基于 GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断

摘 要:针对强噪声下轴承故障弱信号较难检测和传统仅靠单参数优化随机共振系统问题,提出一种基于萤火虫优化算法(GSO）的自适应随机共振轴承故障信号检测方法。首先按固定频率压缩比压缩频率;然后以传统随机共振系统输出信噪比作为GSO算法的初始荧光素,利用GSO算法选取随机共振系统的结构参数a,b;最后通过双稳随机共振系统的输出信噪比检测轴承故障弱信号是否增强,通过系统的输出时域图分析信号的周期性,通过功率谱分析轴承故障弱信号的特征频率。仿真验证与试验验证结果分析表明,该方法可检测出轴承故障弱信号,实现弱信号的增强和降噪。     

基于果蝇优化算法的自适应随机共振轴承故障信号检测方法

针对传统自适应随机共振系统只能单参数优化,而基于群智能算法的自适应随机共振系统存在优化算法参数选取困难、收敛速度慢的缺陷,提出了基于果蝇优化算法的自适应随机共振方法。该方法以双稳随机共振系统输出信噪比作为果蝇优化算法的味道浓度,结合二次采样技术,自适应选取随机共振系统的结构参数,实现周期信号的特征增强。数据仿真与轴承内圈故障数据分析表明,该方法简单易行,收敛速度快,能有效的检测特征信号,实现轴承故障诊断。     

集成TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法

针对行星齿轮箱早期微弱故障难以诊断的问题,提出一种结合Teager能量算子(TEO)解调和随机共振增强输出的方法以实现故障特征提取。首先,对行星齿轮箱振动信号进行经验模式分解(EMD)并选取包含故障信息的分量信号,使用TEO解调运算获得分量信号的解调信号。其次,为满足随机共振系统的小参数条件,将解调信号做适当压缩处理并进行频率二次采样。再次,以定义的随机共振系统输出信噪比为适应度函数,采用粒子群算法优化随机共振系统的结构参数,进而重构随机共振系统以实现信号、噪声以及非线性系统的最佳匹配。最后,将信号重新输入参数优化后的随机共振系统实现故障特征的增强提取。仿真和实验均表明:该方法获取了随机共振系统的大信噪比输出,实现了强噪声下微弱故障特征的准确和高效提取,是一种行之有效的行星齿轮箱早期微弱故障诊断方法。     

自适应二阶双稳态随机共振的微弱特征增强检测方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣故障特征难以提取的问题,提出一种自适应二阶双稳态随机共振方法。首先系统输出信号的信噪比作为蚁群算法的自适应度函数,然后采用蚁群算法优化二阶随机共振系统的参数和阻尼因子,再利用优化得到的最佳参数设置二阶随机共振系统,最后实现微弱故障特征的增强与提取。数值仿真分析表明:该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱正弦信号;而且深沟球轴承滚动体故障实验结果证明提出的方法能有效增强与提取滚动体故障特征频率。仿真与实验对比结果表明:提出的方法优于传统随机共振方法,归功于该方法不仅能够利用蚁群算法并行选择和优化随机共振系统参数,而且克服传统随机共振方法对高通滤波器的依赖。     

基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取

针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法（SSA）和随机共振（SR）相结合的微弱信号提取方法。首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将该方法应用于轴承内圈故障和轻度磨损钻头微弱信号的提取中。结果表明：提出的方法对微弱信号的提取性能优于传统的SR模型以及PSO-SR模型,有效提高了信号信噪比,实现了故障微弱信号的提取与增强。     

基于分段线性非饱和随机共振的机械早期故障诊断方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣、故障特征难以提取的问题,提出一种基于分段线性双稳态势函数模型的非饱和随机共振方法。该方法通过分段线性化的势函数代替经典的双稳态势函数,然后利用频移尺度变换实现机械设备振动信号的小参数化,使其满足随机共振系统的输入条件;最后,将系统输出信号的信噪比作为遗传算法的目标函数,优化非饱和随机共振系统参数,实现机械设备早期故障特征的增强与提取。仿真分析表明该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱故障冲击特征,而且轴承实验证明提出的方法能够有效增强与提取故障特征频率。仿真与实验结果进一步表明提出的方法优于经典双稳态随机共振方法,不仅能够获得高的输出信噪比,而且在特征频率处具有更高的幅值。以上优点归功于提出方法不仅克服经典双稳态随机共振系统的内在输出饱和问题,而且利用遗传算法实现系统与输入信号之间的最佳匹配。     

