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1.
针对滚动轴承故障振动信号的非线性非平稳特性及强噪声特性,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法.首先对原始信号进行LMD分解,得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后对故障特征明显的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求出奇异值差分谱曲线,找到奇异值差分谱最大突变点来确定奇异值重构分量的个数,进而对包含故障特征频段的分量进行消噪和重构,再对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取故障特征.实验结果和工程应用表明:LMD和奇异值差分谱结合的信号特征提取方法,能准确、有效地提取滚动轴承的故障特征频率,对故障类型作出准确判断. 相似文献
2.
针对滚动轴承发生故障时,其故障信号不同频带的能量分布变化与其故障状态之间存在一定关系的情况,提出了一种总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition, ELMD)与灰色相似关联度相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,选取滚动轴承处于不同故障状态的样本信号,利用ELMD对其进行分解并得到若干乘积函数(Product Function, PF);然后,计算每个PF分量的能量分布并构造特征向量;最后,结合灰色相似关联度对滚动轴承故障状态进行分析和识别,并与LMD(Local Mean Decomposition, LMD)和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)方法进行对比,其实验对比分析结果论证了方法的可行性,也为滚动轴承的故障诊断提供了新的解决方案. 相似文献
3.
提出了一种基于LMD和随机森林相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法融合了LMD和随机森林算法,利用LMD分解方法将滚动轴承振动信号分解成若干个PF分量,轴承发生不同故障时,不同PF分量内的统计特征和频带能量会发生变化,从不同的PF分量中计算出其对应的均值、标准差与信息熵等特征值,将这些特征值构造成特征向量,最后运用随机森林算法实现分类滚动轴承类型。结果表明,利用LMD和随机森林相结合算法具有较高的识别精度,可以有效识别滚动轴承的故障类型。 相似文献
4.
在轴承的故障诊断中,为了解决核函数在最小二乘支持向量机中参数选择困难及稀疏性差的问题,提出了局部均值分解(LMD)形态滤波的最小二乘支持向量机(LS-SVM)方法.该方法首先利用LMD对信号进行分解得到PF分量,并对信号做相关分析去除虚假分量,形态滤波降噪后再进行LMD分解得到新PF分量,提取能量特征;其次,对LS-S... 相似文献
5.
针对传统小波包在诊断滚动轴承隐含故障中存在频率混叠、精度不高等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降噪与非抽样提升小波包相融合的故障诊断方法.首先利用EEMD方法分解原始故障信号得到多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号间的相关系数,并与设置的相关系数阈值相比较,将小于阈值的IMF分量视为伪分量予以剔除; 对剩余的IMF分量采用峭度准则再次筛选最优IMF分量进行重构,进而实现降噪目的.为了避免传统小波包因采取抽样运算方式导致频率混叠情况,文中采用非抽样运算的提升小波包来分解降噪信号,并采用Hilbert变换进行包络解调分析得到滚动轴承的故障位置.仿真实验和滚动轴承内圈故障应用实例表明:采用EEMD分解原始故障信号,结合相关系数-峭度准则,达到了很好的降噪效果; 采用非抽样提升小波包比传统小波包具有更高的故障诊断精度,且不存在频率混叠问题. 相似文献
6.
为了弥补局部均值分解(LMD)在处理非平稳、非高斯信号的不足,提出一种基于补充总体局部均值分解(CELMD)和频谱分析相结合的轴承故障诊断方法.该方法向原信号成对地添加符号相反的白噪声,首先对含噪信号进行LMD分解,得到一系列的乘积函数(PF),再选取包含最丰富故障信息的PF分量,最后对该PF分量进行FFT变换,提取故障特征频率,实现对轴承状态和故障类型地识别.通过对仿真信号和轴承振动信号地分析,表明该方法不仅能消除残留白噪声和抑制模态混叠还可以提高故障诊断的准确性和有效性. 相似文献
7.
针对K-SVD算法在构建字典时字典原子易受噪声干扰混入虚假原子,正交匹配追踪(OMP)算法不易区分相似原子以及迭代终止条件难以确定问题,提出一种基于局部均值分解(LMD)与优化OMP算法的故障特征提取模型。该模型首先采用LMD算法分解信号,根据皮尔逊相关系数法选取最优PF分量作为样本信号构建字典;然后在OMP算法基础上引入Jaccard系数和峭度最大准则,解出稀疏系数并重构信号;最后进行仿真和实验数据分析。结果表明,基于LMD与优化OMP的故障特征提取模型对滚动轴承故障特征提取效果有改善。 相似文献
8.
