基于双谱分析的滚动轴承故障模式识别

当滚动轴承发生故障时,其产生的振动信号一般是包含较强噪声的非高斯和非线性信号。本文对高阶统计量方法用于滚动轴承故障特征提取进行了研究,提出了基于双谱估计的滚动轴承故障诊断方法。利用这种方法可以同时获得包含滚动轴承故障信号幅值和相位信息的双谱特征图谱。研究表明,双谱图谱可以有效地监测滚动轴承工作状态的模式,因而可以快速地识别滚动轴承不同的故障特征。     

一类滚动轴承振动信号特征提取与模式识别

复杂工况下滚动轴承振动信号通常表现出强烈的非平稳性,而一些典型的故障特征往往容易被其他成分所掩盖,这为故障特征提取带来了很大的困难。针对这一问题,首先,提出一种基于同步压缩小波变换的滚动轴承信号特征提取方法,对多种工况下的滚动轴承振动信号进行分析,提取出能够有效反映滚动轴承工况的信号特征空间;其次,采用非负矩阵分解对信号特征空间进行精简和优化,提炼出用于滚动轴承故障诊断和模式识别的特征参数;最后,采用支持向量机对多种工况的滚动轴承振动信号进行分类。研究结果表明,与传统的时域特征参数提取方法相比,所提出的方法具有更高的分类准确率。     

基于RSGWPT-LCD的轴承信号故障特征提取及模式识别

为了有效提取滚动轴承振动信号的故障特征和提高分类识别精度,提出了一种基于冗余二代小波包变换-局部特征尺度分解(redundant second generation wavelet packet transform-local characteristic scale decomposition,简称RSGWPT-LCD)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)相结合的故障特征提取和分类识别方法。首先,利用希尔伯特变换对原始振动信号进行处理,得到包络信号;其次,基于双层筛选机制,结合冗余二代小波包变换(redundant second generation wavelet packet transform,简称RSGWPT)和局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,简称LCD)方法对包络信号进行分解,筛选出包含主要信息的内禀尺度分量(intrinsic scale components,简称ISCs);然后,对提取的各ISCs分量构建初始特征矩阵并进行奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD),将得到的奇异值作为表征各损伤信号的特征向量;最后,以提取的特征向量为输入样本,建立ELM模式分类器对滚动轴承损伤信号进行识别。信号仿真和实测数据表明,该方法可有效提取振动信号故障特征,提高分类识别精度,实现滚动轴承故障诊断。     

柴油发动机曲轴轴承振动信号的双谱分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用双谱的分析方法,提出了用双谱特征频率面来描述信号特征.通过用双谱分析曲轴轴承振动信号,在双谱模域内进行搜索,得到了信号的特征频率面.结果表明,信号采集的最佳部位为曲轴左右两侧机体,最佳转速为1 800 r/min以上,对角线以外的区域包含了大量的故障特征.双谱能消除发动机振动信号中的噪声,有效提取出曲轴轴承振动特征信号.     

滚动轴承非线性振动特性探讨

主要研究了滚动轴承支承转子系统的非线性振动及相关的轴承破坏问题。采用滚动轴承的非线性刚度表达式，建立了滚动轴承支承刚性转子系统的力学模型和数学模型；通过对数学模型的求解，得出了系统振动的反应曲线和骨干曲线；揭示了滚动轴承的非线性振动是其高速运转时破坏的原因之一，并从理论上解释了球轴承和滚子轴承的动力特性差异。附图４幅，参考文献３篇。     

铣削颤振过程中的振动非线性特征试验

为了分析铣削过程振动信号的非线性特征,使用双谱、李雅普诺夫系数、变形维数和近似熵分析变切深铣削过程中平稳铣削振动信号、颤振孕育振动信号和颤振振动信号.试验结果表明,振动信号在铣削颤振孕育和发生状态时具有强混沌特征,其双谱特征和混沌特征相结合可以作为识别颤振孕育、发生的有效手段,基于球形支持向量机分类器对平稳铣削、颤振孕育和颤振发生进行识别,识别准确率达98.0％.     

