载荷影响下的机电阻抗协整结构损伤识别方法

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。     

改进的TQWT在滚动轴承早期故障诊断的应用

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。     

基于MEWT‑ASCS的行星齿轮箱微弱故障特征提取

针对强噪声背景下行星齿轮箱早期微弱故障难以提取以及经验小波变换对信号频率区间边界划分不恰当以及不能有效确定模态数目的问题,提出了一种基于改进经验小波变换（modified empirical wavelet transform, 简称MEWT）和自适应稀疏编码收缩（adaptive sparse coding shrinkage,简称ASCS）的早期微弱故障特征提取方法。根据信号频谱的尺度空间表示,将原始故障信号自适应地分解为一系列的窄频带本征模态分量。利用包络谱峭度（envelope spectrum kurtosis, 简称ESK）值选择敏感分量,为了进一步凸显分量中的故障信息,使用ASCS算法对敏感分量进行稀疏降噪处理,从其包络谱中即可提取到清晰的故障特征频率成分。数值仿真和实际数据分析结果表明,本研究方法能够自适应地实现故障信号的模态分解并增强微弱的故障冲击特征。此外,与经验小波变换（empirical wavelet transform, 简称EWT）,EWT?ASCS和ASCS进行对比,本研究方法可有效提取包含故障信息丰富的分量,经ASCS处理后信号故障特征得到凸显,实现了行星齿轮箱早期微弱故障的准确识别。     

基于改进SSD降噪的滚动轴承故障特征提取

针对强背景噪声下滚动轴承早期微弱故障特征难以提取以及奇异谱分解方法分解的分量仍然包含噪声的问题,提出了一种奇异谱分解（Singular spectrum decomposition,SSD）和最大循环平稳盲解卷积（Maximum cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD）相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。由SSD方法将轴承振动信号自适应地分解为从高频到低频的奇异谱分量;根据分量峭度最大原则,筛选出最佳分量;再利用CYCBD对最佳分量后处理进一步降噪;进而对降噪后的信号进行Hilbert包络解调分析,得到故障特征频率。仿真和实验分析表明,该方法能有效提取滚动轴承早期微弱故障特征。     

基于双时域变换和稀疏编码收缩的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障特征微弱、在噪声和谐波干扰下难以有效提取的问题,提出了联合双时域(DTD)变换和稀疏编码收缩(SCS)的故障诊断方法。首先对原始信号进行双时域变换,将双时域变换谱的对角序列作为重构信号;然后对重构信号进行稀疏编码收缩,减小噪声与低频杂波的干扰;最后对降噪信号做包络谱分析,提取故障特征频率,判定故障类型,实现故障诊断。对仿真信号、实验信号、工程信号的分析结果表明,该方法可有效提取轴承早期故障信号中的微弱故障特征,准确判断故障类型。     

双树复小波包和ICA用于滚动轴承复合故障诊断

针对滚动轴承复合故障信号特征难以分离的问题,提出将双树复小波包变换和独立分量分析(independent component analysis,简称ICA)结合的方法应用到滚动轴承复合故障诊断中。首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障信号分解为若干不同频带的分量;其次,引入ICA对各个分量所组成的混合信号进行盲源分离,从而尽可能消除频率混叠;最后,对从混合信号中分离出来的独立信号分量进行希尔伯特解调,即可实现对复合故障特征信息的分离和故障识别。试验结果表明,该方法可以有效地分离和提取轴承复合故障的特征频率,验证了方法的可行性和有效性。     

基于VMD和MED的滚动轴承微弱故障特征提取

针对强噪声环境下滚动轴承故障特征信息非常微弱且难以提取的问题,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承微弱故障特征提取方法。基于VMD和MED的滚动轴承微弱故障特征提取方法首先采用VMD对滚动轴承故障信号进行分解,得到多个模态分量,由于噪声的干扰,很难从各个模态分量中提取有效的故障特征信息;然后根据相关系数准则,选取与原始信号相关系数较大的模态分量进行重构,再对重构后的信号进行MED降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络解调,从得出的包络谱中即可准确地提取到故障特征信息。轴承故障实验信号处理结果表明,该方法可以有效地降低噪声的影响,精确地提取滚动轴承微弱的故障特征信息。     

