基于参数优化MLOG与SAM的滚动轴承早期故障诊断

针对强背景噪声环境下轴承早期故障特征不易提取问题,提出麻雀搜索算法(SSA)优化改进拉普拉斯高斯滤波器(MLOG)结合频谱调幅(SAM)的早期故障诊断方法。以滤波后信号的峭度最大值为指标,用SSA算法自适应寻找滤波器阶数和标准差的最优参数;用MLOG滤波器对故障信号滤波,去除部分噪声;用SAM方法对滤波后信号的幅值赋予不同的权重进行重构,计算重构信号的平方包络谱,提取故障特征频率。通过仿真信号和不同试验台的真实数据验证,同时对比PSO和GA优化MLOG结果,表明所提SSA-MLOG-SAM方法对滚动轴承早期故障特征提取的有效性和可行性。     

基于EHNR与PSO-MOMEDA的轴承故障诊断

针对多点最优最小熵反卷积调整(MOMEDA)在提取故障脉冲时无法自适应地识别故障脉冲周期和滤波器长度的不足,提出包络谐噪比(EHNR)与PSO-MOMEDA相结合的滚动轴承故障特征提取方法.首先,计算原始信号的EHNR函数图,自适应计算脉冲周期;其次,以脉冲信号EHNR值为优化目标,使用PSO-MOMEDA搜索最优滤波...     

基于FOA随机共振和LCD_FSK的轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性、受噪声干扰和传统的共振解调不易确定滤波器参数的问题,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm, FOA)的自适应随机共振和快速谱峭度(FSK)的方法。该方法首先利用FOA优化共振参数,使信号达到最优共振,时频增强。再经过局部特征尺度分解(Local Characteristic Decomposition,LCD),选取合适ISC分量进行重构,然后对重构信号进行快速谱峭度和Hilbert包络解调分析,从包络谱中得到故障特征。最后,将该方法运用于仿真信号和美国凯斯西储大学轴承数据中心的轴承故障信号,并将利用该方法得到的包络谱信号和未经过随机共振、未经过谱峭度的两种处理结果进行对比,进一步证明了该方法可有效地提取轴承故障特征。     

CYCBD和CEEMDAN相结合的滚动轴承微小故障特征提取

针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪比的目的;对处理后的信号进行CEEMDAN,得到一系列模态分量,再求各模态分量的峭度值,从中选取峭度值高的即含有较多故障特征的若干分量进行重构;对重构后的信号求其Hilbert包络谱,从中提取故障频率。采用仿真信号与西储大学轴承数据集进行仿真与实验研究,验证所提方法的有效性。     

改进EWT降噪与快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断

针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱,难以识别的问题,提出一种改进经验小波变换(EWT)降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大,存在划分不合理的问题,提出极大值包络处理的划分方式;采用改进的EWT进行自适应信号分解,获得不同的固有模态分量,采用峭度准则筛选出有用模态分量,并进行重构得到降噪后的信号;为增强早期故障信号中的故障冲击周期成分,对降噪后的信号采用快速谱相关(Fast-SC)进行分析,获得平方增强包络谱;对平方包络谱中幅值突出的成分与故障频率进行对比分析,实现早期故障诊断。结果表明：与快速谱分析、改进EWT降噪结合快速谱峭度图相比,所提方法能有效增强早期故障特征频率,实现早期故障的准确诊断。     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

基于EEMD-增强因子自适应的液压泵微弱故障特征提取

针对斜盘式轴向柱塞泵微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于EEMD-增强因子自适应的液压泵微弱故障特征提取方法。对故障信号EEMD分解得到一组IMFs,采用增强因子作为各IMF权值合成信号以突出故障特征并抑制不相关成分;对合成信号EEMD分解,用敏感因子筛选出最能够表征故障信息的IMFs分量重构信号;对重构信号做Hil-bert变换求得包络谱,分析包络谱诊断出具体故障。仿真信号和液压泵实测信号的分析结果均很好地验证了该方法的有效性和优越性。     

基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法。所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过自相关方法剔除重构信号中的混叠干扰信号,实现振动信号的多层降噪;最后对去噪后的重构信号解调处理,获取信号包络谱图并分析,得到所需故障特征。试验结果表明该方法能够有效地消除原始信号中的干扰和噪声,分离出清晰的故障振动信号并获取有用的故障特征。     

