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。     

履带车辆制动器扭振信号瞬时频率特征提取方法研究

履带车辆的制动性能是评判其机动性优劣程度的重要指标之一,发动机引起的扭振在一定程度上会造成制动器制动效果降低,甚至失效。扭振信号常淹没于噪声信号中,因此在分析过程中很难判断所分析的信号是否存在扭振特征。针对上述问题,提出参数优化变分模态分解(VMD)的扭振信号瞬时频率特征提取方法。通过采用粒子群优化算法,以能量熵为适应度函数优化VMD参数,得到最优组合。采用最优参数组合对扭振信号进行降噪和重构,对重构的扭振信号进行零点线性插值,计算两脉冲之间的间隔,得到扭振瞬时转速波动信号。对瞬时转速波动信号进行频谱分析,实现对扭振信号瞬时频率特征提取。惯性载荷扭振实验结果表明：在转子转速为600 r/min、扭振激励频率为50 Hz的条件下,对采样频率为20 480 Hz的位移信号做参数优化VMD能精确提取扭振瞬时频率特征,误差小于1%。     

基于奇异值分解与最优Morlet小波的微弱故障特征提取方法研究

为了有效提取湮没在强噪声背景下的微弱故障信号,文中提出了一种基于奇异值分解(SVD)与最优Morlet小波的故障特征提取方法。采用基于奇异值曲率谱的有效奇异值个数选择方法进行有效奇异值的自动判别,利用Shannon小波熵方法优化带宽参数设计出最优Morlet基小波,并实现母小波与冲击特征成分的最优匹配。对仿真信号和实际轴承内圈故障信号的诊断分析表明,该方法具有非常好的降噪性能,能有效地提取出湮没在强噪声背景中的微弱故障特征。     

基于小波变换信息熵的自动机故障特征提取研究

研究了根据自动机机箱的短时冲击振动信号,从信息的定量描述方法出发,通过小波能谱熵、小波奇异谱熵、小波时间熵算法建立信息熵提取模型,实现故障特征提取.针对典型模拟信号的仿真分析,验证了所提出的信息熵指标可以对信号进行多层次特征提取.结合自动机故障诊断试验,进行自动机运动形态分解时域特征与不同空间信息熵指标特征提取.可用于小口径火炮高速自动机的在线监测与故障诊断.     

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。     

基于嵌入和遥测的轮式自行火炮变速箱测试诊断研究

针对在有线连接的条件下无法实现轮式车辆变速箱带载荷测试的问题,提出基于嵌入式和遥测技术的变速箱性能检测新方法,包括系统硬件和软件设计等。嵌入式检测系统随车采集变速箱的状态信息,经特征提取后,反映变速箱工况的特征量通过无线数传模块发送给远端的信号分析单元,信号分析单元在提取变速箱故障特征的基础上,应用模糊聚类分析方法对变速箱工作状态进行识别。该方法由于充分利用了车辆行驶时的动态载荷,使得测试的振动信息更有代表性,可以反映更多的系统特性,能够提高轮式车辆变速箱的故障定位精度。     

基于IBPSO 的模拟电路故障特征提取方法

针对有效采样点法提取故障特征时冗余信息多、易造成维数灾等问题,提出利用改进的二进制粒子群算法提取故障特征。研究粒子群优化算法和二进制粒子群优化算法的差异以及在故障特征提取方面存在的不足,通过改进群体极值的更新方式避免搜索结果陷入局部最优。以Sallen-Key带通滤波器为诊断实例,完成9类模拟电路故障模式的特征提取。结果表明:通过该方法进行特征提取可有效降低故障诊断模型的复杂性,与二进制粒子群优化算法相比,该方法在特征维度和诊断准确率上具有明显的优势。     

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。     

基于EEMD和二维边际谱熵的齿轮箱故障诊断

针对信号经验模态分解（EMD）过程中存在波形混叠现象,提出一种基于聚合经验模态分解（EEMD）和Hilbert二维边际谱熵相结合的方法对齿轮箱故障进行分类故障诊断．首先使用小波阈值分析对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行预处理;其次对预处理信号进行分解,得到IMF分量,对比正常信号与故障信号的区别;最后对3种工况信号进行Hilbert变换并计算得到边际谱,并且提取二维边际谱熵作为支持向量机（SVM）的输入量,建立故障诊断模型．经测试该方法在齿轮箱故障诊断方面有着较强的分类能力和诊断精度,具有一定的可行性．     

局域波降噪及样本熵在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱振动信号中存在大量背景噪声及以往故障诊断中在时域、频域寻找与故障相关信息过程相对复杂的问题,提出了一种将局域波降噪与小波包分解提取频带能量最大信号的样本熵作为特征量相结合的齿轮箱故障诊断方法.首先,以峭度值作为依据对局域波分解后的各IMF(本征模式分量)分量进行重构,完成对原始信号的降噪.接着对降噪后的信号进行小波包分解并计算各子带的能量,选取子带能量最大的频段信号计算其样本熵作为特征量完成对故障的识别.以齿轮箱试验台实测信号为对象进行对比分析,证明了该方法的有效性.     

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。     

一种有效的不均衡样本生成方法及其在行星变速箱故障诊断中的应用

针对实际运行中行星变速箱故障数据较少、各个状态样本不均衡的问题,提出了由Wasserstein生成式对抗网络(WGAN)样本生成模型和卷积神经网络(CNN)分类模型组合的WGAN-CNN故障诊断分类模型。该模型对故障数据的频谱信号进行过采样,以扩展故障样本数量,从而更好地对故障状态进行分类。采用加州大学欧文分校人工数据集对WGAN生成模型以及经典过采样方法进行对比,并在行星变速箱故障试验台上进行验证。结果表明,样本不均衡会严重影响分类结果,而WGAN-CNN模型可以很好地扩充故障样本集,提高在故障样本稀少情况下的诊断准确率。     

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。     

分形理论在齿轮箱故障诊断中的应用研究

以齿轮箱为主要研究对象,探讨了基于分形理论的复杂机械系统故障状态的诊断和预测问题．齿轮箱的轴承振动信号具有统计意义上的自相似性,因此,可用分形的特征值来表征齿轮箱的运动状态．应用G-P算法求取关联维数作为分形的特征值,给出了某型号坦克齿轮箱典型故障的诊断实例．     

基于KPCA-HSMM设备退化状态识别方法的研究

为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出了基于核主元分析( KPCA)多通道特征信息融合的隐半马尔可夫模型( HSMM)设备退化状态识别的新方法。首先,对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理,构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量;然后,利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合,得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量;并以此融合特征向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器,从而卖现设备退化状态的识别。实验结果表明,该方法能有效的识别设备的退化状态,从而为多通道特征信息融合设备退化状态识别开辟新的途径。