基于子频带谱峭度平均的快速谱峭度图算法改进

快速谱峭度图（Fast Kurtogram）算法具有能自适应选取共振解调频带并实现包络解调提取的优点,在滚动轴承包络分析中有广阔的应用前景,但其在实际应用中,若被采集信号中包含有较高峰值的脉冲干扰时,将可能导致谱峭度图的自适应共振带确定失效,最终导致无法获得包含有效滚动轴承的故障特征信息的包络信号。为解决快速谱峭度图算法的上述不稳定问题,本文提出了一种基于子频带谱峭度平均的改进快速谱峭度图算法,其可有效消除或削弱脉冲干扰成分对谱峭度图结果的影响,提高了共振解调频带确定的鲁棒性,实现了基于快速谱峭度图算法的滚动轴承故障特征准确提取。仿真和试验结果验证了本方法的有效性。     

基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明：该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。     

改进增强峭度图和增强包络谱在滚动轴承故障诊断上的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,在分析了基于二进制小波包分解的增强峭度图方法的不足后,提出了基于谐波小波包分解的改进增强峭度图方法。通过计算故障信号的改进增强峭度图,筛选出峭度值最大的最优节点,利用最优节点处的谐波小波包系数进行信号重构,并对重构信号做增强包络谱分析,利用故障特征频率的理论计算值与增强包络谱中峰值明显的谱线进行对比,从而对轴承故障类型做出判断。运用所提出的诊断方法分别对滚动轴承内圈故障模拟、实测信号进行分析,结果表明,该方法具有一定的可靠性,能够满足实际的工程需要。     

基于典型谱相关峭度图的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障冲击信号具有周期性的特点,提出了一种典型谱相关峭度图算法。该算法在借鉴典型谱峭度图算法区间划分的思想基础上,将相关峭度指标代替峭度指标,不但避免了宽频带解调引入的噪声干扰,而且充分利用了典型故障冲击的周期性信息,并通过优化谱相关峭度值,快速定位典型故障冲击信号所在的频率区间,并将该算法应用于最优解调频带的确定。通过对仿真信号和轮对轴承实验信号的分析表明,该算法无论在准确性还是在稳定性方面均表现出了极大的优越性,能够有效的自适应定位共振频带。     

基于EEMD、度量因子和快速峭度图的滚动轴承故障诊断方法

在基于EMD、谱峭度以及包络分析的滚动轴承故障诊断方法的基础上,提出了改进的基于EEMD、度量因子和快速峭度图的诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,然后使用提出的基于距离的度量因子筛选出最能表征故障信息的IMF分量重构信号,接着利用快速峭度图构造最优带通滤波器,最后将滤波后的重构信号进行包络分析并将包络谱与轴承故障特征频率进行比较从而诊断出具体故障。滚动轴承的内圈故障仿真数据以及工程实测数据均很好地验证了提出的改进方法的有效性,说明其具有良好的应用前景。     

基于VMD和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号为多分量非平稳振动信号、故障早期特征微弱诊断困难的问题,该文提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,选择峭度最大分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波、凸显故障冲击成分,通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法能有效诊断轴承早期故障,有一定的工程应用价值。     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取.针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法.该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后...     

基于改进小波阈值降噪的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法。该方法是通过采用互补集合经验模态分解（CEEMD）方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数（IMF）分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hilbert包络解调,得出滚动轴承的故障特征频率。分别用仿真噪声信号和滚动轴承的实验信号对该方法进行验证,并将新改进小波阈值算法与传统的小波硬阈值和小波软阈值算法进行比较分析,结果表明该方法可以有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,能有效获得滚动轴承的故障特征频率。     

基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。     

基于奇异值分解和相关峭度的滚动轴承故障诊断方法研究

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域,结合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和相关峭度,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分解,然后根据相关峭度选取SVD分解后的分量,提取出滚动轴承的弱故障信号。通过对轴承内圈故障的仿真和实验研究验证了该方法的有效性。     

基于EEMD和参数自适应VMD的高速列车轮对轴承故障诊断

针对高速列车轮对轴承工作环境复杂,振动信号中时常伴有冲击性噪声和循环平稳性噪声,使得传统的参数自适应变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)方法对轮对轴承的故障特征信息提取不准确的问题,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode deco...     

基于AR模型和谱峭度法的滚动轴承故障诊断

自回归(AR)模型是平稳信号分析的重要工具,本文利用峭度最大原则确定AR模型最优阶次,然后利用此AR模型对滚动轴承故障信号进行预处理,剔除可线性预测的平稳成分,得到的残余分量中理论上只包含了噪声信号和信号的非平稳部分,从而降低了后期数据分析难度。谱峭度对于非平稳信号非常敏感,它可以将非平稳信号从噪声中检测出来,因此将两者结合起来可以更有效的对滚动轴承故障进行诊断,实验结果验证了此方法的有效性。     

基于LMD的谱峭度方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）时频分析的谱峭度 （Spectrum Kurtosis,SK）分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法首先利用LMD对齿轮故障振动信号进行分析得到时频分布,然后将时频分布按照不同的尺度分成若干不同的频段,计算每一频段内信号的谱峭度值,并得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选取滤波频段,对滤波后的信号进行包络分析以获得齿轮振动信号的故障信息。利用该方法分别对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD的谱峭度分析方法能够有效地提取齿轮故障振动信号特征。     

