基于EMD小波阈值去噪和时频分析的齿轮故障模式识别与诊断

建立了齿轮故障系统试验装置,对齿轮传动系统在各种转速与故障状态下进行测试分析,获取了有关振动信号,对齿轮系统的无故障、齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损四种状态信号进行特征提取,并对提取的信号进行基于经验模态EMD分解的小波阈值去噪处理,然后对预处理后的信号进行时频分析与诊断。结果表明,采用基于EMD的小波阈值去噪方法比单纯采用小波阈值去噪对测试信号进行预处理,能提高信噪比,并更加有效的提取出故障特征,而在EMD的小波阈值去噪的基础上,再与时频分析方法相结合能够较好的识别不同运转状况下不同种类的故障,如齿根裂纹、分度圆裂纹、齿面磨损等,可用于对实际工程工作的齿轮系统进行故障诊断。     

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

一种新的声发射信号消噪及故障诊断方法

在旋转机械故障诊断中,声发射信号极易受到噪声的干扰。针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠现象,提出了一种基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的消噪和旋转机械声发射碰摩故障诊断的方法。利用了EMD和小波变换的优点,通过对傅里叶频谱进行自适应划分,并构建小波滤波器组来提取声发射信号所包含的不同固有模态分量,可有效消除模态混叠现象,同时对分量进行Hilbert变换从而实现声发射信号的消噪和故障诊断。采用该方法对仿真信号进行加噪声和消噪处理,在同信号源下,对比基于d B4全阈值消噪、d B4默认软阈值消噪、d B4对高频系数处理消噪和EMD消噪效果。并将该方法应用到实际的声发射碰摩信号中。仿真和实验分析结果表明:EWT方法可以有效地分解出信号的固有模态,分解出的模态少,并且不存在难以解释的虚假模态,消噪效果优于其他方法,并且在声发射故障诊断中也有较大的优势。     

双自适应提升方法用于洞壁加速度信号消噪

摘要：爆炸应用波对岩土洞壁所产生的加速度随着能量和时间的变化表现出非平稳的特性,由于加速度传感器的内阻高、输出信号小,容易受到环境噪声的影响,实测加速度曲线中存在大量的噪声信号。文中采用一种双自适应提升的小波变换方法对加速度信号进行消噪处理,在提升过程中采用自适应的方法设计更新算子和预测算子,并采用半软阈值法消噪。实验结果表时,双自适应提升小波变换结合半软阈值消噪方法与传统小波变换消噪方法相比,消噪后加速度信号的信噪比（SNB）有所提高,并且保留了突变信号部分信息量,基于提升方法也大大提高了算法灵活性,缩短计算时间。     

基于MLE阈值规则的小波特征提取技术在气阀故障诊断中的应用

气阀故障是往复压缩机最常见的故障类型之一,占故障总数的60%以上,如果不及时发现并解决,往复压缩机的压缩效率将大大降低。针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,结合小波降噪技术,提出了采用基于最大似然估计（MLE：Maximum Likelihood Estimation）阈值规则对气阀早期故障弱冲击变化信号进行特征提取的方法,实现了气阀故障的早期预警。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多，但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此，提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波包分解结合：对被测信号进行自相关或互相关处理，之后进行小波包阈值消噪处理，对消噪最大能量系数进行自相关或互相关处理，最后对能量序列进行FFT计算。仿真结果表明，该方法极大地增强了对滚动轴承故障诊断的能力，在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的故障频率。     

EMD和FSWT组合方法在爆破振动信号分析中的应用研究

针对传统经验模态分解EMD时频分析功能不足的缺陷,提出了基于经验模态分解EMD和频率切片小波变换FSWT组合的爆破振动信号分析方法。对实际工程采集到的爆破振动信号进行EMD分解,根据相关性系数确定优势分量实现信号重构,并获取重构信号全频带FSWT时频特征。利用FSWT逆变换能切割任意频率区间的特点,将重构信号选择时间、频率切片区间进行了更为细化时频特征提取。研究了EMD-FSWT组合方法、Hilbert-Huang变换(HHT)、小波变换(WT)三种方法的消噪滤波效果,并与短时Fourier变换(STFT)、重排平滑Wigner-Ville分布(RSPWVD)两种传统时频方法进行了对比。分析结果表明:EMD-FSWT组合方法,对瞬态信号在时频域上的分辨率更高,消噪和滤波效果好,适于对爆破振动信号进行更为精细化的时频特征分析。     

