基于KVMD-PWVD与LNMF的内燃机振动谱图像识别诊断方法

为了直接对内燃机振动谱图像进行诊断识别,提出一种基于改进变分模态分解(VMD)、伪魏格纳时频分析(PWVD)与局部非负矩阵分解(LNMF)的内燃机振动谱图像识别诊断方法。该方法首先针对VMD分解过程中的层数选取问题,提出了一种中心频率筛选的VMD分解层数改进方法(KVMD),然后将内燃机振动信号利用KVMD分解成一组单分量模态信号,并对生成的各个单分量信号进行伪魏格纳分析处理后表征成振动谱图像;在此基础上,对生成的内燃机KVMD-PWVD振动谱图像分别采用非负矩阵分解(NMF)和LNMF形成编码矩阵,并采用最近邻分类器、朴素贝叶斯分类器和支持向量机对上述编码矩阵直接进行模式识别,以实现内燃机振动谱图像的自动诊断。最后,将该方法应用在内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法改进了传统图像模式识别中的特征参数方法,能有效诊断出内燃机气门间隙故障,三种分类器识别精度均大于93%,其中支持向量机的分类精度最高,达到99.8%,且采用LNMF形成的编码矩阵识别精度整体高于NMF,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。     

基于参数优化VMD和增强多尺度排列熵的单向阀故障诊断

针对高压隔膜泵机械结构复杂,单向阀故障特征信息分布在多尺度上,单一尺度难以全面提取特征的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和增强多尺度排列熵(Enhanced Multi-scale Permutation Entropy,EMPE)的单向阀故障诊断方法。对单向阀振动信号进行VMD分解,以包络熵最小原则对其进行参数优化,获得既定的若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;计算IMF分量的增强多尺度排列熵,构建故障特征值向量;利用基于变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)方法对故障特征值向量进行训练和识别,进而实现单向阀的故障诊断。仿真信号和工程实验分析表明,该方法可以准确地识别单向阀的故障类型,具有一定的可靠性和工程应用价值。     

基于VMD和SVD的柴油机气门间隙异常特征提取研究

为有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的特征提取新方法。采用VMD算法对缸盖振动信号进行分解,利用所得的模态分量构建特征矩阵;接着应用SVD理论将特征矩阵转变为表征频率特性的奇异值序列,探讨了稳定工况下的奇异值序列与不同气门间隙状态之间的关系;由于转速、负荷等工况的改变对信号特征层的影响与故障所引起的信号特征的改变可能非常相似,因此将奇异值序列作为特征参数,输入到随机森林分类器中,构建分类模型,对柴油机变工况下的气门间隙故障进行诊断。实验结果表明:该方法能有效识别气门间隙故障,突出故障敏感特征;与传统基于Hankel矩阵和小波包系数矩阵的SVD特征提取方法相比,该方法所提特征参数在柴油机变工况条件下具有更高的识别率。     

基于VMD和样本熵的高压断路器故障特征提取及分类

提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和样本熵的高压断路器振动信号的特征向量提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对故障类型进行识别。将断路器振动信号进行滤波处理,对信号进行变分模态分解,利用分解得到的固有模态函数分量(Intrinsic Mode Function,IMF)表征断路器各个振动事件,计算其样本熵作为特征向量,利用SVM对断路器不同运行状态进行分类识别。仿真信号表明,VMD对于处理瞬态非周期性的振动信号具有优越的分解特性。利用该方法在实验室条件下对四类故障状态进行特征提取和识别,对比结果表明应用该方法能有效提取高压断路器的故障特征并准确地识别出故障类型。     

基于HHT的液压缸动态特性分析新方法

提出了一种基于Hilbert-Huang变换的液压缸动态特性分析的新方法：运用经验模态分解,把周期激励下液压缸油液压力波动信号分解为多个从高频到低频的本征模态函数分量,依据各分量的Hilbert边际谱以及自由振动频率信息,对各分量分类并以此为基础重构信号,提取出反映液压缸动态特性的自由振动分量。此方法在某试验台液压缸动态特性分析中,取得了良好的效果,提取出的自由振动分量,可以作为评价液压缸动态特性好坏的依据。     

