自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)的优势,提出了一种自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法。该方法将样本熵和峭度指标相结合构建最小熵峭比,采用遗传算法对最小熵峭比的最小值进行搜索,以确定移位数、滤波器长度和周期的最佳参数组合。经均相模态分解方法预处理的含噪信号通过相关性计算选取有效分量进行信号重构,重构信号借助最佳参数组合下的MCKD算法提取故障特征。内圈故障和外圈故障的实例分析表明,所提方法借助UPEMD的噪声抑制能力和最小熵峭比的参数组合寻优评价能力,能够从故障信号中有效的提取出微弱的故障特征。     

基于多域特征的BA - KELM微型电机故障检测EI北大核心CSCD

针对目前对于微型电机故障检测的研究较少及基于单域特征的传统电机诊断方法精度低等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)及蝙蝠算法(bat algorithm, BA)优化核极限学习机(kernel based extreme learning machine, KELM)的微型电机故障检测方法。所提方法包括样本集构造、模型训练及参数优化和模型测试3个步骤:首先,对采集到的微型电机信号进行EEMD处理并依据相关系数原则筛选出主要的本征模态分量(intrinsic mode fuction, IMF),结合计算得到的电机信号的时域、频域特征构造多域特征集并进行归一化处理,按一定比例将样本集划分训练集和测试集;其次,输入训练集,以错误率为适应度,并采用蝙蝠算法对KELM模型进行参数优化;最后,输入测试集对优化的BA-KELM模型进行测试,并与其他模型进行对比。试验结果表明,所提方法的准确率达98.75%,高于其余方法。     

超声电机摩擦材料局部剥落故障特征提取方法EI北大核心CSCD

行波型超声电机摩擦材料局部剥落故障直接影响电机输出性能,并加速电机失效;针对故障信息易受噪声干扰,尤其故障初期特征难以提取的问题。将孤极电压信号作为处理对象,提出了一种基于局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD)与Teager能量算子相结合的故障特征提取方法:首先,对原始信号样本进行LCD得到不同内禀尺度分量,并通过自相关分析对各分量进行重构,实现降噪预处理;其次,利用Teager能量算子对重构信号低频段所包含的故障信息进行放大;最后,筛选低频段故障频率成分,提出了以幅值和频率信息为基础的故障特征计算方法。试验结果表明,该方法可有效表征行波型超声电机摩擦材料局部剥落的扩增趋势,并具备一定噪声背景下的适用性。     

基于MTF-CNN的轴承故障诊断研究EI北大核心CSCD

轴承故障诊断对保证机械设备的安全十分重要。近年来,数据驱动的故障诊断方法得到了研究者的关注。与传统的依赖于专家经验的故障特征提取方法不同,深度学习方法可以实现端到端自动故障特征提取与分类。针对一维信号作为卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)输入时无法充分利用数据间的相关信息的问题,提出一种基于MTF-CNN的轴承故障诊断方法。利用马尔可夫变迁场(Markov transition field,MTF)对采集到的振动信号进行编码,根据数据之间的转移概率得到不同时间间隔内的数据相关性并生成相应特征图,之后将其输入卷积神经网络完成特征的提取并进行故障分类。采用凯斯西储大学轴承数据对模型进行验证,试验结果表明该模型达到99.8%以上的故障诊断准确率,与其他图像编码方式相比获得了较好的泛化性能。     

基于多层混合滤噪的轴承早期弱故障特征提取方法EI北大核心CSCD

为了提取受强背景噪声干扰的信号中的弱故障特征,提出一种基于局部均值分解的多层混合滤噪方法(Local Mean Decomposition-Multilayer Hybrid De-noising,LMD-MHD)。针对LMD分解所得的乘积函数(Product Function,PF)分量可能存在虚假分量的问题,提出一种多指标综合决策方法,结合各指标在不同故障阶段的量化能力,筛选出合理的有效PF分量。将小波阈值滤噪设为奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的前置处理单元,使保留的较大奇异值以特征信息贡献为主,减少干扰成分,并采用信号快速傅里叶变换结果中主频率个数来确定奇异值重构阶数。轴承早期故障振动信号的试验结果表明,该方法能够可有效滤除随机噪声和脉冲干扰,提取强背景噪声下的早期弱故障特征,提高轴承故障诊断的准确性。     

