基于鲁棒性小波包峭度图的滚动轴承故障诊断

由于基于小波包变换滤波器的设计方法仍然是采用基于样本四阶矩的谱峭度,因此在实际应用中可能会存在非鲁棒性等问题。在此基础上定义了具有鲁棒性的谱峭度系数,提出了基于小波包变换的具有鲁棒性的峭度图算法。滚动轴承的实测信号验证了所提出的方法不仅能够真实地反映谱峭度大小,而且能够准确过滤出故障瞬态冲击成分,有利于基于包络谱分析轴承故障特征频率检测,说明其具有较好的应用前景。     

滚动轴承故障诊断的改进小波变换谱峭度法

在Morlet小波变换谱峭度法的基础上做了相应改进,利用小波变换谱峭度法得到的谱峭度值,自动构造最优匹配滤波器。将此方法应用于滚动轴承故障诊断中,并与原小波谱峭度法进行比较。结果表明,基于小波变换的谱峭度法的效果对滤波器的选取比较敏感,具有更加优良的监测和诊断效果。     

自适应谱峭度图及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种新的自适应谱峭度图方法。首先采用CEEMDAN方法分解信号的傅里叶频谱,然后对得到的低频IMF分量与残差项进行分层累加计算,对每一层的频谱趋势寻找极小值点,使其作为频谱划分边界,将划分后的各频段通过正交滤波器并利用峭度指标对划分后信号中的故障信息进行评估,构造出一种新的自适应谱峭度图。该方法能够克服快速谱峭度图因遵循固定划分规则易使检测出的频带不能包含完整的故障信息或是提取到无效分量的情况,并且分别利用轴承外圈故障的仿真信号和试验信号,验证了该方法的有效性。     

基于EEMD和快速谱峭度的滚动轴承故障诊断研究

从经验模态分解(EMD)中得到的本征模态函数(IMF)存在模态混合现象,并且其末端效应影响分解效果,针对这一问题,以西安交通大学XJTU-SY滚动轴承中的振动数据为例,对其外圈振动的正常数据和失效数据分别进行了对比研究。首先,采用集合经验模态(EEMD)分别对正常和失效轴承的振动信号进行了分解,得到了各阶IMF分量;然后,通过峭度准则选择关键的IMF分量进行了信号重构,计算了重构的信号快速谱峭度,根据快速谱峭度得出的中心频率和带宽为依据,对重构信号进行了带通滤波处理;最后,对包络谱进行了对比分析,获得了滚动轴承的准确故障特征信息。研究结果表明:通过EEMD分解和快速谱峭度得出滤波后的重构信号降噪效果明显,可以得到良好的故障带宽和中心频率;该方法能有效测出XJTU-SY滚动轴承出现外圈故障时的振动频率。     

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。     

基于谱峭度和CEEMD的滚动轴承声信号故障诊断研究

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视.针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法.该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动轴承声信号变得简单且噪声小,故障冲击成分明显;然后利用CEEMD将滤波信号进行分解运算,得到一系...     

基于谱峭度法和自适应遗传算法的轴承故障诊断

结合谱峭度法和自适应遗传算法,提出滚动轴承故障诊断的一种新方法。将谱峭度法给出的滤波器参数作为初始参数,再利用自适应遗传算法对其优化得到最优参数,最后进行包络分析,诊断出故障。     

基于小波包能量与峭度谱的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承的振动信号中包含冲击成分,导致信号的能量集中的问题,提出了一种基于小波包能量与峭度谱相结合的方法用以提取轴承故障信号特征.首先应用小波包对测量信号进行分解、能量归一化处理和信号重构,然后将重构信号采用峭度谱确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽,最后将滤波信号进行包络解调并提取故障特征频率.分别对仿真信号和试验...     

基于改进EMD与谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的调制特点和其需要依靠经验来选择共振高频带的缺点,提出一种改进经验模态分解(EMD)与谱峭度法结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过EMD将滚动轴承故障信号分解为若干固有模态函数(IMF);然后通过互信息、峭度、互相关性剔除虚假IMF分量,重构故障信号;最后利用谱峭度设计最优带通滤波器,并对滤波后的信号进行包络解调分析,提取滚动轴承故障特征。滚动轴承故障实验信号分析结果表明,改进EMD与谱峭度方法能有效提取滚动轴承故障特征,且比传统包络分析方法更具优势。     

