基于FOA随机共振和LCD_FSK的轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性、受噪声干扰和传统的共振解调不易确定滤波器参数的问题,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)的自适应随机共振和快速谱峭度(FSK)的方法。该方法首先利用FOA优化共振参数,使信号达到最优共振,时频增强。再经过局部特征尺度分解(Local Characteristic Decomposition,LCD),选取合适ISC分量进行重构,然后对重构信号进行快速谱峭度和Hilbert包络解调分析,从包络谱中得到故障特征。最后,将该方法运用于仿真信号和美国凯斯西储大学轴承数据中心的轴承故障信号,并将利用该方法得到的包络谱信号和未经过随机共振、未经过谱峭度的两种处理结果进行对比,进一步证明了该方法可有效地提取轴承故障特征。     

基于小波包和EMD的谱峭度法在滚动轴承故障诊断中的应用

共振解调法是滚动轴承故障诊断中最常用的方法之一,然而确定合适的带通滤波器参数并将高频共振成分提取出来并不容易。谱峭度能够发现故障特征最明显的频带即自动确定带通滤波器的参数。但是滚动轴承的早期故障信号中混有强烈的干扰噪声,单一采用谱峭度法无法确定故障部位。为此提出一种基于谱峭度法和经验模式分解(EMD),以及小波包变换联合应用的滚动轴承故障诊断的新方法,首先采用EMD对原始信号进行自适应性分解,突出高频共振成分,再利用谱峭度法确定最佳带通滤波器参数,然后使用小波包变换提取高频共振成分,最后使用Hilbert变换做包络解调,经过对实际故障信号的研究分析,证实了该方法的有效性。     

基于改进滤波及峭度原则EEMD的转子故障特征识别方法

针对转子运转时的振动冲击和噪声较大从而容易掩盖振动信号中的故障特征的问题,提出了一种基于小波阈值去噪的EEMD故障特征识别方法。采用改进后小波阈值滤波方法对振动信号进行降噪预处理,对处理结果进行集合经验模态分解(EEMD),再依据峭度原则筛选分解得到的本征模态函数(IMF)。分析重构信号的频谱特征以识别故障。结果表明,该方法有效提高了信噪比且能提取到转子故障特征。     

基于改进EEMD的滚动轴承故障特征提取技术

在对集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)进行研究之后,提出了一种利用改进的EEMD进行滚动轴承故障特征提取的方法。该方法根据EEMD的分解过程中信号和加入的白噪声的特点来选择EEMD的参数,并且对分解后所得到的的固有模态函数(IMF)分量进行阈值处理后再重构,以降低噪声的干扰。对重构后的信号进行包络谱分析,提取其故障特征,最后将该方法与通用的EEMD方法进行对比,研究结果表明EEMD是一种很有效的滚动轴承故障特征提取方法。     

基于萤火虫算法优化VMD的滚动轴承故障检测

滚动轴承的工作环境通常受噪声干扰严重,故对其故障检测颇有难度。针对此问题,提出基于改进萤火虫算法优化VMD参数的方法。首先利用快速谱峭度分析信号,得到带通滤波器的最佳参数后,对信号进行滤波即初步降噪;其次经萤火虫算法优化得到VMD的最优参数K和α,根据所得参数将信号分解为若干个IMF分量,并以相关系数和散布熵为原则重构信号;最后用Hilbert包络解调重构后的信号得到故障特征。通过对试验数据的分析以及与LMD分解的对比可知,该方法能可靠地检测出轴承故障特征。     

基于改进的共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选取包含故障特征信息量多的分量进行信号重构;然后对重构后的信号进行粒子群优化的共振稀疏分解;最后对分解得到的低共振分量进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果证明了该方法比传统共振稀疏分解更能有效地提取故障特征频率,有效地减少了干扰成分。     

改进EWT降噪与快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断

针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱,难以识别的问题,提出一种改进经验小波变换(EWT)降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大,存在划分不合理的问题,提出极大值包络处理的划分方式;采用改进的EWT进行自适应信号分解,获得不同的固有模态分量,采用峭度准则筛选出有用模态分量,并进行重构得到降噪后的信号;为增强早期故障信号中的故障冲击周期成分,对降噪后的信号采用快速谱相关(Fast-SC)进行分析,获得平方增强包络谱;对平方包络谱中幅值突出的成分与故障频率进行对比分析,实现早期故障诊断。结果表明：与快速谱分析、改进EWT降噪结合快速谱峭度图相比,所提方法能有效增强早期故障特征频率,实现早期故障的准确诊断。     

基于EMD和改进Teager能量算子的轴承故障诊断

为实现在非线性非平稳的轴承振动信号中提取出故障特征频率,提出了一种经验模态分解(EMD)和改进的Teager能量算子(NTEO)相结合的故障诊断方法。首先通过EMD将振动信号分解为若干阶本征模态分量(IMF),计算各阶IMF的峭度和与原信号的相关系数,利用峭度和相关系数均较大的IMF进行信号的重构,然后利用NTEO计算重构信号的瞬时Teager能量序列,最后对能量序列进行FFT变换,提取轴承的故障特征频率。分别对轴承内圈和外圈故障的振动信号进行分析,清晰地提取出了故障特征频率,并通过与传统Hilbert包络谱和Teager能量谱进行对比,验证了方法的有效性。     