基于FAMVEMD和改进CYCBD的滚动轴承微弱故障诊断北大核心

针对强噪声滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于快速自适应多元经验模态分解(FAMVEMD)和改进循环平稳盲解卷积(CYCBD)的多通道诊断方法。首先,应用FAMVEMD处理多测点故障信号,按照自相关能量-线性峭度准则选取最佳分量、进行信号重构;其次,基于多点峭度和自相关能量改进CYCBD算法,通过重构信号的解卷积处理实现故障特征强化放大;最后,从解卷积信号包络谱中提取故障特征。实验数据分析结果表明,所述方法可准确提取故障特征,实现轴承损伤精确诊断。     

基于SVD-CEEMDAN和KLD的轴承故障分析

针对滚动轴承信号去噪及故障特征提取问题,提出一种基于SVD-CEEMDAN和KLD的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过奇异值分解(SVD)对原始信号进行初步去噪,再利用完备集合经验模态分解(CEEMDAN)对去噪后的非平稳振动信号进行自适应分解,得到若干本征模态函数(IMF);然后通过KL散度法(KLD)筛选有效本征模态函数(IMF)重构,再对其进行自相关去噪;最后利用包络谱分析处理去噪信号,提取故障特征频率。通过对轴承实测信号进行分析,该方法可有效抑制噪声,并能清晰地得到反映实际故障信息的信号,证实所提出方法的实用性和有效性。     

基于EEMD-FSK的滚动轴承故障诊断

为了解决轴承故障特征提取中经验模态分解(EMD)出现的模态混叠现象,提出一种集合经验模态分解(EEMD)、快速谱峭度选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行EEMD处理,分解为多个本征模态函数(IMF);将符合峭度准则的IMF分量筛选出来,对其进行信号重构,对重构信号进行快速谱峭度计算得出快速谱峭度图,从图中选出最优频带中心和带宽,确定FIR带通滤波器设计参数;最后通过共振解调技术对滤波信号进行包络分析,得出包络谱确定滚动轴承故障特征信息。通过滚动轴承实验分析,验证了此方法的可行性。     

基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法

针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明：所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。     

基于声音信号的微型电机故障诊断方法研究

由于微型电机体积小,其振动信号无法用常规的加速度传感器进行采集,且对微型电机的故障诊断不需要诊断出其具体故障类型,只需要判断故障是否存在,因此,微型电机故障检测初期通常采用噪声检测的方式。采用这种检测方式,提出一种基于声音信号的微型电机故障诊断方法。针对声音信号信噪比大、易受环境影响的特点,运用最大相关峭度解卷积-小波阈值降噪的方法,对声音信号中的周期性冲击成分进行增强并滤除环境噪声。采用希尔伯特变换得到信号的包络线和包络谱。根据包络线的形状和包络谱峰值对应的频率进行判断,实现了对微型电机故障的诊断     

基于声发射信号的转子碰摩故障诊断方法

利用声发射信号的高频特性采集转子碰摩故障信息，采用小波分析技术把所得声发射信号分解在不同频带，对信号进行重构，从而消除背景噪声，并用小波包络谱分析方法识别故障信息。分析结果证明，基于声发射信号的小波包络分析可以检测出微弱的转子碰摩故障，是一种有效的早期故障诊断方法。     

基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承的故障特征提取方法

与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故障周期,然后通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)处理,再经Teager能量算子增强,最终提取柔性薄壁轴承外圈与内圈的故障特征频率,并与单一的MOMEDA算法、基于MKurt-MCKD与Teager能量算子故障特征提取方法进行了对比,证明了该方法明显增强了故障特征频率的幅值,为柔性薄壁轴承故障特征提取提供了参考。     

基于改进ACCUGRAM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障信号的特征容易被强噪声淹没,难以提取信号中的冲击成分。针对这一问题,提出多点最优调整的最小熵解卷积（MOMEDA）优化的ACCUGRAM算法,并应用于滚动轴承故障诊断。首先利用MED算法对原始信号进行滤波预处理,突显信号中的有效循环冲击成分,提高MOMEDA优化ACCUGRAM算法中频带选择的分类精度,选择最佳的带宽和中心频率,最后对获得包含信息量最大的频带进行故障特征频率的提取和轴承的故障诊断。仿真和试验数据分析结果表明：该方法能够有效提取信号中的周期性冲击特征,具有一定的实用性。     

基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,可得到不同的IMF分量;计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值,选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解,并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比,结果表明:优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号,有利于提高故障诊断的精确度。