基于参数优化SDP分析的转子故障诊断方法

针对存在多种故障类型不同故障严重程度的转子故障诊断问题,提出了一种基于参数优化对称点模式(symmetrized dot pattern, SDP)分析的智能诊断方法。首先,利用SDP分析提取多个传感器信号的故障特征并将其融合为SDP图像;然后,以基于欧氏距离定义的图像区分度函数为适应度函数,基于天牛须搜索(beetle antennae search, BAS)算法获得SDP分析中角域增益因子与时间延滞系数的最佳取值;最后,利用SDP图像训练卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)获得转子故障诊断模型。试验研究表明,该方法相较于其他故障诊断方法具有更高的诊断精度,且在强噪声环境下的诊断表现良好。基于BAS算法优化后的SDP分析放大了不同类型不同严重程度转子故障的表征差异,提高了故障诊断精度。     

列车轴承故障声音信号单通道去相关分离矫正EI北大核心CSCD

道旁声学监测信号具有多声源、陡畸变和强噪声的特点,这给基于声音信号的列车轴承故障诊断带来阻碍。针对道旁声学监测系统(track-side acoustic detection system,TADS)轮轨接触噪声干扰和多普勒畸变问题,提出了一种单通道去相关声源分离矫正方法(single channel de-correlation blind source separation-time-domain interpolation resampling,SCDBSS-TIR)。采用单个麦克风正对轮对轴承采集含噪单通道观测信号,利用奇异谱分析转换为双通道观测信号;利用多个时延相关矩阵特征值分解进行声源分离;利用时域插值拟合矫正法进行多普勒畸变矫正。采用单麦克风-双声源圆周运动模型开展仿真和试验验证,仿真和试验表明,在多普勒效应影响下,所提方法的分离效果优于经典的正定盲源分离法,同时对带内噪声的消除效果良好,所提方法有望在TADS中得到应用。     

基于MTF-CNN的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对传统故障诊断方法在滚动轴承实际工况复杂多变、数据集较小时对轴承故障诊断识别准确率较低的问题,提出了MTF-CNN滚动轴承故障诊断模型。首先采用马尔科夫转移场(MTF)编码方式将原始一维振动信号转化为具有时间相关性的二维特征图像,然后将特征图作为卷积神经网络(CNN)的输入进行自动特征提取和故障诊断,最后实现对不同故障类型的分类。为了验证所提方法的有效性和优越性,选用凯斯西储大学滚动轴承数据进行试验验证,并在负载改变时和不同数据集规模下对所提出方法的泛化性能进行测试,同时与传统智能算法进行对比分析。结果表明,相较于其他常用的故障诊断方法,所提出模型在数据集较小、负载改变的环境下对滚动轴承故障诊断具有更好的泛化性能和识别效果。     

基于FVMD的滚动轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中模态数K和惩罚因子α无法自适应确定的问题,提出了基于快速变分模态分解(fast VMD,FVMD)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用频谱趋势分割方法对滚动轴承振动信号进行分析,确定频谱趋势分割边界,进而自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α、模态初始中心频率ω;其次,根据参数K、α、ω,完成原始振动信号的自适应分解,并基于有效权重峭度准则提取有效本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;最后,利用希尔伯特包络解调计算有效IMF分量重构信号的包络频谱图,完成滚动轴承故障特征的提取。使用仿真信号、美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)和美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的滚动轴承数据完成所提方法与传统VMD方法的对比试验。结果表明,所提方法能够自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α,提高VMD的计算效率,同时有效提取到滚动轴承的故障特征频率,证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于小波基稀疏信号特征提取的轴承故障诊断EI北大核心CSCD

轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波法获取最优小波原子,并构建最优冗余小波基底,实现小波基与信号故障特征的最优匹配;设计二次严格凸函数并运用优化最小(Majorization Minimization,MM)算法求解模型中的目标函数,将信号中的瞬态冲击成分转化为稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号及轴承微弱故障试验验证了该方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱瞬态成分。     

基于VAE-GAN和FLCNN的不均衡样本轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对滚动轴承故障诊断中样本分布不均衡引起的模型泛化能力差、诊断精度低的问题,从两个方面展开研究:(1)故障样本增广,提出结合变分自编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)的VAE-GAN样本增广模型;(2)改进分类算法,提出基于焦点损失(FL)和卷积神经网络(CNN)的FLCNN(focal loss and convolutional neural network)样本分类模型。在此基础上,将VAE-GAN和FLCNN融合,构建VAE-GAN+FLCNN轴承故障诊断模型。首先,将样本量少的故障类输入VAE-GAN模型,通过交替训练编码网络、生成网络和判别网络,学习出真实故障样本的数据分布,从而实现故障样本的增广;然后用增广后的数据样本训练FLCNN分类模型,完成轴承故障识别。试验对比结果表明,所提方法能够有效提升样本不均衡条件下的轴承故障诊断效果,拥有更高的Recall值和F1-score值。     

