噪声统计特性LMD滚动轴承故障诊断

工程实际中测得的滚动轴承信号往往含有大量的噪声,这使得轴承故障特征淹没在噪声中难以被提取。针对这一问题,提出一种基于随机噪声统计特性与局部均值分解(local mean decomposition,LMD)理论相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用LMD将原信号分解,得到若干乘积函数(production function,PF)分量;其次,将第一阶PF分量随机排序,与剩余PF分量相加;然后,对第2步进行P次循环,求平均;最后,把第3步得到的信号作为原信号,重复第1、2步Q次,对得到的信号进行频谱分析,提取故障特征。通过对仿真信号和实验台轴承实验信号进行分析研究表明,该方法可准确诊断滚动轴承元件故障,具有有效性。     

应用改进的LMD和小波降噪于滚动轴承故障诊断

局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)是近年出现的一种新的时频分析方法,在故障诊断领域的应用日益广泛。本文提出一种改进的局域均值分解和小波降噪结合的降噪方法,并与小波变换的信号降噪方法、基于集合经验模态分解（Ensemble empirical mode decomposition, EEMD）和小波的信号降噪方法进行对比,利用信噪比和均方根误差比较降噪效果。再通过滚动轴承内外圈故障信号的频谱分析实例,证明该方法很好地去除混杂在故障信号中的噪声,准确地判断出滚动轴承发生故障的类型及部位。     

基于内积延拓LMD及SVM的轴承故障诊断方法研究

针对特征提取中局域均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)存在端点效应缺陷及模式识别中人工神经网络(Artificial Neural Network, ANN)存在收敛速度慢、过学习等不足,提出基于内积延拓LMD及支持向量机(Support Vector Machine, SVM)的轴承故障诊断方法。利用内积延拓LMD方法对信号延拓分解抑制LMD端点效应;利用分解的可描述信号特性主分量PF(Product Function)构建初始特征向量矩阵;用SVD(Singular Value Decomposition)方法对初始特征向量矩阵进行奇异值分解,获得信号特征参数作为SVM的输入进行训练;对训练的SVM进行测试及模式分类。通过实际轴承故障信号分析及故障类型分类表明,该方法不仅能抑制LMD端点效应缺陷,且在故障模式识别中能有效避免ANN网络结构难确定、收敛速度慢等不足,能较好实现轴承故障准确分类,可用于轴承故障诊断。     

SVD分量包络检测方法及其在滚动轴承早期故障诊断中的研究

针对滚动轴承早期故障的诊断问题,提出了SVD分量包络检测方法。该方法首先利用奇异值分解对一维采样时间序列进行高维空间重构,然后寻找到包含故障特征信息的子空间。再对子空间逆变换得到的分量信号进行包络分析,得到该包络信号的频谱并在该频谱中检测到滚动轴承的早期故障特征。仿真和工程实验结果验证了所提方法的有效性。     

基于改进变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出一种改进变分模态分解的轴承故障信号诊断方法。使用改进的奇异值分解降噪方法对信号进行降噪,然后对信号进行变分模态分解;利用分量信号的能量之和占原信号能量的比值,判断变分模态分解的分解效果,从而找出最佳分解层数;根据分量信号间的相关系数,判断中心频率相邻的分量信号是否来自信号中的同一调制部分;最后通过主要分量的包络谱找出故障特征频率,判断故障类型。通过对仿真信号和实际轴承故障信号进行处理,成功提取微弱频率特征信息,验证了该方法的有效性。     

基于奇异值分解和相关峭度的滚动轴承故障诊断方法研究

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,将相关峭度引入滚动轴承故障诊断领域,结合奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和相关峭度,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先利用SVD对轴承振动信号进行分解,然后根据相关峭度选取SVD分解后的分量,提取出滚动轴承的弱故障信号。通过对轴承内圈故障的仿真和实验研究验证了该方法的有效性。     

