局域波互信息降噪在齿轮箱故障诊断中的应用

针对局域波分解后去除含噪分量与虚假分量的随意性和盲目性,提出了局域波互信息降噪方法。首先用局域波对信号进行分解,计算各IMF分量与原信号的互信息,再选取互信息值高的分量进行自相关分析去除噪声成分,并用有效分量对信号进行重构。为了验证该方法的有效性,运用仿真信号进行分析,并将其应用于齿轮箱故障诊断中。对局域波互信息降噪后的齿轮箱振动信号进行小波变换,并提取小波奇异谱熵作为故障特征量进行故障识别。将结果与未进行降噪处理的识别结果相对比,证明了局域波互信息降噪在工程实践中的实用性。     

基于局域波分解的齿轮箱故障诊断研究

实验采集的齿轮箱振动信号具有非线性、非平稳性,提出将局域波分解与小波降噪相结合的故障诊断方法。针对齿轮箱在不同工况下的振动信号,首先采用小波降噪方法去除原信号噪声,提高信噪比;然后采用局域波分解方法将去噪后的信号进行分解,得到一些基本模式分量和一个剩余分量;最后对基本模式分量做出功率谱图,区分齿轮箱各种故障工况。结果表明:局域波分解方法在齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于分形滤波和局域波分解的齿轮箱轴承故障诊断

提出了一种基于分形滤波和局域波分解对齿轮箱进行故障诊断的方法。针对齿轮箱工作环境的影响,传感器采集的信号含有噪声干扰,先使用分维数作为模糊系统控制系数的分形滤波器对振动加速度信号进行处理,以提高信号信噪比,然后用局域波分解算法将消噪数据进行处理,得到基本模型分量和剩余成分,最后对每一个基本模型分量做出功率谱图进行频谱分析,从而识别出齿轮箱轴承故障。     

基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断

针对齿轮箱振动信号易受噪声影响以及齿轮箱振动信号比较复杂的特点,提出基于EEMD分解和改进小波阈值降噪的齿轮故障诊断方法。首先对经过EEMD分解的IMF分量中的高频分量进行改进小波阈值降噪处理,重构信号后得到降噪信号。实验结果表明应用该方法可以较为准确地识别齿轮故障。     

基于提升小波和局域波的故障特征提取

针对局域波分解过程中由于噪声导致模态混叠问题,应用提升小波变换对信号进行预处理,消除噪声对局域波分解的影响,改善了局域波分解质量,避免了局域波分解过程中虚假模式分量的产生.对于转子系统碰摩故障诊断中微弱冲击性故障特征难于提取的问题,应用该方法对转子振动测试信号进行分析,然后对分解得到的高频基本模式分量进行Hilbert包络解调分析, 可以得到冲击响应信号出现的周期,准确提取了转子碰摩故障的特征信息.转子碰摩故障实验数据的分析结果证明了方法的有效性,可望应用于工程实际.     

基于局域均值分解的行星齿轮箱故障诊断方法

在低转速工况下,容易出现行星齿轮箱故障的微弱信号和强信号难以分离的情况,导致行星齿轮箱存在微弱故障诊断精度较差的问题,为此,提出了一种基于局域均值分解(LMD)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,采用DASP数据采集系统,采集了行星齿轮箱不同工况下的振动信号,采用平移不变量小波降噪方法,对其振动信号进行了降噪处理;然后,采用局域均值分解方法分解了其振动信号,分别采用了能量算子和循环频率对其进行了解调处理,获取了微弱故障信号分量所对应的幅值和相位调制信息,准确提取了行星齿轮箱的微弱故障信号特征;最后,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)识别了齿轮箱不同故障特征,判断了行星齿轮箱的运行状态,实现了行星齿轮箱的故障诊断。研究结果表明：采用基于LMD的方法,可以对行星齿轮箱的微弱异常信号及强异常信号进行准确诊断,获得满意的行星齿轮箱故障诊断结果,有效保障行星齿轮箱的安全、稳定运转。     

基于能量聚集度经验小波变换的齿轮箱早期微弱故障诊断

齿轮箱早期故障的故障特征不明显,振动信号呈现出强烈的非线性、非平稳现象,为此,提出了一种基于能量聚集度经验小波变换（EA-EWT）的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行EA-EWT分解,对分解后的各层信号采用最大峭度-包络谱熵准则进行敏感分量筛选,再利用最小熵解卷积对筛选出的分量信号进行降噪处理,对降噪后信号进行Hilbert包络谱分析,通过包络谱中的频率成分识别出故障类型,实现早期故障诊断。试验结果表明,该方法能够明显增强早期微弱故障特征,提高齿轮箱早期故障诊断性能。     

基于变分模态分解和PSO-SVM的起重机齿轮箱故障诊断

起重机齿轮箱的振动信号具有信噪比低、非线性的特点,需要一定的专业知识和经验才能实现故障诊断。为了实现起重机齿轮箱的智能故障诊断,提出了一种基于变分模态分解(Variation?al modal decomposition,VMD)改进小波降噪和粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的智能故障诊断方法。首先,利用VMD将振动信号分解,得到不同尺度的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),将分解的高频分量进行改进小波降噪后和低频分量完成信号重构;然后,提取重构信号的特征参数构建特征向量,使用核主分量分析(Ker?nel principal component analysis,KPCA)对向量降维处理实现特征信息融合;最后,利用PSO优化后的SVM进行故障识别分类。实验验证表明,基于VMD改进小波信号预处理和PSO算法优化SVM的模型具有很高的识别准确率,能够有效、准确地对起重机齿轮箱的故障类型进行识别和分类。     