改进的共振稀疏分解方法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用

滚动轴承复合故障信号中各故障特征受到传输路径和其他干扰源的影响,在多缺陷共存条件下提取单个缺陷诱发的故障特征存在困难。提出一种基于双参数优化、子带重构改进的共振稀疏分解(RSSD)滚动轴承复合故障诊断方法：首先利用人工鱼群算法自适应选择RSSD的品质因子和分解层数以构造与故障特征匹配的最优小波基,获得包含瞬态冲击的低共振分量;然后依据提出的子带筛选准则选择并重构低共振分量中包含瞬态冲击成分的最佳子带;最后通过多点最优最小熵反卷积（MOMEDA）方法识别并提取重构信号中周期性故障冲击。仿真信号和轴承全寿命周期复合故障信号分析结果表明,与RSSD-MCKD方法相比,所提出方法能有效提取复合故障信号中各故障特征,精确实现轴承复合故障诊断。     

基于MCKD和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法难以提取滚动轴承早期微弱故障的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,简称MCKD)和LMD的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的周期成分,然后进行LMD分解,将得到的PF分量与分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除多余低频PF分量,最后,选取有效PF集进行频谱分析,提取故障特征。通过仿真数据和真实滚动轴承故障诊断实验数据表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。     

基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法

基于高密度小波变换对原始信号尺度划分更加精细的优势,将高密度小波变换、软阈值降噪和频谱分析相结合,提出了基于高密度小波变换的航空发动机滚动轴承故障诊断方法。该方法通过设定分解层数对信号进行高密度小波变换,得到每一尺度上的低频、中频、高频分量;对各分量软阈值降噪处理后进行频谱分析,进而实现故障特征频率的识别。利用仿真信号验证了高密度小波变换的有效性,通过航空发动机滚动轴承内圈故障和滚子故障工况下的试验信号进一步验证了该方法提取故障特征的能力,与传统小波变换方法的对比证明了该方法在抑制噪声干扰和故障特征频率识别方面的优势。     

基于转速提取和优化MSB的滚动轴承故障诊断

在变转速工况下,齿轮箱滚动轴承的振动信号呈现强烈的非平稳性特征,导致无法对其进行故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于转速提取和优化调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用同步提取变换(SET),从原始振动信号中提取了参考轴的瞬时转速;再对原始信号进行了预白化和最小熵反褶积(MED)滤波,得到了特征增强的降噪信号,并结合提取的转速信号进行了角域重采样,建立了阶次域调制信号双谱(MSB);基于MSB分布,构造了更能体现主导调制分量与载波分量非线性耦合程度的改进载波谱;最后,根据改进载波谱对载波切片进行了择优挑选,结合MSB和双谱相干函数构造了改进调制谱,进一步消除了噪声的干扰,从而提取到了滚动轴承的显著故障特征。研究结果表明：该方法可以用于有效提取变转速齿轮箱滚动轴承的故障特征阶次,从而实现对滚动轴承进行有效的故障诊断;与传统的诊断方法相比,该方法具有明显的优势。     

基于角域经验小波变换的滚动轴承故障诊断

针对变转速条件下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种基于角域经验小波变换的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用等角度重采样将变转速下非平稳的滚动轴承故障振动信号转化为角域平稳信号,然后应用经验小波变换(Empirical mode decomposition,EWT)对角域平稳信号进行自适应分解,得到若干个经验模态分量,最后选择峭度值最大的经验模态分量进行包络谱分析,提取出滚动轴承故障的阶比特征。为提高经验小波变换的分解效率,对其频谱分割方法进行了改进。滚动轴承故障诊断实例表明,该方法能够有效地抑制噪声等干扰成分的影响,精确提取滚动轴承故障的阶比特征,为变转速条件下的滚动轴承故障诊断提供一种有效方法。     

