基于变分模态分解与灰狼算法优化极限学习机的滚动轴承故障诊断

提出了基于变分模态分解(VMD)和灰狼算法优化极限学习机(GWO-ELM)的故障诊断方法.采用变分模态分解对轴承振动信号进行分解,计算分解后本征模态分量的模糊熵并构建多尺度特征向量,将其输入灰狼算法改进极限学习机中进行故障模式识别.通过西储大学滚动轴承故障数据分析了变分模态分解及模糊熵算法中的参数选择问题,并随该算法进...     

基于参数优化VMD和多尺度排列熵的齿轮故障诊断

针对齿轮故障特征在单一尺度难以全面提取的问题,提出一种基于参数优化的变分模态分解和多尺度排列熵的齿轮故障诊断方法.利用改进的蝙蝠算法对变分模态分解中的参数K和a进行全局寻优,以局部极小包络熵作为适应度值,搜寻K和a的最优组合.经VMD分解得到既定的若干IMF分量,分别计算其相应的多尺度排列熵,构建故障特征向量,输入到极...     

基于DE-VMD和GMDE的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法

针对往复压缩机轴承间隙故障特征提取困难、识别准确率不高等问题,提出了差分进化算法优化变分模态分解方法和广义多尺度散布熵相结合的往复压缩机间隙故障诊断方法。首先,采用差分进化算法对变分模态分解算法的两个核心参数进行了优化,并利用优化后的变分模态分解方法对轴承间隙振动信号进行了信号分解和重构处理;然后,研究了多尺度散布熵的粗粒化过程,通过将方差粗粒化代替均值粗粒化,进行了多尺度处理,构建了广义多尺度散布熵算法,利用广义多尺度散布熵算法对重构信号进行了故障特征提取分析;最后,设计了核极限学习机模型对故障特征向量集进行了分类识别,完成了往复压缩机轴承间隙不同故障状态的智能诊断研究。研究结果表明,该故障诊断方法的识别准确率高达97%,高效地实现了轴承不同种类故障的智能诊断目的。     

优化参数的变分模态分解在滚动轴承故障诊断中的应用

首先利用蛙跳算法对最佳影响参数组合进行搜索,搜索结束后选择最优的参数,利用优化参数的变分模态分解对故障信号处理,得到本征模态函数;为了验证蛙跳算法得到的参数是否为最优参数,选择最佳的本征模态函数进行包络分析,将包络谱的特征频率与实际故障频率相比较;以得到的模态函数构成矩阵,进行奇异值分解,得到信号的奇异值,以奇异值作为极限学习机的输入,对故障类型进行分类。利用优化参数的变分模态分解对仿真信号和实测信号进行分析,均能提取特征信息,对故障类型进行识别,表明该方法有一定的实际意义和实用价值。     

基于改进VMD的滚动轴承故障诊断

为了降低环境噪声对滚动轴承故障特征信息提取结果的影响,并且提高诊断的准备率,提出了基于改进VMD的滚动轴承故障特征提取方法。首先应用VMD算法对采集的轴承原始信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;然后依据峭度准则,选取峭度值最大的分量作为敏感分量进行后续的分析,最后采用Hilbert算法对选取分量进行解调分析;从最后得到的谱图中便可准确地提取到故障特征频率。通过对仿真和实验室信号的分析,证明了改进VMD算法的有效性与可行性。     

基于EEMD-PSO-ELM的RV减速器故障诊断模型

为了准确评估旋转矢量(RV)减速器的工作状态,针对RV减速器故障不明显、样本数据少、难诊断的问题,首先从理论上证明RV减速器正常运行时扭矩传递时具有周期性,利用旋转机械测试信号周期演变特征和集成经验模态分解(EEMD)可以有效反映数据周期性的特点,提出一种基于EEMD的粒子群优化(PSO)算法的极限学习机(ELM)故障诊断模型,同时采用西安交通大学轴承实验数据集验证了模型性能。在此基础上,将RV减速机测试平台所测得的数据代入所提模型,最后与其他模型进行对比,结果显示所提模型能够更有效地判断出RV减速机的工作状态。     

