基于低秩稀疏分解算法的铣床齿轮箱故障诊断

铣床齿轮箱的安全运行对保证机械设备的效率具有重要的作用,其故障诊断复杂难控。传统形式算法只是从原始振动信号中进行字典原子学习,并未从本质层面分析特征信息物理结构特性。采用低秩稀疏分解算法,并进行BCD求解对齿轮箱故障诊断开展分析。研究结果表明：特征信号已淹没到了噪声中,能够对等间隔冲击特征进行准确识别,并使特征信号信噪比由-9.152增大为4.716。表明采用稀疏低秩算法能够滤除噪声干扰,从而高效识别瞬态冲击成分。经过3次迭代后特征信号发生了奇异值快速衰减现象,具有明显稀疏特性。低秩稀疏分解信号形成的包络谱,已经实现了所有干扰频率成分以及噪声成分的滤除效果,采用低秩稀疏分解算法能够实现齿轮箱局部故障的准确诊断。     

基于互补的总体经验模式分解算法的齿轮箱故障诊断

针对经验模式分解(EMD)和总体经验模式分解(EEMD)算法在齿轮箱故障诊断中的缺陷,提出了一种基于互补的总体经验模式分解(CEEMD)算法的齿轮箱故障诊断方法。首先介绍了CEEMD方法,然后将CEEMD方法用于实际齿轮箱的故障诊断中。结果表明,与基于EMD/EEMD算法的齿轮箱故障诊断方法相比,基于CEEMD算法的齿轮箱故障诊断方法不但可以有效地克服模态混叠和能量泄露现象,而且大大提高了计算效率,为齿轮箱的故障诊断提供了一种新的方法。     

基于时变滤波经验模式分解的齿轮箱故障诊断

经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)经常出现模态混叠问题。集总经验模式分解(Ensemble EMD,EEMD)能够在一定程度上缓解模态混叠,但是辅助白噪声的引入却破坏了原始EMD方法的时变滤波特性。为了提高齿轮箱故障诊断的效果,将时变滤波经验模式分解(Time Varying Filter for EMD,TVFEMD)引入到齿轮箱振动信号分析领域,提出了基于TVFEMD的齿轮箱故障诊断方法。将该方法用于分析包含着输出轴不对中故障的齿轮箱振动信号,结果表明,该方法能够有效地诊断出齿轮箱的不对中故障,与基于EMD和EEMD的方法相比具有明显的优势。     

基于本征模态函数包络谱的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号非平稳的特征,以及传统傅里叶变换不能反映信号细节的缺陷,引入了一种基于本征模态函数包络谱的方法。首先,采用经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）将滚动轴承故障振动信号分解成若干个本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）之和;然后,求出包含主要信息成分的IMF分量的Hilbert包络谱;最后,对照滚动轴承故障特征频率,进而判定故障类型。通过对滚动轴承内圈、外圈故障振动信号的分析处理,表明该方法能有效地提取滚动轴承的故障特征。     

基于小波包分解和矩阵分形的齿轮箱故障诊断研究

研究了小波包分解和矩阵分形相结合在齿轮箱故障诊断中的应用,讨论了小波包分解的计算方法和分形矩阵的计算方法。首先对采集的齿轮箱各种工况信号运用小波包三重分解的方法对进行分解,通过计算其分解得到的分量信号的广义维数构建分形矩阵,分析发现在不同工况下通过小波包分解得到的分形矩阵明显不同。通过计算样本信号和待检测信号的相关系数,用柱状图做直观比较确定了待检测信号故障类型,验证了该方法能够有效应用于应齿轮箱故障诊断中。     

奇异值分解技术在齿轮箱故障诊断中的应用

首先利用伪相图确定齿轮箱振动信号的基本周期,并在此基础上对原始信号进行时域平均降噪处理。然后应用奇异值分解技术提取各齿轮轴的振支信号分量,再对此振动信号分量作进一步的时、频域分析,给出了描述齿轮轴振动信号分量变化的定量指标。最后结合实例说明这种方法对诊断齿轮箱故障是比较有效的。     

基于改进LMD算法的齿轮箱故障诊断研究

齿轮箱是机械传动系统中最关键,也是最易发生故障的零部件之一。针对齿轮箱的故障诊断问题,提出了一种改进局部均值分解算法(Improved Local mean decomposition,ILMD),并将其应用于齿轮箱微弱故障特征的提取。首先,为了降低局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)算法的模态混叠效应,将一种优化的有理样条插值算法应用于ILMD包络线的构造;然后,采用ILMD算法将原始振动信号分解为一系列乘积函数分量(Product function,PF),并根据峭度值筛选出分解结果中包含故障信息最多的有效分量;最后,通过对有效分量的包络分析实现齿轮箱故障的有效诊断。实验结果表明,所提出方法能有效抑制LMD的模态混叠现象,并且能准确地识别出齿轮磨损故障。     

基于改进的ITD和模糊熵的滚动轴承故障诊断方法

提出了改进的本征时间尺度分解方法(improved intrinsic time-scale decomposition,IITD)。针对从滚动轴承的非线性和非平稳振动信号中提取故障特征难的问题,在IITD基础上,结合模糊熵的概念,提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法。首先采用IITD方法对滚动轴承振动信号进行分解,再对得到的前几个有意义的合理旋转分量计算其模糊熵,并将熵值作为特征向量输入支持向量机分类器,从而实现滚动轴承故障类别的诊断。实验数据分析结果表明,所提出的方法可有效地实现滚动轴承故障类别的诊断。     

基于ITD和排列熵的行星齿轮箱故障诊断方法

行星齿轮箱故障信号包含了多个调制过程,特征呈现复杂的边带成分,且信号易受噪声影响,数据的选择会直接影响故障特征提取效果.针对行星齿轮箱故障信号特点,提出基于固有时间尺度分解(ITD)和排列熵(PE)结合的行星齿轮箱故障诊断方法.ITD-PE方法将原始信号分成多个子序列,对各子序列进行ITD分解,利用互相关系数准则筛选敏...     