基于EMD的改进马田系统的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。     

基于EMD与GA-PLS的特征选择算法及应用

针对振动信号非平稳性和特征优化选择的问题,提出一种基于EMD和GA-PLS的特征选择算法。在该算法中,首先,采用EMD方法将振动信号分解成多个固有模态函数(Intrinsic Mode Function, IMF),对IMF分量建立自回归（AR）模型,以AR模型系数和残差作为初始特征向量,然后,遗传算法与偏最小二乘法相结合(GA-PLS)的算法对初始特征向量进行筛选得到新的特征向量,最后,以新的特征向量为输入,建立分类器,用来识别手动换向阀的工作状态和判断故障类型。实验结果表明,采用该特征选择算法能准确地选择出特征,并能应用于手动换向阀的故障诊断     

结合VMD和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取

针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳性特点,提出了一种结合变分模式分解(VMD)和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取方法。利用VMD良好的非平稳信号分解能力将轴承振动信号分解成有限个平稳的本征模式函数(IMF)分量,然后对各IMF分量进行相空间重构,在重构的相空间内建立Volterra自适应预测模型,根据类内类间距准则对模型参数进行优选,用于描述轴承振动信号。对4种状态的滚动轴承振动信号进行了分析,优选的特征参数表现出较好的分类性能。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号中的非线性和非平稳特征,从而提高滚动轴承故障诊断精度。     

基于EMD的胶合板损伤声发射信号特征提取及神经网络模式识别

摘要：针对胶合板损伤声发射信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和BP神经网络相结合的信号特征提取和识别方法。首先对损伤声发射信号进行EMD分解,筛选出包含主要信息的本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）分量;其次构建以各IMF分量的能量占比作为表征各损伤信号的特征向量;最后以提取的特征向量为输入样本,建立BP神经网络模式分类器对四类胶合板损伤信号进行识别。五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够准确地提取出声发射信号特征并对其损伤类型进行有效地识别。     

噪声参数最优ELMD与LS-SVM在轴承故障诊断中的应用与研究

针对轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本,提出基于噪声参数最优的总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)与最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)相结合的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行噪声参数最优ELMD分解并得到一系列窄带乘积函数(Product Function,PF),然后计算各PF分量能量以构造能量特征向量,最后将高维能量特征向量作为最小二乘支持向量机的输入来识别轴承故障类型。通过对轴承故障振动信号分析,结果表明噪声参数最优ELMD方法能有效地抑制模态混叠,与LS-SVM结合可以准确地识别轴承的工作状态和故障类型。     

基于VMD-DE的坦克行星变速箱故障诊断方法研究

为了提高坦克行星变速箱齿轮故障模式识别准确率,将变分模态分解(VMD)与散布熵(DE)结合提出故障特征提取新方法。利用波形法确定VMD分解层数,VMD分解振动信号得到一组固有模态分量(IMF);根据归一化互信息准则筛选若干IMF重构信号,计算重构信号的散布熵;将重构信号散布熵作为特征值输入到粒子群优化(PSO)的多分类支持向量机(SVM)中实现故障模式识别。通过对坦克行星变速箱的正常、行星轮故障和太阳轮故障三种状态进行模式识别,分类准确率达到100%,且计算时间较短。与基于原始振动信号DE、VMD-SE(样本熵)、VMD-PE(排列熵)及EMD-DE(经验模态分解与DE结合)等方法比较,综合考虑准确率和计算时间两个因素,基于VMD-DE的方法故障诊断性能最佳。     