基于SVD与Fast Kurtogram算法的滚动轴承声发射故障诊断

针对声发射检测齿轮箱轴承故障问题,提出基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)与Fast Kurtogram算法的故障诊断方法。通过奇异值分解提高信号信噪比;将Fast Kurtogram算法用于故障信号共振解调带通滤波器参数确定,结合能量算子解调包络谱,成功提取齿轮箱轴承内外圈故障特征,有效改善传统共振解调中人工选择滤波器参数的不确定性。通过仿真与实验数据验证所提方法的有效性。     

耦合双稳系统随机共振的轴承故障检测方法

耦合双稳系统由两个双稳系统经非线性方式耦合而成.分析了影响耦合双稳系统随机共振产生的Kramers逃逸率及平均跃迁频率与耦合系数的关系,提出了通过调节耦合系数大小来产生和增强随机共振的方法,并将该方法应用于轴承故障信号检测中.数值仿真和实验结果表明,在系统参数固定时,调节耦合系数能增强系统输出功率谱在特征频率处的谱值,可检测出单一双稳系统随机共振所不能检测出的微弱轴承故障信号频率,该方法在轴承故障信号检测中的应用是有效的.     

基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法

针对滚动轴承微弱故障振动信号在噪声环境下故障特征难以提取的问题,提出一种基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法。采用粒子群算法对系统参数和阻尼系数的自适应匹配,实现对多个拟增强频段的随机共振,更加适用于工程实际中多故障信号提取。数据库考题检验和工程实验验证表明:1)该方法明显提高了输出信噪比,故障特征频率处主峰突出,边带干扰少,方便故障的机器判读,误判率低;2)随着噪声强度的增加,虽然输出信噪比有所降低,但该方法的检测效果仍优于基于周期势函数的自适应一阶随机共振方法的检测效果;3)该方法对噪声的适应性更强,在噪声环境下对于微弱故障信号的提取有着明显优势。     

基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究

针对滚动轴承微弱故障信号难以检测的难题,提出一种基于新型非线性耦合双稳态随机共振模型的轴承微弱故障信号增强检测方法。噪声背景下,随机共振可以实现微弱信号的增强输出,提高微弱信号特征的检测。提出的非线性耦合双稳态系统是由两个单一双稳态系统经非线性方式耦合而成,通过分析耦合系数、阻尼系数随着噪声强度改变的信噪改善比响应特性曲线图研究了不同参数对随机共振现象的影响。结果表明,耦合双稳系统比单一双稳态系统具有更强随机共振现象的产生。最后采用模型对轴承故障微弱信号进行了增强检测应用,所提出的非线性耦合双稳态随机共振能够实现在复杂的噪声背景下对微弱故障信号的检测。     

基于频率控制的自适应随机共振系统研究

研究双稳Duffing系统随机共振产生机理,针对不满足绝热近似条件的大参数信号,提出基于频率控制自适应随机共振微弱信号检测系统,实现对未知大频率微弱信号检测。仿真结果表明,该系统能实现大频率信号随机共振,较传统随机共振系统精度及系统输出信噪比均极大提高,并能扩展其在微弱信号检测领域的应用。     

二维双阱势系统随机共振机理研究及应用

将经典随机共振的一维设定拓展到二维势场中,研究在噪声中受周期驱动的二维双阱势系统的随机共振机理及应用。基于绝热近似理论推导系统输出信噪比的解析式,发现系统发生显著的随机共振现象,且通过增大驱动力、耦合系数、关联系数或降低驱动频率能够进一步地提高输出信噪比。使用四阶龙格库塔法和遗传算法进行数值模拟实验,发现输出信噪比的理论曲线和实际数值曲线基本吻合,证明了理论推导的正确性,微弱信号检测实验结果表明系统能够有效地检测微弱周期信号。将系统运用于实际工业轴承故障诊断中,实验表明系统能够有效地诊断出轴承的内外圈故障,且通过比较峰值大小和峰值辨识度,证明了该系统的故障检测效果优于新型一维非饱和双稳系统。     

基于二维互补随机共振的轴承故障诊断方法研究

一维随机共振(One-Dimensional Stochastic Resonance,1DSR)被广泛用于轴承故障诊断中。针对传统1DSR对微弱信号的检测效果不够理想,输出信号噪声大,不能准确获得轴承故障特征频率(Fault Characteristic Frequency,FCF)等问题,提出一种新的二维互补随机共振(Two-Dimensional Complementary Stochastic Resonance,2DCSR)方法并应用于轴承故障诊断。将采集到的轴承故障信号根据共振带位置进行带通滤波并解调,随后将解调信号对半分成两个子信号并输入2DCSR的两个输入端,利用输出信号的加权功率谱峭度(WPSK)指标对2DCSR系统参数进行自适应调节优化,得到最优的滤波输出信号及频谱,以识别轴承FCF并诊断轴承故障类型。数值仿真及实验结果表明,提出的方法可以有效地增强轴承FCF并提高轴承故障诊断效果。     

