基于小波改进阈值去噪与LMD的滚动轴承故障诊断研究

为从含有强烈噪声干扰的滚动轴承振动信号中提取故障特征信息,提出了一种小波改进阈值去噪与局部均值分解(LMD)相结合的故障诊断方法。首先,根据构造小波改进阈值函数需满足的必要条件以及滚动轴承振动信号特征,提出了适应于滚动轴承振动信号的抛物线平滑阈值函数,利用其对振动信号进行去噪预处理;然后,对去噪后的振动信号进行LMD分解得到若干乘积函数分量(PF);最后,根据相关系数筛选出有效PF分量,并对其进行包络解调,提取故障特征频率。仿真分析和应用实例结果表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征信息,实现滚动轴承的故障诊断。     

基于萤火虫算法优化VMD的滚动轴承故障检测

滚动轴承的工作环境通常受噪声干扰严重,故对其故障检测颇有难度。针对此问题,提出基于改进萤火虫算法优化VMD参数的方法。首先利用快速谱峭度分析信号,得到带通滤波器的最佳参数后,对信号进行滤波即初步降噪;其次经萤火虫算法优化得到VMD的最优参数K和α,根据所得参数将信号分解为若干个IMF分量,并以相关系数和散布熵为原则重构信号;最后用Hilbert包络解调重构后的信号得到故障特征。通过对试验数据的分析以及与LMD分解的对比可知,该方法能可靠地检测出轴承故障特征。     

改进LMD与切片双谱在齿轮箱复合故障诊断中的应用研究

针对齿轮箱复合故障振动信号的非稳定性和多分量耦合调制的复杂特性,提出了基于分段三次Hermit插值改进的LMD与切片双谱相结合的复合故障特征提取方法,结合分段三次Hermit插值法稳定性好且能保证每个小段连续光滑的优点,用分段三次Hermit插值法代替滑动平均法,对极值点构造局部均值函数和包络估计函数,减少了信号的包络误差,提高了LMD分解的精确度。并以齿轮箱中滚动轴承和齿轮的复合故障振动信号为研究对象,通过实验对比验证了改进LMD的优越性和本文所提方法对复合故障诊断的有效性。     

基于全矢局部均值分解的齿轮故障诊断方法研究

针对齿轮故障信号大多数是难分解的多分量的调幅-调频信号的问题,提出一种新的信号处理方法——全矢局部均值分解(FVLMD)方法。局部均值分解(LMD)可将多分量信号自适应地分解为多个单分量信号;全矢谱技术可以解决单通道信号不完整的问题。运用信息融合技术,将信号LMD分解得到的PF(Product Function)分量进行全矢谱融合分析,这样既可以将信号彻底分解,又可以保证其完整性。齿轮故障信号验证了该方法的有效可行性。     

基于MRSVD与LMD的工业机器人交叉滚子轴承故障特征提取

针对奇异值分解(SVD)优化局部均值分解(LMD)方法提取工业机器人交叉滚子轴承振动信号微弱故障特征分量时出现的模态混淆现象,提出一种基于最大分辨率SVD与LMD的工业机器人交叉滚子轴承故障特征提取方法。以最大奇异值分辨率原则将一维振动信号构造成Hankel矩阵,采用SVD对Hankel矩阵进行分解得到奇异值序列;按照奇异值曲率谱原则及非目标值抑制原则对奇异值序列进行重构,将包含故障突变信息的重构奇异值序列进行SVD逆运算得到重构振动信号;最后利用LMD方法对重构振动信号进行故障特征提取,得到能够表征原始振动信号振动特征的故障特征分量。通过与SVD优化LMD方法对比可知,该方法完整地提取了工业机器人交叉滚子轴承振动信号的微弱故障特征分量,改善了模态混淆现象。     

基于形态学的一种齿轮故障特征提取方法

针对数学形态学滤除白噪声能力不足的问题,提出了奇异值分解（ SVD）、局域均值分解（ LMD）和数学形态学相结合的特征提取方法。将信号进行奇异值分解,对分解后的主要成分取均值,然后进行局域均值分解,选取主要分量求和重构,再用形态学差值滤波器提取故障信号的频率特征。通过数值仿真试验和齿轮局部故障模拟实验,结果表明：该方法能够清晰地提取出故障信号的频率特征,并与奇异值分解形态滤波法相比较,证明了该方法的有效性。     