基于LMD的谱峭度方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）时频分析的谱峭度 （Spectrum Kurtosis,SK）分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法首先利用LMD对齿轮故障振动信号进行分析得到时频分布,然后将时频分布按照不同的尺度分成若干不同的频段,计算每一频段内信号的谱峭度值,并得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选取滤波频段,对滤波后的信号进行包络分析以获得齿轮振动信号的故障信息。利用该方法分别对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD的谱峭度分析方法能够有效地提取齿轮故障振动信号特征。     

基于局部均值分解的边际谱在滚动轴承故障诊断中的应用

局部均值分解（Local Mean Decomposition,简称LMD）将复杂的多分量信号自适应地分解为有限个乘积函数（PF）的和,在计算了各个分量的瞬时幅值（IA）和瞬时频率（IF）后,可以计算出基于LMD的边际谱。针对直接法求取瞬时频率存在端点误差大问题,提出了一种改进的直接求取瞬时频率的方法;提出了基于LMD的边际谱的滚动轴承故障诊断方法,将该方法应用于实际滚动轴承故障诊断中,结果表明该方法能有效地提取出滚动轴承的故障特征频率,从而确定故障部位。     

基于EMD的奇异值分解技术在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解为多个平稳的内禀分量(IntrinsicModefunction,简称IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的故障特征向量,并输入神经网络来识别滚动轴承的工作状态和故障类型。实验分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。     

改进的傅里叶分解方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

为了克服傅里叶分解方法在频谱扫描过程中容易获得较多相近边界,导致无效分量过多的问题,提出了一种改进的傅里叶分解方法(improved Fourier decomposition method, IFDM),并将其应用到轴承故障诊断中。首先,IFDM以傅里叶变换为基础,通过建立邻域叠加准则,将同大于或同小于特征平均值的若干相邻原始分量进行合并,得到一组傅里叶固有模态函数(Fourier intrinsic mode functions, FIMF),从而减少无效分量。其次,重构峭度值大于均值的若干FIMF分量,提取敏感故障特征信息。然后,采用自适应多尺度加权形态学滤波(adaptive multi-scale weighted morphological filtering, AMWMF)去除重构分量中的无关分量及背景噪声。最后,对滤波信号进行频谱分析。仿真和实测信号的分析结果验证了所提方法在轴承故障诊断中的有效性,同时,与现有方法的对比结果表明了所提方法的优越性。     

LMD的LabVIEW实现及其在齿轮故障诊断中的应用

将局部均值分解(local mean decomposition,LMD)算法在LabVIEW平台上加以实现,开发出LabVIEW的LMD模块。为减小误差,采用三次样条插值法代替滑动平均法来获得局部均值函数和包络估计函数,用形态学滤波算法得到瞬时频率和瞬时幅值的平滑曲线,并通过仿真信号验证LMD算法对于多分量信号的分解能力。最后,利用开发的模块对实测齿轮磨损、断齿故障信号进行分析,成功提取出故障特征频率信息,结果表明开发的LMD模块可以有效应用于齿轮故障的诊断。     

局部均值分解在滚动轴承故障综合诊断中的应用

局部均值分解(LMD)是在经验模态分解(EMD)的基础上提出的一种新的自适应时频分析方法,在故障诊断领域展现出较好的应用前景。本文改进了LMD算法,提高LMD计算速度,并利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理多分量调幅调频信号的有效性;针对轴承故障信号的调制特点以及背景信号对故障信号的影响,本文提出将其应用于滚动轴承外圈点蚀、内圈点蚀和滚动体点蚀的故障综合诊断中,结果表明LMD方法能够有效地提取出故障特征频率,对故障类型做出准确判断     

