基于自适应VMD的高速列车轴箱轴承故障诊断

以尺度空间对信号频谱中共振频段的识别能力为基础,结合变分模态分解(VMD)对信号的自适应分解能力,提出了预估惩罚因子的尺度空间引导VMD算法.该算法的核心包括以尺度空间对信号频段的共振频段划分从而确定VMD中的本征固有模态个数,并根据共振频段边界预估VMD各个本征固有函数的初始中心频率与相应的惩罚因子取值,从而提高VM...     

基于VMD降噪和CNN的轴承故障诊断

针对轴承运行环境复杂且振动信号具有非稳定性,受噪声影响较大,难以提取有效故障特征并准确诊断问题,提出一种改进变分模态分解降噪和卷积神经网络的智能诊断方法。首先利用排列熵阈值法确定VMD分解层数,对分解出的本征模态分量按照峭度准则和互相关准则重构,然后将降噪后的信号作为特征向量输入到CNN模型中训练,利用训练后的模型实现未知故障的诊断。试验结果表明,提出的方法能快速的对轴承进行故障诊断,并具有较高的准确率。     

基于EEMD和参数自适应VMD的高速列车轮对轴承故障诊断

针对高速列车轮对轴承工作环境复杂,振动信号中时常伴有冲击性噪声和循环平稳性噪声,使得传统的参数自适应变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)方法对轮对轴承的故障特征信息提取不准确的问题,提出了一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode deco...     

基于数学形态学的分形维数计算及在轴承故障诊断中的应用

滚动轴承故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何为描述轴承故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。基于数学形态学的分形维数是在Minkowski-Boulingand维数基础上拓展的一种采用形态学操作计算分形维数的新方法。本文较详细的阐述了基于数学形态学的分维数计算方法,对比分析了与传统计盒维数方法的区别与联系,并对实际的滚动轴承正常、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析,结果表明,基于数学形态学的分维数计算方法具有计算速度快,估计准确稳定的特点,为准确判断滚动轴承故障状态提供了一种快速有效的新方法。     

基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究

轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取, 进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

基于参数自适应的VMD滚动轴承故障诊断

为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数并综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性,构建一种平均包络谱峭度结合平均样本熵优化的变分模态分解及加权合成峭度提取最优本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)的轴承故障诊断方法.首先...     

一种基于遗传算法的VMD参数优化轴承故障诊断新方法

为准确提取轴承故障特征信息,提出以峭度指标和包络熵为综合目标函数的变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)参数优化方法,并改进了诊断流程实现了无需指定参数优化范围的自适应参数优化算法.通过遗传算法对综合目标函数最小值进行搜索,以确定模态分量个数及惩罚参数的最佳组合.原始故障信...     

基于VMD和SVD的柴油机气门间隙异常特征提取研究

为有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的特征提取新方法。采用VMD算法对缸盖振动信号进行分解,利用所得的模态分量构建特征矩阵;接着应用SVD理论将特征矩阵转变为表征频率特性的奇异值序列,探讨了稳定工况下的奇异值序列与不同气门间隙状态之间的关系;由于转速、负荷等工况的改变对信号特征层的影响与故障所引起的信号特征的改变可能非常相似,因此将奇异值序列作为特征参数,输入到随机森林分类器中,构建分类模型,对柴油机变工况下的气门间隙故障进行诊断。实验结果表明:该方法能有效识别气门间隙故障,突出故障敏感特征;与传统基于Hankel矩阵和小波包系数矩阵的SVD特征提取方法相比,该方法所提特征参数在柴油机变工况条件下具有更高的识别率。     

WOA-VMD算法在轴承故障诊断中的应用

针对从滚动轴承振动信号中所提取的故障信息精度低的问题,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)-变分模态分解(VMD)能量熵的特征提取方法,并采用改进鲸鱼优化算法(WOA)-支持向量机(SVM)进行故障诊断.首先,利用鲸鱼优化算法对变分模态分解模态个数K和惩罚参数α寻优,然后根据VMD处理信号得到若干模态分量,筛选后进一步提...     

变分模态分解和K-L散度在振动筛轴承故障诊断中的应用

振动筛属于振动机械设备中的筛分设备,其结构特点与运行原理与一般的旋转机械有很大不同,因此提取出的振动信号同从旋转机械提取出的振动信号也同样有较大区别,主要体现在信号中不仅存在大量背景噪声,而且成分也较为复杂。对于此类信号,模态分解算法是个行之有效的方法,模态分解算法在去除大量高频噪声的同时,还能将振动信号分解成一系列具有单一成分的模态分量,从而能更好发现振动信号的物理意义。基于此,引入一种新的故障诊断方法,首先利用变分模态分解将故障信号分解为若干个窄带模态分量,然后根据K-L散度值选定最佳的分量,最后进行包络运算得出故障频率。通过仿真模拟实验与振动筛轴承故障诊断的实际应用,并与之前的经典模态分解算法——经验模态分解和集成经验模态分解进行对比,发现该算法更具有优越性和实用性。     

基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法

在滚动轴承早期故障阶段,代表轴承故障特征的冲击成分容易被较强的背景噪声淹没,针对这一问题提出相关峭度(Correlated Kurtosis,CK)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障特征提取方法.针对变分模态分解方法参数不确定问题,提出利用以相关峭度为...     

