基于双谱分布区域的齿轮聚类分析与故障诊断

齿轮(尤其是故障齿轮)振动信号具有明显的非高斯性,双谱是分析非高斯信号的有效方法.齿轮不同故障模式振动信号双谱分析表明齿轮双谱分布区域与故障模式间存在映射关系,可作为分类特征.采用阈值化的双谱二值图作为特征向量,基于目标函数的聚类法实现分类与故障诊断.聚类过程以训练样本双谱二值图的逻辑与运算表征类间分布共性,逻辑或运算表征类间分布范围,构成类模板,测试样本与类模板距离最小值构造最近邻模板分类器,实现聚类,整个过程只是计算1的个数,简单、实用.齿轮故障诊断实例验证了该方法的有效性.     

基于分段多项式的局部特征尺度分解方法及应用

针对局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法中两极值点连线在极值点处一阶微分不连续,引起分解精度降低问题,提出新非平稳信号分析方法-基于分段多项式的局部特征尺度分解(Piecewise Polynomial based Local Characteristic-scale Decomposition, PPLCD)。用分段多项式取代LCD中直线连接,且均值曲线插值点由相邻3个同类极值点构成的多项式计算产生。通过仿真信号将PPLCD与LCD对比,结果表明,PPLCD在提高分量正交性、精确性等具有一定优越性;由转子碰摩故障诊断表明该方法的有效性。     

基于角域平均和连续小波变换的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和连续小波变换相结合,提出了基于角域平均和连续小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均,以消除干扰噪声的影响,最后对角域平均信号进行连续小波变换,根据小波幅值图和相位图,就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的故障状态。     

局部特征尺度分解方法及其分解能力研究

在研究内禀时间尺度分解(Intrinsic Time-Scale Decomposition,ITD)方法的基础上提出了一种新的自适应时频分析方法——局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)方法,该方法可以自适应地将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC)之和.对LCD方法的基本原理进行了阐述,通过建立分解能力研究模型分别研究了分量信号的频率比、幅值比和初相位差以及单个分量迭代次数对LCD方法分解能力的影响,并给出了多分量信号可由LCD方法分解的大致条件.     

基于局部均值分解的循环频率和能量谱在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳特性,将局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)引入齿轮故障诊断,提出了基于LMD的循环频率和能量谱概念,并根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种齿轮故障诊断方法:基于LMD的循环频率方法和局部能量谱方法.采用LMD方法能将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量...     

基于LMD的谱峭度方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）时频分析的谱峭度 （Spectrum Kurtosis,SK）分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法首先利用LMD对齿轮故障振动信号进行分析得到时频分布,然后将时频分布按照不同的尺度分成若干不同的频段,计算每一频段内信号的谱峭度值,并得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选取滤波频段,对滤波后的信号进行包络分析以获得齿轮振动信号的故障信息。利用该方法分别对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD的谱峭度分析方法能够有效地提取齿轮故障振动信号特征。     

基于双谱的滚动轴承局部损伤故障诊断方法研究

针对故障滚动轴承振动信号的耦合特征,将双谱和双相干谱分析方法用于滚动轴承故障特征的提取,给出了外圈、内圈、滚动体局部损伤三种不同状态下轴承振动信号的双谱及双相干谱图,基于双谱形成了故障特征向量。试验表明,对于损伤元件不同的轴承故障,双谱特征图谱存在明显的差异,而且双谱比双相干谱更有利于故障特征的提取,为局部损伤轴承的故障诊断提供有效的方法。     

基于EMD和功率谱的齿轮故障诊断研究

提出了一种基于经验模态分解EMD（Empirical Mode Decomposition）的齿轮裂纹故障诊断的新方法。EMD方法具有自适应的信号分解和降噪能力，EMD是先把时间序列信号，分解成不同特征时间尺度的固有模态函数（Intrinsic Mode Function，简称IMF），然后通过选取表征齿轮裂纹故障的IMF分量进行功率谱分析，就可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明：该方法能有效地识别齿轮的齿根裂纹故障。     

基于小波域隐马尔可夫模型故障诊断方法

针对基于小波能量谱和能量谱熵的故障诊断方法要求小波分解系数基本符合高斯分布这一不足,提出一种基于多尺度小波域隐马尔可夫模型(WHMM)参数特征的故障诊断方法.该方法分析了信号多尺度小波分解系数的统计特征,利用隐马尔可夫模型描述小波变换域系数在尺度间,尺度内的统计相关性.采用最大似然估计方法确定的模型参数作为信号特征实现故障诊断.试验结果证实了设计思想的正确性和算法的高效检测性能.最后从小波基、窗口宽度和分类器三个层面对建议方法诊断性能的影响进行分析,结果表明本文方法具有很强的稳定性和鲁棒性.     

基于小波-倒频谱的齿轮故障诊断方法及应用

利用振动信号采集到的齿轮故障信息,依据点蚀的故障机理和频谱特征,采用小波分解将信号分解在不同频带,有效抑制了背景噪声,从而得到故障特征频带,获得周期性突变的故障信息.选择故障所处频带重构信号,对故障进行诊断.结合倒频谱方法可以有效地识别故障特征频率.结果表明小波分析与倒频谱相结合是齿轮故障检测中一种有效的诊断方法.     