基于多通道振动信号的港机车轮轴承故障诊断

提出一种基于多通道振动信号的港机台车车轮轴承故障诊断的方法。通过分析港机台车车轮轴承的特殊性,阐述现有轴承故障诊断方法以及存在的问题,并指出了基于多通道振动信号分析方法的优势。描述了系统信号采集硬件构架,充分发挥现代计算机的高速运算,大容量存储能力,利用多进程并发,采用模块化思想,搭建了分析系统用户界面软件。通过时域、频域、功率谱、静态参数等多种信号分析方法对振动信号进行分析,实现对轴承的故障诊断。实时监测和离线分析大量现场数据结果表明,该故障诊断系统诊断方便,无需停工,成功率高,符合港机台车车轮轴承故障在线诊断要求。     

基于BP神经网络的齿轮箱故障模式识别

以双谱分析为基础,对分析的结果进行特征提取,提出了双谱-BP网络故障诊断方法,并以双谱为BP神经网络的输入特征向量,对所提出的方法进行了实验研究,结果表明所提出的双谱-BP诊断方法是判断齿轮箱故障类型的一种有效方法。     

基于振动信号的轴承故障诊断技术综述北大核心

介绍了轴承振动的产生及故障诊断技术的典型分析方法,阐述了轴承故障诊断技术的发展历史和研究现状,最后总结了轴承故障诊断技术的发展趋势和不足。     

基于倒双谱分析的轴承故障诊断研究

将常规的双谱分析与倒谱技术相结合,提出了基于倒双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行双谱分析,以消除噪声的影响,再计算双谱的倒谱,对信号进行倒双谱分析,可有效提高信噪比,提取轴承的故障特征。齿轮箱轴承内外圈故障振动试验信号的研究结果表明,倒双谱分析能有效地诊断轴承的故障。     

基于双谱分析的表面肌电信号模式识别

本文提出一种新的用于表面肌电信号分类的方法。这种方法将双谱分析技术应用于表面肌电信号分类来对六种简单的动作进行分类,包括内翻,外翻,握拳,展拳,上切和下切六种动作模式的识别。在以往的表面肌电信号分类中,人们都假设信号满足高斯分布和线性,并且为平稳信号。但是实际的表面肌电信号往往不能满足上面的假设,根据前人对表面肌电信号的研究我们知道,当肌肉收缩低于最大自发收缩的25％时,表面肌电信号所表现的非高斯性是显著的。因此为了获得更多的表面肌电信号的信息和获取更好的表面肌电信号分类的识别率,我们利用双谱分析和主元分析相结合方法对肌电信号进行了分类研究。     

滚动轴承故障的振动信号诊断方法

针对滚动轴承损伤类故障振动信号的特点,充分利用HMM、SVM在序列行为的分类和小样本方面的优势,把SVM的输出转化为HMM中观察值概率矩阵模型,建立了动态过程时间序列分类器,提高模型的学习速度和分类性;基于对包络解调信号提取AR模型参数构建的用于训练和故障识别的特征矢量,提出了一种基于SVM-HMM混合算法的滚动轴承故障诊断方法.将该方法应用到滚动轴承故障诊断中取得了较好的效果.     

Bi-spectrum based-EMD applied to the non-stationary vibration signals for bearing faults diagnosis

Empirical mode decomposition (EMD) has been widely applied to analyze vibration signals behavior for bearing failures detection. Vibration signals are almost always non-stationary since bearings are inherently dynamic (e.g., speed and load condition change over time). By using EMD, the complicated non-stationary vibration signal is decomposed into a number of stationary intrinsic mode functions (IMFs) based on the local characteristic time scale of the signal. Bi-spectrum, a third-order statistic, helps to identify phase coupling effects, the bi-spectrum is theoretically zero for Gaussian noise and it is flat for non-Gaussian white noise, consequently the bi-spectrum analysis is insensitive to random noise, which are useful for detecting faults in induction machines. Utilizing the advantages of EMD and bi-spectrum, this article proposes a joint method for detecting such faults, called bi-spectrum based EMD (BSEMD). First, original vibration signals collected from accelerometers are decomposed by EMD and a set of IMFs is produced. Then, the IMF signals are analyzed via bi-spectrum to detect outer race bearing defects. The procedure is illustrated with the experimental bearing vibration data. The experimental results show that BSEMD techniques can effectively diagnosis bearing failures.     

