基于FOA的自适应随机共振滚动轴承故障检测

针对传统随机共振只能单参数优化,且随机共振(Stochastic Resonance,SR)只能处理小参数的故障信号,提出了一种基于果蝇优化算法(Fruit Fly Optimization Algorithm,FOA)的自适应随机共振提取滚动轴承故障特征的方法。首先利用FOA优化双稳系统结构参数,进行自适应随机共振,达到最佳随机共振,实现时频增强的目的,再经过变分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)分解,选取合适IMF分量进行重构;最后对重构信号进行倒频谱,可明显观察到故障特征频率。仿真与实际数据的分析验证了该方法的有效性和优越性。     

基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法

针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明：所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。     

基于改进EWT-SVD的轴承故障特征提取

文章针对轴承早期故障特征的提取,提出了基于改进EWT-SVD的算法。首先,改进的经验小波(EWT)提出了模态分解数量确定的思路,自适应地将预处理信号分解到合适数量的模态分量,通过相关度系数验证了分解模态的信号有效性;其次,通过计算各分量的峭度值确定最优的特征提取模态分量,并通过变阈值奇异值分解(SVD)对模态信号进行去噪;最后,通过对重构特征信号进行Hilbert变换包络处理提取振动信号频率特征。实验证明了文章算法的可行性,同时,算法还具有计算速度快、以数据为主要驱动的特点。     

基于随机共振的轴承早期微弱故障诊断

针对早期轴承微弱信号难以发现、检测精度低等问题,提出一种基于随机共振的轴承早期微弱故障诊断方法。首先利用排列熵对周期信号的敏感特性,提出一种新的信号筛选方法来对信号进行初步滤波筛选;其次采用随机共振算法对故障信号进行噪声辅助增强,以信噪比为目标函数,采用麻雀搜索算法对随机共振系统参数k、a、b、h进行寻优,最后将寻优后的参数送入随机共振系统进行检测。仿真结果表明：该方法可以有效检测出强噪声中的未知微弱故障信号。     

基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析

针对轴承微弱故障时冲击信号含有大量噪声且难以提取故障特征频率问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法.该方法先对原始信号进行SVD去噪;再对去噪信号进行VMD分解,得到各个本征模态函数(IMF),根据最大中心频率原则和各个本征模态与去噪信号的相关系数差值确定分解个数,通过加...     

基于优化VMD的齿轮箱轴承保持架故障特征提取

针对炼铁厂复杂生产环境,齿轮箱轴承保持架故障特征信息提取困难的问题,提出了一种基于优化变分模态分解参数的故障特征提取方法.首先,采用改进的遗传算法(GA)对变分模态分解(VMD)算法的模态分量个数K与惩罚因子α两个参数进行优化选取,提高分解效果;其次,利用参数优化后的变分模态分解处理信号数据,获得K个模态分量,依据最大...     

基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法.所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过...     

基于随机森林算法的汽车轴承故障检测

针对传统机器学习算法受输入变量限制、且易出现过学习或欠学习,提出不受输入变量限制且存在大量数据缺失时有很好保持精确性的随机森林算法对汽车轴承故障进行检测。对采集到样本数据进行滤波处理,抑制信号中噪声;利用随机森林算法对采集到的时域信号进行分类标识,确定包含故障信息的信号序列;再将信号转换到频域,利用随机森林算法对频域内信号进行检测,确定出故障频率;最后采集试验数据对所提及算法进行验证,结果表明:相比于传统的机器学习算法,随机森林算法响应速度快,且准确率高。     

基于GA随机共振的模糊SVDD轴承性能退化评估

提出了一种基于遗传算法随机共振与模糊支持向量数据描述相结合的轴承性能退化评估方法。首先结合遗传算法,应用稳定约束条件下的自适应随机共振方法对轴承故障微弱信号进行提取,在保证收敛性的条件下得到所需的特征集;然后从得到的特征集中选取多个特征作为模糊支持向量数据描述的输入,利用训练样本得到超球体模型,进一步提出一个轴承退化综合性能评估指标。最后利用不同方法对实验数据进行评估对比验证了该方法能够更早的检测出轴承的性能退化时刻,并且能够更加形象的描述轴承性能退化过程。     

基于多特征提取和LSSVM的轴承故障诊断

针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。     

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MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承的故障特征提取方法

与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故障周期,然后通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)处理,再经Teager能量算子增强,最终提取柔性薄壁轴承外圈与内圈的故障特征频率,并与单一的MOMEDA算法、基于MKurt-MCKD与Teager能量算子故障特征提取方法进行了对比,证明了该方法明显增强了故障特征频率的幅值,为柔性薄壁轴承故障特征提取提供了参考。     

基于改进局部保持投影算法的轴承故障特征提取北大核心

在局部保持投影算法中常采用欧氏距离来度量线性数据间的相似性,而在实际工程中欧氏距离并不能准确度量非线性数据间的相似性,从而使算法对高维数据的特征提取性能不佳。针对以上问题提出了基于相关性Rank-order度量的局部保持投影算法,首先应用相关系数计算样本间相关距离实现数据相似性的初步度量,在此基础上再计算Rank-order距离用于评估具有共享邻居的样本间相似性从而得到更有效的相似度矩阵并构建降维模型,最后通过在公开轴承故障数据集和实际采集的轴承数据集上的实验表明,与传统方法相比改进算法对非线性数据有较好的特征提取效果,证明了改进算法的有效性。     

