基于WPD-FWEO的轴承故障特征增强方法

用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)处理低信噪比信号时,常出现残存大量带内噪声的问题,严重影响了后期的故障诊断准确性。针对该问题,提出将频率加权能量算子(Frequency-Weighted Energy Operator,FWEO)作为小波包分解的后处理器,以消除其带内噪声,增强故障特征提取效果。对采样获得的故障数据进行3层小波包分解,得到各频带系数;对每个频带系数进行峭度计算,以峭度最大原则获取最优频带系数;以频率加权能量算子追踪最优频带系数的瞬时能量,从信号能量的角度消除信号中的带内噪声成分,二次增强信号中隐藏的故障脉冲信息;对其进行包络谱分析,得到最终诊断结果。仿真数据、实验室数据和工程数据验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于小波包分析的往复式天然气压缩机故障诊断系统

介绍了小波包分析的基本原理，在对往复式天然气压缩机的故障特点进行详细分析的基础上，提出利用小波包分频带的能量特征提取故障特征参数，建立起振动信号各频带能量到往复式天然气压缩机各故障状态间的映射关系，通过各频率成分能量的变化来诊断故障，在此基础上研制了往复式天然气压缩机故障诊断系统。     

基于小波包和LCD的滚动轴承故障诊断

针对含噪背景下提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征的问题,提出了一种将LCD(局部特征尺度)与小波包相结合的故障诊断方法。对待测信号进行小波包降噪预处理,再利用LCD分解得到ISC分量(内禀尺度分量),进一步根据峭度-相关系数筛选真实ISC分量用以重构获得有效的故障特征信号。最后通过对重构故障信息进行能量算子包络解调,从而得到轴承故障的特征频率。将基于LCD和小波包的时频分析方法引入轴承故障诊断中,实验结果表明该方法能有效地提取机械故障振动信号的特征。     

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。     

基于多指标优化TQWT和TEO的轴承声发射故障诊断

针对滚动轴承早期故障声发射信号存在信噪比低、调制成分复杂导致故障特征难以识别的问题,提出一种利用多特征指标优化的可调Q因子小波变换(TQWT)和Teager能量算子(TEO)结合的故障诊断方法。以峭度-波形信息熵指标对TQWT参数(主要是品质因子Q)进行自适应选择,分解得到一系列子频带;然后,结合峭度、峰度、稀疏值组成融合指标对子频带进行筛选,对选出的子频带降噪后重构信号;最后求得重构信号Teager能量算子解调谱,通过对解调谱分析得到轴承故障特征信息。仿真和实验数据表明：该方法能在低转速强噪声背景下提取出轴承故障声发射信号中的冲击特征并进行故障诊断。     

基于HGWO-MSVM的齿轮箱故障诊断研究

针对齿轮箱多类故障信号非线性、不确定性难以进行有效识别的问题,提出了一种混合灰狼优化算法(Hybrid Grey Wolf Optimizer,HGWO)优化多分类支持向量机(Multi-class Support Vector Machine,MSVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先利用小波包对齿轮箱故障信号进行降噪处理,并通过信号中各频带的能量,提取能量特征值,再将获取的特征值输入优化后的MSVM模型进行故障模式的识别。实验结果表明,相对于传统的诊断模型,基于HGWO-MSVM的齿轮箱故障诊断模型能够更有效地诊断齿轮箱的实际运行状态,提高识别效率和精度。     

基于多特征提取和LSSVM的轴承故障诊断

针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。     

基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型

针对传统故障诊断中,特征的有效提取依赖于降噪的效果,提出一种基于多域熵与模糊C均值聚类的故障诊断模型。采集设备运行过程中的振动信号,分别计算其小波包能量熵、功率谱熵和近似熵,其反映了振动信息在小波域、频域以及时域内的复杂程度。将其作为设备运行特征向量,通过模糊C均值聚类对设备状态进行识别。利用轴承故障实验和转子故障实验验证基于多域熵与FCM聚类的故障诊断模型,结果表明该方法地对故障类别以及故障程度的识别分类具有良好的效果。     

基于EMD-AR谱频带能量特征的故障特征提取方法研究

通过将经验模态分解（EMD）和AR功率谱参数估计模型相结合,提出一种基于EMD-AR谱估计提取频带能量特征的方法。对振动信号进行经验模态分解,并将分解后能量占比较大的前几组固有模态函数分别进行AR谱估计得到EMD-AR谱曲线;按照频带对EMD-AR谱曲线分段并分别对每一段的能量进行求和,归一化后作为特征值。搭建齿轮箱故障试验平台,采集振动信号进行EMD-AR谱频带能量特征提取,并将所得特征值输入到SVM中进行训练和诊断。结果表明：该特征提取方法结合SVM所得到的故障诊断模型具有较高的识别准确率,能够有效、准确地进行诊断识别。     

