应用ICEEMDAN和SVM的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱复合故障准确分类问题,应用了改进自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先,将行星齿轮箱的不同故障信号分别进行ICEEMDAN分解,得到各阶内禀模态函数(IMF);其次,利用各阶IMF分量与原信号的相关性大小,剔除虚假的IMF分量;最后,以优选IMF分量的多尺度模糊熵均值作为特征向量,输入到多分类SVM中进行故障分类,分类准确率高达100%,实验结果证明了该方法的可行性。     

基于CEEMDAN排列熵与SVM的螺旋锥齿轮故障识别

针对轮齿振动信号识别诊断困难的问题,提出以自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,简称CEEMDAN)排列熵为敏感特征量,通过支持向量机(support vector machine,简称SVM)进...     

基于ICEEMDAN及PFA-ELM的齿轮箱故障诊断研究

齿轮箱是工业设备中常用的传动部件。针对齿轮箱故障特征提取及诊断精度不足的问题，提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)及探路者算法(PFA)优化极限学习机(ELM)的故障诊断方法。首先，利用ICEEMDAN对信号进行分解，得到多个本征模态函数(IMF)。其次，基于斯皮尔曼相关系数，筛选出有效的IMF，并计算出每个有效IMF的模糊熵和排列熵作为故障特征向量。最后，利用PFA算法优化ELM中的权值和阈值，构建基于PFA-ELM的故障诊断模型。实验表明，PFA-ELM的故障诊断精度高达98.67%。该方法能够准确描述齿轮箱的工作状态，具有较高的实用价值。     

CEEMDAN与参数优化多尺度排列熵结合的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承的早期故障特征微弱的特点，提出了自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）与多尺度排列熵（MPE）结合提取故障特征，采用支持向量机（SVM）进行故障状态判别的滚动轴承早期故障诊断方法。利用CEEMDAN将信号分解为若干分量，计算各分量与原信号的相关系数，将大于相关系数阈值的分量重构，对MPE的参数运用PSO算法寻优，计算重构后的信号的MPE值并作为故障特征向量，使用SVM对故障状态进行识别。将该方法运用于XJTU-SY滚动轴承加速寿命试验数据集，并与MPE参数未优化以及未CEEMDAN分解且MPE参数未优化得到的MPE值作为特征向量SVM进行识别的结果进行对比，结果表明本文所提方法的故障识别率分别提高了10.71%和14.28%。     

基于CEEMDAN多尺度熵和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断研究

针对支持向量机(SVM)应用在轴承故障分类时,传统的智能算法优化SVM的参数容易存在寻优速度慢、调节参数多,以及容易陷入局部最优值等问题,提出了一种基于CEEMDAN多尺度熵与SSA-SVM相结合的故障诊断方法。对滚动轴承的故障特征提取和SVM参数优化进行了研究,引入了一种新的群智能优化算法,用麻雀搜索算法(SSA)对SVM参数进行了优化,提高了寻优速度以及轴承的故障分类准确率;该方法先采用自适应白噪声完整经验模态分解(CEEMDAN)算法分解信号,获得了若干个固有模态函数(IMF);再采用相关系数方法选择有用IMF分量,并进行了重新组合;最后,计算重构信号的多尺度熵作为特征向量,输入SSA优化的SVM进行了故障分类。研究结果表明:采用该方法能够准确地获得故障信息,且识别准确率高;与PSO、GA优化的SVM相比,该方法的故障诊断分类性能更好。     

ICEEMDAN结合FastICA方法在转子系统降噪提纯中的应用

针对转子系统采集得到的非平稳信号中存在着较多噪声,导致分解原信号易出现模态混叠和虚假模态现象,使得降噪提纯效果不理想,特征量无法识别等问题,提出了一种将改进自适应噪声的完备集合经验模态分解(Improved Com-plete Ensemble EMD with Adaptive Noise,ICEEMDAN)和快速独...     

基于改进层次全局模糊熵和MCFS的滚动轴承损伤识别

针对传统的多尺度特征提取方法无法捕捉振动信号高频故障信息的问题,提出了一种基于改进层次全局模糊熵(IHGFE)全局全频段特征提取、多聚类特征选择(MCFS)特征降维和支持向量机分类的滚动轴承故障诊断方法。首先,提出了能够捕捉振动信号低频到高频的全局特征的IHGFE非线性动力学方法,并将其用于滚动轴承的故障特征提取;然后,利用MCFS对初始特征向量进行了维数约简和优化,构建了低维且对故障敏感的故障特征向量;最后,建立了基于支持向量机的多故障分类器,实现了滚动轴承损伤的智能化识别,并通过两个滚动轴承实验进行了对比分析。研究结果表明：IHGFE的分类准确率和识别稳定性均优于对比方法,证明了其在特征提取中能够在一定程度上解决现有方法无法同时考虑信号的高频特征和全局特征的问题,可为进一步扩展模糊熵方法在滚动轴承损伤识别中的应用提供参考。     

