基于HVD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法研究北大核心

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的特点,提出了一种基于Hilbert振动分解(HVD)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先将故障信号进行HVD分解,然后采用相关系数法重构原始信号,降低噪声的干扰,增强故障信号的冲击特征,最后对重构后的信号进行1.5维Teager能量谱运算,提取出滚动轴承的故障特征。     

基于1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的特点,提出了基于最小熵解卷积与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法,首先利用最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)对强噪声下滚动轴承信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行Teager能量算子解调,最后对解调后的信号进行1.5维谱分析。通过对内外圈故障的仿真信号及实验数据的处理分析,且与包络谱方法进行了对比,验证了该方法的有效性和准确性。     

基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱,背景噪声干扰严重,冲击特征难以提取,本文提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,简称MCKD)与1.5维Teager能量谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。由于轴承出现故障时其信号表现为周期性冲击,根据这一特性,本文首先利用MCKD的提取淹没在噪声信号中的周期性冲击特征成分,对原始信号进行降噪;然后再利用1.5维Teager能量谱得出信号的故障特征信息,并将该方法与谱峭度方法进行对比,通过仿真信号与实测信号验证了该方法的有效性和可行性。     

基于傅里叶分解与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征难以提取的特点,提出了基于傅里叶分解(FDM)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先利用傅里叶分解的自适应性特点,将故障信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的固有频带函数,然后利用自相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,对重构后的信号求解1.5维Teager能量谱,从而得到故障特征频率,进行故障诊断。仿真结果表明,与传统的包络谱分析相比,该方法的故障特征更加明显,效果更好。最后将该方法成功地应用到实际的滚动轴承故障诊断中,进一步验证了该方法的有效性。     

基于SVD-LCD与1.5维谱的滚动轴承故障诊断

为了准确地进行滚动轴承故障诊断,针对故障振动信号的低信噪比、非线性、非平稳的特征,提出了奇异值分解降噪、局部特征尺度分解和1.5维谱相结合的故障诊断方法。该方法首先运用奇异值分解降噪技术降低信号中的噪声,然后对降噪信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量,并进行Hilbert变换求取包络信号,最后求取包络信号的1.5维谱提取故障特征。通过轴承内圈故障数据分析,验证了该方法的有效性。     

基于ELMD和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承出现早期故障时,故障特征十分微弱,伴随严重的噪声干扰导致其故障特征难以识别,针对这一问题,提出了一种总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先运用ELMD对振动信号进行分解,得到一系列乘积函数(product function,PF)分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的PF分量,最后对提取的PF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。通过仿真信号和工程实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用小波包对采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值以及小波包最佳分解层数,从而自适应并且有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于SK-CICA和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障能量小,易受背景噪声干扰的问题,提出了基于谱峭度(SK)和约束独立分量分析(CICA)相结合的方法来提取故障特征。首先,对信号的快速谱峭度图分析得到带通滤波的优化参数,以实现降噪作用;然后,将滤波后的信号作为CICA的输入信号,依据滚动轴承故障特征频率建立参考信号,提取出目标振动信号;最后,利用Teager能量算子解调方法得到信号的能量谱,识别故障特征。     

基于总变差去噪和Teager能量谱的滚动轴承故障诊断

针对强噪声背景下滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出了结合总变差去噪和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法.首先,使用总变差去噪方法对滚动轴承振动信号降噪;然后,对降噪后的信号进行Teager能量谱分析,从中识别出滚动轴承的故障特征频率,实现对滚动轴承的故障诊断:最后.通过美国凯西西储大学的实验数据验证...     

基于CEEMD和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现局部损伤时,故障时域信号中会出现周期性冲击特征,为了能够准确地提取故障特征信息,提出了CEEMD和Teager能量算子相结合的故障诊断方法。首先应用CEEMD方法对轴承故障信号进行预处理,结果得到一系列本征模态分量,依据相关系数准则,从分解结果中选取相关系数最大的分量作为研究对象;然后采用Teager能量算子对选出分量进行解调处理;最后从得到的能量谱图中即可准确地获取故障特征信息。通过对仿真信号和轴承实验数据进行诊断分析,结果验证了该方法的有效性。     

基于总体平均经验模态分解与1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障冲击信号微弱,强噪声干扰下故障特征难以提取等问题,提出了基于总体平均经验模态分解(EEMD)与1.5维谱的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解(EMD)在对信号进行分解时容易产生模态混叠现象,引入总体平均经验模态分解(EEMD)。首先将最小熵解卷积(MED)作为前置滤波器,对原始信号进行降噪处理,再利用1.5维谱对经过EEMD分解得到的较为敏感的本征模态函数进行分析,得到各个分量的1.5维包络谱,最终判断轴承是否存在故障。通过仿真信号及实验信号验证了文中所论方法的可行性和有效性。     

最优共振带提取与1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承的振动信号反映到频谱图中,会出现共振带,能够有效并准确提取共振带加以分析是滚动轴承故障诊断常用方法。为了准确提取出共振带,采用巴特沃斯带通滤波器对共振频带进行提取,为了得到最优共振带,将采用特征频率强度系数这一指标来反映提取的共振带效果,然后利用具有高强降噪特性的1.5维谱来对滤波信号进行特征提取.通过仿真信号以及试验信号对该方法进行验证,结果表明,该方法能够在强噪背景下对特征的提取以及实现滚动轴承早期故障诊断。     

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DT-CWT自适应Teager能量谱的轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及带通滤波器参数设置依赖使用者经验等造成共振带不能有效确定并自适应提取的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将双树复小波变换和Teager能量谱结合,提出了基于双树复小波自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。首先,利用双树复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号,并计算各子带的频带幅值熵;然后,将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳阈值,从而自适应并且有效地提取出共振带;最后,对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。     

基于改进HVD和包络谱的轴承故障诊断方法

轴承是机械设备的重要零部件之一。希尔伯特振动分解与经验模态分解同样存在着端点效应,针对于端点效应提出了镜像延拓的改进方法,该方法通过在信号左右两端分别延拓一定的数据长度,信号分解后再截去左右延拓的数据。较之传统的希尔伯特振动分解方法,该方法能有效的抑制分离出的分量两端发生发散的现象,将改进的HVD与包络谱结合能够有效的应用于轴承故障诊断,能够有效地提取出轴承故障特征频率。     

基于DT-CWT和奇异能量差分谱的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承故障信号具有非平稳、能量低等特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了将双树复小波和奇异值能量差分谱相结合的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的振动信号进行分解,再重构单支信号,由于噪声的干扰,从重构后分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量求取奇异值能量差分谱,确定有效阶次进行信号重构降噪。最后对降噪信号求Hibert包络谱,便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于LMD能量特征的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性,提出一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)能量特征的特征向量提取方法,并与支持向量机相结合用于滚动轴承的故障诊断。首先,采用LMD方法将复杂调制振动信号分解为若干单分量信号乘积函数(production function,简称PF);然后,对反映信号主要特征的PF基于时间轴积分,得到各PF分量能量矩并构造特征向量;最后,将其输入多分类支持向量机中,用于区分滚动轴承的故障类型与故障程度。对滚动轴承内圈故障、外圈故障及滚动体故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效提取滚动轴承各工作状态信号的故障特征,能准确识别故障类型,同时对故障程度的判断表现出较高的识别率。