基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取.针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法.该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后...     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。     

最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的齿轮微弱故障特征提取

针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷积周期参数的影响,为自适应地实现最佳的解卷积效果,利用粒子群算法优良的寻优特性,对最大相关峭度解卷积算法的最佳影响参数组合进行搜索。原故障信号经影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特征会明显增强,为剔除剩余噪声,对所获解卷积信号做进一步稀疏编码收缩降噪处理,并通过分析降噪信号的包络谱来识别故障特征频率成分。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于最大相关峭度反褶积的齿轮箱复合故障特征提取

提出一种基于最大相关峭度反褶积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的复合故障特征提取方法,通过MCKD对原信号降噪,提取感兴趣的周期成分,同时将此方法与最小熵反褶积对比研究,验证该方法的强降噪效果。将该方法运用于齿轮箱复合故障诊断中,可成功提取出各个故障特征。     

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。     

小波滤波与最大相关峭度解卷积参数同步优化的轴承故障诊断

针对共振解调中带通滤波残留的带内噪声影响故障诊断效果的问题,目前主要的解决办法是增加后处理步骤对带内噪声进行二次消除。但存在的主要问题是前后处理步骤的参数各自独立优化,且优化指标未考虑滚动轴承故障冲击周期性发生的特点,从而难于保障诊断的总体效果。提出了一种结合Morlet 小波滤波预处理和最大相关峭度解卷（MCKD）后处理的滚动轴承故障复合诊断方法。采用小生境遗传算法（NGAs）对Morlet 小波滤波器中心频率和带宽、MCKD 滤波器长度和周期进行同步联合优化,以考虑轴承故障冲击周期发生特点的相关峭度（CK）为优化指标,实现前后两个处理步骤的参数同步自适应优化。轴承故障仿真信号和实验台信号分析验证了所提方法的有效性和优越性。     

最小周期相关熵解卷积结合窄带解调的轴承复合故障诊断研究EI北大核心CSCD

声发射检测齿轮箱故障灵敏度高,但故障信号具有高频宽带且噪声干扰严重的特点,针对齿轮箱轴承复合故障声发射信号处理问题,提出最小周期相关熵解卷积与窄带解调相结合的复合故障诊断方法,基于故障出现的周期信息,利用最小周期相关熵解卷积实现故障信号分离,通过窄带解调方法获得最优解调中心频率,抑制宽频带解调引入的噪声干扰,仿真和实验数据处理结果表明:此方法适宜处理轴承复合故障声发射信号,成功实现了复合故障诊断。     

基于MCKD和重分配小波尺度谱的旋转机械复合故障诊断研究

针对强噪声环境下旋转机械复合故障信号难于提取与分离的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和重分配小波尺度谱的旋转机械故障诊断方法。机械信号中存在的噪声会降低重分配小波尺度谱的时频分布可读性,故先要对信号进行MCKD降噪,同时从振动信号中分离出各个故障成分,然后进行Hilbert变换得到包络成分,最后再对包络成分进行重分配小波尺度谱分析,根据尺度图中冲击成分的周期诊断转机械复合故障,算法仿真和应用实例验证了该方法的有效性。     

最小熵解卷积法轮对轴承故障诊断

针对强噪声下轮对轴承弱故障特征难以提取,以及在实际信号检测中检测信号在故障点到检测点的传播路径中有变形和失真导致实际采集信号成分复杂难以判别的问题,提出基于最小熵解卷积的轴承故障诊断方法。该方法的核心是利用熵最小原理设计最优滤波器,突出信号中的脉冲冲击,使滤波后信号近似于原始冲击信号,消除检测中传递路径对信号的干扰,对解卷积后的信号做包络谱分析达到轮对轴承故障诊断的目的。通过实验分析,基于最小熵解卷积的轴承故障诊断方法能很好突出冲击脉冲,在包络谱中能够准确检测到故障的基频和高次谐波。     

基于ASTFA和SDEO解调的行星齿轮箱故障诊断方法

针对行星齿轮箱故障信号的调制特点,提出基于自适应最稀疏时频分析(Adaptive and Sparsest TimeFrequency Analysis,ASTFA)和对称差分能量算子(Symmetric Difference Energy Operator,SDEO)相结合的解调方法,用于提取故障信号的瞬时幅值和瞬时频率信息。采用ASTFA方法分解行星齿轮箱故障信号,得到若干个单分量信号,采用SDEO进行解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算得到包络谱。采用该方法分析行星齿轮箱故障仿真信号和故障实际信号,结果表明,该方法能准确地提取故障特征,实现行星齿轮箱故障诊断。     

基于遗传编程的无量纲指标在行星齿轮箱故障诊断中的应用

针对传统的信号处理方法较难获取行星齿轮箱故障特征和有量纲指标在变工况情况下诊断失效的问题,提出将无量纲指标应用于行星齿轮箱故障诊断的方法。首先分别计算行星齿轮箱在不同故障模式下振动信号的七个无量纲指标,然后用遗传编程的方法构建新的复合诊断指标,最后将该复合诊断指标在变载荷、变转速工况下对不同的故障模式进行区分。实验结果表明,该方法可以识别行星齿轮箱在不同工况下的故障状态,验证了其有效性。     

基于小波包的齿轮箱故障诊断

提出了一种齿轮箱故障诊断的方法,这种方法首先利用小波包提取齿轮箱振动信号的故障特征域,然后计算特征域上绝对值信号的频谱,以正常信号的频谱和特征域上绝对值信号的频谱的相似程度作为齿轮箱故障与否的判据,将齿轮箱的特征频率和特征域上绝对值信号的频谱相比较来判断齿轮箱的故障模式.将此方法应用于齿轮箱断齿故障的诊断表明,这种方法能够准确地诊断出齿轮箱中的冲击故障.     