基于MRSVD与LMD的工业机器人交叉滚子轴承故障特征提取

针对奇异值分解(SVD)优化局部均值分解(LMD)方法提取工业机器人交叉滚子轴承振动信号微弱故障特征分量时出现的模态混淆现象,提出一种基于最大分辨率SVD与LMD的工业机器人交叉滚子轴承故障特征提取方法。以最大奇异值分辨率原则将一维振动信号构造成Hankel矩阵,采用SVD对Hankel矩阵进行分解得到奇异值序列;按照奇异值曲率谱原则及非目标值抑制原则对奇异值序列进行重构,将包含故障突变信息的重构奇异值序列进行SVD逆运算得到重构振动信号;最后利用LMD方法对重构振动信号进行故障特征提取,得到能够表征原始振动信号振动特征的故障特征分量。通过与SVD优化LMD方法对比可知,该方法完整地提取了工业机器人交叉滚子轴承振动信号的微弱故障特征分量,改善了模态混淆现象。     

基于改进HHT和形态学分形维数的齿轮箱轴承故障特征提取方法

针对齿轮箱轴承特征难以提取的问题,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)和形态学分形维数的故障特征提取方法。首先采用自适应白噪声总体经验模态分解(CEEMDAN)方法将轴承振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),然后分别计算各IMF分量的相关系数和峭度值以滤除对信号特征不敏感的分量,最后计算包含敏感故障特征分量所组成的重构信号的形态学分形维数,以此作为特征参数对轴承的工作状态进行识别。通过对实测轴承信号的分析,结果表明,文章所提方法可有效识别轴承的工作状态和故障类型。     

基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法

针对往复压缩机轴承间隙故障诊断振动信号强非平稳、非线性与特征耦合特性,提出基于复合插值包络局部均值分解(CIELMD)与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)特征提取方法.使用CIELMD方法分解不同轴承间隙故障信号,利用相关系数筛选包含主要故障信息的PF分量;通过RCMFE方法定量描述PF分量构成状态特征矩阵,为解决信息...     

基于MCKD和峭度的液压泵故障特征提取

液压泵早期故障信号具有非平稳性、强背景噪声、弱故障特征特点,故障特征难以有效提取。为此,提出基于自相关分析与最大相关峭度解卷积算法的齿轮泵故障特征提取方法,利用MCKD算法对采集信号去噪处理,增强信号中的原始冲击成分,提高信号的信噪比;基于峭度（或峭度绝对值,或峭度平方值）的特征信息提取方法,来度量机械信号的非高斯性程度,以表征机械设备的运行状态信息。试验结果证明：所提方法能够有效提取液压泵故障信号中的特征信息。     

基于改进的CEEMDAN与关联维数的石化轴承故障特征提取

针对石化机组轴承振动信号难以自动区分的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与关联维数的石化轴承故障特征提取方法。选取某故障诊断重点实验室实测的轴承故障数据中4种工况下的轴承振动信号进行测试分析,采用改进的CEEMDAN分解测得的振动信号得到多个模态分量IMF,对得到的高频分量进行叠加求和后求取数据的嵌入维数和延迟时间并进行相空间重构,结合G-P算法求不同嵌入维数下的关联维数进行特征提取。通过极限学习机进行实验,准确率达到92.5%,证明了方法的有效性。     

基于FFT和全连接层特征提取的轴承故障诊断

传统的轴承故障诊断方法非常依赖于研究者的特征提取经验和分类器的参数选择。卷积神经网络存在训练时间长和诊断精度低的问题无法满足高精度设备管理要求。为了提高诊断精度并降低训练时间,本文提出一种有效的轴承故障检测方法。该方法基于FFT和全连接层提取的故障特征能够有效帮助SVM分类器进行分类。凯斯西储大学的开源轴承数据被应用于检测该方法的有效性。该方法可以准确对不同轴承工作状态进行分类,并具有一定程度的鲁棒性。当全部测试集被加入噪音后,依然能够得到99%以上的诊断准确率。实验结果表明与传统方法相比,该方法不但能够提高分类准确精度以达到高精度设备的要求,并且能够大幅降低模型训练时间。     

轴承故障的排列熵特征提取与GK模糊识别方法

为了提高轴承故障诊断准确率,提出了参数优化多尺度排列熵的特征参数提取方法和加权GK模糊聚类的识别方法。在特征提取方面,以多尺度排列熵序列偏度最小为优化目标,使用多作用力微粒群算法优化多尺度排列熵参数,实现了排列熵特征参数在轴承不同故障状态下的完全分离;在故障识别方面,提出了加权GK模糊聚类的识别方法,使用ReliefF算法计算特征参数权重,为高敏感度特征参数赋予更大的权值,从而提高GK模糊聚类的聚集度。经轴承故障实验验证,文章提出的排列熵特征参数提取和GK模糊聚类识别方法在此次实验中能够精准识别轴承故障类型,说明文中提出的特征提取和模式识别方法具有一定借鉴意义。