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。     

基于正交匹配追踪算法的齿轮箱轴承故障诊断及实验验证

为了提高传动振动过程中齿轮箱轴承内外圈故障诊断能力,采用正交匹配追踪(OMP)算法建立了故障诊断模型,并开展仿真分析及实验验证。研究结果表明：通过OMP算法对轴承外圈故障仿真加噪信号进行处理,能够看到信号呈周期性波动,通过频率及其倍频呈现逐步衰减,故障特征明显;经过OMP算法处理的轴承内圈故障仿真纯净信号呈周期性波动,能够看到滚动轴承的故障,轴承内圈通过频率和倍频以及边频带呈现逐步衰减,故障特征明显。为了进一步验证OMP算法处理齿轮故障的有效性,搭建封闭式功率流齿轮箱试验台,OMP重构故障信号谱图中啮合频率360 Hz峰值较低,边频带被完全掩盖,不存在大量的干扰成分。经OMP算法处理过的故障信号的谱图能很好地体现故障特征。     

样本熵改进小波包阈值去噪的轴承故障诊断

为了准确诊断出轴承故障,提出了样本熵改进小波包阈值去噪算法的轴承故障诊断方法。分析了样本熵与噪声大小、数据长度、信号固有特征的关系,得出了样本熵可以很好表征噪声大小、与数据长度、信号固有特征相关性极小的结论。使用样本熵从三个方面改进了小波包阈值去噪算法:提出了自适应阈值函数,使阈值函数随噪声分布情况进行自适应调整;以噪声信号样本熵值最大为依据,提出了最优阈值估计方法,使阈值随噪声大小自适应调整;以相邻分解层数的样本熵均值差值为依据,提出了分解层数确定方法。将样本熵改进小波包阈值去噪算法应用于轴承故障信号去噪中,去噪信号功率谱中轴承转动频率及倍频、外圈故障特征频率及倍频、两者的调制频率显露明显,能够明确判处出轴承为外圈故障,体现了极好的去噪效果。     

基于EMD与SSA-SVM的轴承故障诊断

为提高轴承早期故障诊断的准确率,使用经验模态分解(EMD)与麻雀算法(SSA)改进的支持向量机(SVM)结合的方式对故障进行诊断。首先,使用ADAMS软件采集6203轴承外圈、滚子及内圈故障的振动仿真信号;其次,将仿真信号及实际信号作为输入信号进行EMD分解,同时对分解的IMF分量选择自相关性最大的进行Hilbert包络处理;最后,对包络处理得到的故障频率选取前3个峰值采用SSA-SVM对故障进行诊断。不同的输入样本及不同的算法模型的诊断结果表明选取故障频率作为输入特征向量,在SSA-SVM中能够准确的诊断出故障类别,证明ADAMS能很好的解决轴承故障数据的采集问题,所用的诊断方法为轴承故障诊断提供了一种高准确率的方法。     

基于双树复小波和AR谱的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承信号的非平稳特性、小波变换频率混叠及信息丢失等问题,提出一种结合频率分离与功率谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,双树复小波变换(DTCWT)对振动信号进行分解,依据幅频特性对子频段个数进行优化,实现信号频率的精准分离;其次,利用自回归(AR)功率谱得到不同子频段功率,将总功率作为特征输入遗传算法优化的支持向量机(GA-SVM)进行故障诊断。通过实验,复合轴承故障的总体识别率达到96%,其中3种外圈故障识别率达到100%,其结果表明所提方法能够准确提取故障特征并准确识别复合轴承故障。     

基于共振稀疏分解与谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承微弱故障特征提取困难,提出了基于共振稀疏分解与谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法,根据滚动轴承故障振动信号中转频及谐波成分与周期性冲击成分的品质因子不同进行共振稀疏分解,得到包含转频及谐波等成分的高共振分量和包含故障特征的低共振分量,对低共振分量进行快速峭度图分析,得到包含故障特征的周期性冲击成分的频带范围,利用带通滤波器进行滤波,最后对滤波信号进行希尔伯特包络谱分析,提取出滚动轴承故障特征频率。实验结果表明该方法能有效地提取出表征滚动轴承故障特征的周期性冲击成分,剔除干扰成分,突出故障特征频率谱线,正确识别出滚动轴承的故障状态。     

快速路径优化引导ACMD的变转速轴承故障诊断北大核心

针对变转速工况下滚动轴承故障特征识别困难的问题,提出了一种快速路径优化算法(FPO)引导自适应线性调频模态分解(ACMD)的变转速轴承故障诊断方法。首先,对轴承故障信号进行希尔伯特变换解调提取隐藏在高频信号中的故障信息;其次,采用FPO算法从信号的时频分布中对信号分量的瞬时频率进行初始估计;将预估的各分量初始频率作为ACMD的初始参数对原始包络信号进行分解;最后,根据分解得到各个信号分量的瞬时频率和瞬时幅值等信息构建出高分辨率的时频表示。通过分析实测信号表明,所述方法能够展示出各个信号分量的幅值和频率变化趋势,剔除了无关成分的干扰,清晰地演示变转速工况下轴承故障信号的时变特征。     

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。     

谱峭度和Vold-kalman阶比跟踪在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用

针对风电机组齿轮箱在时变工况下的振动信号具有非平稳特性,提出一种谱峭度和Vold-kalman阶比跟踪(Vold-Kalman Filter Based Order Tracking,VKF-OT)相结合的故障特征提取方法。以转频和啮合频率作为VKF-OT的提取频率,获得随转速变化的阶比信号,通过阶比信号复包络直接求两种频率分量的幅值、相位,经实验分析这种方法能保留齿轮箱的瞬变信息。而后计算两种频率分量的谱峭度,以最大谱峭度对应的频率带能量与原阶比信号总能量之比作为故障特征,最后采用高斯混合模型对风电机组齿轮箱在不同工况下的150组振动信号进行特征描述,运用最大贝叶斯分类器实现故障识别。故障识别率表明该方法可有效地识别任意时变工况下的齿轮早期局部微弱故障。     