基于改进VMD的风电齿轮箱不平衡故障特征提取

变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是一种不同于递归式模态分解新方法,具有优良的频率剖分特性,但其在处理信号时受分量个数影响严重,通过主观经验难以合理设置该参数。针对该问题,利用奇异值分解清晰的信噪分辨能力,根据奇异值最佳有效秩阶次自动搜寻VMD的分量个数,提出了一种改进变分模态分解的风电齿轮箱不平衡故障特征提取方法。通过仿真信号及轴不平衡实验信号对该方法进行了验证,并将其应用于风电齿轮箱稳定工况下的现场故障诊断中,均成功提取出微弱特征频率信息,实现对齿轮箱不平衡故障的有效判别,具有一定可靠性。     

机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究

针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。     

基于变分模态分解的模态参数识别研究

基于变分模态分解(VMD),提出一种新的结构模态参数识别方法:①通过自由振动试验或通过随机减量法从结构随机振动响应中获取结构自由衰减振动响应(FDR),并采用VMD方法从FDR中分解出结构模态响应;②通过经验包络法(EE)计算模态响应瞬时频率,并通过一种该研究新提出的方法计算模态响应瞬时阻尼比;③结构的模态振型向量可通过处理所有可用传感器得到的模态响应得到。瞬时模态频率和模态阻尼比可以捕获模态参数的任何瞬态变化。通过一系列数值和试验算例验证了该方法的有效性,突出了该方法的优势,并对该方法抗噪声性能进行了研究。研究表明,该方法适用于线性和非线性系统,且可用于识别具有密集模态和瞬态特性的系统。     

基于VMD-SSI的结构模态参数识别

将变分模态分解(VMD)和随机子空间法(SSI)结合,提出了基于VMD-SSI的结构模态参数识别新方法。针对VMD中的模态分层数K值确定困难的问题,提出模态重复比率准则,保证了模态信息的有效分解。依据模态重复比准则确定测量信号的最优分层数K;利用VMD方法进行信号并行分解,用奇异值分解(SVD)去噪,以提高模态参数的识别精度。用该研究提出的VMD-SSI方法识别模态固有频率和阻尼,用VMD方法辨识模态振型,将VMD-SSI法应用于外伸梁模型的模态参数识别,并利用统计理论分别检验识别的模态频率、模态阻尼和模态振型的精度。结果表明, VMD-SSI法识别模态参数的精度高于传统SSI法。     

基于多尺度高阶奇异谱熵的信号特征提取方法

提出了基于变分模态分解(VMD)的高阶奇异谱熵的特征提取方法,并应用在滚动轴承故障诊断中。首先,使用4阶累积量切片代替奇异谱熵分析(SSEA)的协方差矩阵,引入VMD分解实现方法多尺度化,提出信号多分辨高阶奇异谱熵分析(M-HSSEA)方法;通过信号分析,VMD解决了模态混叠的问题,且能够实现信号滤波,同时该方法提取的熵特征向量增强了相空间重构参数鲁棒性;通过和小波奇异谱提取特征的方法对比,结果表明所提出的方法在克服频率混叠现象,提取的特征点总体离散度小等方面更具优势;最后,结合深度信念网络分类器实现了对故障的分类,实验结果验证了所提方法的有效性和可行性。     

基于VMD的建筑结构模态参数识别

在建筑结构的健康监测、控制和状态评估中经常遇到的一个关键性问题是如何根据实测响应信号准确估计结构阻尼比及自振频率等模态参数。基于变分模态分解(VMD)提出一种新的结构模态参数识别方法。该方法首先对实测振动信号进行VMD分解,获得单模态信号,然后采用自然环境激励技术(NEXT)得到单模态信号的自由衰减响应,最后利用直接插值法(DI)和曲线拟合获得结构的自振频率和阻尼比。通过三层框架结构的数值模拟验证了该方法的准确性及可靠性。利用该技术对台风“达维”作用下广州中信广场的实测加速度数据进行分析,并将估计的结构模态参数和其他识别方法的分析结果进行对比,进一步验证了该方法的准确性和有效性。     

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。