基于包络谱稀疏度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,将最大相关峭度解卷积算法应用于轴承故障诊断,并通过包络谱稀疏度来筛选最佳解卷积周期参数,提出了基于包络谱稀疏度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法。利用最佳参数相对应的最大相关峭度解卷积算法对原信号进行处理,得到解卷积信号后计算其包络谱,通过分析包络谱中幅值突出的频率成分来判断故障类型。早期故障仿真信号及实测全寿命数据分析结果表明,该方法可有效应用于轴承早期故障诊断。     

基于IEWT和MCKD的滚动轴承故障诊断方法

针对经验小波变换（Empirical wavelet transform,EWT）对强噪声环境中滚动轴承微弱故障诊断的不足,主要是傅里叶频谱分段不当的问题。提出一种基于最大相关峭度解卷积（Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD）降噪与改进EWT相结合的滚动轴承早期故障识别方法。首先采用最大相关峭度解卷积算法以包络谱的相关峭度最大化为目标对原信号进行降噪处理、检测信号中的周期性冲击成分,然后根据信号Fourier频谱的包络极大值进行分段,通过分析各频段平方包络谱中明显的频率成分来诊断故障。新方法能有效降噪、增强信号中周期性冲击特征、降低单次偶然冲击的影响、抑制非冲击成分。通过对含外圈、内圈故障的滚动轴承进行试验分析,结果表明,相比于快速谱峭度图和小波包络分析方法,该方法提取出的特征更加明显,能有效实现滚动轴承早期微弱故障的识别。     

基于CEEMD与IMCKD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被强烈的背景噪声所淹没的特点,提出基于互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的信号进行CEEMD分解,利用峭度为准则筛选IMF分量进行信号的重构,再对重构信号进行最大相关峭度解卷积处理,实现信号的滤波降噪,最后,将滤波信号进行包络解调得到轴承的故障特征。通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于最大相关峭度解卷积的炼胶机齿轮箱早期故障诊断

炼胶机齿轮箱发生早期故障时,其振动信号一般很微弱,且隐含的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,导致齿轮故障诊断异常艰难。论文介绍了M步时延相关峭度的概念,并引出了最大相关峭度解卷积方法。该方法通过计算故障信号的最大相关峭度值来估算出感兴趣的解卷积故障周期T,然后选择合适的时延步数M对故障信号做最大相关峭度解卷积,最后对最大相关峭度解卷积滤波后的信号进行包络解调以提取出其故障特征,并诊断出了该齿轮箱轴V上的齿轮8(Z_8=28)的微弱裂纹故障。最后还将最大相关峭度解卷积方法与谱峭度方法进行了对比分析。应用实例结果与对比分析验证了最大相关峭度解卷积方法应用于齿轮箱早期故障诊断的有效性。     

基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断

针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution, MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization, IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。     

基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承单通道信号信噪比较低、不能全面和准确表征故障特征等问题,提出了一种基于全矢谱和自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算互为垂直的两通道振动信号的自相关谱峭度图,得到信号中最佳频带的位置,并提取重构信号;其次,为了保证信号故障信息的全面性和获取精确故障特征信息,计算重构信号的全矢包络谱;最后,分析全矢包络谱中的故障特征进行故障诊断。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度和自相关谱峭度图等方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征频率,提高故障诊断的精确性。     

基于SK‑MOMEDA的风电机组轴承复合故障特征分

针对在实际工况中风电机组滚动轴承发生复合故障时,多个故障间相互作用,彼此干扰,造成复合故障特征难以分离问题,提出了基于谱峭度（spectral kurtosis,简称SK）与多点最优调整的最小熵解卷积（multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA）的风电机组滚动轴承复合故障特征分离提取方法。首先,对复合故障信号进行谱峭度分析,选出能量较大的共振频带,并通过构建带通滤波器对相应的共振频带进行滤波,对滤波信号进行包络谱分析,对单一故障特征进行分离提取;其次,对未能实现单一故障特征提取的滤波信号进行多点峭度谱分析并确定故障周期,应用MOMEDA完成后续分离提取过程。仿真信号和工程应用分析结果表明,该方法能够准确且有效地实现轴承复合故障特征的分离提取。     

