基于VMD和1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取

为准确提取非线性、非平稳的滚动轴承故障信号中的故障特征,提出基于变分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法;变分模式分解(VMD)是一种新的信号自适应分解方法,1.5维Teager能量谱具有1.5维谱良好的降噪效果和Teager能量算子强化信号瞬态冲击的优点。故障特征提取过程:首先,对滚动轴承故障信号进行VMD分解得到一组分量,根据峭度-相关系数准则筛选出2个冲击特征明显分量进行信号重构;再次,对重构信号进行1.5维Teager能量谱分析;最后根据能量谱图的分析,提取出滚动轴承的内圈和滚动体故障特征。仿真信号和试验信号的分析都验证了提出方法的有效性;通过与EEMD分解比较,采用VMD变分模式分解和1.5维Teager能量谱的分析方法更具有区分性,可以有效识别滚动轴承的故障特征。     

Teager能量算子结合MCKD的滚动轴承早期故障识别

针对Teager能量算子在解调滚动轴承早期微弱故障特征中的不足,提出一种最大相关峭度解卷积降噪与Teager能量算子解调相结合的滚动轴承早期故障识别方法。首先采用最大相关峭度解卷积算法以包络谱的峭度最大化为目标对原信号进行降噪处理、检测信号中的周期性冲击成分,然后利用Teager能量算子增强降噪信号中的周期性冲击特征、抑制非冲击成分,最后通过分析Teager能量谱中明显的频率成分来诊断故障类型。滚动轴承外圈、内圈故障诊断实例表明,该方法能有效实现滚动轴承早期微弱故障的识别。     

参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离方法

针对滚动轴承复合故障分离的问题,基于相关峭度具有突出故障冲击周期性的特点和1.5维谱抑制高斯白噪声、剔除非耦合谐波分量的优点,提出了参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离的方法。首先以轴承不同故障特征频率对应的周期计算得到的最大相关峭度为评价指标,通过相应的相关峭度图来实现VMD中参数选择以及最优分量的选取;然后对最优分量进行包络处理,并为减少冗余成分和噪声干扰,选择1.5维谱来对包络信号做进一步分析,以此来实现滚动轴承复合故障的有效分离。通过对轴承复合故障仿真及实验信号的分析证明了该方法的有效性。     

基于二次聚类分割与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取

如何从含噪振动信号中准确提取微弱周期性故障特征是辨识滚动轴承局部故障的关键。针对此问题,提出一种基于二次聚类分割与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先通过傅里叶变换得到故障信号的频谱并利用模糊C均值算法对其进行聚类分割;然后对每个频段进行傅里叶逆变换并计算不同频段时域信号的峭度,选取峭度最大频段对应的时域信号作为滤波信号,对该信号进行第二次聚类分割及傅里叶逆变换,选取最大峭度对应的频段作为通带过滤信号,进一步消除噪声和自然周期性成分的影响;最后采用Teager能量算子对得到的时域故障信号进行解调分析,以获取滚动轴承微弱故障特征频率。仿真分析和实验验证结果表明,该方法能准确有效地提取出滚动轴承微弱故障特征。     

基于包络谱带通峭度的改进谱峭度方法及在轴承诊断中的应用

快速谱峭度法(Kurtogram)是解决用于滚动轴承故障诊断的共振解调方法中带通滤波器中心频率和带宽参数确定问题的有效方法; Kurtogram以滤波后时域信号的峭度值作为滤波效果度量指标,然而该指标易受非高斯噪声和偶然性非周期冲击影响,可能导致滤波频带选择错误。考虑到偶然性冲击和非高斯噪声的包络谱与周期性冲击包络谱之间的特性差别,同时为了排除齿轮局部故障和转子碰摩等故障造成的冲击影响,提出按一定规则截取滤波后信号包络谱的中间段,并以该段数据的峭度值衡量周期性冲击响应的强弱,称为包络谱带通峭度;以包络谱带通峭度代替Kurtogram中滤波后时域信号的峭度值,得到一种改进的快速谱峭度方法。以仿真信号和实验室实测信号分析验证了该方法的有效性和优越性。     