基于WOA-VMD-SVM数控机床刀具健康状态评价体系的建立

刀具的健康状态直接影响着数控机床的加工性能。对刀具的磨损、破损等健康状态因素进行前期预测和判断,可有效防止因刀具健康状态异常而导致加工质量不稳定等问题。根据刀具在机加工过程中因磨损状况而引起机床机械特性的变化展开分析与研究,即通过采集与刀具健康状态相关联的机床主轴振动信号,并对该信号进行处理和特征提取,建立基于WOA-VMD-SVM刀具健康状态预测识别模型。经实验分析与验证,所建立的模型具有很高的识别准确率,其准确率高达96.8%,高于SVM模型和GA-SVM模型,由此表明该模型能够高效、准确地对刀具磨损状态进行识别和分类。     

基于近似熵和集成经验模态分解的转子多故障诊断方法研究

为了提高汽轮机转子多故障分类的准确率,提出一种集成经验模态分解(EEMD)、近似熵和支持向量机相结合的多状态分类方法。首先进行EEMD得到各频段的单分量信号;再求出熵值作为故障信号的特征向量输入到基于二叉树的支持向量机中实现多状态分类。对比近似熵、模糊熵和能量法这三种方法,实验结果验证了利用EEMD和熵理论相结合的方法量化故障信号非线性特征的正确性。同时也表明在欧氏空间中,近似熵值组成的特征向量彼此间的距离最远,分类效果也最好。     

基于CEEMDAN和SCA-MRVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断的特征分辨性较低、准确度不高等问题,提出了一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和正余弦算法(SCA)优化多核相关向量机(MRVM)的滚动轴承故障诊断方法.首先采用CEEMDAN方法分解原始振动信号,提取本征模态分量(IMF)的能量占信号总能量的比例和能量熵作为故障特征;然后引入混...     

基于改进多元多尺度色散熵的齿轮箱多通道振动信号故障诊断

齿轮箱发生故障时,其振动信号具有不平稳和非线性等特征,而常用的齿轮箱故障诊断方法大多是建立在单通道振动信号分析基础上,容易造成故障信息丢失,故而在工业生产中实用性受限。为了克服此缺陷,将多元多尺度色散熵引入到齿轮箱故障诊断当中,并改进其粗粒化方式,提出了改进多元多尺度色散熵,用以提取齿轮箱多通道振动信号的故障信息。在此基础上,提出一种基于集合经验模态分解,改进多元多尺度色散熵和遗传算法优化支持向量机的齿轮箱故障诊断方法。通过实验数据分析,并与多元多尺度样本熵、多元多尺度模糊熵等现有方法相比较,证明该方法具有更高的准确率和稳定性,且在处理短时间序列时具有明显优势。     

基于ICEEMDAN与支持向量机的轴承故障诊断方法

针对DF4型机车轮对轴承不同健康状态的辨识问题，提出改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(ICEEMDAN)与灰狼寻优算法优化支持向量机(GWO-SVM)结合的故障识别方法。对机车轮对轴承不同故障信号利用ICEEMDAN方法分解为若干模态分量(IMF);根据相关系数准则将IMFs重构出典型的特征信号，并计算不同状态的特征信号在多尺度上的样本熵值，构成多尺度样本熵MSE特征向量；通过灰狼算法对SVM的核参数c和g进行全局寻优，增强SVM模型的分类性能，实现对轴承故障状态的准确识别。采用某局机务段JL-501机车轴承试验台数据验证所提模型的有效性，结果表明：ICEEMDAN-MSE与GWO-SVM结合的机车轮对轴承故障诊断方法能够准确地对轴承健康状态进行识别，准确率达96.86%;与参数自选的SVM模型和CEEMDAN-MSE+GWO-SVM等模型相比，文中所提方法的故障识别率分别提高了23.57%和3.48%。     

基于EMD和香农熵的刀具磨损故障诊断系统开发

针对机床刀具磨损故障诊断,开发了基于经验模态分解和香农熵进行信号处理的刀具故障诊断系统。在信号处理阶段,对机床加工过程中刀具的振动信号进行经验模态分解,得到若干固有模态函数(IMF),并基于香农熵从分解得到的IMF分量中提取有效分量,去除虚假分量,最后将有效的IMF分量的能量作为特征向量输入向量机(SVM)分类器来识别刀具的磨损状态。经实验验证,该系统能对刀具磨损状态进行准确快速地判断。     

基于CEEMDAN-SQI-SVD的齿轮箱局部故障特征提取

经验模态分解(EMD)及以其为基础发展而来的方法在故障诊断领域中得到广泛应用,对于分解后固有模态函数(IMF)的有效选择及基于有效IMF故障特征的准确提取至关重要。为更高效地解决此类问题,提出一种基于具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)结合信号质量指数(SQI)算法与奇异值分解(SVD)的齿轮箱局部故障最优特征提取算法。以具有不同故障级别的齿轮局部裂纹进行试验验证方法的有效性,通过试验获取原始数据并进行CEEMDAN分解,利用SQI进行有效IMF选取,再结合SVD对有效IMF进行分解以获取最优特征向量,并输入至BP神经网络进行训练与测试,最后将测试结果与数种常规方法进行比较。结果表明,针对齿轮箱的局部故障,提出的CEEMDAN-SQI-SVD算法识别精度高,并优于数种常规方法。     