基于DT-CWT和能量算子解调的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现局部损伤时会产生周期性冲击,振动信号往往具有调制特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了双树复小波和能量算子解调的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的轴承振动信号进行分解,得到若干个不同频带的分量,提取信号中能量集中的高频调制频带进行信号重构。然后采用能量算子的方法对重构信号进行解调。最后对解调得到的瞬时幅值进行频谱分析便能准确提取故障特征频率。通过信号仿真和实验数据处理结果证明了该方法的有效性。     

变工况下采煤机故障诊断的迁移学习方法

针对采煤机故障诊断过程中有效故障样本不足问题,提出变工况下采煤机故障诊断的迁移学习方法。对原始振动信号作小波变换得到时频图,利用图像增强原理凸显故障的时频特征,并对图像进行归一化后组成故障样本;利用大量不同工况下的现有故障数据组成源域数据,对卷积神经网络进行训练,以初步获取故障诊断模型;将训练后的模型迁移至采煤机故障诊断实验台,以最大均值差异（MMD）作为优化指标,利用实验台中的样本继续训练模型,实现权值微调。结果表明：振动信号经小波变换和图像增强处理后,能有效凸显故障特征;利用实验台小样本微调权值,能有效实现采煤机故障诊断的模型迁移。     

Continuous wavelet transform technique for fault signal diagnosis of internal combustion engines

A fault signal diagnosis technique for internal combustion engines that uses a continuous wavelet transform algorithm is presented in this paper. The use of mechanical vibration and acoustic emission signals for fault diagnosis in rotating machinery has grown significantly due to advances in the progress of digital signal processing algorithms and implementation techniques. The conventional diagnosis technology using acoustic and vibration signals already exists in the form of techniques applying the time and frequency domain of signals, and analyzing the difference of signals in the spectrum. Unfortunately, in some applications the performance is limited, such as when a smearing problem arises at various rates of engine revolution, or when the signals caused by a damaged element are buried in broadband background noise. In the present study, a continuous wavelet transform technique for the fault signal diagnosis is proposed. In the experimental work, the proposed continuous wavelet algorithm was used for fault signal diagnosis in an internal combustion engine and its cooling system. The experimental results indicated that the proposed continuous wavelet transform technique is effective in fault signal diagnosis for both experimental cases. Furthermore, a characteristic analysis and experimental comparison of the vibration signal and acoustic emission signal analysis with the proposed algorithm are also presented in this report.     

小波包神经网络在齿轮泵故障诊断中的应用

采用小波包技术提取齿轮泵的振动信号的小波包能量谱及其谱熵,作为改进的BP网络的输入特征,进行齿轮泵的故障诊断.实验结果表明,该方法大大地提高了诊断的可靠性.     

复解析小波变换在齿轮故障诊断中的应用

提出了一种基于复解析小波变换的相位诊断齿轮故障的方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起，具有自适应分析能力。利用复解析小波变换得到齿轮振动信号的相位，其功率谱图上可提取调制边频带结构来识别故障模式，试验结果表明这种方法可有效应用于齿轮局部故障诊断中。     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

基于MRSVD与LMD的工业机器人交叉滚子轴承故障特征提取

针对奇异值分解(SVD)优化局部均值分解(LMD)方法提取工业机器人交叉滚子轴承振动信号微弱故障特征分量时出现的模态混淆现象,提出一种基于最大分辨率SVD与LMD的工业机器人交叉滚子轴承故障特征提取方法。以最大奇异值分辨率原则将一维振动信号构造成Hankel矩阵,采用SVD对Hankel矩阵进行分解得到奇异值序列;按照奇异值曲率谱原则及非目标值抑制原则对奇异值序列进行重构,将包含故障突变信息的重构奇异值序列进行SVD逆运算得到重构振动信号;最后利用LMD方法对重构振动信号进行故障特征提取,得到能够表征原始振动信号振动特征的故障特征分量。通过与SVD优化LMD方法对比可知,该方法完整地提取了工业机器人交叉滚子轴承振动信号的微弱故障特征分量,改善了模态混淆现象。     

基于WTD-AR谱和MEA-BPNN的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障诊断模型在噪声干扰下鲁棒性能差的问题,提出一种基于小波阈值去噪（WTD）、AR谱和思维进化算法（MEA）优化反向传播神经网络（BPNN）的轴承故障诊断方法。以原始振动信号为输入,采用小波方法分解重构原始信号滤除高频噪声,然后采用Burg算法估计AR模型参数提取降噪信号功率谱特征,最后将特征向量与对应标签分别作为MEA-BPNN神经网络的输入、输出进行训练,最终实现诊断。将该方法与一些先进的人工神经网络诊断方法作比较,测试该诊断模型的性能。研究结果表明：WTD-AR谱-MEA-BPNN诊断模型能够有效降低轴承振动信号的噪声干扰,实现特征增强,分辨率更高;相较于传统神经网络训练速度更快,在更短时间内甄别故障类型且识别率高。