基于SSD和MPE的滚动轴承故障诊断方法

为了解决滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种奇异谱分解(SSD)和多尺度排列熵(MPE)的故障特征提取方法,结合K近邻(KNN)算法识别滚动轴承故障类型。首先对滚动轴承振动信号用SSD进行分解,得到3个奇异谱分量(SSC),根据峭度最大原则选择主分析分量;然后用MPE计算主分析分量的熵值,实现滚动轴承的故障特征进行提取;最后将熵值作为特征向量输入KNN分类器中,完成滚动轴承的状态识别。将该方法应用于实验数据分析,并与VMD和MPE相结合的故障诊断方法做比较,结果证明,该方法能够有效地提取故障特征,实现故障诊断。     

基于奇异值差分谱降噪与经验模式分解的滚动轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号含有大量噪声且具有非线性、非平稳特性致使故障特征难提取的问题,提出一种基于奇异值差分谱降噪与经验模式分解(EMD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,将滚动轴承振动信号在相空间重构的基础上利用奇异值差分谱完成降噪;其次,将降噪后的信号经EMD筛分为多个含有信号局部特征的本征模式分量(IMF);最后对与原信号相关度最大的IMF进行Hilbert包络解调,进而提取故障特征频率。实验结果表明:该方法不仅有效去除信号噪声,而且准确提取滚动轴承的故障特征。     

改进EWT降噪与快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断

针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱,难以识别的问题,提出一种改进经验小波变换(EWT)降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大,存在划分不合理的问题,提出极大值包络处理的划分方式;采用改进的EWT进行自适应信号分解,获得不同的固有模态分量,采用峭度准则筛选出有用模态分量,并进行重构得到降噪后的信号;为增强早期故障信号中的故障冲击周期成分,对降噪后的信号采用快速谱相关(Fast-SC)进行分析,获得平方增强包络谱;对平方包络谱中幅值突出的成分与故障频率进行对比分析,实现早期故障诊断。结果表明：与快速谱分析、改进EWT降噪结合快速谱峭度图相比,所提方法能有效增强早期故障特征频率,实现早期故障的准确诊断。     

基于EWT和ICA联合降噪的轴承故障诊断方法

针对轴承早期故障信号易被淹没于噪声中、故障特征难以提取的问题,提出一种经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)与独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)的联合降噪方法。该方法依据峭度准则将经EWT分解得到的固有模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)重构后利用ICA进行盲源分离,有效抑制了振动信号中的噪声,使故障特征频率的能量幅值最大,从而识别故障特征。通过仿真分析和实际轴承早期故障的实验研究,表明该方法可明显削弱噪声干扰,突出故障频率成分。与EWT和包络谱结合的方法对比,信噪比提高了24.45%,能更清晰准确地提取故障特征信息,满足对轴承故障的诊断要求,为滚动轴承早期故障提取提供了一种方法。     

基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障特征提取的难题,提出了基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行迭代滤波分解,然后通过相关系数和峭度准则筛选出敏感的内禀模态分量,对敏感的内禀模态分量进行最大相关峭度解卷积降噪,最后对降噪的信号进行频谱分析完成轴承故障诊断。对轴承仿真信号和滚动轴承故障振动试验信号进行了分析,结果表明文中方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。     

基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的窄带分量;然后根据峭度-相关性最大准则挑选包含故障特征信息最丰富的窄带分量作为主分量;最后对选取的主分量进行Teager能量增强谱,提取滚动轴承的故障特征。通过仿真和实例分析的结果表明:该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,且能够抑制强烈的噪声干扰和增强故障冲击特征,优于传统包络谱分析和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量谱的方法的分析结果。     

SVD-LESE在滚动轴承微弱故障识别中的应用研究

矿用电机运行过程中环境噪声强且复杂,其滚动轴承的早期故障特征容易被淹没。提出一种有限包络谱熵(LESE)引导的振动信号奇异值分解方法,用于滚动轴承早期故障特征提取。根据待分解信号中频率和奇异值之间的对应关系,将对应同一振动信号成分的奇异分量进行累加作为一个信号子分量进行输出;提出LESE用来解决轴承微弱故障信号经SVD处理后故障敏感信号分量的筛选;最后通过对故障敏感信号分量进行包络谱分析从而确定滚动轴承的故障类型。实验结果表明：上述方法能够实现对轴承早期故障特征提取,有利于及时发现轴承问题,避免设备进一步劣化。     