一种新的小波阈值函数及其在振动信号去噪分析中的应用

摘要：研究一种新的小波收缩阈值函数用于信号的去噪分析,对比分析了硬阈值、软阈值和新收缩阈值函数的优缺点,给出了收缩阈值函数法中的阈值计算详细过程,基于虚拟仪器LabVIEW构建检测齿轮箱系统的振动与噪音检测系统,在MATLAB平台上利用收缩阈值方法开发了对齿轮箱振动和噪声信号进行去噪处理的软件,试验数据的分析表明：基于新的小波阈值函数的信号降噪分析方法去噪效果明显,且保留了原始信号的细节特征,是一种较传统经典去噪手段更为优越的方法,具有较高的实用价值。
     

基于Littlewood-Paley小波支持向量机的故障诊断

提出一种基于Littlewood-Paley小波支持向量机(LPWSVM)的旋转机械故障诊断模型。首先将故障信号EMD分解为平稳IMF分量,再选择表征故障调制特征的IMF分量并构造瞬时幅值Shannon熵作为故障特征矢量输入到LPWSVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值Shannon熵矢量的不同拉大了各类故障的互异性;Littlewood-Paley小波核是一种具有平移正交性的多维允许支持向量核函数,可以其正交性逼近二次可积空间上的任意函数,具有良好的非线性映射能力,因而LPWSVM在同等条件下比一般最小二乘支持向量机的学习精度和自适应识别能力要高,更适用于故障诊断等复杂模式识别问题。一个滚动轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。     

基于ICA-CEEMD小波阈值的传感器信号去噪

针对传感器在采集信号时混入不同的噪声,提出一种基于ICA-CEEMD小波阈值的组合去噪算法。该方法是对一维含噪信号进行剪切分段、平移和拼接,得到几个不同的含噪信号作为独立分量分析(ICA)的输入通道信号。通过ICA的盲源分离技术使得信号和噪声进行初步分离。再利用互补集合经验模态分解(CEEMD)对分离信号进行分解去噪,由于不同的高频和低频噪声,需要对分解的高阶和低阶固有模态函数(IMF)进行处理。对第一层和最后一层IMF利用3σ原则提取细节信息,进一步抑制模态混叠影响,重构去噪信号。最后,利用小波阈值对重构信号做去噪处理,提升去噪效果和性能指标。为验证该方法的有效性,进行了仿真和中北大学汾机实测实验,结果表明,该方法在去噪效果和性能指标上都优于小波软阈值去噪和基于CEEMD的小波阈值去噪方法,是一种有效的信号去噪新方法。     

滚动轴承故障的EMD诊断方法研究

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的滚动轴承故障诊断方法。这种方法中，局部损伤滚动轴承产生的高频调幅信号成分被EMD分解作为本征模函数分离出来，然后用Hilbert变换得到其包络信号，计算包络谱，就能够提取滚动轴承故障特征频率。该方法被用于分析实验台上采集的具有内圈损伤及外圈损伤的滚动轴承振动信号。分析结果表明，与传统的包络解调方法相比，新方法能够更有效地提取轴承故障特征，诊断轴承故障，因而具有重要的实用价值。     

自适应MED结合EMD诊断滚动轴承早期故障

针对最小熵解卷积(MED)降噪效果受滤波器长度影响问题,提出一种利用步长迭代算法和包络谱熵检验准则的自适应MED降噪方法,并结合经验模态分解(EMD)提取滚动轴承微弱故障特征。首先利用自适应MED降噪方法对原信号进行最优降噪处理,然后通过EMD将降噪信号分解为若干个本征模函数(IMF)分量,再选取峭度值最大的IMF进行包络谱分析,根据包络谱中故障特征频率实现故障诊断。仿真信号和实测信号分析结果表明其优于基于EMD的包络解调方法。     

