基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明：该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。     

基于MED与自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号往往信噪比较低,且具有较强的非高斯噪声,如何选择合适的解调频带一直是故障诊断的难点。自相关谱峭度图(Autogram)是新提出的一种最优频带选择方法,通过计算解调信号的平方包络的无偏自相关的峭度,能够有效地检测到解调频带及其故障频率;但此方法易受到噪声干扰,故障特征识别不明显;基于此,提出了一种基于最小熵解卷积(MED)与Autogram的滚动轴承故障诊断方法;该方法通过MED去除噪声,在得到最佳频带的同时,能够有效地突显故障特征。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度及现有方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够准确地检测到解调频带及故障频率,突出故障特征和提高故障检测效果。     

基于改进快速峭度图的轴承故障诊断方法研究

针对传统快速峭度图在轴承故障诊断中，通过计算滤波信号的包络峭度确定频带范围容易受到随机脉冲干扰的问题，提出一种基于改进快速峭度图的轴承故障诊断方法。首先运用自相关算法、改进谱幅值调制(improved spectral amplitude modulation, ISAM)算法对包络信号进行处理，获取修正信号并以其频谱峭度衡量冲击响应的强度；然后以修正信号谱峭度代替传统快速峭度图中的包络峭度，得到可降低各频带随机干扰的改进峭度图；最后通过对3组信噪比不同的仿真信号、2组轴承试验信号的平方包络谱故障诊断情况进行对比分析，验证该方法的有效性和稳定性。通过与原始快速峭度图、功率谱峭度图、ISAM法3种方法对比，验证该方法的优越性。对比结果表明，所提方法可有效降低随机脉冲的影响，实现轴承故障特征频率的准确提取。     

基于相关峭度共振解调的滚动轴承复合故障特征分离方法

提出了一种基于相关峭度的共振解调方法,并应用于滚动轴承复合故障特征的分离。沿频率轴平移给定滤波窗,计算每个滤波信号的相关峭度;通过设定不同的故障解卷积周期,形成多条故障的相关峭度曲线;根据筛选出的目标相关峭度曲线的最大值,确定多个共振频带对原信号进行共振解调。解决了由于某一频带的峭度值过大,利用谱峭度可能无法识别出不同故障各自激起的共振频带的问题;通过不同能量的多共振频带轴承复合故障仿真验证了共振频带选择的准确性,不同载荷下的轴承内、外圈复合故障实测信号分析表明,该方法可以有效实现轴承复合故障特征的分离。     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。     

滚动轴承复合故障的时频能量聚集谱诊断方法EI北大核心CSCD

共振解调技术是轴承故障诊断领域中广泛应用的有效方法,其中解调频带的选取至关重要。传统解调方法仅能识别特征明显的单一轴承故障,而面对旋转机械轴承复合故障的异样微弱特征提取以及不同故障所引发的多个最优解调频带问题时往往难以奏效。为此,提出时频能量聚集谱诊断方法。该方法引入多重同步压缩变换,构造能量聚集的时频图,以解决最优解调频带精确性问题,同时提出能量聚集谱相对因子指标,通过指标实现强弱多故障特征频带综合提取、同步且准确输出,为旋转机械复杂动态信号中微弱和复合轴承故障特征提取与识别提供有利依据。试验结果表明,该方法能成功提取出轴承复合故障特征。     

基于典型谱相关峭度图的滚动轴承故障诊断方法

针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障冲击信号具有周期性的特点,提出了一种典型谱相关峭度图算法。该算法在借鉴典型谱峭度图算法区间划分的思想基础上,将相关峭度指标代替峭度指标,不但避免了宽频带解调引入的噪声干扰,而且充分利用了典型故障冲击的周期性信息,并通过优化谱相关峭度值,快速定位典型故障冲击信号所在的频率区间,并将该算法应用于最优解调频带的确定。通过对仿真信号和轮对轴承实验信号的分析表明,该算法无论在准确性还是在稳定性方面均表现出了极大的优越性,能够有效的自适应定位共振频带。     

基于典型谱相关峭度图的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障冲击信号具有周期性的特点,提出了一种典型谱相关峭度图算法。该算法在借鉴典型谱峭度图算法区间划分的思想基础上,将相关峭度指标代替峭度指标,不但避免了宽频带解调引入的噪声干扰,而且充分利用了典型故障冲击的周期性信息,并通过优化谱相关峭度值,快速定位典型故障冲击信号所在的频率区间,并将该算法应用于最优解调频带的确定。通过对仿真信号和轮对轴承实验信号的分析表明,该算法无论在准确性还是在稳定性方面均表现出了极大的优越性,能够有效的自适应定位共振频带。     