基于小波改进阈值去噪与LMD的滚动轴承故障诊断研究

为从含有强烈噪声干扰的滚动轴承振动信号中提取故障特征信息,提出了一种小波改进阈值去噪与局部均值分解(LMD)相结合的故障诊断方法。首先,根据构造小波改进阈值函数需满足的必要条件以及滚动轴承振动信号特征,提出了适应于滚动轴承振动信号的抛物线平滑阈值函数,利用其对振动信号进行去噪预处理;然后,对去噪后的振动信号进行LMD分解得到若干乘积函数分量(PF);最后,根据相关系数筛选出有效PF分量,并对其进行包络解调,提取故障特征频率。仿真分析和应用实例结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,实现滚动轴承的故障诊断。     

基于改进VMD-EWT联合降噪的滚动轴承早期故障检测

针对采集到的滚动轴承早期故障振动信号因故障特征微弱而导致难以检测的问题，提出一种基于改进的变分模态分解(VMD)和经验小波变换(EWT)联合降噪的滚动轴承早期故障检测方法。首先，利用改进包络谱有效边界划分方法(IEPEFP)确定VMD和EWT的分解分量个数，利用改进分解模态数目选择方法(IDMNS)对VMD的主要分量进行叠加从而完成初次降噪；其次，对初次降噪后的信号进行EWT分解，利用IDMNS对主要分量进行叠加进而完成二次降噪；最后，对降噪后的信号进行包络谱分析，从而实现滚动轴承早期故障检测。通过轴承加速寿命试验数据集进行试验验证，结果表明提出方法可有效提取滚动轴承早期微弱故障特征，准确检测轴承早期故障，具有一定的工程参考价值。     

基于IFM-VMD与WTD-Hilbert结合的滚动轴承故障诊断

针对变模式分解(VMD)中分解层数K对分解结果准确度影响较大以及轴承振动信号夹杂的噪声极大地影响有用信息提取的问题,提出了一种利用瞬时频率均值(IFM)确定K值并结合小波阈值降噪(WTD)和Hilbert变换对轴承的振动信号进行分析的方法。首先利用瞬时频率均值选择合适的VMD中的K值,然后用VMD方法对含噪声的信号进行自适应分解,根据相关系数原则从分解的分量中选取含有主要故障信息的分量进行小波阈值降噪分析,最后进行Hilbert变换解调出故障特征频率。为验证此方法的可行性,首先通过仿真信号验证了所用降噪方法的可靠性,然后用提出的IFM-VMD与WTD-Hilbert结合的方法对实际轴承故障数据进行分析,该方法故障诊断的准确率达到99%以上,说明该方法可以很好地识别滚动轴承的故障信息。     

基于模平方阈值—FastICA的滚动轴承降噪方法研究

针对小波阈值降噪时硬阈值和软阈值存在的连续性差和小波系数高频损失的问题,以及经典独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)方法降噪时的欠定问题,提出了模平方阈值与Fast ICA结合的联合降噪方法。首先将采集的单通道信号进行模平方阈值降噪处理,然后将降噪后信号与原振动信号组成输入矩阵进行Fast ICA降噪,最后对降噪后信号进行包络谱分析,实现滚动轴承特征提取和故障诊断。仿真和实验结果分析表明:该方法能使振动信号的峭度值增大,有效地滤除噪声,凸显故障特征信息,证明了该方法的有效性。     

非局部均值去噪和LMD综合的滚动轴承故障诊断

局域均值分解(Local Means decomposition,LMD)是一种分解效果明显的时频分析方法,在故障诊断中应用广泛。但噪声对其分解有较大影响。为克服噪声的干扰,提出了一种能够应用于轴承信号处理,由非局部均值去噪算法和LMD相结合的新方法,该方法首先采用NLM对信号进行降噪预处理,然后以去噪信号做为输入进行LMD分解,对分解产生的PF分量与降噪信号做相关度分析,甄选PF分量,然后对有用PF分量进行包络谱分析。并将该方法应用在故障滚动轴承信号的特征提取上,结果表明该方法能有效的提取滚动轴承的故障特征,实现滚动轴承的故障诊断。     

基于多尺度解调谱熵的轴承故障特征提取方法

为了解决直驱风力发电机主轴轴承故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)的多尺度解调谱熵的特征提取算法。多尺度解调谱熵利用EMD自适应分解特性与信息熵融合,首先对轴承振动信号进行EMD分解,将得到的各阶固有模态函数(IMF)分量进行Teager能量算子解调,获得不同频段的解调信号;其次,对各解调信号构造能量矩阵,并进行奇异值分解求取解调谱熵作为特征向量,从而实现对信号的多分辨率分析;最后,通过支持向量机(SVM)对实例数据进行故障分类实验,实现了较高的分类准确率,证明了该方法对于轴承故障诊断的有效性。     