基于改进卷积神经网络的柴油机故障诊断方法研究EI北大核心CSCD

现有基于卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的柴油机故障诊断方法易过拟合,网络收敛速度较慢、处理小样本数据时诊断精度低,针对以上问题,提出了一种基于改进CNN的“端到端”柴油机故障诊断方法。该方法在CNN架构上,采用指数线性单元(exponential linear units,ELU)作为激活函数及小批量训练方法加速模型收敛,用全局平均池化(global average pooling,GAP)代替全连接层以降低过拟合风险。基于台架试验的诊断结果表明:所提方法进行柴油机典型故障诊断的精度达到99.18%;与未改进模型及现有基于CNN的柴油机故障诊断算法相比,该方法在处理小样本数据集时仍保持最高识别精度。     

基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对复杂工况下的滚动轴承振动信号,提出一种基于广义回归神经网络-柔性最大值分类模型的故障诊断分类方法,实现故障模式的识别。对滚动轴承振动信号进行变分模态分解,特征提取等预处理得到特征数据集,并将其划分为训练集,验证集和测试集;使用训练集和验证集训练广义回归神经网络-柔性最大值分类模型,同时引入灰狼优化算法优选该模型的关键参数平滑因子得到理想的分类模型;将训练好的模型应用测试集,输出故障识别结果;通过模拟试验采集不同工况下的轴承故障数据,进行方法有效性验证。结果表明该方法能在小样本训练集下实现对不同工况下的轴承故障的有效诊断,是一种适用于实际工况的故障诊断方法。     

多头注意力驱动的航空高速轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

航空发动机运行速度高、工况变化大、结构复杂且干扰噪声大,导致微弱故障特征往往存在于多子空间中,目前基于数据驱动的诊断模型尚不足以可靠捕捉不同子空间中丰富的特征信息。针对上述问题,提出一种基于信号特征的多头注意力诊断方法(multi-head attention diagnosis method,MADM),可实现高速非平稳工况下航空轴承故障状态的识别和诊断。该方法首先通过卷积模块和双向GRU模块对原始振动信号进行特征提取;然后引入多头注意力模块,使网络同时注意并融合不同表示子空间的信息以提高故障特征的显著性水平;最后利用全连接模块和Softmax分类器对提取的特征进行高速轴承故障诊断。试验结果表明,提出的MADM该诊断方法可实现转速为12000 r/min以上、剥落面积最小为0.5 mm^(2)的航空轴承高精度可靠诊断,且优于目前主流的深度诊断方法。     

一种基于TC-CAE的轴承寿命预测方法EI北大核心CSCD

在预测轴承的剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)时,能否有效提取退化特征是实现准确预测的关键之一。轴承的个体异质性和工况差异性导致退化特征曲线不同,同一特征的变化趋势在不同轴承上是具有差异的,从而导致训练轴承建立的RUL预测模型与测试轴承不匹配。在提取特征时应当考虑轴承的个体差异性,减少轴承特征的个体差异性有利于提升预测精度。为了促进同一特征在不同轴承上的趋势一致性,减少退化特征的轴承个体差异性,提出了一种基于趋势一致性约束卷积编码(trend consistency convolutional auto-encoder,TC-CAE)的轴承寿命预测方法。通过构造趋势一致性约束,并和卷积自编码相结合,形成了TC-CAE特征提取模型。预测流程为先用TC-CAE模型在频域信号内提取特征,再用长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)预测。在一个轴承公开数据集上进行试验,试验结果表明,相比于普通卷积自编码方法的预测结果,该方法的综合平均误差降低了21.1%,相比于特征评价方法和卷积神经网络方法分别降低了35.6%和25.9%。     

一种用于跨域轴承故障诊断的深度自适应网络EI北大核心CSCD

针对轴承在不同工况条件下的振动数据存在分布差异,导致诊断精度低的问题,提出一种新的深度自适应网络用于跨域条件下的轴承故障诊断。采用傅里叶变换将原始时域振动信号转换为频域信号并通过深度特征提取器提取其分类特征;利用最大均值差异(maximize mean discrepancy,MMD)来进行深度特征的边缘分布对齐;利用Wasserstein度量网络将源域中有标签数据的类别结构与目标域中无标签数据的类别结构进行匹配,即对齐不同域的类别条件分布,使得故障数据在不同域的分布能够更好的对齐,从而提高模型在目标域未标签数据集上的分类准确率。试验利用凯斯西储大学公开的故障轴承数据集进行了两种跨域条件的模型迁移,验证了该网络在不同迁移场景中都具有较高的准确率,且优于其他深度自适应网络。     