基于VMD和改进多分类马田系统的滚动轴承故障智能诊断

为了有效提取滚动轴承的故障信号,选择合适的智能分类器识别故障状态,提出基于变分模态分解及多重马氏距离法的多分类马田系统的故障智能诊断系统。通过变分模态分解将振动信号分解为多个本征模函数并提取相关特征;并采用了多重马氏距离法的马田系统,以特征子集代替特征参与分类器的构建,以解决特征参数众多的问题;通过正交表和信噪比,筛选出各状态的敏感模态分量,并提出多分类马田系统,用于多类故障智能识别;将其应用于滚动轴承故障数据中,验证算法的有效性,并与其他算法对比分析。结果表明,基于变分模态分解及改进的多分类马田系统算法能简化诊断系统、训练耗时少,识别准确率高,是一种更为有效的故障智能诊断方法。     

基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障导致振动信号中出现多阶模态冲击响应,为了提取单阶模态冲击响应的模态参数,由于Laplace小波相关滤波受多阶模态冲击响应的影响,提出了一种基于EEMD和Laplace小波的滚动轴承故障诊断方法。先用EEMD把振动信号中的多阶模态脉冲响应分解为各单阶模态冲击响应分量,然后用从分解的分量的频谱中选取所需的单阶模态冲击响应分量,再用Laplace小波相关滤波对选取的单阶模态冲击响应分量进行分析,便可以诊断出故障。通过对仿真信号和滚动轴承内圈、外圈、滚动体数据分析很好地验证了提出的方法的有效性。     

基于变分模式分解的行星齿轮箱齿轮组合故障频率解调分析

行星齿轮箱组合故障振动信号具有多源调制特点,在频域内边带结构复杂,通过常规Fourier频谱分析难以有效提取故障特征;组合故障振动信号的调频部分包含故障信息,且不受传递路径影响。为了准确提取行星齿轮箱组合故障特征,提出基于变分模式分解的频率解调分析方法。根据采样频率和载波频率确定单分量个数,通过变分模式分解将多分量信号自适应地分解为一系列本质模式函数;计算本质模式函数的瞬时频率,根据中心频率和啮合频率的匹配关系选取敏感单分量;通过分析敏感单分量瞬时频率频谱诊断组合故障。通过仿真信号和实验信号分析验证了方法的有效性,诊断了太阳轮与行星轮、太阳轮与齿圈、行星轮与齿圈的组合故障。     

VMD和随机森林在反应堆金属撞击信号识别中的应用研究

反应堆中脱落部件或金属遗留件的存在会与压力边界产生碰撞而严重影响反应堆的安全,为有效解决由于特征信息不足和模型构建不合理而导致的反应堆中金属撞击信号识别精度低的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和随机森林算法(random forest,RF)的反应...     

基于VMD-DE的坦克行星变速箱故障诊断方法研究

为了提高坦克行星变速箱齿轮故障模式识别准确率,将变分模态分解(VMD)与散布熵(DE)结合提出故障特征提取新方法。利用波形法确定VMD分解层数,VMD分解振动信号得到一组固有模态分量(IMF);根据归一化互信息准则筛选若干IMF重构信号,计算重构信号的散布熵;将重构信号散布熵作为特征值输入到粒子群优化(PSO)的多分类支持向量机(SVM)中实现故障模式识别。通过对坦克行星变速箱的正常、行星轮故障和太阳轮故障三种状态进行模式识别,分类准确率达到100%,且计算时间较短。与基于原始振动信号DE、VMD-SE(样本熵)、VMD-PE(排列熵)及EMD-DE(经验模态分解与DE结合)等方法比较,综合考虑准确率和计算时间两个因素,基于VMD-DE的方法故障诊断性能最佳。     

结合VMD和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取

针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳性特点,提出了一种结合变分模式分解(VMD)和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取方法。利用VMD良好的非平稳信号分解能力将轴承振动信号分解成有限个平稳的本征模式函数(IMF)分量,然后对各IMF分量进行相空间重构,在重构的相空间内建立Volterra自适应预测模型,根据类内类间距准则对模型参数进行优选,用于描述轴承振动信号。对4种状态的滚动轴承振动信号进行了分析,优选的特征参数表现出较好的分类性能。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号中的非线性和非平稳特征,从而提高滚动轴承故障诊断精度。