基于ESMD和快速谱峭度的电机轴承故障诊断

针对复杂工况下电机轴承故障特征不明显的问题,提出了一种基于极点对称模态分解算法(Extreme-pointSymmetric Mode Decomposition,ESMD)与快速谱峭度联合分析的电机轴承故障诊断方法。首先将复杂故障信号进行ESMD分解得到若干模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,利用信息熵与相关性选取有效IMF并由其信息熵确定信号重构的权重;利用快速峭度图自适应的确定带通滤波器的最佳滤波频带,对重构信号进行带通滤波;然后解调滤波信号分析,从平方包络谱中提取出相应故障的特征频率。最后通过试验分析表明,该方法可对故障信号进行有效降噪并提取出电机轴承故障特征,诊断出故障类型。     

改进双谱和经验模态分解在牵引电机轴承故障诊断中的应用

铁路机车传动系统的故障诊断,对保障列车安全可靠运行、防范事故发生起重要的作用。为了有效诊断牵引电机轴承的早期故障,提出基于经验模态分解和改进双谱的故障特征提取方法。经验模态分解是一种数据驱动的信号处理算法,相当于一个自适应滤波器组,其可将信号分解成占据不同频带的固有模态函数,实现信号消噪。滚动轴承承载运转时,局部损伤点以故障特征频率反复撞击与之接触的其它元件表面,会引发机械系统共振;基于此,采用改进双谱分析轴承振动信号各分量间的相互作用,检测轴承故障特征频率。机车实际运行试验表明,所提方法能准确诊断牵引电机轴承的早期故障。     

小波变换及经验模式分解方法在电机轴承早期故障诊断中的应用

电机轴承早期故障的有效诊断是实现安全生产、避免大事故的技术前提。文中用高精度加速度传感器采集电机轴承振动信号，采用小波变换实现信噪分离，提取淹没在噪声背景中的早期故障特征信息，然后对提纯的信号进行经验模式分解（EMD）而得到若干个基本模态分量（IMF），再计算各基本模态分量的频谱。理论及试验研究结果表明：按此方法得到的各基本模态分量的频谱突显了轴承的故障特征信息，能有效诊断出轴承的早期故障。     

改进 CEEMDAN 算法的电机轴承振动信号降噪分析

为提高传统自适应噪声完备经验模态分解算法(CEEMDAN)对电机轴承故障特征信号的精确提取率,降低重构信号失 真,提出了一种改进自适应噪声完备经验模态分解算法。 首先利用传统 CEEMDAN 对原始信号初步分解,获得若干特征分量 (IMFs)和固有模态分量,将若干 IMFs 运用熵权法进行初步故障特征信号消噪和提取,对筛选后的 IMF 分量进行二次分解和二 次筛选,获得典型故障敏感信号,再运用 SG(Savitzky-Golay)平滑滤波进行信号重构,最终实现电机轴承信号降噪。 最后利用凯 斯西储大学轴承数据进行改进算法性能分析,结果表明该方法对电机轴承信号能够有效的进行信号降噪,其信噪比相比于原始 信号提高 2. 2 dB。     

多维度能量熵提取的不同负载下电机轴承故障诊断

为了提高电机轴承故障诊断的准确率,针对电机轴承故障不稳定的振动信号及故障特征提取困难问题,提出了一种基于变分模态分解（VMD）能量熵与卷积神经网络（CNN）相结合的电机轴承故障诊断方法。为了使故障的特征更精确地体现出来,采取三维度的能量熵提取办法,将轴承故障分为内圈磨损、外圈磨损和保持架断裂三类,然后每个类别再细分为负载为0%、25%和50%三种情况,共9种情况。利用VMD方法将故障信号分解得到内禀模态函数(IMF)的分量并提取各个维度IMF的能量熵值从而构成特征向量。结果表明该方法可以有效提高故障诊断正确率。     

基于VMD共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障信息难以提取且信号呈现非平稳、非线性的特点。提出了一种基于变分模态分解和共振稀疏分解相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用VMD将信号分解为一系列模态分量;然后根据峭度准则对包含故障信息最多的模态分量进行双Q因子的共振稀疏分解;最后对包含故障信息量丰富的低共振分量进行能量幅值谱分析从而得到轴承故障特征频率。其次将基于EMD共振稀疏分解应用于仿真信号作对比分析,证明VMD共振稀疏分解方法的有效性。基于此,将VMD共振稀疏分解方法应用于轴承内、外圈故障诊断中,成功提取出故障特征频率,验证了此方法的有效性。     