采用粒子群算法的自适应变步长随机共振研究

针对传统的自适应随机共振只能实现单参数优化和变步长随机共振计算步长选取困难的缺陷,提出一种基于粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization, PSO）的自适应变步长随机共振方法,实现了变步长随机共振最优输出的自适应求解。该方法以双稳系统的输出信噪比作为粒子群算法的适应度函数,通过变步长随机共振系统的结构参数和计算步长的自适应同步选取,能够最优地检测出大参数条件下的微弱信号。仿真数据和工程实际数据的分析表明,该方法简单易行,适用范围广,收敛速度快,能有效的检测出强噪声背景下的高频微弱信号,具有良好的工程应用前景。     

基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取

针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法(SSA)和随机共振(SR)相结合的微弱信号提取方法.首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性...     

指数型随机共振微弱振动信号检测方法

在实际工程故障诊断中特征频率信号经常淹没在噪声中,信息提取非常困难。为了提取强噪声背景中的微弱信号,将简谐势阱与Gaussian Potential模型相结合,提出一种作用在Duffing方程下的新型指数型双稳随机共振系统。首先,推导逃逸率并研究系统参数对输出信噪比影响;其次,基于指数型双稳随机共振系统对冲击衰减信号以及谐波振动信号进行检测;最后为检测大噪声下多频信号提出指数型双稳随机共振和经验模态分解的微弱信号联合检测方法并应用于轴承故障信号检测中。实验分析及仿真结果表明,指数型双稳随机共振模型在信号检测中是可行的,并且对于多频谐波信号通过随机共振后进行经验模态分解可使检测更加准确,联合检测不仅能识别故障信号,还能识别故障倍频信号。     

参数同步优化随机共振在牵引传动系统早期微弱故障诊断中的应用

为解决传统随机共振存在参数固定或仅对单个参数进行优化的不足,提出一种参数同步优化随机共振方法,该方法首先利用移频变尺度预处理实际大信号,使信号符合小参数条件;然后采用状态转移随机共振同步优化系统参数;最后通过频率恢复实现早期微弱故障特征最优提取。仿真和高速列车牵引传动系统硬件在环故障注入平台试验表明,该方法可以有效地从强背景噪声中检测出微弱故障信号,微弱信号提取和故障诊断的结果证明了其可行性和有效性。     

Levy噪声下新型势函数的随机共振特性分析及轴承故障检测

针对经典双稳随机共振(Classical Bistablestochastic Resonance,CBSR)系统的输出饱和性问题,构建了一种新型的分段非线性双稳随机共振(Piecewise Nonlinear Bistable Stochastic Resonance,PNBSR)系统,用所提的PNBSR系统在理论上和CBSR系统作了对比;然后以平均信噪比增益(MSNRI)为衡量指标,用量子粒子群算法进行参数寻优,深入的探究了在Levy噪声不同特征指数与对称参数情况下,PNBSR系统参数l,c,a,b和Levy噪声强度放大系数D对共振输出的规律。研究表明:相对于CBSR系统的输出信噪比,PNBSR系统的输出信噪比有4 dB的提高;并且发现在不同的Levy噪声分布作用下,通过调节系统参数l,c,a,b和噪声强度系数D均可诱导随机共振,且系统较好的随机共振区间不随α或β变化;最后将PNBSR系统应用于轴承故障检测,效果明显优于CBSR系统。     

势函数特征参数调节随机共振及动车轴承故障检测研究

双稳随机共振的系统参数调节,会使势函数的势垒高度和势阱间距同时发生变化。为了能直观了解势函数特征的变化对双稳随机共振的影响,通过变量代换法实现势函数特征参数(势垒高度参数和势阱间距参数)的解耦,有利于势函数的调节;并提出了基于势函数特征参数调节的随机共振方法,根据Kramers逃逸速率与目标信号频率匹配原则,实现了目标信号的检测;为了克服随机共振对采样频比的要求,将势函数特征参数调节的随机共振与频域信息交换技术相结合,实现了低采样频比信号的检测。所提方法应用于动车转向架轴承故障的检测结果验证了方法的有效性。     

一阶线性系统随机共振在转子轴故障诊断中的应用研究

针对机械系统早期微弱故障信号难识别诊断问题,提出一阶线性系统调参广义随机共振的特征提取方法,该方法基于调节一阶线性系统参数,可以得到信噪比取极大值的广义随机共振现象。为得到清晰的特征信号,以可辨识性为优化目标,给出了系统参数、信号频率、采样频率等参数之间的选择关系。滑动轴承试验台上转子轴的早期微弱故障模拟实验,验证了此方法的有效性。