基于MED及FSK的滚动轴承微弱故障特征提取

针对强噪声情况滚动轴承故障特征较微弱、其故障特征较难提取问题,提出将最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)与快速谱峭度算法(Fast Spectral Kurtosis,FSK)结合用于滚动轴承微弱故障提取。用MED对强噪声滚动轴承振动信号降噪,对降噪后信号进行快速谱峭度计算,确定故障信号共振解调带通滤波器参数,结合能量算子解调包络谱提取故障特征。通过仿真与实验数据验证该方法的有效性。     

最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的滚动轴承早期故障特征提取方法

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,尝试将最大相关峭度解卷积方法引入到滚动轴承故障诊断领域,并与1.5维谱结合,提出了最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的轴承早期故障特征提取方法。首先对故障信号做最大相关峭度解卷积预处理,然后计算解卷积信号的包络信号,最后对包络信号做1.5维谱分析,从而得到解卷积信号的1.5维包络谱,通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型。滚动轴承故障模拟及实测信号分析结果表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。     

基于EEMD降噪和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断研究

将1.5维谱分析和Teager能量算子相结合,提出了1.5维能量谱的分析方法,并针对滚动轴承故障诊断问题,从提高故障信号信噪比的角度出发,提出基于EEMD降噪和1.5维能量谱的故障诊断新方法。该方法首先对故障信号进行聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)运算,得到一组本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量后运用相关系数-峭度准则对其进行筛选,并利用筛选出的IMF分量重构信号,最后计算重构信号的1.5维能量谱,从而获得轴承故障特征频率信息。利用该方法对滚动轴承内圈故障的模拟数据以及实测数据分别进行分析,诊断结果令人满意。     

基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究

周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征,如何提取周期性冲击及其重复频率是轴承故障诊断中的关键问题。Teager能量算子能够估计产生信号所需的总机械能,对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力,在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率,针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点,提出了基于Teager能量算子的频谱分析方法,利用Teager能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。分析了滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,并和包络谱方法进行了对比分析,准确诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性     

基于循环谱分析的鲁棒性滚动轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

循环平稳分析是滚动轴承故障特征提取的重要方法之一,但在用于滚动轴承故障特征提取时,存在因干扰成分较强而不能有效提取轴承故障特征的问题。为能在干扰环境中有效提取滚动轴承故障信息,基于循环谱分析提出一种鲁棒性滚动轴承故障特征提取方法。首先通过离散随机分离(discrete random separation,DRS)分析分离信号中的周期分量,提取其随机分量;随后用Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)提取随机分量的振动能量序列;再对该序列进行快速谱相关(fast spectral correlation,Fast-SC)分析,采用基于能量熵的能量差异系数评价各循环频率(阶次)切片的能量强度;最终经熵加权降低无关干扰成分影响以有效提取故障特征。通过传统的快速谱峭度、快速谱相关和基于总变差去噪的快速谱相关分析方法与该方法对美国智能维护系统中心的滚动轴承振动数据以及实测齿轮箱复合故障试验信号进行对比分析,验证了该方法在滚动轴承故障诊断应用中的优势。     

基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,本文提出一种LMS（Least Mean Square,LMS）算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪,减弱背景噪声的影响;然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性,通过计算降噪后信号的快速峭度图,确定滤波器最优频带中心和带宽;最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析,验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。     

基于变分模态分解和Teager能量算子的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和能量算子的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对故障信号进行变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,通过峭度准则选取其中峭度最大的分量进行Teager能量算子解调,得到信号的Teager能量谱。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,结果表明,该方法提高了信号的分解效率,降低了噪声的影响,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,证明了该方法的有效性。     

基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，本文提出一种LMS（Least Mean Square，LMS）算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪，减弱背景噪声的影响；然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性，通过计算降噪后信号的快速峭度图，确定滤波器最优频带中心和带宽；最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析，验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。     

Teager能量算子增强倒阶次谱提取轴承微弱故障特征

针对变速器加速过程下轴承故障特征易于暴露难以提取问题,提出一种Teager能量算子增强倒阶次谱方法。计算加速过程等角度重采样信号的Teager能量算子,对Teager能量算子输出进行倒谱分析,获得Teager能量算子增强倒阶次谱。对加速过程滚动轴承外圈、内圈剥落故障信号进行分析,结果表明,Teager能量算子能有效增强冲击成分,抑制非冲击成分;倒阶次谱能从干扰中准确识别被增强的故障冲击特征,提取轴承微弱故障特征。     