改进蝴蝶算法优化核极限学习机的柴油机故障诊断

为提高柴油机故障诊断的精度和效率,提出一种基于改进蝴蝶算法(IBOA)优化核极限学习机(KELM)的柴油机故障诊断方法。考虑到KELM的诊断精度受参数影响较大的实际,在研究蝴蝶算法(BOA)的基础上,提出IBOA算法对参数进行优化选择,以提高KELM的故障诊断性能。柴油机故障诊断实例表明,所提方法在提高柴油机故障诊断精度的同时,减少了耗时,比其它几种方法的效果更好,具有一定的优势。     

基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,简称VMD）与核模糊C均值聚类算法（kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM）联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。     

基于AVMD与SMA-SVM的滚动轴承故障诊断

现实工程中难以获得大量轴承故障样本,因此大多采用支持向量机进行分类,而传统的智能优化算法优化支持向量机,容易陷入局部最优解,寻优时间长,并且需要人为干预。本文提出了一种自适应变分模态分解（adaptive variational modal decomposition,AVMD）与黏菌算法(slime mould algorithm,SMA),对支持向量机（support vector machine,SVM）进行智能优化的故障诊断方法,用更合理的惩罚参数与核参数使构建的SMA-SVM模型对小样本数据进行快速准确分类。该方法首先利用AVMD方法对故障信号进行分解,然后计算各IMF分量的样本熵作为特征向量,最后将特征向量输入到所提出的SMA-SVM模型中进行故障识别。并将其与以往传统的优化算法,如遗传算法、粒子群算法的优化支持向量机等故障诊断方式相比较。结果表明,所提出的故障识别方法准确率高,并且缩短了寻优时间,相较于其他方法展现了其优越性,该方法可有效用于轴承的故障诊断。     

基于变分模态分解的风电齿轮箱轴承故障诊断方法

双馈异步风力发电机采用变转速变桨距的控制策略以保持风力最大功率捕获,风电齿轮箱时刻处于变速变载的恶劣工况,其关键部件极易受到损伤.针对齿轮箱轴承故障特征易受到风机变工况干扰的问题,提出了一种变分模态分解与瑞利熵相结合的特征分析方法,实现对风电齿轮箱高速轴轴承健康状态系数的估计.本文以双馈异步风机齿轮箱高速轴轴承作为研究...     

基于多尺度核独立成分分析的柴油机故障诊断

为提高利用缸盖振动信号进行柴油机故障诊断的精度和速度,提出了一种基于多尺度核独立成分分析提取故障敏感频带的柴油机故障诊断方法。首先,提出奇异值能量标准谱对缸盖振动信号中的微弱冲击特征进行增强;然后,对信号进行固有时间尺度分解,并基于相关性准则选择有效频带分量;最后,利用核独立成分分析消除有效频带之间的频带混叠,得到故障敏感信息集中的独立频带,并计算其自回归模型(auto regression model,简称AR)参数、模糊熵和标准化能量矩作为特征向量输入核极限学习机(kernel extreme learning machine,简称KELM)进行柴油机故障诊断。试验分析结果表明,该方法可以快速准确地提取缸盖振动信号中的柴油机故障敏感频带,增强故障敏感特征,故障诊断准确率达到99.65%。     

改进的布谷鸟算法优化极限学习机的石化轴承故障分类

针对通用的智能故障诊断方法在石化滚动轴承中准确率不理想的问题,提出一种通过改进的布谷鸟算法( CS )优化极限学习机( ELM )使诊断准确率提高的模型。将实测轴承振动信号降噪处理,计算不同嵌入维度下的关联维数作为 ELM 的输入信号;通过改进的布谷鸟算法获取极限学习机最优的隐含层偏置、输入权重,最后输出诊断结果。经过实验证明,该方法可以有效地克服测量信号时的干扰,可以对不同故障下的滚动轴承准确识别,并与多种模型对比,该方法的故障诊断准确率为 97.5% 。     

基于改进深层极限学习机的故障诊断方法

提出一种新的基于稀疏和近邻保持理论深层极限学习机（sparsity and neighborhood preserving deep extreme learning machines,简称 SNP-DELM））的滚动轴承故障诊断方法。首先,将极限学习机（extreme learning machine,简称ELM）与自编码器（autoencoder,简称AE）相结合,提出一种ELM-AE的结构,利用自编码器对极限学习机的隐含层进行分层;其次,将稀疏与近邻思想融入深层网络中,在投影过程中,通过稀疏表示保持数据的全局结构,通过近邻表示保持数据的局部流形结构,无监督地逐层提取数据的深层特征;最后,通过监督学习求解最小二乘进行分类诊断。将该方法用于风机滚动轴承故障诊断实验,并与ELM、堆叠降噪自编码器（stacked autoencoder,简称SAE）、深层极限学习机（deep extreme learning machine,简称DELM）、卷积神经网络（convolution neural network,简称CNN）等方法进行对比,实验结果表明,SNP-DELM算法相对于现有的几种算法具有更高的准确率和稳定性。     

