基于VMD倒频变换的风电机组齿轮箱复合故障诊断

风电机组齿轮箱结构复杂,零部件多,可能产生复合故障。同一旋转轴上的不同零部件(齿轮、轴承等)的故障信息往往具有相同的转频边带频率成分,分布在信号频谱的不同频带中,倒频谱对边带频率信息进行了压缩处理,不能识别此类复合故障;基于窄带倒谱变换的思想,将变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)应用到振动信号的对数谱中,提出了一种基于变分模态分解VMD倒频变换的方法,实现了对这一复合故障的精细诊断。通过仿真信号和风电场实例信号的验证,相比于窄带倒谱变换,该方法在有效区分此类风电机组齿轮箱复合故障的基础上,改善了频域和倒频域的分辨率,拥有更高的诊断定位精度。     

基于EEMD和参数自适应VMD的高速列车轮对轴承故障诊断

针对高速列车轮对轴承工作环境复杂,振动信号中时常伴有冲击性噪声和循环平稳性噪声,使得传统的参数自适应变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)方法对轮对轴承的故障特征信息提取不准确的问题,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode deco...     

基于改进VMD与包络导数能量算子的滚动轴承早期故障诊断EI北大核心CSCD

针对滚动轴承早期故障比较微弱,特征信息难以提取且变分模态分解(VMD)中分解层数k的大小需要使用者反复尝试而不能有效确定的问题,提出了改进的VMD方法,以能量差作为评价参数自适应地确定分解层数k。在此基础上,将改进的VMD与包络导数能量算子结合,提出了VMD与包络导数能量算子的轴承早期故障诊断方法。采用VMD对轴承故障振动信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;依据峭度准则,从分解得到的k个本征模态分量中选取敏感分量进行重构;并用包络导数能量算子对重构信号进行解调分析,从其能量谱中便可准确地提取轴承的故障特征信息。通过仿真信号和实验数据的分析,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于阶次包络谱的轴承故障诊断研究

研究旋转机械在变速过程中振动信号的分析方法。在利用B＆K3560多分析仪对齿轮箱加速时测得的振动信号进行时域采样的基础上，利用样条插值算法进行角域重采样得到等角度分布的采样点，并对其进行阶次跟踪分析，在此基础上利用Hilbert包络解调得到轴承故障信息的阶次包络谱。结果显示阶次包络谱分析法在处理轴承转速变化信号的优越性：能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象，对轴承的早期故障有一定的识别能力。该方法是对传统的频谱分析法的有力补充，具有很广阔的应用前景。     

基于EOE＿LMD和阶次跟踪分析的变转速轴承故障诊断

振动信号分析是轴承故障诊断中的重要技术手段之一。变转速工况下的滚动轴承振动信号是典型的非平稳信号,并且在转频变化较小的工况中还存在噪声干扰的问题,使传统的时频分析技术难以应用。为解决该问题,提出了一种基于经验最优包络(empirical optimal envelope, EOE)的局部均值分解(local mean decomposition, LMD)和采用分段线性插值的计算阶次跟踪(computing order tracking, COT)算法相结合的故障诊断方法。首先,确定低通滤波器的截止频率和滤波阶数,对滚动轴承振动信号进行滤波,并对滤波后的包络信号进行COT,以获得角域平稳信号。然后,利用EOE＿LMD对重采样后的平稳信号进行处理,得到若干乘积函数(product function, PF)分量。最后,通过计算各分量的信息熵和相关系数,选取合适的分量进行阶次分析,以判断变转速滚动轴承的故障类型。结果表明,该方法可以消除转速波动对故障特征提取的影响,在不同转速变化条件下对滚动轴承具有良好的故障诊断能力。     

一种基于遗传算法的VMD参数优化轴承故障诊断新方法

为准确提取轴承故障特征信息,提出以峭度指标和包络熵为综合目标函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化方法,并改进了诊断流程实现了无需指定参数优化范围的自适应参数优化算法。通过遗传算法对综合目标函数最小值进行搜索,以确定模态分量个数及惩罚参数的最佳组合。原始故障信号经最佳参数组合下的VMD方法分解为若干个本征模态函数,选择最小综合目标函数值对应的模态分量进行包络解调分析,进而通过模态分量的包络谱判断轴承故障类型。通过实测故障信号分析表明,该方法能够从噪声干扰中有效提取到早期故障信号的微弱故障特征,实现了轴承故障类型的准确判定,验证了该方法的有效性。     

基于参数自适应的VMD滚动轴承故障诊断

为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数并综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性,构建一种平均包络谱峭度结合平均样本熵优化的变分模态分解及加权合成峭度提取最优本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)的轴承故障诊断方法.首先...     