基于变分模态分解和谱峭度的风电机组轴承故障诊断方法

针对风电机组轴承故障特征提取困难的问题,将谱峭度(Spectrum Kurtosis,SK)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合,提出一种基于VMD-SK的故障诊断新方法。首先,对采集的轴承振动信号进行VMD分解,得到若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,对每一个IMF分量进行傅里叶变换,并计算其平方包络;再次,利用SK的滤波特性,选取故障特征频带所在的IMF分量来构建最优包络谱;最后,通过对包络谱分析可以诊断出风力发电机轴承故障。实验结果表明,VDM-SK法可以成功地提取风电机组轴承故障的特征频率,有效区分风电机组轴承的故障类型。     

声测法和经验模态分解在轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于声测法、经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断新方法。声测法是轴承故障诊断最有效方法之一,但在获得的声测信号中含有大量噪声,严重影响了信号处理的结果。采用EMD可以有效地实现对信号的处理,大大地提高信噪比。EMD是把时间序列信号,分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),具有自适应的分析能力,通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析,可提取轴承故障信号的特征。实验结果表明该方法能有效地诊断轴承故障。     

基于变分模态分解和1.5维谱的轴承早期故障诊断方法

提出了基于变分模态分解(VMD)和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法。利用VMD方法处理故障信号时,需要预先设置分解所得本征模态函数(IMF)分量的个数,且为了便于后续分析,需要从所得结果中筛选出最佳信号分量,为此提出一种分量峭度图方法来同时解决这2个问题。首先,设置IMF分量个数最大值,计算相应的分量峭度图;接着,根据分量峭度图对原故障信号进行VMD处理,并选定最佳IMF分量;然后,对最佳IMF分量做进一步包络解调运算,并计算包络信号的1.5维谱;最后,通过分析1.5维谱中幅值突出的频率成分可实现故障类型的准确判定。模拟信号及实测信号分析结果表明,所提的基于VMD和1.5维谱的诊断方法能够有效提取出轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现轴承早期故障的准确判别。     

Hilbert-Huang变换在电力故障暂态信号检测中的应用

提出利用Hilbert-Huang变换对电力系统故障信号检测的方法.通过对检测点获得的故障电流信号进行经验模式分解(EMD),得到一系列的本征模态分量(IMF),利用Hilbert变换得到Hilbert谱及边际谱,分析发现,通过瞬时频率突变能准确定位故障时刻,Hilbert谱的峰值变化也能反映故障时刻及故障特征信息;通过边际谱分析可以获得故障信号所含的真实频率.为进一步故障检测提供了依据.仿真试验表明Hilbert-Huang变换的方法能准确地检测故障时刻.     

基于CEEMD和FastICA的滚动轴承故障诊断研究

由于滚动轴承振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和快速独立分量分析(Fast ICA)的轴承故障特征提取方法。该方法首先利用CEEMD算法将原故障振动信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取一些模态分量来完成观测信号的重构,剩余其他的模态分量完成虚拟噪声通道信号的重构;再利用Fast ICA方法对重构信号进行降噪;引入Teager能量算子(TKEO)对降噪后的信号进行解调处理;最后对解调后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)运算,分析变换后信号的频谱特征,提取出原信号的故障特征频率。将该方法应用到滚动轴承故障实际数据中,实验结果表明,该方法可以有效提取出滚动轴承故障的基频和倍频特征信息。     

基于EEMD和CICA的风电机组轴承故障特征提取

针对风电机组轴承故障振动信号具有高噪声、非线性、非平稳的特性,提出一种集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和约束独立分量分析(constrained independent component analysis,CICA)的故障特征提取方法(EEMD-CICA)。首先对采集的轴承振动信号进行预处理,消除噪声信号的影响,并利用EEMD进行分解,得到一系列本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);然后利用邻近奇异值插值法估计源信号个数,并根据互信息准则选取IMF分量作为参考信号;最后根据选取的参考信号,利用CICA方法提取轴承故障中包含的信号特征,并进行包络解调得到包络谱。算例分析表明,此方法能有效提取轴承故障特征。     

基于EMD和改进多重信号分类的感应电机故障检测方法

针对感应电机中多类型故障的检测问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和改进多重信号分类(MUSIC)算法的检测方法。通过采集器采集电机定子的稳态电流信号。利用EMD对稳态电流信号进行时域分解,获得包含丰富故障信息的两个本征模态函数(IMF)。利用MUSIC算法对IMF进行频域分析,获得各类故障的特征频率,同时引入了Prony算法来确定IMF频谱中的幅值。基于故障频域特征,对转子断条、轴承缺陷和转子质量不平衡这3种故障进行检测。实验结果表明,该方法不仅能够应用于单一故障检测,还能够在多故障并发时准确检测出所有故障。     