针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和小波阈值去噪与EEMD相结合的改进方法.先采用MED对滚动轴承振动信号降噪,增强冲击特征;然后利用基于EEMD的小波阈值去噪方法处理降噪后信号得到一组固有模态分量(intrinsic mode function,IMF),并依据相关系数准则剔除虚假分量;对重构后信号进行Teager能量算子解调分析,提取其微弱故障特征.通过仿真信号和实验台信号验证了该改进方法的有效性. 相似文献
9.
针对应用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法难以提取强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了将最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和小波阈值去噪与EEMD相结合的改进方法. 先采用MED对滚动轴承振动信号降噪,增强冲击特征;然后利用基于EEMD的小波阈值去噪方法处理降噪后信号得到一组固有模态分量(intrinsic mode function,IMF),并依据相关系数准则剔除虚假分量;对重构后信号进行Teager能量算子解调分析,提取其微弱故障特征. 通过仿真信号和实验台信号验证了该改进方法的有效性. 相似文献
10.
针对滚动轴承早期故障难以提取和最大相关峭度解卷积(maxim correlated kurtosis deconvolution,MCKD)降噪效果受滤波器长度L的影响,提出了基于互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和自适应最大相关峭度解卷积相结合的故障特征提取方法(CEEMD-AMCKD).首先,利用CEEMD将信号分解得到一组固有模态分量,利用峭度值筛选出冲击成分明显的分量;然后,以排列熵值为标准,运用步长搜寻法确定最佳的MCKD滤波器长度,对前面筛选出的分量进行降噪处理;最后,将降噪后的分量及其他分量进行信号重构并根据包络功率谱提取故障特征频率.通过仿真和试验验证了该方法的有效性. 相似文献
11.
针对单通道情况下滚动轴承复合故障难以分离问题, 提出基于经验模式分解 (empirical mode decomposition, EMD) 的独立分量分析 (independent component analysis, ICA) 算法.该方法首先对单通道采集的轴承复合故障信号进行EMD分解, 得到多个基本模式分量函数 (intrinsic mode function, IMF) , 然后依据帩度指标及相关系数值, 选取有效的IMF分量与原观测信号组成新的观测信号, 对其进行ICA处理, 进而实现轴承复合故障的分离.实验结果表明, 该方法可有效地分离轴承早期的复合故障. 相似文献
12.
作为一种3维、实时的监测手段,微震监测通过分析岩体破裂产生的微震信号,评估工程岩体的稳定性,为工程建设和人员安全提供预警。然而,工程现场情况复杂,采集微震信号时通常会混入一定程度的噪声,影响后续微震信号的分析工作。针对这一问题,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)的LMD-SVD联合降噪法以降低噪声干扰。该方法首先使用LMD分解,获得一系列由高频到低频分布的乘积函数(product functions,PF);通过计算原始信号与各个PF分量之间的相关系数,确定含噪信号与有效信号之间的分界位置,将分界分量之前的分量剔除,实现初步降噪。然后,针对LMD分解结果中的残留噪声,使用SVD法,以加权能量贡献率(percent of contribution to total energy,PCTE)作为奇异值阶数的确定方法,对分界PF分量进行降噪处理,实现二次滤波。通过上述处理,最终实现微震信号降噪。在仿真实验中,对于同一带噪的Ricker子波,分别使用经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)、LMD、LMD-SVD这3种方法进行降噪处理。其降噪前后信号的信噪比、波形图及频谱图对比结果表明LMD-SVD是一种更好的降噪方法。此外,对于白鹤滩水电站左岸地下厂房的微震监测系统所采集的信号,运用LMD-SVD对含噪微震信号进行降噪处理,表明本文方法能够有效地去除微震信号中的高频噪声,为后续微震分析工作提供帮助。 相似文献
13.
本文应用独立分量分析(ICA)将滚动轴承系统产生的声信号从传声器获取的声信号中分离出来,然后再采用基于morlet小波变换的包络分析进行再次降噪并获取特征信号,将此特征信号的特征频率与转子频率之比作为已经训练好的线性神经网络的输入向量,以对滚动轴承的运行状态做出判断.实验表明,此方法可靠、有效地诊断出了轴承的状态. 相似文献
14.
