基于变分模态分解的机械故障诊断方法研究

变分模态分解(VMD)是一种新的自适应信号分解方法,该方法的核心思想是假设每个模态的绝大部分都是紧紧围绕在某一中心频率周围的,然后将模态带宽的求解问题转化为约束优化问题,求解出每个模态。将VMD引入到机械故障诊断中,提出一种基于VMD的机械故障诊断方法,并与集合经验模态分解(EEMD)方法进行对比分析。仿真结果表明：VMD方法明显优于EEMD方法,能有效地分解出信号的固有模态;与EEMD方法相比较,该方法模态混叠现象弱,计算效率高,理论充分。将VMD方法成功地应用到转子不同碰摩严重程度的故障数据分析实验中,实验结果进一步验证了该方法的有效性,能够揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度。     

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取

论文在研究目标图像多尺度小波分解特性的基础上,提出了提取多个子带变换域中的主成份来构成目标综合特征的方法,这种特征不但包含目标的部分边缘特性和一些局部灰度分布特性,也包含目标的一些结构特性。实验结果证明这种特征可有效地用于目标匹配。     

基于Hilbert-Huang 变换的雷达发射机故障特征提取

为解决目前难以准确提取非线性、非平稳雷达发射机故障信号特征的问题,提出一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)的雷达发射机故障特征提取方法。介绍HHT中瞬时频率和本征模态函数的概念,给出HHT中经验模态分解及其改进算法集合经验模态分解的具体过程。通过对发射机开关电源输入整流滤波电路的仿真,仿真故障电压信号经过集合经验模态分解得到若干本征模态函数,对其中一个本征模态函数进行Hilbert变换提取瞬时频率。计算结果表明:基于HHT的雷达发射机故障特征提取所得的瞬时频率物理意义明确,能够充分可靠地检测故障信息、提取故障特征。     

基于局部特征尺度分解与复合谱分析的齿轮性能退化特征提取

针对齿轮性能退化过程中振动信号复杂、特征提取困难等问题,提出采用基于局部特征尺度分解与复合谱的退化特征提取方法。改进复合谱分析法,利用离散余弦变换代替复合谱分析法的傅里叶变换,以减少特征信息的遗漏,提高特征信息敏感度;利用局部特征尺度分解法对振动信号进行分解,并采用贝叶斯信息准则与峭度时间序列互相关系数相结合对内禀尺度分量进行筛选,以剔除不必要分量的影响,有效地提取特征信息;利用改进的复合谱分析法对所选取的内禀尺度分量进行融合,提取复合谱熵作为特征向量。该退化特征提取方法运用于齿轮全寿命退化试验中,对实测信号进行特征提取和退化状态识别,结果表明改进后的复合谱熵对齿轮退化状态具有较好的表征能力。     

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取

基于小波多尺度分解子带主成份的特征提取法,利用小波多尺度分解子带系数图像特征.各尺度变换域系数代表目标不同信息,综合图像的边缘、灰度和结构等信息,再用信息提取图像的主要特征.以车辆跟踪为例,提取的特征可用于目标匹配,并用处理后干净图像的小波分解系数重构图像.     

基于小波包多尺度变换的旋转伸缩不变特征提取

离散小波变换定位频域和空间时,由于基本小波变换对旋转和伸缩敏感,故变换前应预处理图像,步骤为:直角坐标系到对数极坐标的转换,自适应行移不变性小波包转换,最佳树中各子带小波包系数能量特征向量的不变特征提取.     

基于EEMD-CWD的齿轮箱振动信号故障特征提取

为实现齿轮箱故障特征提取,提出一种基于集成经验模态分解（EEMD）和乔-威廉姆斯分布（CWD）的齿轮箱振动信号特征的提取方法。对现场采集的振动信号进行EEMD分解,再对分解得到的固有模态函数（IMF）分量依照峭度准则进行排序,选取峭度指标较大的IMF分量进行CWD分析,最终得到信号的CWD.该方法可以有效抑制由于干扰项引起的频率混叠和干扰问题,有助于将原始信号在时间历程、频率成分和幅值大小3个方面的特征信息同时进行准确提取。利用该方法对实际齿轮发生断齿、裂纹故障进行了实验分析,结果表明：该方法能够全面、有效地提取齿轮振动信号中所蕴含的齿轮箱状态信息,为后续进行齿轮箱状态识别和故障诊断奠定基础。     