基于增强熵权峭度图的滚动轴承最优频带解调的故障诊断

针对采用峭度指标选取滚动轴承最优共振解调频带时存在精确性差和易受随机冲击干扰的不足,提出了基于增强熵权峭度图的滚动轴承最优频带解调的故障诊断。首先,选取峭度指标、变异系数、裕度指标和平滑因子等评价指标分别从不同角度表征故障轴承瞬态冲击特征,增强在实际监测的运行环境中单指标抗干扰鲁棒性差的缺陷;其次,采用熵权法对多个评价指标计算综合属性客观权重,为了增强轴承瞬态冲击表征和抑制其它信息干扰,对评价指标值进行增强处理并融合形成新评价指标,以精确选取共振解调中心和带宽;最后,采用1/3-二叉树策略生成的增强熵权峭度图自适应识别故障轴承最优解调频带。通过实测信号和仿真信号测试分析,并与快速峭度图在不同干扰下对比表明,该方法可以更为精准的识别轴承共振频带及具有更高的鲁棒性。     

变转速下对数平方包络谱在滚动轴承故障诊断中的应用

变转速工况下,转速变化会导致不同时间段峭度值出现变化,且高脉冲噪声会导致振动信号的峭度值突然变大。这些因素削弱了快速谱峭度图(Fast kurtogram,简称FK)方法提取微弱故障特征方面的性能,为了克服这些缺陷,提出一种基于对数平方包络谱的新特征--对数包络阶次循环分量(Log-envelope Order Cyclic Content,简称LEOC),构造出一种对数包络阶次循环分量图(Log-envelope Order Cycligram,简称LEOCgram)。首先使用1/3二叉树结构对原始信号进行多层次滤波,并计算每一组滤波子信号的平方包络。然后,通过计算阶次跟踪(Computed Order Tracking,简称COT)技术对每一组的平方包络序列进行角域重采样,计算每一组滤波信号的对数平方包络谱并进行自相关分析得到可能的故障特征阶。最后计算LEOC值,LEOC最大值对应的频带即为最优解调频带。将最优解调频带作为滤波器的参数对原始信号进行滤波,通过对滤波后的信号进行包络阶次分析并根据包络阶次谱的阶次结构可以确定故障类型。仿真信号和试验轴承外圈故障信号的分析结果表明,该方法...     

基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,本文提出一种LMS（Least Mean Square,LMS）算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪,减弱背景噪声的影响;然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性,通过计算降噪后信号的快速峭度图,确定滤波器最优频带中心和带宽;最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析,验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。     

基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题，本文提出一种LMS（Least Mean Square，LMS）算法降噪、Fast-Kurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪，减弱背景噪声的影响；然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性，通过计算降噪后信号的快速峭度图，确定滤波器最优频带中心和带宽；最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析，验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。     

基于谱峭度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障特征分离方法

针对振动信号中复合故障特征难以准确分离的问题,提出了一种融合谱峭度(SK)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。对复合故障信号做谱峭度分析,根据选择的各共振频带对信号进行带通滤波,提取出多个故障信号;对提取的各信号做包络解调分析,对能提取出单一故障特征的振动信号完成分离过程;对未提取出单一故障特征的振动信号最后做最大相关峭度解卷积处理;采用改进的轴承复合故障仿真模型验证了方法的有效性。实测滚动轴承内、外圈复合故障信号分析结果表明,该方法能够实现复合故障的准确分离。     

强背景噪声下基于谱峭度-波束形成轴承故障特征提取

在利用声学信号分析法对滚动轴承进行故障诊断时,环境噪声或其它设备噪声会严重影响目标声信号的提取并降低诊断精度。针对这一问题,提出一种用于故障特征增强的谱峭度-波束形成方法。该方法首先利用快速谱峭度算法确定最优滤波频带,然后根据确定的频带,利用2 阶锥规划方法设计恒定束宽波束形成器并提取目标频带信号,最后对提取的带限信号进行包络解调得到轴承故障特征频率。实验结果表明,该方法能够在强干扰环境下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的效果。     

改进增强峭度图和增强包络谱在滚动轴承故障诊断上的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,在分析了基于二进制小波包分解的增强峭度图方法的不足后,提出了基于谐波小波包分解的改进增强峭度图方法。通过计算故障信号的改进增强峭度图,筛选出峭度值最大的最优节点,利用最优节点处的谐波小波包系数进行信号重构,并对重构信号做增强包络谱分析,利用故障特征频率的理论计算值与增强包络谱中峰值明显的谱线进行对比,从而对轴承故障类型做出判断。运用所提出的诊断方法分别对滚动轴承内圈故障模拟、实测信号进行分析,结果表明,该方法具有一定的可靠性,能够满足实际的工程需要。     

