基于改进VMD-EWT联合降噪的滚动轴承早期故障检测

针对采集到的滚动轴承早期故障振动信号因故障特征微弱而导致难以检测的问题，提出一种基于改进的变分模态分解(VMD)和经验小波变换(EWT)联合降噪的滚动轴承早期故障检测方法。首先，利用改进包络谱有效边界划分方法(IEPEFP)确定VMD和EWT的分解分量个数，利用改进分解模态数目选择方法(IDMNS)对VMD的主要分量进行叠加从而完成初次降噪；其次，对初次降噪后的信号进行EWT分解，利用IDMNS对主要分量进行叠加进而完成二次降噪；最后，对降噪后的信号进行包络谱分析，从而实现滚动轴承早期故障检测。通过轴承加速寿命试验数据集进行试验验证，结果表明提出方法可有效提取滚动轴承早期微弱故障特征，准确检测轴承早期故障，具有一定的工程参考价值。     

基于EEMD-FSK的滚动轴承故障诊断

为了解决轴承故障特征提取中经验模态分解(EMD)出现的模态混叠现象,提出一种集合经验模态分解(EEMD)、快速谱峭度选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。对原始振动信号进行EEMD处理,分解为多个本征模态函数(IMF);将符合峭度准则的IMF分量筛选出来,对其进行信号重构,对重构信号进行快速谱峭度计算得出快速谱峭度图,从图中选出最优频带中心和带宽,确定FIR带通滤波器设计参数;最后通过共振解调技术对滤波信号进行包络分析,得出包络谱确定滚动轴承故障特征信息。通过滚动轴承实验分析,验证了此方法的可行性。     

基于改进AFSA的参数优化VMD和ELM的轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取,导致故障分类效果差的问题,提出了一种基于改进人工鱼群(AFSA)进行参数优化的变分模态分解(VMD)和多特征向量融合的极限学习机(ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先,将改进后的AFSA对VMD算法的重要参数(分解个数K和惩罚因子α)进行自动寻优,适用度函数采用最小包络谱熵;其次,提取经AFSA-VMD分解后的包络谱熵最小的内蕴模态函数(IMF)分量作为最优分量,通过计算最优IMF分量的均方根值和峰值构造第一层特征值向量,计算最优IMF分量的样本熵、峭度和均方根构造第二层特征值向量;最后,将特征值向量送入极限学习机ELM进行滚动轴承故障的训练分类。试验结果表明本文算法具有良好的故障诊断效果且最终可实现98.25%的分类准确率和93.36%的实际诊断精度。     

基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障特征提取的难题,提出了基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行迭代滤波分解,然后通过相关系数和峭度准则筛选出敏感的内禀模态分量,对敏感的内禀模态分量进行最大相关峭度解卷积降噪,最后对降噪的信号进行频谱分析完成轴承故障诊断。对轴承仿真信号和滚动轴承故障振动试验信号进行了分析,结果表明文中方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。     

基于EWT和ICA联合降噪的轴承故障诊断方法

针对轴承早期故障信号易被淹没于噪声中、故障特征难以提取的问题,提出一种经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)与独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)的联合降噪方法。该方法依据峭度准则将经EWT分解得到的固有模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)重构后利用ICA进行盲源分离,有效抑制了振动信号中的噪声,使故障特征频率的能量幅值最大,从而识别故障特征。通过仿真分析和实际轴承早期故障的实验研究,表明该方法可明显削弱噪声干扰,突出故障频率成分。与EWT和包络谱结合的方法对比,信噪比提高了24.45%,能更清晰准确地提取故障特征信息,满足对轴承故障的诊断要求,为滚动轴承早期故障提取提供了一种方法。     

基于EEMD与GWO-MCKD的门座起重机回转支承故障诊断

低速重载的门座起重机回转支承信号易受环境噪声影响,难以提取故障特征。为解决此问题,提出一种集合经验模态分解（EEMD）与灰狼优化（GWO）算法优化的最大相关峭度解卷积（MCKD）相结合的故障诊断方法。对回转支承信号进行EEMD分解,得到一系列本征模态函数（IMF）,选择峭度最大的IMF作为最优分量;以相关峭度为目标函数,利用GWO寻找在最优分量上的MCKD的最佳参数组合;使用最佳参数组合的MCKD对最优分量进行降噪,突出故障冲击成分;对降噪后的信号进行包络谱分析,完成故障诊断。结果表明：所提方法能自适应增强故障冲击成分,有效提取故障特征。     

基于改进的共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选取包含故障特征信息量多的分量进行信号重构;然后对重构后的信号进行粒子群优化的共振稀疏分解;最后对分解得到的低共振分量进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果证明了该方法比传统共振稀疏分解更能有效地提取故障特征频率,有效地减少了干扰成分。     

基于共振稀疏分解与谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承微弱故障特征提取困难,提出了基于共振稀疏分解与谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法,根据滚动轴承故障振动信号中转频及谐波成分与周期性冲击成分的品质因子不同进行共振稀疏分解,得到包含转频及谐波等成分的高共振分量和包含故障特征的低共振分量,对低共振分量进行快速峭度图分析,得到包含故障特征的周期性冲击成分的频带范围,利用带通滤波器进行滤波,最后对滤波信号进行希尔伯特包络谱分析,提取出滚动轴承故障特征频率。实验结果表明该方法能有效地提取出表征滚动轴承故障特征的周期性冲击成分,剔除干扰成分,突出故障特征频率谱线,正确识别出滚动轴承的故障状态。     

基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的窄带分量;然后根据峭度-相关性最大准则挑选包含故障特征信息最丰富的窄带分量作为主分量;最后对选取的主分量进行Teager能量增强谱,提取滚动轴承的故障特征。通过仿真和实例分析的结果表明:该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,且能够抑制强烈的噪声干扰和增强故障冲击特征,优于传统包络谱分析和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量谱的方法的分析结果。     

基于FAMVEMD和改进CYCBD的滚动轴承微弱故障诊断北大核心

针对强噪声滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于快速自适应多元经验模态分解(FAMVEMD)和改进循环平稳盲解卷积(CYCBD)的多通道诊断方法。首先,应用FAMVEMD处理多测点故障信号,按照自相关能量-线性峭度准则选取最佳分量、进行信号重构;其次,基于多点峭度和自相关能量改进CYCBD算法,通过重构信号的解卷积处理实现故障特征强化放大;最后,从解卷积信号包络谱中提取故障特征。实验数据分析结果表明,所述方法可准确提取故障特征,实现轴承损伤精确诊断。