基于改进的共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选取包含故障特征信息量多的分量进行信号重构;然后对重构后的信号进行粒子群优化的共振稀疏分解;最后对分解得到的低共振分量进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果证明了该方法比传统共振稀疏分解更能有效地提取故障特征频率,有效地减少了干扰成分。     

基于优化品质因子共振稀疏分解的齿轮故障诊断

在使用共振稀疏分解方法进行齿轮故障诊断时,针对通常情况下人为选择品质因子的问题,提出优化品质因子的共振稀疏分解方法,利用改进的粒子群优化算法,结合高、低共振分量相关系数与峭度,自适应选择符合信号故障特征的优化品质因子。利用优化品质因子对齿轮故障信号进行共振稀疏分解,对分量进行Hilbert包络分析,从而得到齿轮故障特征频率,结果表明此方法能有效分离故障齿轮冲击成分,实现齿轮故障的诊断。     

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WATVFEMD-SAM的轴承声信号故障诊断

滚动轴承声信号与振动信号相比其信噪比更低,此外还会受到强脉冲噪声的影响。频谱幅度调制(SAM)是一种新的故障特征提取方法,该方法能够有效识别脉冲噪声并对信号进行非线性滤波。然而尽管其可抑制脉冲噪声,但依然会受到其他背景噪声的干扰导致其滤波效果受到影响。针对上述问题,提出一种加权平均时变滤波经验模态分解WATVFEMD及SAM的滚动轴承声信号特征提取方法。首先对声信号进行TVFEMD分解;其次,提出了一种强调敏感分量的新型指标,利用该指标对各个IMFs加权并重构为WATVFEMD信号;最后,对重构信号进行SAM并提取故障特征频率。仿真研究及实验表明,相比常用的快速谱峭度方法,所提出的WATVFEMD-SAM能够更加有效地提取声信号故障特征频率,该方法的有效性得以验证。     

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。     

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CEEMD和WOA_LSSVM滚动轴承声信号故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承故障诊断问题,结合互补集合经验模态分解(CEEMD)与鲸鱼优化算法优化最小二乘支持向量机(WOA_LSSVM)进行滚动轴承的故障诊断研究.首先对声信号进行快速谱峭度分析并进行带通滤波预处理,提取故障冲击成分;其次,利用CEEMD算法将滤波信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);再利用相关...     

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。     

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。     

基于改进ACCUGRAM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障信号的特征容易被强噪声淹没,难以提取信号中的冲击成分。针对这一问题,提出多点最优调整的最小熵解卷积（MOMEDA）优化的ACCUGRAM算法,并应用于滚动轴承故障诊断。首先利用MED算法对原始信号进行滤波预处理,突显信号中的有效循环冲击成分,提高MOMEDA优化ACCUGRAM算法中频带选择的分类精度,选择最佳的带宽和中心频率,最后对获得包含信息量最大的频带进行故障特征频率的提取和轴承的故障诊断。仿真和试验数据分析结果表明：该方法能够有效提取信号中的周期性冲击特征,具有一定的实用性。     

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。     

自适应VMD-FSK对低速重载下的转轴裂纹诊断

为了能更好的提取出低速重载下转轴裂纹的微弱故障特征,在充分考虑到微弱故障信号的周期性后,对变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)的影响参数使用粒子群算法进行优化。信号经自适应VMD算法分解后,得到若干本征模函数(Intrinsic Mode Function, IMF),由相关系数法获得最优分量,结合快速谱峭度法(Fast Spectral Kurtosis, FSK)对最优分量进行带通滤波,对滤波信号包络谱中的故障特征进行分析。仿真与实验结果表明,包络谱中转频及其2、3倍频突出,与低速重载下转轴裂纹故障机理分析一致。     

基于CEEMDAN-FastICA的滚动轴承故障特征提取

针对轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出一种将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)相结合的故障特征提取方法。该方法首先利用CEEMDAN将轴承故障信号进行分解,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用FastICA对重构信号进行解混去噪,分离出源信号的最佳估计信号后进行包络谱分析进而提取故障特征频率。该方法通过LabVIEW软件平台进行编程实现。仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果均表明该方法可明显降低噪声和调制成分干扰,突出故障特征频率成分。     

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。     

基于EMD与对数能量的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承在发生损伤时,产生周期性脉冲振动,提取冲击振动的周期特征是故障诊断的关键。为了提取滚动轴承的故障特征频率,根据滚动轴承的振动响应信号特征,提出基于经验模态分解(EMD)和对数能量的故障特征频率提取方法。首先通过经验模态分解找到包含故障信息的本征模态函数（IMF）,然后对IMF的短时能量进行积分并取自然对数,获得信号的对数能量变化曲线,最后通过对曲线的谱分析,找到轴承的故障特征频率。仿真和实验数据验证了该方法的有效性,并和Hilbert包络法与能量算子法进行了对比,表明该方法能更显著地突出故障特征频率。     

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EMD和改进Teager能量算子的轴承故障诊断

为实现在非线性非平稳的轴承振动信号中提取出故障特征频率,提出了一种经验模态分解(EMD)和改进的Teager能量算子(NTEO)相结合的故障诊断方法。首先通过EMD将振动信号分解为若干阶本征模态分量(IMF),计算各阶IMF的峭度和与原信号的相关系数,利用峭度和相关系数均较大的IMF进行信号的重构,然后利用NTEO计算重构信号的瞬时Teager能量序列,最后对能量序列进行FFT变换,提取轴承的故障特征频率。分别对轴承内圈和外圈故障的振动信号进行分析,清晰地提取出了故障特征频率,并通过与传统Hilbert包络谱和Teager能量谱进行对比,验证了方法的有效性。     

基于VMD与时间序列分析的滚动轴承故障特征提取方法

为了在非线性、非平稳的滚动轴承故障振动信号中有效提取出敏感的故障特征,提出了基于变分模态分解(VMD)与时间序列分析相结合的特征提取方法。首先通过VMD将原始信号分解为不同预设尺度的本征模态分量(IMF),对各个IMF分量建立时间序列预测模型,通过叠加重构得到最终的预测模型,比较评价指标确定最优参数的选取。最后,通过仿真信号与滚动轴承实际故障数据分析,并与经验模式分解(EMD)进行对比,结果表明该方法能够有效的提取到故障特征频率。     

基于参数优化MLOG与SAM的滚动轴承早期故障诊断

针对强背景噪声环境下轴承早期故障特征不易提取问题,提出麻雀搜索算法(SSA)优化改进拉普拉斯高斯滤波器(MLOG)结合频谱调幅(SAM)的早期故障诊断方法。以滤波后信号的峭度最大值为指标,用SSA算法自适应寻找滤波器阶数和标准差的最优参数;用MLOG滤波器对故障信号滤波,去除部分噪声;用SAM方法对滤波后信号的幅值赋予不同的权重进行重构,计算重构信号的平方包络谱,提取故障特征频率。通过仿真信号和不同试验台的真实数据验证,同时对比PSO和GA优化MLOG结果,表明所提SSA-MLOG-SAM方法对滚动轴承早期故障特征提取的有效性和可行性。