基于优化VMD与改进阈值降噪的滚动轴承早期故障特征提取

针对复杂工况和强背景噪声干扰下,滚动轴承早期故障信号微弱导致故障特征难以提取的问题.提出了优化变分模态分解(VMD)与改进阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法.首先,通过鲸鱼优化算法(WOA)优化VMD实现振动信号的自适应分解,建立了L-峭度和相关系数的最优模态分量选取准则;然后对选取的最佳分量进行改进阈值降噪;最后,对...     

基于噪声信号和改进VMD的滚动轴承故障诊断

受运行环境及传递路径影响,滚动轴承声音信号中包含有强背景噪声和较大的非周期性瞬态冲击成分,导致轴承故障特征提取困难.文中提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的滚动轴承噪声信号故障诊断方法.该方法首先根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模式分量;然后计算各...     

基于VMD和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号为多分量非平稳振动信号、故障早期特征微弱诊断困难的问题,该文提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,选择峭度最大分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波、凸显故障冲击成分,通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法能有效诊断轴承早期故障,有一定的工程应用价值。     

基于经验模式分解的滚动轴承故障诊断方法

针对水泵电机轴承故障振动信号噪声大和非平稳性的特点,提出了基于经验模态分解的诊断方法;通过对原始信号进行经验模态分解,得到包含故障特征的固有模态分量,从而可以提取出故障频率.该方法应用于外圈、内圈和滚动体故障诊断,取得了很好效果.     

基于VMD及广义分形维数矩阵的滚动轴承故障诊断

提出基于变分模态分解及广义分形维数矩阵的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行变分模态分解得到若干模态函数,根据不同权重因子计算得到每个模态函数的广义分形维数序列,排列构成广义分形维数矩阵,最后通过分析待测信号和各样本信号的广义分形维数矩阵的相关系数判断故障状态。实验结果表明该方法能精确、稳定提取故障特征,区分不同状态的信号。     

基于改进变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出一种改进变分模态分解的轴承故障信号诊断方法。使用改进的奇异值分解降噪方法对信号进行降噪,然后对信号进行变分模态分解;利用分量信号的能量之和占原信号能量的比值,判断变分模态分解的分解效果,从而找出最佳分解层数;根据分量信号间的相关系数,判断中心频率相邻的分量信号是否来自信号中的同一调制部分;最后通过主要分量的包络谱找出故障特征频率,判断故障类型。通过对仿真信号和实际轴承故障信号进行处理,成功提取微弱频率特征信息,验证了该方法的有效性。     

基于自适应VMD的高速列车轴箱轴承故障诊断

以尺度空间对信号频谱中共振频段的识别能力为基础,结合变分模态分解(VMD)对信号的自适应分解能力,提出了预估惩罚因子的尺度空间引导VMD算法.该算法的核心包括以尺度空间对信号频段的共振频段划分从而确定VMD中的本征固有模态个数,并根据共振频段边界预估VMD各个本征固有函数的初始中心频率与相应的惩罚因子取值,从而提高VM...     

一种新的滚动轴承故障诊断方法的研究

本文在包络谱分析方法的基础上提出了优化包络谱分析的新概念,对其原理和方法进行了实验研究并编制了相应的计算机程序,最后以实例对此方法进行了验证和考核. 这个新的滚动轴承故障诊断方法比其它常用方法在分离和提取滚动轴承故障特征信息中更为有效,它不但能清楚地把轴承故障特征信息分离出来,而且信噪比很高,大大提高了故障诊断的准确程度.     

基于阶次跟踪和HHT边际谱的轴承故障诊断研究

提出一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法。对齿轮箱启动时测得的原始振动信号进行角域重采样，然后对角域里的信号进行EMD（Empirical Mode Decomposition）分解得到多个IMF（Intrinsic Mode Function）分量，最后对各个IMF分量进行了边际谱分析。结果显示：阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象，EMD方法能够将稳态信号分解为多个IMF分量，边际谱能够对轴承故障进行准确诊断。将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充，具有很广阔的应用前景。