变分模态分解在转子故障诊断中的应用

针对转子故障诊断问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的信号处理方法。该方法在获取分解分量的过程中通过迭代搜寻变分模型最优解来确定每个分量的频率中心及带宽,从而能够自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离,对各单分量信号进行希尔伯特变换,即可得到瞬时的频率和幅值信息。对仿真信号和典型转子故障信号进行VMD方法和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的分析比较,以验证所提方法的有效性。仿真信号的分解结果表明,变分模态能够准确分离出信号中的固有模态分量且不存在模态混叠;转子故障实验信号的分析结果表明,所提方法能够有效提取出明显的故障特征,从而准确诊断出转子存在的故障。     

VMD多尺度熵用于高速列车横向减振器故障诊断

针对高速列车横向减振器故障振动信号具有非线性和非平稳特征、特征信号提取相对困难问题,提出了变分模态分解和多尺度熵结合的特征提取方法。原始信号经变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态,利用互信息指标筛选有效模态,求多尺度熵组成特征向量,通过特征评价方法去除冗余特征,最终将最优特征子集输入支持向量机识别横向减振器的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号的特征,实现横向减振器故障的有效判别,验证了该方法在高速列车横向减振器故障诊断的可行性。     

基于EMD和支持向量机的柴油机故障诊断

为了解决传统小波或小波包变换方法对柴油机振动信号频率分辨率不高、易受邻近谐波分量间交叠影响的缺陷,提出了一种基于经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行经验模态分解,分别提取能量最大的几个基本模式分量的小波包特征;然后采用支持向量机在每个独立的特征子集中进行训练,并按该子集对应的基本模式分量的能量权重进行加权融合。试验中将该方法应用于6135型柴油机的故障诊断,结果表明,针对每个基本模式分量分别进行故障分析是可行的,能够对6135型柴油机常见故障模式进行准确识别。     

多尺度能量熵与优化极限学习机的航空液压管路故障诊断方法

针对航空液压管路故障特征难以提取问题,考虑到航空液压系统中振动信号存在非平稳性以及非线性等特点,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的多尺度能量熵(Multi-scale Energy Entropy,MEE)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)的航空液压管路故障诊断方法。首先,采用局域均值分解方法将采集的振动信号自适应分解;其次,综合考虑相关系数-能量比准则,选取最佳PF分量;最后,计算最佳分量的多尺度能量熵,选取合适的尺度因子并将其对应的能量熵值作为特征向量,输入到麻雀搜索算法优化的极限学习机网络模型进行学习训练,实现对航空液压管路的故障进行分类识别。结果表明:该方法能够有效地实现对航空液压管路故障类型的准确识别,为区分航空液压管路故障提供了一种可行的诊断思路。     

基于ICPSO优化的极限学习机在故障诊断中的应用

极限学习机(extreme learning machine,ELM)的分类性能受随机产生的输入权值和隐层阈值的影响,为此,提出一种改进的混沌粒子群算法(ICPSO),用以优化输入权值和阈值,得到基于ICPSO优化的ELM故障诊断模型。仿真和实验结果表明,ICPSO算法改善了ELM网络的学习效率和诊断精度,可有效应用于故障诊断。     

IVMD融合奇异值差分谱的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障阶段存在特征信号微弱、故障识别相对困难的问题,提出了融合改进变分模态分解和奇异值差分谱的诊断方法。原始信号经改进变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态函数分量,利用包络谱稀疏度指标筛选出最佳分量构造Hankel矩阵并进行奇异值分解,求取奇异值差分谱后,根据差分谱中的突变点重构信号,最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型。利用改进变分模态分解融合奇异值差分谱的方法对轴承故障模拟及实测信号进行分析,均成功提取出微弱特征信息,能够实现滚动轴承早期故障的有效判别,具有一定的可靠性和应用价值。