基于IEWT和MCKD的滚动轴承故障诊断方法

针对经验小波变换（Empirical wavelet transform,EWT）对强噪声环境中滚动轴承微弱故障诊断的不足,主要是傅里叶频谱分段不当的问题。提出一种基于最大相关峭度解卷积（Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD）降噪与改进EWT相结合的滚动轴承早期故障识别方法。首先采用最大相关峭度解卷积算法以包络谱的相关峭度最大化为目标对原信号进行降噪处理、检测信号中的周期性冲击成分,然后根据信号Fourier频谱的包络极大值进行分段,通过分析各频段平方包络谱中明显的频率成分来诊断故障。新方法能有效降噪、增强信号中周期性冲击特征、降低单次偶然冲击的影响、抑制非冲击成分。通过对含外圈、内圈故障的滚动轴承进行试验分析,结果表明,相比于快速谱峭度图和小波包络分析方法,该方法提取出的特征更加明显,能有效实现滚动轴承早期微弱故障的识别。     

基于MOMEDA和包络谱的齿轮微弱故障特征提取

复合故障下的齿轮微弱故障易被强故障掩盖而出现漏诊现象,对齿轮复合故障下的微弱故障特征提取进行研究。首先采用多点优化最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)作为前置滤波器对原信号进行降噪,增强信号中的周期性冲击成分,然后进行Hilbert变换得到包络谱;通过分析其中明显的频率成分识别故障,实现微弱故障特征的提取。仿真信号和变速器故障诊断实例表明,该方法能有效实现齿轮微弱故障特征提取。     

基于MED和变分模态分解的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征容易淹没于环境噪声中而难以提取的问题,提出了最小熵解卷积(MED)降噪和变分模态分解(VMD)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先以峭度最大为准则利用MED对轴承振动信号进行降噪处理,然后采用新的高精度多分量信号分解方法——VMD将降噪信号分解为若干个分量,最后通过分析最大峭度分量包络谱中故障频率成分诊断轴承故障。轴承实验分析结果表明了该方法的有效性。     

基于MODWPT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对齿轮啮合强振动干扰下滚动轴承微弱故障特征提取难的问题，提出一种最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MODWPT方法将复杂的轴承故障振动信号分解为若干分量，然后依据峭度准则，选取峭度较大的分量进行MCKD滤波，最后对滤波后所得信号做Hilbert包络分析，将包络谱呈现的频率特征与理论故障特征频率相比较，识别故障特征，实现故障诊断。通过轴承故障的仿真及实验研究，并对比单一MCKD方法和EMD-MED方法的提取效果，说明该方法可以在一定程度上抑制齿轮啮合强振动及噪声的干扰，增强并有效提取出滚动轴承早期低频微弱故障特征。     

强噪声背景下的滚动轴承故障微弱信号检测新方法

分析共振解调技术和小波变换在滚动轴承故障诊断中存在的不足,提出一种用于提取滚动轴承微弱信号的新方法,该方法将时间序列模型(AR模型)和多重自相关方法应用于滚动轴承信号降噪,再利用小波包络分析,提取出反映滚动轴承故障的特征频率。通过对新方法包络谱特征的自动提取,实现了基于支持向量机(SVM)的智能诊断。实际试验验证了新方法的正确有效性。     

基于子小波布置和系数融合的轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于子小波布置策略和小波系数融合的故障诊断方法。首先,布置子小波并进行小波变换;然后,根据峰度指标对多尺度小波系数进行融合集成;最后,运用自相关谱抑制噪声,突出故障信息。通过仿真信号和实际信号对该方法进行了验证,结果表明,该方法能够提取出微弱的故障特征,实现滚动轴承的早期故障诊断。     

基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

基于第2代小波和EMMD的转子系统复合故障诊断

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了基于第2代小波和极值域均值模式分解(extremum field mean mode decomposition,简称EMMD)的故障诊断方法,进行了复合故障的耦合特征分离和故障特征频率的提取.该方法首先应用第2代小波对原始信号进行分解与重构;然后针对分解与重构出的低频信号进行频谱分析提取低频非调制故障特征;最后针对高频共振调制信号进行基于EMMD的解调分析,以准确提取调制故障特征.通过工程实例信号的分析结果表明,该方法能够提取转子系统的复合故障特征.