基于EEMD与GWO-MCKD的门座起重机回转支承故障诊断

低速重载的门座起重机回转支承信号易受环境噪声影响,难以提取故障特征。为解决此问题,提出一种集合经验模态分解（EEMD）与灰狼优化（GWO）算法优化的最大相关峭度解卷积（MCKD）相结合的故障诊断方法。对回转支承信号进行EEMD分解,得到一系列本征模态函数（IMF）,选择峭度最大的IMF作为最优分量;以相关峭度为目标函数,利用GWO寻找在最优分量上的MCKD的最佳参数组合;使用最佳参数组合的MCKD对最优分量进行降噪,突出故障冲击成分;对降噪后的信号进行包络谱分析,完成故障诊断。结果表明：所提方法能自适应增强故障冲击成分,有效提取故障特征。     

基于IMF和预测滤波的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信息难以提取的问题,提出了基于固有模态函数(IMF)和线性预测滤波的诊断技术。首先,通过经验模态分解(EMD)把振动信号分解成一系列的固有模态函数。根据包络频谱相关信息提出了一种固有模态函数重构方法,将故障信息敏感的固有模态函数重构为一个新的信号。然后通过线性预测滤波加强重构后信号的冲击故障信息,最后利用信号的功率谱有效的展现了轴承的故障频率特性。通过实测滚动轴承信号对该方法进行了验证,结果表明该方法能准确的检测滚动轴承故障。     

基于CEEMD和WOA_LSSVM滚动轴承声信号故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究.首先对声信号进行快速谱峭度分析并进行带通滤波预处理,提取故障冲击成分;其次,利用CEEMD算法将滤波信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);再利用相关...     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法。所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过自相关方法剔除重构信号中的混叠干扰信号,实现振动信号的多层降噪;最后对去噪后的重构信号解调处理,获取信号包络谱图并分析,得到所需故障特征。试验结果表明该方法能够有效地消除原始信号中的干扰和噪声,分离出清晰的故障振动信号并获取有用的故障特征。     

基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法

针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明：所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。     

改进的傅里叶分解算法及其在滚动轴承故障诊断的应用

针对滚动轴承早期微弱故障在噪声背景下难以提取的问题,提出一种改进的傅里叶分解(IFDM)与快速谱峭度相结合的新方法,用以准确、快速地识别故障特征成分。傅里叶分解法能将故障信号自适应地分解为一系列瞬时频率具有明确物理意义的固有频带函数(FIBFs),类似于经验模态分解产生的本征模态函数,但其缺点在于无法控制所生成的FIBFs数量,如信号本身调制成分太多或受噪声影响太大,则直接运用傅里叶分解算法(FDM)会产生大量无意义的FIBFs,造成大量计算时间浪费,增加数据处理难度。为此,提出一种改进的FDM方法,该方法使用快速谱峭度法对故障信号进行预处理,自适应地确定滤波器的最佳参数及故障所在频带,然后仅在该频带上使用改进的FDM分解,因此在准确提取出故障频率成分的同时极大地减少计算量。对仿真及轴承实际故障信号的分析结果表明,该方法能更准确识别故障特征。     

基于EEMD的ICA算法在轴承-丝杠复合故障诊断中的应用

提出了一种基于EEMD的ICA算法,旨在解决单通道轴承-丝杠复合故障的信号分离。首先通过EEMD分解,将复合信号分解在不同的通道中,得到一系列IMF分量;再计算各IMF的峭度值和相关系数值,选取数值较大的几个IMF分量,与原始信号重新组成一组观测信号,作为ICA的输入,得到一系列IC分量;最后选取含有冲击成分较大的IC分量,进行包络分析,对故障类型进行诊断识别。通过实验成功分离并识别出两种故障类型,证明了该方法的有效性。     

基于EEMD-增强因子自适应的液压泵微弱故障特征提取

针对斜盘式轴向柱塞泵微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于EEMD-增强因子自适应的液压泵微弱故障特征提取方法。对故障信号EEMD分解得到一组IMFs,采用增强因子作为各IMF权值合成信号以突出故障特征并抑制不相关成分;对合成信号EEMD分解,用敏感因子筛选出最能够表征故障信息的IMFs分量重构信号;对重构信号做Hil-bert变换求得包络谱,分析包络谱诊断出具体故障。仿真信号和液压泵实测信号的分析结果均很好地验证了该方法的有效性和优越性。     

基于EMD与对数能量的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承在发生损伤时,产生周期性脉冲振动,提取冲击振动的周期特征是故障诊断的关键。为了提取滚动轴承的故障特征频率,根据滚动轴承的振动响应信号特征,提出基于经验模态分解(EMD)和对数能量的故障特征频率提取方法。首先通过经验模态分解找到包含故障信息的本征模态函数（IMF）,然后对IMF的短时能量进行积分并取自然对数,获得信号的对数能量变化曲线,最后通过对曲线的谱分析,找到轴承的故障特征频率。仿真和实验数据验证了该方法的有效性,并和Hilbert包络法与能量算子法进行了对比,表明该方法能更显著地突出故障特征频率。     

基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的窄带分量;然后根据峭度-相关性最大准则挑选包含故障特征信息最丰富的窄带分量作为主分量;最后对选取的主分量进行Teager能量增强谱,提取滚动轴承的故障特征。通过仿真和实例分析的结果表明:该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,且能够抑制强烈的噪声干扰和增强故障冲击特征,优于传统包络谱分析和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量谱的方法的分析结果。