基于ISSA-VMD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期信号微弱导致故障特征难以提取和故障诊断准确率不高的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法-变分模态分解(ISSA-VMD)和样本熵(SE)的滚动轴承早期故障特征提取方法。首先,在轴承早期故障诊断过程中,模态分解个数和惩罚因子的选择对变分模态分解(VMD)的分解效果有着很大的影响,为消除人为选择参数的影响,将麻雀搜索算法(SSA)优化为改进麻雀搜索算法(ISSA),利用ISSA参数优化后的VMD方法对信号进行了分解;然后,计算了敏感固有模态函数(IMF)分量的样本熵,构成了特征向量;最后,将特征向量作为支持向量机(SVM)的输入,进行了滚动轴承早期故障类型的识别。研究结果表明：ISSA-VMD+样本熵特征提取模型的故障诊断准确率为98.3%,与SSA-VMD+样本熵、灰狼优化算法(GWO)-VMD+样本熵、鲸鱼优化算法(WOA)-VMD+样本熵、传统VMD+样本熵、经验模态分解(EMD)+样本熵等特征提取模型相比,故障诊断准确率分别提高了3.3%、6.6%、5%、3.3%、5%;该模型可以准确地提取故障特征,提高故障诊断准确率。     

基于CEEMDAN-PE的心冲击信号降噪方法研究

心冲击信号(BCG)是反应心脏力学特征的生理信号,能实现无电极束缚条件下的连续采集测量,然而BCG信号微弱且极易受到干扰,测量时经常会淹没在噪声中。为了有效识别BCG信号,提出一种基于自适应噪声的完全集合经验模态分解(CEEMDAN)联合排列熵(PE)的BCG降噪方法。首先,将采集到的BCG信号通过CEEMDAN分解得到一系列按频率由高到低的固有模态函数(IMF)。其次,通过PE计算各个IMF分量的值并确定有效信号的阈值范围,从而滤除信号中的高频噪声和基线漂移。最后实验结果显示,降噪后信号的幅频特性得到明显改善且信噪比较传统方法有明显提高,证明了本文降噪方法效果显著,能够有效还原BCG信号特征。     

基于EMD幅值熵和支持向量机的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征微弱,无法对轴承状态进行有效辨识的特点,提出基于EMD幅值熵和支持向量机的故障诊断方法。首先通过经验模态分解的自适应性将振动信号分解为不同时间尺度的本征模态函数IMFs,然后从分解的IMFs中分别提取瞬时幅值香农熵构造故障特征集,最后通过支持向量机对提取的故障特征集进行分类识别。滚动轴承实验结果表明,所提方法相比基于EMD和AR模型的故障诊断方法效果更好,诊断识别率达到100%。     

AOA-CEEMDAN和融合特征在齿轮箱故障诊断中的应用

自适应噪声完备集成经验模态分解(CEEMDAN)的参数由于是人为设置的,从而会导致其信号的分解不彻底。针对这一问题,提出了一种基于算术优化算法(AOA)优化CEEMDAN、融合特征和随机森林(RF)的齿轮箱故障诊断方法。首先,采用AOA算法对CEEMDAN方法的关键参数进行自适应选取,并采用优化后的CEEMDAN方法对齿轮箱振动信号进行了分解,生成若干个本征模态函数(IMF);随后,利用相关系数准则选择了前4阶IMF分量作为故障敏感分量;接着,利用由注意熵和散度熵组成的融合特征提取方法挖掘了故障敏感分量的故障特征,得到了故障敏感特征样本;最后,将表征齿轮箱故障特性的故障特征输入至RF多故障分类器中,建立了故障分类模型,完成了齿轮箱的故障识别;利用QPZZ-II型齿轮箱数据集进行了实验,并将其结果与采用其他方法所得结果进行了对比。研究结果表明：相较于原始CEEMDAN,优化后的CEEMDAN能够更加准确地分解非线性齿轮箱振动信号,故障识别准确率提高了4%;相较于单一的故障特征,融合特征能够更加准确地表征齿轮箱的故障状态,故障识别准确率分别提高了3.2%和8%。基于AOA-CEEMDAN和...     

基于MCKD和改进HHT多尺度模糊熵的齿轮故障诊断方法

针对齿轮故障信号常伴有大量噪声,故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和改进希尔伯特-黄变换(HHT)多尺度模糊熵的故障诊断方法。首先采用MCKD算法对采集到的齿轮振动信号进行降噪处理,以提高信号的信噪比;然后利用自适应白噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)对降噪后信号进行分解,获得一系列不同尺度的固有模态函数(IMF),并通过相关系数-能量的虚假IMF评价方法选取对故障敏感的模态分量;最后计算敏感IMF分量的模糊熵,将获得的原信号多尺度的模糊熵作为状态特征参数输入最小二乘支持向量机(LS-SVM)中,对齿轮的故障类型进行诊断。实测信号的诊断结果表明,该方法可实现齿轮故障的有效诊断。