计入波纹度的柔性角接触球轴承振动特性研究

针对柔性角接触球轴承的振动,建立计入波纹度的柔性角接触球轴承动力学模型,该模型考虑了润滑和轴承内外圈表面波纹度对轴承动力学的影响。在此基础上研究了轴承内外圈波纹度幅值对角接触球轴承振动的影响,仿真结果表明：角接触球轴承的振动随内外圈波纹度幅值的增加而增强,柔性环的振动比刚性圈体的振动大,波纹度阶数也会影响加速度的特征频率,且在旋转过程中产生的柔性变形加剧了内外圈波纹度对振动的影响。搭建轴承振动实验台,验证了动力学模型的正确性。     

基于GAF与GoogLeNet的轴承故障诊断研究

为提高滚动轴承故障识别准确率,同时避免繁琐的频谱分析,提出基于GAF与GoogLeNet的轴承故障诊断模型.在实验室中采集滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚动体故障4种工况下的振动信号,利用EMD对振动信号进行分解并提取累积贡献90％的分量;基于重叠采样原理,利用格拉姆算法将选择的EMD分量和原始振动信号处理为二维图...     

基于XGBoost和自回归模型的轴承故障诊断和预警方法研究

针对轴承在数控车间生产中易发生故障且对轴承故障预警困难的问题,提出了一种基于XGBoost算法和AR(I)MA自回归模型的数据驱动的故障诊断和预警方法。首先使用XGBoost算法将轴承的历史数据划分为正常、滚珠故障、外圈故障和内圈故障4种状态,然后使用AR(I)MA模型来预测轴承在未来一段时间内的振动信号变化,再将预测出的振动信号进行降噪和特征提取后输入到训练好的XGBoost中进行故障诊断。使用PRONOSTIA平台采集的轴承工作数据进行实验,结果表明,文章方法可以准确预测出轴承短期内的振动信号并诊断出可能发生的故障,证明了该方法在轴承的故障诊断和预警中的可行性与正确性。     

一种簇绒机故障诊断方法的研究

针对簇绒机的故障诊断问题,提出采集滚动轴承的振动信号进行故障诊断.采集的实际振动信号中往往存在噪声信号,需要去掉噪声后再进行诊断.局部均值分解(local mean decomposition,LMD)方法是一种新型的信号自适应分解的时频分析方法,并且已经应用到故障诊断中.为了进一步提高LMD的性能,提出采用分段Hermite插值替代原始的滑动平均方法.提出一种新的故障诊断方法,首先应用小波包变换分析方法,去除信号中夹杂的噪声,然后使用改进后的LMD方法进行信号的分解,选择相关系数较大的PF分量进行希尔伯特变化包络谱分析,成功提取相关的故障特征.通过仿真实例的分析和对滚动轴承的实际故障数据进行故障诊断,证明了该方法在故障诊断应用中的有效性.     

基于WOA-VMD及综合评价指标的轴承故障诊断北大核心

针对轴承振动信号的冗余信息过多、故障特征提取率较低的问题,提出一种基于鲸鱼算法及综合评价指标优化变分模态分解(VMD)参数的轴承故障特征提取方法。首先构建了一种模糊熵与峭度倒数和的综合评价指标,作为鲸鱼优化算法(WOA)的适应度函数;其次对VMD的相关参数进行寻优;然后使用优化的参数对原始信号进行VMD分解,得到固有模态函数(IMFs),选取模糊熵与峭度倒数和最小的IMF作为目标模态;最后对目标分量进行希尔伯特包络谱分析来提取故障特征。在仿真信号实验和实测数据实验中与传统方法对比,结果表明,鲸鱼算法与综合指标的结合能选取最优VMD分解参数,故障频率提取率较传统方法有所提高。     

基于FIR分解的轴承故障快速诊断方法研究

为实现轴承故障的快速准确诊断,以互相关和互信息为基础构造一种针对轴承的快速故障诊断方法。该方法首先运用有限长单位冲激响应（Finite Impulse Response,简称FIR）滤波器对各单一故障（包括内圈、外圈、滚珠、保持架）振动信号进行分解,降低信号分解过程中因模态混叠造成的干扰,以力学分析建立的各故障振动模型为参考,对分解后的子信号采用互相关分析法,选出表征故障特征的子信号,计算子信号透露的信息量——互信息,用于构造故障特征矩阵,最后由K最近邻分类算法（K-Nearest Neighbor,简称KNN算法）的识别结果验证该算法对实现轴承故障快速识别具有优势。     

基于小波包能量和层次熵的D-S证据理论的轴承故障诊断技术

针对齿轮箱轴承故障识别率低、故障信号不平稳的问题,提出层次熵与小波包能量多源数据融合轴承故障诊断方法。采用小波包对轴承正常、内圈、外圈、滚动体故障等4种振动信号进行三层小波包分解并重构,计算各频段样本熵（即层次熵）和小波包能量作为故障特征向量集;应用归一化方法对2种特征向量处理后分别建立BP神经网络模型实现轴承不同故障模式的诊断;最后应用D-S证据理论,通过小波包能量和层次熵以及两者融合信息的故障诊断结果比较,表明基于神经网络和D-S证据理论相结合方法用于复杂机械的故障诊断是可行和有效的。