遗传算法优化稀疏分解的齿轮箱故障诊断研究

齿轮箱传动结构复杂,其出现故障时的振动信号往往含有强噪声。在强噪声背景下微弱信号的特征提取是振动信号处理领域的难题。稀疏分解方法能够自适应地提取强噪声背景下的微弱信号特征,但其在寻找最优匹配原子时计算量特别大。为加快匹配最优原子的速度,提出利用遗传算法优化匹配追踪的信号稀疏分解算法,优化后的算法大大降低了匹配追踪算法中寻找最优原子参数的计算量。齿轮故障振动信号的主要特征是调制现象,通过稀疏分解对含有噪声的信号进行降噪,然后进行频域分析,根据频域分析结果实现齿轮的故障诊断。对仿真的齿轮调制振动信号和实际采集的齿轮箱振动信号分析表明,该方法能够从含有强噪声的振动信号中快速且准确地提取出故障特征频率。     

基于谱峭度与变分模态分解的转子微弱不对中故障诊断

针对噪声干扰下转子微弱不对中故障特征难以提取的问题,提出一种谱峭度与变分模态分解的转子故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度(Spectral Kurtosis)滤除信号背景噪声以强化故障特征相关信号分量,然后通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将转子振动信号分解为一系列本征模态分量并对各分量进行频谱分析,提取转子的故障特征。将该方法应用到转子不对中故障实验数据中,结果表明,该方法能有效提取出转子微弱不对中故障特征,并且结果要优于基于谱峭度与经验模态分解(EMD)方法的分析结果。     

基于SWD-AVDIF的齿轮箱复合故障诊断方法

针对由噪声干扰和故障强度分布不均引起的齿轮箱复合故障诊断问题,论文提出了基于群分解和平均差值形态算子（Swarm Decomposition- Average Difference Filter,简称SWD-AVDIF）的齿轮箱复合故障诊断方法。首先运用群分解（Swarm Decomposition, 简称SWD）将齿轮箱振动信号分解为若干单一模态振荡分量（Oscillatory Components,简称OCs）;然后对分量进行AVDIF解调,得到SWD-AVDIF解调谱;最后根据解调结果判别故障类型。与EMD对比,仿真信号验证了SWD方法在频率区分能力上的优越性;运用齿轮箱复合故障仿真信号和实验信号进行分析,结果表明该方法能够有效地分离不同故障信号并加强故障特征,为齿轮箱复合故障诊断提供了一种新的方法。     

Weak Fault Diagnosis of Rolling Bearing Based on Improved Stochastic Resonance

Stochastic resonance can use noise to enhance weak signals, effectively reducing the effect of noise signals on feature extraction. In order to improve the early fault recognition rate of rolling bearings, and to overcome the shortcomings of lack of interaction in the selection of SR (Stochastic Resonance) method parameters and the lack of validation of the extracted features, an adaptive genetic random resonance early fault diagnosis method for rolling bearings was proposed. compared with the existing methods, the AGSR (Adaptive Genetic Stochastic Resonance) method uses genetic algorithms to optimize the system parameters, and further optimizes the parameters while considering the interaction between the parameters. This method can effectively extract the weak fault features of the bearing. In order to verify the effect of feature extraction, the feature signal extracted by AGSR method was input into the Fully connected neural network for fault diagnosis. the practicality of the algorithm is verified by simulation data and rolling bearing experimental data. the results show that the proposed method can effectively detect the early weak features of rolling bearings, and the fault diagnosis effect is better than the existing methods.     

CS自适应随机共振与ITD相结合的轴承弱故障诊断

为了解决轴承早期弱故障诊断的问题,提出将固有时间尺度分解 (intrinsic time-scale decomposition,ITD) 与布谷鸟自适应随机共振 (cuckoo adaptive stochastic resonance,CASR) 相结合的方法进行滚动轴承早期弱故障特征频率提取。针对采集到的滚动轴承振动信号复杂且信噪比 (SNR) 低、故障特征难以提取的问题,结合ITD能抑制端点效应、运算复杂度低等优势,该方法将信噪比作为随机共振的目标函数,通过仿真信号分析及实例验证,将ITD作为CASR处理信号的前处理,使滚动轴承故障信号显著加强,信噪比提高2.17倍,故障特征得到有效提取。     

基于关联分析的机载电子设备SRU级故障诊断方法

针对机载设备二类检测设备将故障隔离到SRU的要求,对LRU的内部结构进行了分析,提出了点、底项、组底项的概念,用关联值表示点与点之间、点与SRU之间及组底项之间的关联关系;针对多SRU结构UUT,提出逐级排除法故障诊断方法.