基于形态学的一种齿轮故障微弱信号提取方法

针对数学形态学滤除白噪声能力不足的问题,提出了奇异值分解（SVD）、局域均值分解（LMD）和数学形态学相结合的特征提取方法。将信号进行奇异值分解,对分解后的主要成分取均值,然后进行局域均值分解,选取主要分量求和重构,再用形态学差值滤波器提取故障信号的频率特征。通过数值仿真试验和齿轮局部故障模拟实验,结果表明：该方法能够清晰地提取出故障信号的频率特征,并与奇异值分解形态滤波法相比较,证明了该方法的有效性。     

基于LabVIEW的齿轮调制故障检测系统设计

针对齿轮故障振动信号的调制特点,设计了一种基于振动信号的齿轮状态检测分析系统,实现齿轮传动过程中异常状态的实时在线检测。以LabVIEW为开发平台,在开发齿轮状态监测各个程序模块的基础上,设计了基于Hilbert的包络解调分析模块。最后通过仿真和实验对齿轮故障的调制振动信号进行了解调分析,分析结果表明,基于包络解调分析模块的齿轮检测系统可准确地对齿轮故障的类型和位置进行识别。     

基于LMD近似熵和改进PSO-ELM的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与故障识别困难的问题,提出局部均值分解(LMD)近似熵和改进粒子群优化的极限学习机(PSO-ELM)结合的滚动轴承故障诊断方法。将不同工况信号用LMD分解为一系列乘积分量,不同工况的信号在不同频带的近似熵值会发生改变,结合相关性系数选出前3个分量,计算近似熵定值作为输入的特征向量。针对PSO早熟收敛的缺点,引入自适应权重法与DE算法对PSO进行改进,将特征值输入到改进PSO-ELM网络模型中,对滚动轴承不同工况进行故障识别与分类。结果表明,基于LMD近似熵和改进粒子群优化的ELM不仅能够识别滚动轴承的故障类型,并且有更高的分类正确率,验证了该方法的可行性。     

一种簇绒机故障诊断方法的研究

针对簇绒机的故障诊断问题,提出采集滚动轴承的振动信号进行故障诊断.采集的实际振动信号中往往存在噪声信号,需要去掉噪声后再进行诊断.局部均值分解(local mean decomposition,LMD)方法是一种新型的信号自适应分解的时频分析方法,并且已经应用到故障诊断中.为了进一步提高LMD的性能,提出采用分段Hermite插值替代原始的滑动平均方法.提出一种新的故障诊断方法,首先应用小波包变换分析方法,去除信号中夹杂的噪声,然后使用改进后的LMD方法进行信号的分解,选择相关系数较大的PF分量进行希尔伯特变化包络谱分析,成功提取相关的故障特征.通过仿真实例的分析和对滚动轴承的实际故障数据进行故障诊断,证明了该方法在故障诊断应用中的有效性.     

变转速变载荷工况下的齿轮智能故障诊断北大核心

针对变转速变载荷工况下的齿轮故障检测、识别和分类问题,提出一种基于最大重叠离散小波包变换和人工神经网络的智能故障诊断新方法。研究自相关谱峭度图中的最大重叠离散小波包变换,并采用它将复杂的齿轮故障振动信号分解为频带和称为节点的中心频率。推导出每个节点的平方包络的自相关,以便计算每个节点在每个分解层次上的峭度,减少了非周期性脉冲和噪声的影响。将上一步得到的特征矩阵作为径向基函数神经网络的输入,从而实现齿轮状态的自动分类。并在变转速变载荷(16种)工况下对健康状态和5种不同类型齿轮故障的齿轮箱进行了具体测试分析。结果表明:该方法可以更好地提取特征信息,为齿轮故障诊断定位合适的解调频带,提高了所有工况下齿轮故障诊断的准确率。     