高阶局部投影算法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对局部投影降噪算法中邻域相点的质心选取问题,分析了邻域质心的选取对降噪效果所产生的影响。提出了一种高阶邻域质心的选取方法,利用高阶多项式对邻域质心进行了更为精确地估计,更好地适应了吸引子的几何形状,进一步抑制了噪声,提升了局部投影算法的降噪效果。通过数值仿真信号进行了验证,并与同样基于相空间重构的非线性时间序列降噪方法做了对比,说明了高阶局部投影算法的优越性。最后将其运用于工业现场的风机轴承故障诊断中,从频域成功地提取出了滚动轴承的故障特征。     

基于LMD与神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承的故障振动信号的非平稳特性,提出了一种基于局部均值分解（Local mean decomposition,简称LMD）和神经网络的滚动轴承诊断方法。该方法首先对信号进行局部均值分解,将其分解为若干个PF分量（Product function,简称PF）之和,再选取包含主要故障信息的PF分量进行进一步分析,从这些分量中提取时域统计量和能量等特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类别。通过对滚动轴承正常状态,内圈故障和外圈故障的分析,表明了基于LMD与神经网络的诊断方法比基于小波包分析与神经网络的诊断方法有更高的故障识别率,同时也证明了该方法可以准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类。     

基于PSO改进深度置信网络的滚动轴承故障诊断

针对深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)用于轴承故障诊断时,网络层结构调试比较费时等问题,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的DBN算法,以及基于该算法的轴承故障诊断模型。该模型利用PSO算法优选DBN网络结构,并通过自适应时刻估计法微调模型参数,随后运用具有最优结构的DBN模型直接从原始振动信号中提取低维故障特征,并将其输入到Soft-max分类器中识别轴承的故障模式。该算法与支持向量机、BP神经网络、DBN、堆叠降噪自编码等方法进行对比分析,实验结果表明,PSO改进的DBN算法具有更高的准确率以及更好的鲁棒性。     

改进LMD分解和RBF神经网络的柴油机故障诊断研究

柴油机作为大型机械的核心动力部件,其运行状态的监测和诊断尤为重要,但由于其工作环境复杂,振动信号包含大量噪声,所以特征向量难以有效提取,严重制约柴油机的故障诊断技术。该文将传统局域均值分解进行改进并将其与小波降噪相结合对原始振动信号进行降噪处理,并且利用改进局域均值分解法提取特征向量,最后应用径向基(RBF)神经网络进行故障识别。在实验中,采集4种故障工况和1种正常工况下的振动信号,利用上述方法完成对5种工况下的诊断,正确率达到95%。实验结果表明:该方法较改进前有明显进步,能有效诊断发动机故障,并且具有较高的正确率和较强的实用价值。     

形态学滤波方法改进及其在滚动轴承故障特征提取中的应用

滚动轴承是旋转机械设备的重要部件,对滚动轴承的故障诊断研究具有重要的意义。滚动轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。在分析形态学滤波方法的基础上,提出机构结构元素(SE)选择方法,并用于振动信号中冲击响应特征的提取。通过对仿真信号的处理验证了该方法的有效性,并将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

An improved cuckoo search algorithm and its application in vibration fault diagnosis for a hydroelectric generating unit

This article presents an improved cuckoo search (ICS) algorithm based on the parametric adaptation mechanism and non-uniform mutation. In the ICS algorithm, the biased random walk operator is modified to take advantage of the neighbourhood information of the current solution, and then the control parameters of step size, discovery probability and scaling factor are directly integrated into the optimized problems. Meanwhile, the non-uniform mutation operation is used to adaptively tune the search step of the current optimal solution. To evaluate the feasibility and efficiency of the presented algorithm, three groups of benchmark test functions are employed to perform the validation analysis. Subsequently, to diagnose the vibration fault of a hydroelectric generating unit, a combinational model is built, which combines ICS with a back-propagation neural network (ICSBP). The experimental results indicate that ICS is competitive on the optimization problems, and the ICSBP approach can effectively improve the accuracy of vibration fault diagnosis for a hydroelectric generating unit.