参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离方法

针对滚动轴承复合故障分离的问题,基于相关峭度具有突出故障冲击周期性的特点和1.5维谱抑制高斯白噪声、剔除非耦合谐波分量的优点,提出了参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离的方法。首先以轴承不同故障特征频率对应的周期计算得到的最大相关峭度为评价指标,通过相应的相关峭度图来实现VMD中参数选择以及最优分量的选取;然后对最优分量进行包络处理,并为减少冗余成分和噪声干扰,选择1.5维谱来对包络信号做进一步分析,以此来实现滚动轴承复合故障的有效分离。通过对轴承复合故障仿真及实验信号的分析证明了该方法的有效性。     

基于包络谱带通峭度的改进谱峭度方法及在轴承诊断中的应用

快速谱峭度法(Kurtogram)是解决用于滚动轴承故障诊断的共振解调方法中带通滤波器中心频率和带宽参数确定问题的有效方法; Kurtogram以滤波后时域信号的峭度值作为滤波效果度量指标,然而该指标易受非高斯噪声和偶然性非周期冲击影响,可能导致滤波频带选择错误。考虑到偶然性冲击和非高斯噪声的包络谱与周期性冲击包络谱之间的特性差别,同时为了排除齿轮局部故障和转子碰摩等故障造成的冲击影响,提出按一定规则截取滤波后信号包络谱的中间段,并以该段数据的峭度值衡量周期性冲击响应的强弱,称为包络谱带通峭度;以包络谱带通峭度代替Kurtogram中滤波后时域信号的峭度值,得到一种改进的快速谱峭度方法。以仿真信号和实验室实测信号分析验证了该方法的有效性和优越性。     

基于子频带谱峭度平均的快速谱峭度图算法改进

快速谱峭度图（Fast Kurtogram）算法具有能自适应选取共振解调频带并实现包络解调提取的优点,在滚动轴承包络分析中有广阔的应用前景,但其在实际应用中,若被采集信号中包含有较高峰值的脉冲干扰时,将可能导致谱峭度图的自适应共振带确定失效,最终导致无法获得包含有效滚动轴承的故障特征信息的包络信号。为解决快速谱峭度图算法的上述不稳定问题,本文提出了一种基于子频带谱峭度平均的改进快速谱峭度图算法,其可有效消除或削弱脉冲干扰成分对谱峭度图结果的影响,提高了共振解调频带确定的鲁棒性,实现了基于快速谱峭度图算法的滚动轴承故障特征准确提取。仿真和试验结果验证了本方法的有效性。     

基于改进SVD及参数优化VMD的轴承故障诊断

为解决轴承早期故障特征难以提取的问题,提出一种基于改进奇异值分解(SVD)及参数优化变分模态分解(VMD)的轴承故障诊断方法。首先,对原始故障信号进行SVD降噪、微弱故障信号的分离,通过包络熵最小、峭度最大原则对其重构矩阵的秩进行优化。其次,对改进SVD降噪后所得信号进行VMD分解,将包络谱幅值峭度和峭度构成新的指标(合成峭度),通过所有本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的合成峭度均值最大原则对VMD的参数进行优化,获得若干的IMFs。最后,根据峭度-欧氏距离指标筛选出含故障信息丰富的IMF,进行包络解调运算,分析信号的包络谱判断轴承故障类型。通过对仿真信号和实测信号进行分析,可成功提取出微弱特征频率信息。由此表明,基于改进SVD及参数优化VMD的轴承故障诊断方法可有效地实现轴承早期故障诊断,具有一定的可靠性和实用性。     

一种基于多点峭度谱和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法

针对最大相关峭度解卷积(MCKD)方法需要预知准确的滚动轴承故障特征周期的不足,提出一种多点峭度谱(Mkurt spectrum)和MCKD相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用多点峭度谱对采样信号进行处理,通过比较不同周期下解卷积结果输出的信号的多点峭度谱,对预先估计的故障特征周期进行修正,再将优化得到的故障周期的精确取值输入到MCKD算法中,增强原信号中周期性故障冲击特征,并通过包络解调来诊断故障类型。通过对仿真信号、6205轴承外圈故障和铁路货车轮对轴承复合故障的试验信号的分析表明:即使在未知准确转速的条件下,该方法依然可以有效地实现滚动轴承的故障诊断,具有较高的工程应用价值。