基于CITD和同态滤波解调的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障振动信号的非平稳特征和本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法的缺点,提出了基于三次多项式的本征时间尺度分解方法(cubic polynomial-based intrinsic time-scale decomposition,CITD)和同态滤波的解调方法。首先采用CITD方法对轴承振动信号进行分解,将其分解为若干个合理旋转(proper rotation,PR)分量之和,然后用相关系数筛选出最能表征故障信息的PR分量进行重构,最后对重构信号运用同态滤波解调来提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊断工程实例的分析验证了该方法的有效性。     

基于时间序列模型的齿轮箱故障诊断

通过监测齿轮箱表面的振动信号,采用时间序列的方法,建立振动信号的时间序列模型作为齿轮箱系统模型。结合实验对齿轮箱信号进行时间序列分析,对比各种工况下的模型曲线,识别齿轮箱的运行故障。结果表明：应用这种方法可以大大提高诊断的准确性。     

局部特征尺度分解方法及其在齿轮故障诊断中的应用

在定义瞬时频率具有物理意义的单分量信号——内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC)的基础上,提出一种新的自适应信号分解方法——局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)。LCD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的ISC分量之和,非常适合于处理多分量的调幅—调频信号。当齿轮发生故障时,其振动信号一般为多分量的调幅—调频信号,因此局部特征尺度分解方法可以有效地应用于齿轮故障诊断。对LCD和经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)、局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法进行对比,结果表明了LCD方法的优越性。同时,针对齿轮故障振动信号的调制特征,将LCD方法和包络分析法相结合应用于齿轮故障诊断,对实际的齿轮故障振动信号进行分析,结果表明LCD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断。     

基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断

齿轮是传动系统中最重要的元件之一,针对齿轮故障问题,在综合小波包降噪、模糊逻辑、高阶BP网络、改进自适应遗传算法各自优点的基础上,提出了一种基于小波包分析和改进自适应遗传算法的齿轮故障诊断新方法。试验证明,这种方法与传统方法相比,无论在分类精度,还是对训练总误差控制方面都具有更大的优势。     

基于证据理论的齿轮故障诊断

针对传统方法在齿轮故障诊断中可靠性不高的问题,提出了基于证据理论的混合诊断算法.根据齿轮故障特征向量,采用两个并行的BP神经网络进行局部故障诊断,获得彼此独立的证据.再用证据理论对各证据进行融合,最终实现对齿轮的故障诊断.实例结果表明,该方法可充分利用各种故障的冗余和互补信息,有效地提高诊断的可信度.     

齿轮箱故障诊断的粒子群优化模糊聚类技术

用粒子群算法取代传统的梯度下降法,优化模糊C—均值算法的各个参数,并依据聚类有效性指标确定最优聚类数及聚类中心,有效地利用了粒子群算法全局寻优的优点,克服了模糊C—均值算法极易陷入局部最优的缺点,将经过PSO优化的模糊C-均值算法应用于齿轮箱故障诊断.试验结果表明,粒子群算法是有效的模糊聚类分析优化算法,提高了齿轮箱故障诊断的准确率.     

基于改进特征选择方法的齿轮故障SVM诊断

为提高齿轮故障诊断的精度,对常用的共享特征选择方法(Share feature selection,SFS)进行改进,提出了改进的特征选择方法(Improved feature selection,IFS).改进的特征选择方法结合齿轮两两故障类型之间的特点,在齿轮两两故障之间建立独立的故障特征集,用以取代所有故障类型的...     

基于优化解调与频谱校正技术的变速箱故障振动特征提取

结合疲劳寿命试验的过程对某变速箱故障展开研究.利用基于复解析带通滤波器的优化解调与离散频谱比值校正技术,对变速箱振动信号进行频谱分析.提取了齿形误差、轴不对中、轴承疲劳剥落和点蚀等典型故障特征.     

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的包络解调方法及其在齿轮故障诊断中的应用

提出一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的包络信号提取方法,并将其应用于转速剧烈波动情况下的齿轮箱故障诊断。基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法可以根据信号的特点,自适应的选择相应尺度对信号进行投影分解。其库函数的多尺度特性和线调频基函数中频率斜率参数的引入使得该方法比以往使用单一尺度库函数的分解方法更适合分解频率呈曲线变化的非平稳信号。当齿轮出现故障时,振动信号会出现啮合频率调制现象,在齿轮转速大范围波动情况下,载波频率和调制频率均随转速大范围波动。采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,能同时有效提取变转速齿轮故障状态下载波频率和包络信号频率随时间的变化曲线,进而对齿轮箱故障进行诊断,解决经验模态分解方法和小波方法难于对转速剧烈波动情况下的齿轮故障进行诊断的问题。仿真算例和应用实例说明了此方法的有效性。     

数据仓库技术在齿轮故障诊断中的应用

以齿轮箱的历史故障数据为依据,提出了齿轮故障诊断数据仓库的功能架构,并对数据的收集、集成、存储等方面进行了研究,建立了齿轮故障诊断模型。为齿轮故障诊断提供了一种新的方法。