多尺度形态滤波在行星轮轴承故障诊断的应用EI北大核心CSCD

齿轮箱中滚动轴承的故障信号微弱且易受干扰,导致轴承故障特征提取困难。为了提取信号中的微弱故障特征,提出了一种自适应的多尺度广义形态滤波(adaptive multiscale generalized morphological filter,AMGMF),特有的形态变换在抑制干扰的同时还增强了特征提取能力。首先,针对差值形态算子的滤波缺陷,提出了广义的优化差分算子(generalized enhanced different filter,GEDIF),并通过幅频特性和脉冲提取特性揭示其滤波特点;其次,由局部信号特征确定扁平结构元素的长度,改进的长度选择方法确保了形态滤波的自适应性和准确性;最后,以特征幅值比(feature amplitude ratio,FAR)分配各尺度的权重,加权重构得到了AMGMF的处理结果。通过仿真信号和行星轮轴承故障信号分析,结果表明AMGMF方法能有效地从复杂信号中分离出故障特征。与单尺度形态滤波、多尺度形态滤波和EEMD对比,AMGMF方法具有一定的优越性。     

基于MED及FSK的滚动轴承微弱故障特征提取

针对强噪声情况滚动轴承故障特征较微弱、其故障特征较难提取问题,提出将最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)与快速谱峭度算法(Fast Spectral Kurtosis,FSK)结合用于滚动轴承微弱故障提取。用MED对强噪声滚动轴承振动信号降噪,对降噪后信号进行快速谱峭度计算,确定故障信号共振解调带通滤波器参数,结合能量算子解调包络谱提取故障特征。通过仿真与实验数据验证该方法的有效性。     

基于最小熵解卷积和Teager能量算子直升机滚动轴承复合故障诊断研究

为了解决强背景噪声环境下直升机滚动轴承故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出一种基于最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)与Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的滚动轴承故障特征提取的新方法。根据滚动轴承故障信号表现为冲击波形的特点和MED降噪对冲击特征敏感的特性,采用MED对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的冲击成分;再结合TEO适合检测信号的瞬时变化,能有效提取故障信号冲击特征的特点,计算降噪信号的Teager能量信号,进行频谱分析提取滚动轴承的故障特征。通过对仿真信号和直升机滚动轴承混合故障信号进行分析,实验结果表明,该方法能有效提取强背景噪声环境中的微弱复合故障特征,具有一定的工程应用价值。     

基于参数优化的MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障被淹没在噪声信号下特征信号微弱,故障特征难以提取的问题,将最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)应用于滚动轴承早期故障诊断。并针对MCKD参数滤波器长度及移位数需人为选择的问题,提出一种基于参数优化的最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,针对轴承工作的实际工况讨论了最优移位数;然后,以经解卷积后信号的形态能量熵作为评价函数,利用网格搜索法对滤波器长度进行寻优;最后,利用参数优化后的MCKD算法增强信号中的冲击成分,通过包络谱判断轴承故障类型。实验表明,该方法可有效的增强轴承信号中微弱的故障特征成分,实现滚动轴承早期故障的诊断。     

基于自相关与能量算子增强的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承(rolling element bearings, REBs)早期故障振动信号冲击成分微弱,受噪声影响故障特征难以提取,提出了基于自相关和Teager能量算子增强的滚动轴承微弱故障特征提取法。利用自相关计算和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),分别实现轴承振动信号整个频带随机噪声和低频噪声的抑制,突出故障冲击周期。同时,提出基于内禀模态函数(intrinsic mode function, IMF)能量比加权的互相关系数-峭度指标用于筛选最优IMF进行信号重构,强化重构信号中的故障信息。对重构信号作用Teager能量算子(Teager energy operator, TEO),得到故障冲击特征增强的瞬时能量序列,通过功率谱分析提取轴承故障特征频率。内圈故障仿真信号和滚动体故障实测信号分析表明,该方法能够有效抑制轴承振动信号噪声,对早期故障的微弱特征有显著增强作用。     

Teager能量算子增强倒阶次谱提取轴承微弱故障特征

针对变速器加速过程下轴承故障特征易于暴露难以提取问题,提出一种Teager能量算子增强倒阶次谱方法。计算加速过程等角度重采样信号的Teager能量算子,对Teager能量算子输出进行倒谱分析,获得Teager能量算子增强倒阶次谱。对加速过程滚动轴承外圈、内圈剥落故障信号进行分析,结果表明,Teager能量算子能有效增强冲击成分,抑制非冲击成分;倒阶次谱能从干扰中准确识别被增强的故障冲击特征,提取轴承微弱故障特征。     

基于循环相关和LPSO算法的自适应MCKD方法的滚动轴承早期故障特征提取EI北大核心CSCD

针对强噪声情况下滚动轴承早期故障信号特征难以提取的问题,提出了MCKD与对称差分能量算子解调的特征提取方法。MCKD算法进行滤波时,滤波器长度L和故障周期T对滤波效果的影响至关重要,因此提出基于循环相关和LPSO算法结合的自适应的MCKD算法,自动搜寻MCKD算法所需最优参数;原信号经滤波后,故障特征被明显突出,为了剔除剩余噪声,对滤波后信号进一步做对称差分能量算子解调,剔除剩余噪声同时获得解调谱,进而提取滚动轴承的早期故障。实验分析验证了该方法的有效性。     

自适应MED结合EMD诊断滚动轴承早期故障

针对最小熵解卷积(MED)降噪效果受滤波器长度影响问题,提出一种利用步长迭代算法和包络谱熵检验准则的自适应MED降噪方法,并结合经验模态分解(EMD)提取滚动轴承微弱故障特征。首先利用自适应MED降噪方法对原信号进行最优降噪处理,然后通过EMD将降噪信号分解为若干个本征模函数(IMF)分量,再选取峭度值最大的IMF进行包络谱分析,根据包络谱中故障特征频率实现故障诊断。仿真信号和实测信号分析结果表明其优于基于EMD的包络解调方法。     

基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题，提出一种将参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, MCKD）相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先，利用经麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化的VMD对故障信号进行自适应分解，构建加权峭度指标以筛选有效模态分量；然后对有效模态分量利用经SSA优化后的MCKD进行增强；最后，对增强后的信号进行包络解调分析，提取出轴承故障特征频率。实验和工程实际案例分析表明，所提出的方法能够自适应增强轴承信号中的微弱冲击成分，有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。