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基于经验模态分解包络谱的滚动轴承故障诊断方法 总被引:4,自引:0,他引:4
针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和传统包络分析法的缺陷,提出了一种基于经验模态分解包络谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先采用经验模态分解将原始信号分解为若干个平稳的固有模态函数之和,然后求出包含主要故障信息的若干个固有模态函数分量的包络谱,再定义包络谱中故障特征频率处的幅值比为特征幅值比,最后以特征幅值比作为故障特征向量,输入神经网络,以神经网络的输出来判断滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承内圈、外圈故障振动信号的分析结果表明,基于经验模态分解包络谱的故障诊断方法能有效地提取滚动轴承的故障特征. 相似文献
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针对目前出现的时变滤波经验模式分解(TVF-EMD)在滚动轴承故障特征提取中参数选择难的问题,提出了一种参数自适应TVF-EMD方法。首先利用粒子群优化(PSO)算法对TVF-EMD影响最大的参数组合进行优化,获得最佳的参数组合,并对故障信号进行TVF-EMD分解。然后筛选经分解故障信号获得的敏感固有模态函数(IMF),并进行包络解调运算。最后根据包络谱判断滚动轴承的故障。分别利用TVF-EMD、集合经验模式分解(EEMD)和变分模态分解(VMD)方法对仿真信号进行分析,表明TVF-EMD方法具有更优越的分解性能。利用参数自适应TVF-EMD方法对滚动轴承故障信号进行分析,表明参数自适应TVF-EMD方法可有效识别滚动轴承故障。 相似文献
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针对经验模态分解(EMD)存在的模态混叠问题,提出一种奇异值分解(SVD)和改进经验模态分解相结合的信号分析新方法。该方法首先对故障信号进行SVD降噪,以消除随机干扰,再根据信号特征加入高频谐波信号并进行EMD进行分解,有效地减少模态混叠现象,最后对EMD分解得到的高频本征模态分量(IMF)进行代数运算得到故障冲击成分,经Hilbert包络分析,提取出故障特征信息。仿真信号分析了这种方法的实施过程,并将该方法成功运用于滚动轴承内圈和外圈故障的诊断中。实验结果证明:该方法能够有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障诊断。 相似文献
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滚动轴承故障支持向量机(SVM)智能识别的关键技术是故障信息的提取。由于小波变换和经验模态分解分别存在非自适应和模态混叠的缺陷,采用总体平均经验模态分解(EEMD)和样本熵来提取滚动轴承故障信息。实验中采集了3种工况和3种点蚀直径下的滚动轴承振动信号并进行小波降噪,降噪后信号用EEMD分解为若干个IMF分量,用样本熵表征主要分量的复杂性,同时设计了以EEMD样本熵作为训练和识别样本的SVM滚动轴承故障分类识别器。实验结果表明该方法在小样本的情况下能准确识别轴承正常和内圈、外圈、滚动体故障,并且随着样本数量增加识别准确性提高。 相似文献
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《制造业自动化》2015,(17)
滚动轴承的故障信号具有非平稳性、非线性等特点,在经验模态分解过程中会出现模式混叠现象。集合经验模态分解算法(EEMD)是在原始信号中引入随机高斯白噪声序列,改变信号的局部时间跨度,可以有效抑制常规经验模态分解过程中产生的模式混叠现象。在研究EEMD原理的基础上,引入白噪声的幅值标准差准则来选择EEMD参数,并且对分解得到的所有的固有模态函数(IMF)分量通过相关系数法提取有效本征模态分量,再对提取的有效本征模态函数分量阀值处理后进行重构。通过Hilbert变换对重构信号进行包络谱分析,提取滚动轴承的故障特征。轴承故障信号实验结果表明,EEMD方法可以有效应用于滚动轴承的故障诊断中。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障冲击信号微弱,强噪声干扰下故障特征难以提取等问题,提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)与1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解(EMD)在对信号进行分解时容易产生模态混叠现象,引入总体平均经验模态分解(EEMD)。首先将最小熵解卷积(MED)作为前置滤波器,对原始信号进行降噪处理,再利用1.5维谱对经过EEMD分解得到的较为敏感的本征模态函数进行分析,得到各个分量的1.5维包络谱,最终判断轴承是否存在故障。通过仿真信号及实验信号验证了文中所论方法的可行性和有效性。 相似文献
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针对强噪声环境下滚动轴承故障特征信息非常微弱且难以提取的问题,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法。基于VMD和MED的滚动轴承微弱故障特征提取方法首先采用VMD对滚动轴承故障信号进行分解,得到多个模态分量,由于噪声的干扰,很难从各个模态分量中提取有效的故障特征信息;然后根据相关系数准则,选取与原始信号相关系数较大的模态分量进行重构,再对重构后的信号进行MED降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络解调,从得出的包络谱中即可准确地提取到故障特征信息。轴承故障实验信号处理结果表明,该方法可以有效地降低噪声的影响,精确地提取滚动轴承微弱的故障特征信息。 相似文献