基于MED与自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号往往信噪比较低,且具有较强的非高斯噪声,如何选择合适的解调频带一直是故障诊断的难点。自相关谱峭度图(Autogram)是新提出的一种最优频带选择方法,通过计算解调信号的平方包络的无偏自相关的峭度,能够有效地检测到解调频带及其故障频率;但此方法易受到噪声干扰,故障特征识别不明显;基于此,提出了一种基于最小熵解卷积(MED)与Autogram的滚动轴承故障诊断方法;该方法通过MED去除噪声,在得到最佳频带的同时,能够有效地突显故障特征。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度及现有方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够准确地检测到解调频带及故障频率,突出故障特征和提高故障检测效果。     

基于SVD-MEEMD与Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)、改进的集总经验模态分解(Modified Ensemble EMD,MEEMD)和Teager能量谱的滚动轴承微弱故障特征提取方法。该方法首先采用Hankel矩阵理论对滚动轴承的故障信号进行相空间重构得到重构矩阵,并根据奇异值差分谱理论对重构矩阵进行SVD处理,实现信号的初步降噪;其次,对降噪后的信号进行MEEMD分解得到一组本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)和一个余量,依据峭度-相关系数规则选取出一个冲击特征敏感的IMF分量,计算其Teager能量算子;最后,通过分析能量谱图实现对滚动轴承微弱故障的模式辨识。采用美国西储大学的滚动轴承故障数据对所提方法进行验证,并与其它模式的组合方法进行比较。结果表明,该方法具有良好的降噪效果和敏感特征筛选能力,从而能更准确提取出滚动轴承早期故障频率,实现故障类型的准确辨识。     

基于自相关与能量算子增强的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承(rolling element bearings, REBs)早期故障振动信号冲击成分微弱,受噪声影响故障特征难以提取,提出了基于自相关和Teager能量算子增强的滚动轴承微弱故障特征提取法。利用自相关计算和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),分别实现轴承振动信号整个频带随机噪声和低频噪声的抑制,突出故障冲击周期。同时,提出基于内禀模态函数(intrinsic mode function, IMF)能量比加权的互相关系数-峭度指标用于筛选最优IMF进行信号重构,强化重构信号中的故障信息。对重构信号作用Teager能量算子(Teager energy operator, TEO),得到故障冲击特征增强的瞬时能量序列,通过功率谱分析提取轴承故障特征频率。内圈故障仿真信号和滚动体故障实测信号分析表明,该方法能够有效抑制轴承振动信号噪声,对早期故障的微弱特征有显著增强作用。     

形态分量分析和谱峭度在轴承故障诊断中的应用

滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态分量分析和谱峭度相结合的故障诊断方法,首先用形态分量分析处理轴承故障信号,使信号中的冲击分量与谐振分量分离,再以谐振分量为对象,利用谱峭度方法对谐振分量进行滤波,对滤波结果进行Hilbert包络解调分析,然后根据包络谱诊断滚动轴承发生的故障。实验结果表明,这种方法可以提取到明显的故障特征频率,从而验证了该方法的有效性。     

基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用

为了从故障轴承信号中提取包含故障信号的特征频率,提出了基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子解调的方法。首先,采用LMD将目标信号分解成有限个PF（Product function,PF）分量,分别对其进行多尺度形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应寻求最优解,最后用Teager能量算子计算各PF分量的瞬时幅值,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了数字仿真实验和轴承故障模拟实验,并与EMD形态学和包络解调方法进行了比较,结果表明该算法明显优于其他两种方法,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的频率特征。     

基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对振动信号进行分解,得到一系列IMF分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的IMF分量,最后对提取的IMF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。利用仿真信号和工程实验数据对该方法进行分析验证,所得出结果的谱图均比用单一方法得出的谱图清晰,充分证明该方法在滚动轴承早期故障诊断中的优势。