行星变速箱振动信号的线性量子信息熵特征

针对行星变速箱在运行时产生的非线性非平稳振动且故障特征信号微弱等问题,将量子理论引入信息熵的计算中,提出一种全新的特征提取方法——线性量子信息熵。介绍了量子理论的基本概念及振动信号的线性量子表达,建立了振动信号的多量子位系统;基于振动信号多量子位表达提出了线性量子信息熵算法;对行星变速箱故障模拟试验台采集到的齿轮正常、K1小行星轮裂纹、K1大行星轮裂纹、K2行星轮裂纹和K3太阳轮裂纹5种状态振动信号的线性量子信息熵进行求解,并与时频熵、排列熵、样本熵计算结果对比。结果表明,线性量子信息熵能够有效提取行星变速箱的运行状态特征。     

基于双谱熵模型的故障模式识别

提出利用双谱计算信号的双谱熵,并作为特征参量进行故障模式识别的方法。分析了振动信号双谱的特征,在子空间分布概率下,推导了基于能量分布的双谱熵计算方法。在理论推导分析的基础上,进行了某齿轮箱在4种工况下的振动信号提取实验,建立了齿轮箱故障模式识别BP神经网络。最后将双谱熵特征参量作为输入,对设置了4种故障工况的齿轮箱进行了故障模式识别,成功地判别了4种工况,验证了方法的有效性。     

基于小波熵的弹丸激波信号特征提取方法研究

在实验中获取的弹丸激波实测信号,由于受到激波在空气中传播时各种因素的影响,使得获取的信号有很多不确定性,其持续时间难以利用传统的信号处理方法来获取.文中从小波变换的角度出发,通过在尺度域上对信号能量的一种划分,引入了小波能谱与小波熵作为信号特征提取的特征量来反映系统信号的统计特征.实验结果表明,该算法能有效提取弹丸激波信号特征,速度快、准确率高,而且具有对噪声不敏感的优势.     

基于改进离散粒子群优化算法的容差电路故障特征提取

采用故障信息量对容差电路输出信号中的故障征兆进行描述,采用等间隔选取特征点、单特征点诊断信息量最大和多特征点联合诊断信息量最大3种不同的特征子集选取规则,提出了基于改进映射函数、自适应权重、基于自然选择以及基于自然选择和自适应权重的4种离散粒子群优化（BPSO）算法对特征子集进行搜索的方法,并将获取的不同最佳特征子集分别用于训练不同的神经网络,并用训练好的神经网络完成容差电路的故障定位。仿真实验结果证明了容差电路故障特征子集的改进BPSO搜索算法的有效性,故障定位效率可达95.2%. 采用故障信息量对容差电路输出信号中的故障征兆进行描述,采用等间隔选取特征点、单特征点诊断信息量最大和多特征点联合诊断信息量最大3种不同的特征子集选取规则,提出了基于改进映射函数、自适应权重、基于自然选择以及基于自然选择和自适应权重的4种离散粒子群优化（BPSO）算法对特征子集进行搜索的方法,并将获取的不同最佳特征子集分别用于训练不同的神经网络,并用训练好的神经网络完成容差电路的故障定位。仿真实验结果证明了容差电路故障特征子集的改进BPSO搜索算法的有效性,故障定位效率可达95.2%.     

Research on Gear-broken Fault Diagnosis in a Tank Gearbox

A fault diagnosis method of working position gear in a tank gearbox is put forward based on simulating the fault of working position gear in an actual tank, extracting the envelope of vibration signal by Hilbert transformation amplitude demodulation method, and zooming the low-frequency band to envelope signal.     

希尔伯特-黄变换与小波变换在故障特征提取中的对比研究

研究了希尔伯特一黄变换( HHT)和小波变换(WT)在故障特征提取中的应用。以电源系统三相短路故障为例,针对无畸变和有畸变两种故障电压信号,采用HHT和WT提取故障特征。对比了仿真结果并分析了WT存在的问题。得出对于故障造成信号包络变化但频率基本不变的信号,HHT比WT的故障特征提取更有效。