断。采用EMD将信号分解成具有不同特征尺度的本征式分量IMF,分析各IMF,通过求取均方根值提取各特征向量,然后将各特征向量输入支持向量机,建立故障分类器进行状态识别。实验结果表明,预测结果完全正确,该方法有效。