小波滤波与最大相关峭度解卷积参数同步优化的轴承故障诊断

针对共振解调中带通滤波残留的带内噪声影响故障诊断效果的问题,目前主要的解决办法是增加后处理步骤对带内噪声进行二次消除。但存在的主要问题是前后处理步骤的参数各自独立优化,且优化指标未考虑滚动轴承故障冲击周期性发生的特点,从而难于保障诊断的总体效果。提出了一种结合Morlet 小波滤波预处理和最大相关峭度解卷（MCKD）后处理的滚动轴承故障复合诊断方法。采用小生境遗传算法（NGAs）对Morlet 小波滤波器中心频率和带宽、MCKD 滤波器长度和周期进行同步联合优化,以考虑轴承故障冲击周期发生特点的相关峭度（CK）为优化指标,实现前后两个处理步骤的参数同步自适应优化。轴承故障仿真信号和实验台信号分析验证了所提方法的有效性和优越性。     

高速列车齿轮箱轴承故障诊断的自适应TQWT方法

齿轮箱轴承是高速列车传动系统中重要的零部件之一,其故障诊断对保障列车运行安全具有重要意义。轴承故障诊断主要依靠其故障特征的提取,因此提出基于改进谱峭度(improved spectral kurtosis,ISK)的自适应可调品质因子小波变换(TQWT)故障特征的提取方法。首先在谱峭度基础上引入包络谱熵,提出既能度量信号脉冲强度又能表征其周期性的ISK指标。文章提出的方法利用ISK在TQWT的品质因子Q与冗余因子r的取值范围内自动选取最佳Q、r参数,将信号分解成若干信号分量,并通过选取冲击特征丰富的分量信号进行合并、包络解调提取故障特征。仿真信号验证方法的可行性与有效性,将该方法运用于齿轮箱轴承故障诊断中,结果表明:该方法能挖掘原始信号中不易被发现的信息,使包络谱中故障特征丰富,能有效地诊断轴承故障。     

基于二维互补随机共振的轴承故障诊断方法研究

一维随机共振(One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR)被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想,输出信号噪声大,不能准确获得轴承故障特征频率(Fault Characteristic Frequency,FCF)等问题,提出一种新的二维互补随机共振(Two-Dimensional Complementary Stochastic Resonance,2DCSR)方法并应用于轴承故障诊断。将采集到的轴承故障信号根据共振带位置进行带通滤波并解调,随后将解调信号对半分成两个子信号并输入2DCSR的两个输入端,利用输出信号的加权功率谱峭度(WPSK)指标对2DCSR系统参数进行自适应调节优化,得到最优的滤波输出信号及频谱,以识别轴承FCF并诊断轴承故障类型。数值仿真及实验结果表明,提出的方法可以有效地增强轴承FCF并提高轴承故障诊断效果。     

一种谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断方法

提出一种基于谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断新方法。该方法利用Morlet小波的滤波特性,基于谱峭度表征的Morlet小波系数最大化原则,采用频带平移及外扩的方法自适应地在全频范围内定位由冲击信号激起的各个共振频带,再利用谱峭度和带宽这两个参数有选择地利用一个或若干个共振带进行轴承微弱故障诊断。与原有的谱峭度快速算法相比,该方法能有效避免一个共振带被人为分割为多个频带以及将非共振频带并入共振频带中的现象,从而提高了轴承故障诊断效果。另外,该方法避免了传统方法只利用一个共振带而丢弃其他频带的做法,可以利用找到的不同共振频带的轴承信息进行微弱故障特征增强,以提高微弱故障诊断性能。滚动轴承微弱故障实验证明了新方法的有效性。     

一种自适应共振解调方法及其在铁路轴承故障诊断中的应用

共振解调是滚动轴承诊断中最具优势的方法之一,但解调频带的确定一直是一个巨大的挑战.针对基于传统峭度图方法在复杂干扰的工况下,往往无法正确识别出最优的共振频带进行包络解调的问题,该研究提出了一种基于自相关谱峭度图的自适应共振解调新方法.以滤波后平方包络信号的自相关谱的峭度值作为度量指标,生成一种新的峭度图.最后,通过对高...     

一种增强的谱幅值调制方法及其在复杂干扰下滚动轴承故障诊断中的应用

谱幅值调制（Spectral Amplitude Modulation,SAM）作为一个经验的和自动的非线性滤波方法,可以有效地识别滚动轴承故障信息。然而,当滚动轴承故障信号中含有复杂干扰成分时,SAM 中的故障特征频率会变得模糊,甚至难以识别。针对上述问题,提出了一种增强谱幅值调制方法（Enhanced Spectral Amplitude Modulation,eSAM）,通过修正信号平方包络的无偏自相关代替修正信号的平方包络来生成 SAM。通过自相关处理,进一步降低由于非线性滤波过程产生的不相关随机噪声干扰,从而提高了 SAM 方法的稳定性。通过一组仿真信号、一组齿轮箱轴承实验信号和不同运行工况下的高速列车轴箱轴承实验信号进行了验证,结果表明该方法可以有效降低复杂干扰的影响,提取出的故障特征更加明显,通过与 SAM 方法和传统峭度图方法对比,证明了该方法的优越性。