基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱,背景噪声干扰严重,冲击特征难以提取,本文提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,简称MCKD)与1.5维Teager能量谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。由于轴承出现故障时其信号表现为周期性冲击,根据这一特性,本文首先利用MCKD的提取淹没在噪声信号中的周期性冲击特征成分,对原始信号进行降噪;然后再利用1.5维Teager能量谱得出信号的故障特征信息,并将该方法与谱峭度方法进行对比,通过仿真信号与实测信号验证了该方法的有效性和可行性。     

基于平方包络谱相关峭度的最优共振解调诊断滚动轴承故障

利用峭度指标识别滚动轴承共振频带,结合包络分析解调故障特征,是滚动轴承故障诊断的常用方法。峭度指标虽然能够表征瞬态冲击特征的强弱,却无法利用瞬态冲击特征循环发生的特点,导致其难以区分脉冲噪声和循环瞬态冲击,无法准确识别共振频带,进而容易导致错误的故障诊断结果。受峭度和信号自相关的启发,重新定义相关峭度,提出平方包络谱相关峭度新指标;并结合Morlet小波滤波和粒子群优化算法,提出一种滚动轴承最优共振解调方法。通过与峭度、谱峭度等进行对比,仿真和试验分析结果表明平方包络谱相关峭度能够准确识别循环瞬态冲击;最优共振解调能够稳健确定共振频带的最优中心频率和带宽,准确解调诊断滚动轴承故障,验证了平方包络谱相关峭度在检测循环瞬态冲击和识别最优共振频带中的有效性和优越性。     

基于SK-MOMEDA的风电机组轴承复合故障特征分离提取

针对在实际工况中风电机组滚动轴承发生复合故障时,多个故障间相互作用,彼此干扰,造成复合故障特征难以分离问题,提出了基于谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)与多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA)的风电机组滚动轴承复合故障特征分离提取方法。首先,对复合故障信号进行谱峭度分析,选出能量较大的共振频带,并通过构建带通滤波器对相应的共振频带进行滤波,对滤波信号进行包络谱分析,对单一故障特征进行分离提取;其次,对未能实现单一故障特征提取的滤波信号进行多点峭度谱分析并确定故障周期,应用MOMEDA完成后续分离提取过程。仿真信号和工程应用分析结果表明,该方法能够准确且有效地实现轴承复合故障特征的分离提取。     

基于子小波布置和系数融合的轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于子小波布置策略和小波系数融合的故障诊断方法。首先,布置子小波并进行小波变换;然后,根据峰度指标对多尺度小波系数进行融合集成;最后,运用自相关谱抑制噪声,突出故障信息。通过仿真信号和实际信号对该方法进行了验证,结果表明,该方法能够提取出微弱的故障特征,实现滚动轴承的早期故障诊断。     

Diagnosis of compound faults of rolling bearings through adaptive maximum correlated kurtosis deconvolution

This paper proposes a new diagnosis method based on Adaptive maximum correlated kurtosis deconvolution (AMCKD) for accurate identification of compound faults of rolling bearings. The AMCKD method combines the powerful capability of cuckoo search algorithm for global optimization with the advantage of Maximum correlated kurtosis deconvolution (MCKD) for impact signal extraction. In contrast to traditional methods, such as direct envelop spectrum, Discrete wavelet transform (DWT), and empirical mode decomposition, the proposed method extracts each fault signal related to the single failed part from the compound fault signals and effectively separates the coupled fault features. First, the original signal is processed using AMCKD method. Demodulation operation is then performed on the obtained single fault signal, and the envelope spectrum is calculated to identify the characteristic frequency information. Verification is performed on simulated and experimental signals. Results show that the proposed method is more suitable for detecting compound faults in rolling bearings compared with traditional methods. This research provides a basis for improving the monitoring and diagnosis precision of rolling bearings.     