基于感应电机启动电磁转矩Hilbert-Huang变换的转子断条故障诊断

该文提出了一种感应电机转子故障诊断新方法。当感应电机转子出现断条故障时，转子绕组的不对称将会使电磁转矩谱中引入2sfs(s为转差率，fs为电网频率)谐波分量。利用砌bert-Huang变换中经验模态分解(EMD)方法对启动电磁转矩信号进行了分解，得到若干本征模态函数(IMF)。通过计算包含故障信息的IMF分量的瞬时频率，可以检测出转子断条故障。同时，根据包含故障信息的IMF的幅值可以进一步判断出转子断条根数。实验结果证明该方法是可行的。     

基于VMD和奇异值能量差分谱的风机滚动轴承故障特征提取方法

风电机组轴承处于早期故障阶段时,故障特征信号微弱,受环境噪声及信号衰减的影响较大,因此轴承早期故障特征的提取一直是个难点。为了有效提取风机滚动轴承的故障特征,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值能量差分谱的特征提取方法。首先对轴承信号进行VMD分解得到一系列固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后选取敏感IMF进行奇异值分解,并利用奇异值能量差分谱选取有效奇异值进行信号重构,最后对重构信号进行包络谱分析,进而提取故障特征。实验分析结果验证了所述方法的有效性。     

转子-轴承系统小裂纹识别的HHT谱分析方法

针对低转速工况下转子-轴承系统小裂纹识别难的问题,提出Hilbert-Huang变换谱和边际谱分析的方法。分别建立刚性支承及轴承支承的裂纹转子模型,比较二者频谱差异,并采用四阶Runge-Kutta法求解重力占优背景下裂纹转子-轴承系统动力学方程;对时域信号进行经验模态分解,提取其IMF分量,计算各IMF分量的HHT谱及边际谱,并对无裂纹和小裂纹情况进行分析。结果表明,对于受非线性油膜力影响的裂纹转子-轴承系统,HHT方法能够很好体现裂纹刚度随时间变化的过程;通过EMD方法分解出的IMF分量,在小裂纹、低转速下对裂纹的变化有很好的敏感性,能有效识别转子-轴承系统的小裂纹故障。     

基于DCT和EMD的滚动轴承故障诊断

根据轴承故障振动信号特点,提出了一种离散余弦变换和经验模态分解相结合的轴承振动信号故障诊断新方法。将离散时间序列经过离散余弦变换处理成对应的系数向量,在阈值处理的基础上,重构信号提高故障信号的信噪比;对重构信号进行经验模态分解,通过相关系数计算去除伪分量,并进行频谱分析。仿真信号和轴承故障信号的分析表明,该方法提高了信噪比,降低了EMD运算成本,减少了IMF的数量,保证了IMF的物理意义,成功完成微弱故障诊断。     

基于EEMD和Hilbert分析的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承在风电机组中广泛应用,其运行状态直接影响整台风机的性能。提出EEMD(总体平均经验模态分解)和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,但存在一些不足,易产生虚假分量和模态混叠现象。针对EMD分解方法的不足,引入改进型算法EEMD。首先将振动加速度信号进行EEMD分解,计算各阶IMF峭度值的大小,选择峭度值较大的IMF分量,利用Hilbert变换对其进行包络谱分析,提取故障特征频率,辨识滚动轴承故障。通过对实验采集的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法的有效性和准确性。     

基于VMD与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号易受环境噪声干扰,故障特征信息获取相对困难的问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与快速谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法.首先将轴承信号分解为若干个固有模态分量(IMF),然后利用最大相关峭度解卷积算法对各阶模态分量进行计算,选取相关峭度值相对较大的几个IMF分量作为故障信息最突出的研究对象,并对其...     

希尔伯特-黄变换在电力系统故障检测中的应用研究

电力系统中的故障暂态信号多为非线性非平稳信号,希尔伯特-黄变换(HHT)被认为是专门针对非线性非平稳信号的分析方法。将HHT引入到电力系统故障检测中,利用经验模态分解(EMD)获得故障电流信号的本征模态函数(IMF),通过选取IMF并对其进行H ilbert变换,提取出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度。利用合成的IMF分量的H ilbert谱分布,对故障暂态进行了时间-频率-振幅的联合分析。仿真研究表明:基于HHT的故障检测方法能充分提取故障信息,故障定位准确,提高了故障检测的可靠性。