参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积行星轮轴承故障提取EI北大核心CSCD

在行星齿轮箱振动中,齿轮相关振动分量通常具有较大的能量,同时轴承滑移会造成行星轮轴承故障对应振动分量的特征频率获取困难。为此,提出一种基于参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(cyclostationary blind deconvolution, CYCBD)的行星轮轴承故障提取方法。该方法针对CYCBD技术在轴承滑移条件下难以获取循环频率和滤波器长度的问题,以改进的包络谱故障特征比(improved envelope spectrum fault feature ratio, IFFR)指标作为粒子群算法的适应度函数,自动获取CYCBD算法中实际的循环频率和优化滤波器长度,利用参数自适应的CYCBD算法增强了轴承故障冲击。通过解卷积结果的平方包络谱反映轴承故障特征,达到准确提取故障特征的目的。故障仿真和试验研究结果表明,该方法可以有效提取行星轮轴承故障特征。     

圆柱滚子轴承振动信号时频特征提取及状态识别EI北大核心CSCD

为深入研究变工况下滚动轴承故障特征信息提取及状态识别方法,分别以圆柱滚子轴承三种典型状态件(轴承正常、外圈磨损、滚动体磨损)为研究对象,开展变工况下的圆柱滚子轴承振动信号特性分析。搭建了某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承实验台架,通过实验台架采集了不同输入转速作用下的圆柱滚子轴承故障振动信号。在此基础上,采用广义S变换(Generalized Stockwell Transform,GST)对原始振动信号进行时频域转换,将获得的二维时频矩阵作为特征矩阵;对特征矩阵进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD),获得表征圆柱滚子轴承典型状态件特征信息的奇异值向量组;将提取的奇异值向量组输入支持向量机(Support Vector Machine,SVM),利用SVM实现圆柱滚子轴承不同状态类型识别。结果表明:该方法可有效实现变工况下圆柱滚子轴承振动信号特征信息提取及状态识别,为旋转机械设备在线监测提供了一种有效手段。     

高斯势分段双稳随机共振在不同噪声下的轴承故障诊断EI北大核心CSCD

为解决经典双稳随机共振(classical bistable stochastic resonance, CBSR)在强噪声下输出信噪比(signal-to-noise ratio, SNR)较低问题,将非饱和分段双稳随机共振(unsaturated piecewise bistable stochastic resonance, UPBSR)与高斯势(gaussian potential, GP)随机共振结合得到一种高斯势分段双稳随机共振(Gaussian potential piecewise bistable stochastic resonance, GPPBSR)。首先,将GPPBSR与CBSR、UPBSR的势函数分析对比;其次,以SNR和平均信噪比增益(mean signal-to-noise ratio increase, MSNRI)为衡量指标,分别在高斯白噪声和色噪声背景下通过遗传算法参数寻优得到SNR和MSNRI随系统参数的变化规律,其结果表明在两种噪声背景下,GPPBSR系统的SNR和MSNRI均优于UPBSR,抗噪性能更好;最后,为验证在不同场景下GPPBSR系统轴承故障诊断的实用性,将UPBSR和GPPBSR系统应用于6205-2RS JEM SKF和HRB 6205-2Z两种型号的轴承故障诊断中。仿真结果表明,GPPBSR系统在两种噪声背景下的故障信号诊断均是可行的,且比CBSR和UPBSR的性能更优越。     

起重机载荷谱回归预测的LSSVM模型优化研究EI北大核心CSCD

准确获取在役起重机正常工作状态下的载荷谱是预测和评估起重机疲劳剩余寿命的必要条件,但由于起重机载荷的不确定性、多样性和随机性,以及现场实测环境的复杂性,导致起重机载荷谱数据获取仍然十分困难。为解决起重机载荷谱预测样本容量小和准确性低的问题,基于优化算法和机器学习技术,提出了一种改进的天牛须搜索算法(improved beetle antennae search,IBAS)优化最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LSSVM)模型,建立IBAS-LSSVM载荷谱预测模型。在传统的天牛须搜索算法的基础上,通过反正切函数控制步长的更新,并设置能够跳出算法停滞的方法,避免算法陷入局部最优,提升了算法的全局寻优性能。以某型号通用桥式起重机为例,利用IBAS-LSSVM模型对起重机的小样本载荷谱进行回归预测和分析。结果表明,同其他回归预测模型相比,IBAS-LSSVM预测模型具有更高的预测精度、较快的收敛速度和更好的泛化性能,也避免了陷入局部极小值的问题,该方法对起重机载荷谱的回归预测和进一步的疲劳剩余寿命评估具有重要意义。