基于EMD-SVD模型和SVM滚动轴承故障模式识别

针对滚动轴承振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解、奇异值分解、Renyi熵和支持向量机相结合的故障诊断方法。运用经验模态分解方法对其去噪信号进行分析,利用互相关系数准则对固有模式分量进行筛选,再对所选分量重构相空间得到吸引子轨道矩阵;对矩阵进行奇异值分解求取奇异值,再计算这些奇异值的Renyi熵以组成故障特征向量,并将其作为支持向量机的输入以识别滚动轴承的故障类型。最后,利用实际滚动轴承试验数据的诊断与对比试验验证了该方法的有效性和泛化能力。     

基于经验模式分解和排列熵的轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障声信号故障诊断中共振解调滤波参数较难确定以及故障诊断困难的问题,提出一种基于经验模式分解和排列熵的改进滚动轴承故障诊断解调方法.该方法首先对滚动轴承声信号进行经验模式分解,将其分解为多个本征模态分量;然后计算各本征模态分量的排列熵值和相关系数,根据联合系数最大化原则对筛选出的分量进行信号重构;最后,利用...     

基于声振信号EMD分解的轻微碰摩故障诊断方法研究

针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解(Empirical Mode Decomposition简称EMD)的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取。由于EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解。通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式函数时域特征和边界谱特征与转子径向位移及轴承座加速度信号对比分析,确定了碰摩部件;从而证明基于声振信号EMD分解的碰摩故障诊断方法的有效性。     

基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别方法

伪故障特征是健康零部件振动信号中具有的故障特征,伪故障特征是由系统内故障零部件引起的。由于滚动轴承伪故障特征与故障特征具有相似性,针对转子-轴承系统中滚动轴承伪故障特征识别问题,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和循环平稳度(Degree of Cyclostationarity,DCS)的伪故障特征识别方法。利用滚动轴承健康信号和伪故障信号对比分析基于单通道伪故障信号进行滚动轴承故障诊断的技术难点;建立了考虑滚动轴承打滑率的转子-轴承系统动力学模型;利用时频分析方法和循环平稳分析方法对滚动轴承伪故障特征进行分析;给出了基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别流程;在滚动轴承故障模拟实验台上开展了滚动轴承伪故障特征识别实验。实验结果表明:基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障信号识别方法可以有效区分滚动轴承故障特征与伪故障特征。该研究工作对于提高滚动轴承故障诊断准确率、保障设备安全运行具有理论意义和实际应用价值。     

基于MMSE和谱峭度的滚动轴承故障诊断方法

共振解调作为滚动轴承常用的故障诊断方法,存在带通滤波器参数难以确定的缺点,针对此缺点以及滚动轴承早期故障信号信噪比低的问题,结合最小均方误差估计方法(MMSE)和基于谱峭度的共振解调方法,并将其应用于滚动轴承早期微弱故障诊断中。首先用MMSE方法抑制白噪声来提高信噪比,然后利用谱峭度自适应确定最优带通滤波器参数,最后对带通滤波后的信号进行能量算子解调谱分析,得出诊断结果。数字仿真信号和实验信号验证了该方法的有效性。     

基于EMD分形技术提取变速器轴承故障特征

故障轴承振动信号具有分形特征,可以利用分形维数有效识别变速器轴承的故障模式.噪声的存在对分形维数的计算结果影响较大,为此采用经验模态分解（EMD）方法,对变速器轴承振动信号进行EMD分解,计算分解后的IMF分量的分形维数,提取出变速器轴承不同技术状态下的故障特征。对实测变速器轴承振动信号分析,结果表明：EMD能对不同频带信号进行有效分离;特定IMF分量的分形维数能敏感反应变速器轴承技术状态,可以作为变速器轴承故障诊断的特征参数;EMD与分形维数相结合是提取变速器轴承故障特征的一种有效方法。     

基于VMD的自适应形态学在轴承故障诊断中的应用

为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。