基于SVDD和距离测度的齿轮泵故障诊断方法研究

提出了一种基于支持向量域描述和距离测度的齿轮泵故障诊断方法。该方法首先对齿轮泵各种工况下的振动信号进行小波包分解,提取各频带能量百分比作为特征向量;然后仅利用正常工况下的特征向量训练SVDD超球模型,通过定义绝对距离测度检测齿轮泵状态是否出现异常;最后针对每类工况下的特征向量单独训练SVDD超球模型,通过定义相对距离测度准确定位齿轮泵的不同故障工况。试验结果表明,采用小波包频带能量降低了数据维数,有效浓缩了故障信息;基于绝对距离测度和相对距离测度的SVDD故障诊断方法既能检测异常状态,又能区分各种故障工况,达到了状态监测和故障分类识别的目的。     

基于谐波小波分析的故障诊断方法研究

谐波小波分析可有效提取非平稳信号中的奇异成分。但当信号中存在噪声时，谐波小波分解的时频等高线图无法凸显其奇异成分。本文采用谐波小波时频剖面图，对仿真信号和齿轮故障信号进行分析，成功提取出信号中的奇异成分。诊断实例证明，该方法可有效用于设备故障诊断。     

A Method for Gear Fault Diagnosis Based on the Empirical Mode Decomposition

According to the characteristics of gear fault vibration signals, a method for gear fault diagnosis based upon the empirical mode decomposition (EMD) is proposed in this paper. By using EMD, any complicated signal can be decomposed into a finite and often small number of intrinsic mode functions ( IMFs) , which are based upon the local characteristic time scale of the signal. Thus, EMD is perfectly suitable for non-stationary signal processing and fault characteristics extracting. It is well known that a gear vibration signal consists of a number of frequency family components, each of which is a modulated signal. Thus, we can use EMD to decompose a gear fault vibration signal into a number of lMF components, some of which correspond to the frequency families, and the others are noises. Therefore, the frequency families can be separated and the noise can be decreased at the same time. The proposed method has been applied to gear fault diagnosis. The results show that both the sensitivity and the reliability of this method are satisfactory.     

基于双树复小波和奇异差分谱的齿轮故障诊断研究

针对故障齿轮振动信号的非平稳特征和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。     

基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法及故障诊断的应用

分析了传统的小波去噪方法和小波变换的滤波特性.利用小波变换技术、奇异值分解技术和Morlet小波良好的时域和频域特性,提出了基于最优Morlet小波和SVD的滤波消噪方法.首先,采用最小Shannon熵方法确定出最优Morlet小波;然后,利用奇异值分解技术确定出最佳变换尺度a;最后对信号进行滤波消噪处理,从而提取信号中的有用成分.实验结果表明,该方法具有良好的去噪性能,用于故障特征提取是有效的.     

基于本征时间尺度分解和变量预测模型模式识别的机械故障诊断

基于变量预测模型的模式识别(variable predictive model based class discriminate,VPMCD)方法是一种充分利用特征值之间相互内在关系进行多分类模式识别的新方法。对VPMCD算法进行了研究,并采用交叉验证法来选择VPMCD模型。针对机械故障振动信号的特征值之间的相互内在关系,结合本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decom-position,ITD),提出了一种基于本征时间尺度分解和VPMCD的机械故障诊断方法。该方法首先利用ITD方法将原始信号分解若干个PR(proper rotation,PR)分量,然后提取第一个PR分量的无量纲时域统计参数组成特征向量,最后采用VPMCD方法进行机械故障诊断。通过滚动轴承故障诊断实验验证了该方法能有效地应用于小样本多分类机械故障诊断。     

基于LMD和局域时频熵的旋转机械故障诊断方法

提出了一种基于局部均值分解和局域时频熵的旋转机械故障诊断方法。以旋转机械作为研究对象,利用LMD方法分解旋转机械振动信号,对分解得到的各乘积函数进行Hilbert变换,得到振动信号的时频分布。为了定量描述振动信号能量的时频分布情况,提出了局域时频熵的概念,根据旋转机械故障的频谱特征,将整个时频平面划分为若干时频段,计算时频段的局域时频熵,以局域时频熵作为旋转机械故障特征,实现旋转机械故障特征提取。基于局域时频熵进行故障特征提取可以细致地反映各时频区域能量分布的差别,同时可以减小计算量,提高运算速度。仿真与实验结果表明,该方法能有效地应用于旋转机械故障诊断中。     

基于支持向量机的齿轮故障诊断方法研究

故障样本的不足从一定程度上制约了基于知识的方法在实际故障诊断中的应用，针对这一问题，利用支持向量机在小样本情况下具有较强分类能力的特点，提出了一种基于支持向量机的齿轮故障诊断方法。该方法采用小波变换对齿轮的振动信号进行处理来构造特征向量，并直接输入到支持向量机的多故障分类器中进行故障识别。试验结果表明该方法是有效、可行的，且在小样本情况下比BP神经网络具有更高的诊断精度。     

CS自适应随机共振与ITD相结合的轴承弱故障诊断

为了解决轴承早期弱故障诊断的问题,提出将固有时间尺度分解 (intrinsic time-scale decomposition,ITD) 与布谷鸟自适应随机共振 (cuckoo adaptive stochastic resonance,CASR) 相结合的方法进行滚动轴承早期弱故障特征频率提取。针对采集到的滚动轴承振动信号复杂且信噪比 (SNR) 低、故障特征难以提取的问题,结合ITD能抑制端点效应、运算复杂度低等优势,该方法将信噪比作为随机共振的目标函数,通过仿真信号分析及实例验证,将ITD作为CASR处理信号的前处理,使滚动轴承故障信号显著加强,信噪比提高2.17倍,故障特征得到有效提取。