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基于改进EMD和谱峭度法滚动轴承故障特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与谱峭度法的滚动轴承故障特征提取方法.首先,利用EMD方法对原故障信号进行分解,得到若干平稳固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);然后,采用灰色关联度与互信息相结合方法剔除传统EMD分解结果中存在的虚假分量;最后,运用谱峭度法和包络解调方法对真实IMF分量进行分析,提取故障特征频率.通过对实际滚动轴承故障信号的应用表明,该方法可有效地提取滚动轴承故障特征,且能够取得比传统包络解调分析更好的效果. 相似文献
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针对滚动轴承故障信号非线性和非平稳的特点,为准确识别滚动轴承的故障类型,提出了一种基于隐马尔可夫模型(HMM)并利用布谷鸟搜索(CS)优化变分模态分解(VMD)的滚动轴承故障诊断新方法。首先,利用CS分别优化VMD的模态分解个数K和二次惩罚因子α;然后,设置寻优得到的最佳参数组合,将故障信号经VMD分解为一系列本征模态函数分量(IMFs);最后,依据相关系数重构信号,并从重构信号中提取特征向量输入HMM模型中训练及识别。通过对实验采集的轴承故障振动信号的分析,验证了此方法的有效性和准确性。 相似文献
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滚动轴承发生故障时,其机械振动信号包含复杂的信息成分,影响故障信号的提取,导致故障识别困难.文中提出一种基于水母优化算法(JSO)与变分模态分解(VMD)结合的滚动轴承故障特征提取方法.应用JSO对VMD算法中固有模态函数(IMF)的个数k以及惩罚因子α作自适应优化处理.运用JSO-VMD算法对原始振动信号进行分解,得... 相似文献
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基于EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究 总被引:7,自引:0,他引:7
针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD(empirical mode decomposition)和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性。 相似文献
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滚动轴承是常见机械设备的重要部件,其是否能正常运作,直接关联到设备生产的安全性以及效率的高低,因此,能够及时、准确地识别滚动轴承工作状态,显得至关重要。提出了一种阈值法确定变分模态分解中分解个数,该方法使得分解个数的确定更科学合理,同时提出基于变分模态分解和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法利用变分模态分解方法将滚动轴承振动信号分解成若干个固有模态函数,轴承发生不同故障时,不同的固有模态函数内的统计特征和频带能量会发生变化,从不同的固有模态函数中计算出其对应的均值、变异系数与能量熵等特征值,最后分别采用支持向量机和随机森林算法实现判断滚动轴承信号类型。结果表明,利用变分模态分解和随机森林相结合算法具有更高的识别精度,可以有效识别滚动轴承的故障类型。 相似文献
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提出了一种基于经验模态分解(EMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,利用经验模态分解算法分解滚动轴承不同模式下的振动信号,得到各阶本征模态分量和残余分量,提取各分量中的幅域参数和频域参数组成原始特征参数集;然后,建立基于类别可分性测度的邻域参数k选取方法,运用局部切空间排列算法实现敏感特征提取;最后,应用该方法对滚动轴承不同状态下的振动数据进行特征提取和模式识别,对比分析改进后的局部切空间排列算法与主成分分析、核主元分析以及传统局部切空间排列算法的故障模式识别能力。分析结果表明,该方法提取的滚动轴承故障特征敏感性较好,提高了故障模式识别能力,实现了滚动轴承的早期故障诊断。 相似文献
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《制造业自动化》2020,(1)
滚动轴承是常见机械设备的重要部件,其是否能正常运作,直接关联到设备生产的安全性以及效率的高低,因此,能够及时、准确地识别滚动轴承工作状态,显得至关重要。提出了一种阈值法确定变分模态分解中分解个数,该方法使得分解个数的确定更科学合理,同时提出基于变分模态分解和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法利用变分模态分解方法将滚动轴承振动信号分解成若干个固有模态函数,轴承发生不同故障时,不同的固有模态函数内的统计特征和频带能量会发生变化,从不同的固有模态函数中计算出其对应的均值、变异系数与能量熵等特征值,最后分别采用支持向量机和随机森林算法实现判断滚动轴承信号类型。结果表明,利用变分模态分解和随机森林相结合算法具有更高的识别精度,可以有效识别滚动轴承的故障类型。 相似文献
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《计算机集成制造系统》2017,(12)
为稳定提取滚动轴承故障特征,提出一种基于变分模态分解和多尺度排列熵的故障特征提取方法,并采用GK模糊聚类对轴承故障进行识别分类。首先对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,得到包含故障特征信息的模态分量;进而利用多尺度排列熵量化各模态分量的故障特征,取各模态分量多尺度排列熵的平均值作为特征向量;最后通过GK模糊聚类分析获得故障样本的标准聚类中心,采用欧式贴近度进行故障识别分类。将所提方法应用于滚动轴承实验数据,通过分类系数与平均模糊熵对分类效果进行检验,并与经验模态分解多尺度排列熵结合GK模糊聚类的方法进行对比,结果表明,所提方法具有更好的分类性能,其故障诊断精度更高。 相似文献