基于RBF神经网络与LMD的滚动轴承故障诊断方法

直升机传动系统故障诊断及预测对提高其运行时的可靠性和安全性具有重要意义。本研究首先采用小波包降噪与局部均值分解相结合的方法提取滚动轴承故障特征,其次用故障样本对设计好的RBF(Radial Basis Function Neural Net-work,简称RBF)诊断网络进行训练,最后利用训练好的RBF网络实现故障的智能诊断。实验结果验证了该方法能够有效地对滚动轴承故障进行分类识别。     

基于深度自编码网络与模糊推理相结合的矿用齿轮箱故障诊断方法

提出一种基于深度自编码网络与模糊推理相结合的矿用齿轮箱故障诊断方法。通过对完整齿轮、裂齿齿轮和缺齿齿轮3种齿轮工作状态的声信号进行小波分析并建立特征数据库,构建深度自编码网络与模糊推理系统相结合的诊断系统,实现了齿轮故障诊断与辨识。实验结果表明:这种基于声信号的故障诊断方法能够有效检测矿用齿轮箱的运行状况;与传统神经网络诊断方法以及奇异值分解诊断方法相比,该诊断方法对故障状态的辨识准确度分别提高了3.8%和8%。与传统基于振动信号的故障诊断方法相比,基于声信号的诊断方法对故障状态的辨识准确度无明显差别。表明深度自编码网络模糊推理系统同样适用于基于振动信号的矿用齿轮箱的故障特征提取与分析。     

基于CMCPSO-SVM的轴承微弱故障诊断方法

针对旋转机械轴承微弱故障振动信号易被强噪声掩盖难以识别的问题,提出一种改进混沌粒子群优化支持向量机的故障诊断方法。将信号通过局部均值分解算法分解处理得到乘积函数(PF)分量,并进行能量归一化处理获得时频域特征集;通过迭代拉普拉斯得分降低时频域特征集的空间维度;以PF分量的排列熵作为混沌粒子群的适应度,并加入交叉和变异新策略,建立一种新的交叉变异混沌粒子群优化方法;利用改进的粒子群算法优化支持向量机的核函数和惩罚因子,并将优化后的分类模型应用于轴承故障诊断。结果表明：该故障分类模型的识别准确率高于其他分类模型。     

基于分段幂函数的LMD方法及其在轴承故障诊断中的应用

局域均值分解是一种将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数的方法,每个PF分量为一个单分量调频调幅信号。传统LMD算法对所有极值点集利用滑动平均的方法计算局域均值函数和局域包络函数,易造成过平滑现象,运算量增大,并影响分解精度。本研究对传统LMD方法进行了改进,采用分段幂函数法分别计算上下极值点集的包络线,得到的包络线具有良好的光滑性和稳定性,进而计算局域均值函数和局域包络函数,避免了传统方法过平滑现象,提高了运算效率与精确度。通过对仿真信号分析和轴承故障诊断实验,结果验证了本研究所设计方法的有效性。     

基于改进小波阈值-SVM的齿轮故障信号识别

针对在齿轮疲劳试验中需要多次停机拍照的问题,提出基于改进的小波域阈值降噪方法,对采集的齿轮啮合的声发射信号分析,并提取特征矢量作为支持向量机的输入特征向量,识别出故障信号,根据齿轮旋转周期,确定缺陷轮齿。与开箱拍照的记录进行对比,计算得出的问题轮齿和照片记录吻合。该方法减少了因停机拍照造成的齿轮工作数据采集不准确的问题,同时也减少了工作人员的工作量,在后续的实验中该方法得到了有效的应用。     

基于奇异值分解及包络分析的齿轮局部故障特征提取

提出了将信号进行相空间重构后再采用奇异值分解,对分解后的主成分进行包络分析,从而提取信号的隐含特征的方法,并将该方法应用于齿轮的局部故障振动特征信号的提取中.数值仿真实验结果表明,该方法能有效提取强背景信号及噪声中的弱冲击特征信号,是一种有效的弱信号特征提取方法.采用该方法对齿轮振动信号进行故障特征提取与识别,结果与实际情况相符.