基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。     

改进Alexnet的滚动轴承变工况故障诊断方法

旋转机械中的滚动轴承常工作在变负荷、强噪声的环境中,而传统的滚动轴承故障诊断方法难以在复杂工况下自适应地提取对其故障诊断有利的特征,针对此问题,提出一种改进AlexNet的滚动轴承变工况故障诊断方法。首先,将采集的一维时域信号按横向插样构建便于改进AlexNet输入的二维特征图,于现存的纵向插样和二维频谱而言,保留了特征自动提取过程中振动信号的时序性和关联性;其次,改进调整AlexNet卷积层的功能层且经过卷积和次采样等操作,从二维特征图中自动提取出利于滚动轴承状态辨识的特征;最后,以softmax的交叉熵为损失函数,利用Adam按小批量迭代优化法实现对滚动轴承故障的诊断。通过与多种方法对滚动轴承不同位置、不同损伤程度的12类状态诊断效果比较,结果表明,该方法对变负荷、强噪声条件下的滚动轴承故障诊断的精度更高,鲁棒性更强。     

基于1 1／2维谱的滚动轴承故障诊断

提出了基于１１／２维谱的滚动轴承故障诊断新方法。１１／２维谱保留了信号的相位信息且能够有效抑制噪声。用１１／２维谱分析滚动轴承振动信号,可以提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,识别故障模式。试验结果表明,这种方法能有效地诊断滚动轴承故障,且对初期故障很敏感。     

复选降噪自适应型MCKD方法研究

针对强噪声干扰下,最大相关峭度解卷积（Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD）对于弱响应轴承滚动体故障信号指定周期冲击增强和辨识能力有限,无法自适应确定参数的问题,提出一种改进MCKD故障诊断方法。首先利用小波多尺度分解得到故障响应高频分量使冲击成份更加凸显;然后以峭度值最大准则复选出最优故障信号高频分量,降低噪音的干扰;最后结合小波方差自适应确定MCKD参数。轴承故障仿真、实验数据分析结果表明,该方法能够实现弱响应的轴承滚动体故障诊断,同时适用轴承内外圈故障诊断。     

基于拉普拉斯分值和模糊C均值聚类的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和故障征兆的模糊性,提出了基于拉普拉斯分值和模糊C均值（FCM）聚类的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先在时域和频域对滚动轴承振动信号进行特征提取,组成初始特征向量;然后利用拉普拉斯分值进行特征选择,形成故障特征向量;最后以FCM聚类为故障分类器,实现滚动轴承不同故障类型的识别。应用实例和对比实验表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号特征,诊断滚动轴承故障。     

基于双时域变换和稀疏编码收缩的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障特征微弱、在噪声和谐波干扰下难以有效提取的问题,提出了联合双时域(DTD)变换和稀疏编码收缩(SCS)的故障诊断方法。首先对原始信号进行双时域变换,将双时域变换谱的对角序列作为重构信号;然后对重构信号进行稀疏编码收缩,减小噪声与低频杂波的干扰;最后对降噪信号做包络谱分析,提取故障特征频率,判定故障类型,实现故障诊断。对仿真信号、实验信号、工程信号的分析结果表明,该方法可有效提取轴承早期故障信号中的微弱故障特征,准确判断故障类型。     

基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。     

基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离方法

为有效提取滚动轴承故障振动信号的故障冲击特征,提出了基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法。首先对原始信号进行频率切片小波变换得到全频带下的时频分布,然后根据时频谱能量分布特点选择出感兴趣的时频区域,再以较高的时频分辨率对感兴趣的时频区域进行细化分析得到细化的时频谱,从而分割出含有故障特征时频区域。为克服噪声对细化时频谱精度的影响,FSWT细化分析过程融入SVD降噪,通过对FSWT细化时频谱系数矩阵进行奇异值差分谱阈值降噪,使得FSWT细化时频谱的冲击特征更加明显,最后通对降噪后的细化时频谱进行FSWT逆变换重构,分离出故障冲击信号。仿真分析和故障诊断实例表明,基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法能够成功从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征,有效地实现对滚动轴承各种故障的诊断。