信息融合型的层叠去噪自动编码器的轴承故障诊断研究 张利,高欣,徐骁 (辽宁大学 信息学院,沈阳 110036) 创新点说明: 1)针对轴承故障信号的复杂性,提出了融合性的层叠去噪自动编码器,其主要方法在于综合了隐藏层结点的信息,对每一个结点的输入信息进行加权,从而更好的包含特征信息。 2) 利用主元分析法的立体抽象形式,进行特征信息的表达比二维更易发掘。 3)利用证据理论,对不同的信息进行融合表达。 研究目的: 主要针对轴承故障信号的敏感特征不易发觉而提出一种信息融合型的去噪自动编码器方法。 研究方法: 在研究中采用西储大学的轴承数据进行测试,研究的对象包括正常,内圈,外圈以及滚动故障的4种类型数据。 其中,考察的指标为:转速,负载量,直径,采样单元。如下表所示:
状态 | 负载(HP) | 故障直径(mm) | 转速(r/min) | 采样点(unit) | 标签 | 正常 | 0 2 | None None | 1797 1750 | 203 404 | 0 1 | 内圈 | 0 2 | 0.007 0.007 | 1797 1750 | 101 101 | 2 3 | 外圈 | 0 2 | 0.007 0.007 | 1797 1750 | 101 101 | 4 5 | 滚动 | 0 2 | 0.007 0.007 | 1797 1750 | 102 106 | 6 7 |
通过采样获得数据后,利用自动编码器,重构原始特征信号,再通过隐藏层结点各加权信息,获得敏感特征数据,并利用证据理论得出分类。 结果: 通过对比BP神经网络,循环神经网络,普通层叠自动编码器,可以看出: 1) 在诊断精度上,本文提出的算法要优于其他三种算法。 2) 在信噪比上,本文提出的算法也较好的比其他三种算法更有效。 结论: 1) 本文所提出的信息融合性的层叠去噪自动编码器采用加权信息法能更有效的携带故障的敏感信息 2) 通过证据理论,能够对信息的分类更加的有效。 关键词:深度学习;层叠去噪自动编码器;故障诊断;分类 相似文献
15.
针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性. 相似文献
16.
为解决滚动轴承故障时产生的信号具有强背景噪声而导致弱周期冲击特征难提取,以及在对轴承故障模式进行智能诊断时一般的诊断模型对故障振动信号的时序特征识别效果不强这两大问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)、Teager能量算子和长短期记忆网络(LSTM)的故障诊断方法。使用MCKD算法对滚动轴承振动信号进行降噪处理,提取出信号中被噪声掩盖的周期冲击特征,并利用Teager能量算子检测信号的瞬态冲击,得到Teager能量序列;将结果分为训练集和测试集,将训练集输入到建立的LSTM故障诊断模型中进行学习,不断更新网络参数并提取出时间维度的特征信息;将训练好参数的LSTM模型应用于测试集,输出故障诊断结果。实验结果表明,提出的方法以端到端模式可以一次性诊断多种类型、尺寸的故障,具有很高的识别精度,是一种可以有效利用强背景噪声信号中时序特征的故障诊断方法。 相似文献
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提出了一种基于变尺度级联单稳随机共振和盲源分离/独立分量分析(BBS/ICA)相结合的轴承故障诊断方法.首先,通过高频信号控制下的变尺度单稳随机共振将信号所含的噪声能量转化为信号能量,再用BSS/ICA分离残余噪声.理论分析及仿真结果表明:该方法能利用噪声来增强信号频率特征,使得大参数信号能从系统中获得更多能量,又能消除噪声,从而实现故障的有效诊断.试验台模拟了滚动轴承内圈及外圈故障,验证了该方法的有效性. 相似文献
18.
针对强噪声干扰下轴承复合故障信号难于提取分离的问题,提出基于匹配追踪的快速独立分析方法.首先,通过基于Gabor原子的匹配追踪方法对单通道故障信号进行降噪处理;然后,根据终止条件的不同数值条件得出多组重构信号,组成多组信号,实现信号升维;最后,通过快速独立分析方法对降噪处理后的复合故障信号进行盲分离.实验数据分析结果表明:所提方法具有可行性和有效性,为强噪声干扰下的复合故障信号分离与提取提供了一种方法. 相似文献
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提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法。K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征,采用K-L变换对其提取状态主特征向量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明,K-L变换分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效地、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新的途径。 相似文献
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提出了一种基于局部特征尺度分解和Teager能量算子包络解调的滚动轴承故障诊断方法.首先,在定义具有物理意义瞬时频率的单分量信号—内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)的基础上介绍了一种全新的信号自适应分解方法—局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD).然后,在滚动轴承故障模拟试验台上采集振动信号,并对信号进行局部特征尺度分解,将其分解成为若干个内禀尺度分量,之后对包含故障信息的ISC进行能量算子包络解调,从而得到轴承故障的特征频率.实验和工程实践的轴承故障信号分析结果表明:该方法可以准确识别滚动轴承的故障,可以应用于工程实践. 相似文献
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