基于ELMD和能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承发生故障时信号的调制特点,提出了基于总体局部均值分解（ ELMD）和Teager能量算子解调的故障诊断方法。运用ELMD方法对振动信号进行分解,得到有限个单分量的调幅调频信号;运用能量算子解调方法对包含有故障特征信息的分量进行解调,提取故障特征频率。将该方法应用于实际滚动轴承滚动体点蚀故障诊断中,成功地提取出了故障特征频率。     

全矢与SGMD-FastICA的轴承故障诊断北大核心

针对滚动轴承故障诊断中存在的故障信号特征不全面且易被噪声污染等问题,基于全矢和辛几何模态分解(SGMD),提出了全矢与SGMD-FastICA方法。首先,使用SGMD对水平方向X和竖直方向Y的故障信号进行分解,并通过综合指标将分解信号分为故障重构信号和噪声重组信号;其次,通过FastICA实现对故障重构信号与噪声重组信号的盲源分离;最后,利用全失谱技术对水平方向和竖直方向的盲源分离的有效分量进行融合,并使用Teager能量算子(TEO)对全矢融合信号进行解调分析。通过对滚动轴承振动信号的实验和对比分析,验证了所提方法的优越性和可靠性,在滚动轴承故障诊断领域具有一定的实用价值。     

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EEMD-FSK的滚动轴承故障诊断

为了解决轴承故障特征提取中经验模态分解(EMD)出现的模态混叠现象,提出一种集合经验模态分解(EEMD)、快速谱峭度选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行EEMD处理,分解为多个本征模态函数(IMF);将符合峭度准则的IMF分量筛选出来,对其进行信号重构,对重构信号进行快速谱峭度计算得出快速谱峭度图,从图中选出最优频带中心和带宽,确定FIR带通滤波器设计参数;最后通过共振解调技术对滤波信号进行包络分析,得出包络谱确定滚动轴承故障特征信息。通过滚动轴承实验分析,验证了此方法的可行性。     

基于SVD-LMD与DHMM在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期故障信号微弱难以提取和故障类型不易判别的缺点,提出了基于奇异值分解(SVD)-局部均值分解(LMD)与离散隐马尔可夫模型(DHMM)的滚动轴承故障类型识别方法。首先,对经过相空间Hankel矩阵重构的原始声学信号进行SVD降噪得到特征信号,再运用LMD对特征信号分解而产生一系列的乘积函数(PF),为去除LMD分解过程中产生的虚假分量,选择与特征信号相关系数值较大的PF并构建特征向量T以完成信号特征提取。最后,将T进行量化后作为特征观测值输入已训练收敛的DHMM模型进行故障状态识别。并与支持向量机(SVM)进行比较研究。实验结果表明,基于SVD-LMD与DHMM的滚动轴承故障诊断模型在声学信号下对早期滚动轴承的故障具有较高的识别率。     

基于小波包和EMD的谱峭度法在滚动轴承故障诊断中的应用

共振解调法是滚动轴承故障诊断中最常用的方法之一,然而确定合适的带通滤波器参数并将高频共振成分提取出来并不容易。谱峭度能够发现故障特征最明显的频带即自动确定带通滤波器的参数。但是滚动轴承的早期故障信号中混有强烈的干扰噪声,单一采用谱峭度法无法确定故障部位。为此提出一种基于谱峭度法和经验模式分解(EMD),以及小波包变换联合应用的滚动轴承故障诊断的新方法,首先采用EMD对原始信号进行自适应性分解,突出高频共振成分,再利用谱峭度法确定最佳带通滤波器参数,然后使用小波包变换提取高频共振成分,最后使用Hilbert变换做包络解调,经过对实际故障信号的研究分析,证实了该方法的有效性。     

基于EEMD和自相关阈值降噪的滚动轴承故障诊断

为减少噪声对滚动轴承故障特征提取的影响,文章提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和自相关阈值降噪相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对原始信号进行EEMD分解,然后将得到的各阶IMF分量分别进行自相关阈值降噪,最后重组降噪后的各阶IMF分量并通过包络分析提取故障频率特征进行故障诊断。通过仿真信号和实验数据验证表明,文章所提出的方法能够有效提取各阶IMF分量中的有用信号,有效解决了基于IMF系数选择方法的问题,证明文中提出的方法具有良好的可行性和有效性。