基于PPCA-EWT的滚动轴承轻微故障诊断

针对经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)在强背景噪声下对轴承的轻微故障特征提取不足的问题,提出了概率主成分分析(probabilistic principal component analysis,简称PPCA)结合EWT的滚动轴承轻微故障诊断方法。首先,对信号做PPCA预处理,提取信号主要故障特征成分,去除强背景噪声干扰;然后,采用EWT方法分解轴承故障信号,按相关系数-峭度准则选出故障特征较为明显的分量,并将所选分量重构故障信号;最后,对信号采取包络分析,提取出轴承故障特征。仿真和实验结果表明,该方法能够有效地诊断出轴承故障且效果优于对信号进行EWT包络分析。     

基于WPD-HHT的滚动轴承故障诊断

在分析小波包分解(WPD)和HilbertHuang变换(HHT)的基础上,通过将WPD和HHT相结合,引进了一种故障诊断方法(WPDHHT)。仿真和实验表明,此方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波变换能够快速有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波。通过选用多尺度的小波变换,能较好地分离出所要分析的高频固有振动信号,然后对高频振动信号进行包络分析,从包络谱图中提取故障特征频率分量,就能诊断出滚动轴承故障发生在哪个元件上。实验结果表明,这种诊断方法是有效的。     

基于自适应最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。     

滚动轴承故障的小波诊断法

对小波变换原理和信号局部奇异性在小波变换下的特性进行了分析,通过选用多尺度小波变换成功地对滚动轴承故障信号进行了检测。     

基于关联维数的铁路货车滚动轴承故障诊断

将关联维数用于定量刻划滚动轴承在不同工作状态下的振动特征,进而对故障分类。同时提出用小波分析对原始数据进行降噪处理。文中以铁路货车轴箱197 726双排圆锥滚子轴承为例,计算了正常轮对、滚子损伤和外圈剥离三种情况下降噪处理前后振动信号的关联维数,分析结果表明,滚动轴承不同工作状态下的关联维数有明显差别,因此可以将关联维数作为识别滚动轴承故障的特征量。     

基于EEMD奇异值熵的滚动轴承故障诊断方法

为充分利用振动信号进行故障辨识,提出一种基于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)奇异值熵判据的滚动轴承故障诊断方法。首先,对滚动轴承的振动信号进行EEMD分解获得若干个本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),并根据一种IMF分量故障信息含量的评价指标(即峭度、均方差和欧氏距离)选出能够表征原始信号状态的分量进行信号重构;其次,利用奇异值分解技术对重构信号进行处理,结合信息熵算法求取其奇异值熵;最后,利用奇异值熵的大小判断滚动轴承的故障类别。用美国西储大学滚动轴承振动信号对所述方法进行验证的结果表明,相比传统的EMD奇异值熵故障诊断方法,本方法能够清晰的划分出滚动轴承不同工作状态的类别特征区间,而且具有更高的故障诊断精度。     

小波包络分析在滚动轴承诊断中的应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,提出了基于高斯函数的小波包络解调分析方法。该方法能将各共振响应频带的调制频率提取出来。进一步采用包络谱熵选择最优尺度来监测滚动轴承缺陷的发生和发展过程。经实例验证,该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚珠的局部缺陷。     

基于MSD-ICA-EA的轴承故障诊断方法

轴承故障诊断时,传感器采集的故障声音信号一般含有多个故障源,且源信号之间统计相关,应用传统的独立分量分析受到限制,本文应用多分辨率子带分解的独立分量分析方法(MSD-ICA),针对小波变换快速独立分量分析分离出的高频子带信号常呈现调制特性,提出进一步结合包络分析(EA)方法分析该子带信号,来判定故障的类型与部位.试验表明,多分辨率子带分解的独立分量分析结合包络分析的分析方法能有效地解决该类问题.     

IEWT和FSK在齿轮与滚动轴承故障诊断中的应用

改进的经验小波变换方法(improved empirical wavelet transform,简称IEWT)是一种新的自适应性信号处理方法,将这种方法和快速谱峭度(fast spectral kurtosis,简称FSK)相结合,进行齿轮与滚动轴承的故障诊断。首先,采用IEWT对信号进行分解,筛选出故障特征最为明显的2个分量并重构信号;其次,对重构信号进行快速谱峭度滤波;最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取出信号的故障特征。分析齿轮断齿及滚动轴承故障信号,与直接包络谱和基于EMD经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的FSK滤波包络谱分析方法相比可知,采用IEWT处理后再进行FSK滤波的信号进行包络谱分析更具有区分性,可有效识别齿轮和滚动轴承的故障特征。