基于神经网络的滚动轴承振动预测

以神经网络与MATLAB实现理论为依据,提出了一种新的滚动轴承振动预测方法。这种方法根据轴承的加工质量试验数据,建立轴承振动预测的BP网络试验模型,在MATLAB开发环境下输入训练样本数据矩阵和目标矩阵。经过训练后,网络误差达到要求,预报结果的最大相对误差小于10％。     

基于PC及MATLAB的振动信号处理的实现

介绍了一种基本计算机和MATLAB语言的振动信号采集和处理系统。系统利用Windows平台,采集信号并进行信号处理,利用MATLAB的数据处理及良好的可视化功能分析振动信号,从而为振动的研究提供了很好的试验平台。     

基于组合RNN网络的EMG信号手势识别

肌肉计算机接口(MCI)系统是虚拟现实、人机交互研究的热点之一,其核心问题是EMG肌电信号分类,因而MCI系统可以与深度学习方法有效结合。表面EMG信号分为高密度瞬时信号与稀疏多通道信号,前者类似于图像,可以采用CNN网络处理;本文应用RNN网络对后者进行研究,并利用MYO臂环实现了相应MCI系统。稀疏多通道EMG信号是不定长时间序列信号,前后时间相关性高,采用RNN网络进行分类。通过对原始信号进行时域、时频域、频域特征拓展,获得原始信号的多流特征序列,并提出两类组合RNN网络架构处理相应多流信号。用户依赖时算法准确率达90.78%,非用户依赖的人群测试中手势识别准确率达78.01%,实时动作识别准确率达82.09%,算法能在61.7毫秒内识别手势动作。本文所提出的组合RNN网络方法可以有效区分基于EMG信号的不同动作,且所设计的MCI系统用户泛化性与工作实时性表现好。     

Reliability estimation for cutting tools based on logistic regression model using vibration signals

As an important part of CNC machine, the reliability of cutting tools influences the whole manufacturing effectiveness and stability of equipment. The present study proposes a novel reliability estimation approach to the cutting tools based on logistic regression model by using vibration signals. The operation condition information of the CNC machine is incorporated into reliability analysis to reflect the product time-varying characteristics. The proposed approach is superior to other degradation estimation methods in that it does not necessitate any assumption about degradation paths and probability density functions of condition parameters. The three steps of new reliability estimation approach for cutting tools are as follows. First, on-line vibration signals of cutting tools are measured during the manufacturing process. Second, wavelet packet (WP) transform is employed to decompose the original signals and correlation analysis is employed to find out the feature frequency bands which indicate tool wear. Third, correlation analysis is also used to select the salient feature parameters which are composed of feature band energy, energy entropy and time-domain features. Finally, reliability estimation is carried out based on logistic regression model. The approach has been validated on a NC lathe. Under different failure threshold, the reliability and failure time of the cutting tools are all estimated accurately. The positive results show the plausibility and effectiveness of the proposed approach, which can facilitate machine performance and reliability estimation.     

基于小波原理的滚动轴承振动信号包络提取法

小波分析是获得广泛应用的信号处理新技术。这里根据小波能对信号包络提取的原理对滚动轴承的振动信号进行了研究，应用基于小波原理的自信息包络提取法，同时把该方法应用于分析滚动轴承故障，证明该方法能更有效地提取滚动轴承的信号包络，适用于分析滚动轴承故障。     

Simulation and analysis of vibration signals generated by rolling element bearing with defects

Dynamic loading of a rolling element bearing structure is modeled by a computer program developed in Visual Basic programming language. The vibration response of the structure to the dynamic loading is obtained using a standard finite element package I-DEAS. A force model is proposed to model the localized rolling element bearing defects. Time and frequency domain analyses are performed for diagnostics of rolling element bearing structures. Statistical properties of the vibration signals for healthy and defected structures are compared. The envelope (HFRT) method is employed in the frequency domain analysis. The effect of the rotational speed on the diagnostics of rolling element bearing defects is investigated. An optimum sensor location on the structure is sought. Effect of the structure geometry on the monitoring techniques is studied. An optimum monitoring method can be employed by analyzing the rolling element bearing structure following the procedure proposed in this study. The present commercial computer aided engineering packages can be used in special engineering applications such as condition monitoring of rolling element bearings.     

小波包-双谱分析和Hilbert-双谱分析的滚动轴承故障诊断方法对比研究

滚动轴承故障诊断是机械故障检测中的一个重要方面. 为了提取滚动轴承微弱振动信号,给出了两种方法小波包-双谱分析法和Hilbert-双谱分析法,并就不同状况对两者进行了对比研究,结果表明,两者都克服了传统谱分析和普通双谱分析中不能充分体现故障信号的缺点.在高斯和非高斯噪声干扰很小时,前者优于后者;在高斯噪声干扰下,而前者更优于后者,在非高斯噪声干扰下,后者则无能为力,前者能够充分体现滚动轴承故障信息.所以小波包-双谱分析法为滚动轴承故障诊断提供了一种准确有效的方法.