基于奇异谱和冗余提升小波分析的齿轮箱故障诊断

齿轮箱是磨煤机等电力设备中的关键部件,其故障的发生极大影响了设备的正常运行。齿轮早期故障信号比较微弱且往往被噪声信号淹没,因此如何去除噪声并提取故障特征信号,是实现设备故障诊断的关键。目前的小波分析研究主要从小波函数的确定与阈值的选取两方面进行降噪效果的分析,分解层数的确定尚未得到彻底的解决。因此,将基于奇异谱分析方法与冗余提升小波方法巧妙地结合,解决了小波分析中分解层数如何确定的问题,极大提高该方法的降噪性能。通过对某电厂磨煤机齿轮箱实测信号的分析,验证了此方法的可靠性。该方法的应用为及时准确地识别和发现设备故障提供了帮助。     

CEEMD和小波半软阈值相结合的滚动轴承降噪

针对滚动轴承振动信号降噪处理时如何保证信号边缘信息完整性的问题,提出将互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,简称CEEMD)与小波半软阈值相结合的信号降噪方法,对滚动轴承故障高频振动信号进行降噪处理。首先,采用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,针对信号特点自适应获取不同频段模态分量;其次,将对包含噪声污染的高频信号模态分量进行相关性分析,得到含噪成分较高的高频模态分量,进一步采用小波半软阈值进行降噪处理;最后,将降噪后的模态分量同残余分量进行信号重构,完成降噪过程。分析结果表明,相对于传统小波阈值降噪和CEEMD强制降噪方法,提出的方法能够有效去除高频信号的噪声,且最大程度地保证了原始信号的完整性,降噪效果更好。     

独立分量分析在齿轮箱故障诊断中的应用

提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法.推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮箱振动信号的预处理中.经3种工况下的齿轮箱振动信号的ICA分解结果分析,表明应用ICA技术后,故障信息得到了极大的增强.改变了传统的以降噪为主的故障信息增强思想,为微弱故障的有效诊断提供了一定的技术手段.     

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。     

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。     

基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断

齿轮箱是传动系统中的重要部件,其故障率发生较高且难以直接识别故障情况。针对齿轮箱故障振动信号常含有大量噪声以及难以提取出准确、全面的故障特征的问题,提出一种基于自适应小波降噪和Inception网络的齿轮箱故障诊断方法。首先对采集的振动信号进行自适应小波降噪,然后将降噪后的信号输入Inception网络进行故障特征提取与分类。Inception模块具有多尺度抽象特征提取性能,能够从信号中提取全面的故障特征信息,包括齿轮箱微弱故障信号。研究表明该方法在信噪比SNR为-4 dB的环境下故障识别准确率仍达到92.65%,并且在-4 dB的环境下经过降噪处理的信号再输入Inception网络进行故障识别比直接将信号输入Inception网络进行故障识别准确率高6%。因此利用本研究提出的方法,对齿轮箱进行实时监测,及时发现安全隐患,对保证齿轮箱稳定运行防止财产损失具有重大意义。     

局域波信息熵在高速自动机故障诊断中的应用

针对自动机工作时的短时冲击信号特征,首先,对其运动形态进行分解,截取与故障构件动作相对应的振动信号进行分析;其次,利用多层小波包分解截取信号,对其频率成分及能量分布进行研究;然后,将小波包分解后频带能量大的信号重构进行局域波分解,同时提取局域波奇异谱熵、边际谱熵和特征空间谱熵定量描述信号状态的时域、频域和能量的变化,并将其作为故障特征量;最后,利用遗传算法的全局寻优能力对支持向量机的参数进行优化,建立了遗传支持向量机(genetic algorithms-support vector machine,简称GA-SVM)模型,将提取的特征量输入其中进行故障分类识别,并将识别结果与空间穷尽搜索支持向量机(support vector machine,简称SVM)的识别结果进行对比。     

基于双树复小波与完全集合经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号故障特征不易提取的问题,提出了基于双树复小波与完全集合经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,对信号进行双树复小波分解与重构,达到初步降噪的目的;然后,通过完全集合经验模态分解与互相关系数分析获得典型模态分量并进行信号重构;最后,分析重构信号的时、频域信息并与轴承故障特征频率对比完成轴承故障类型识别。仿真及试验结果表明,与小波降噪和集合经验模态分解相比,该方法有更好的降噪效果,能更准确地判断滚动轴承的故障状态。     

复小波分解联合SVD提取振动信号非平稳特征

针对齿轮箱故障信号的多分量多频调制特点,提出了一种基于奇异值分解的最优小波解调技术。首先,采用小波变换的最小Shannon熵作为时间尺度分辨率的度量指标,将其应用到Morlet分析小波的参数优化选择中;其次,对常规小波参数选择方法进行了改进,利用奇异值分解技术对最优小波变化尺度进行了迭代搜索。该方法可以很好地降低噪声信号,有效提取信号中的周期成分,具有较好的瞬态信息提取能力。试验结果也表明了该方法在齿轮箱故障特征提取中的重要性以及降噪方法的有效性。     

基于小波分解和SVD降噪的齿轮箱特征提取研究

齿轮箱故障诊断的关键是对故障特征的提取。利用小波变换的多分辨特性,将齿轮箱振动信号进行分解及单支重构,获取原信号在不同频段上分布的详细信息,找出对应系统特征频率的尺度,并应用奇异值分解的方法对该尺度下的重构信号进行进一步的降噪处理,从中成功提取出信号的特征分量。     

基于小波降噪与RSSD的滚动轴承故障特征提取技术研究

滚动轴承故障振动信号呈现出非线性、非平稳性及噪声背景较强等特点,为了有效提取故障特征,提出了一种小波降噪与共振稀疏分解(Resonance-based sparse signal decomposition,RSSD)相结合的振动信号特征提取技术。共振稀疏分解是基于品质因子可调小波变换与形态分量分析的一种新的信号分解方法,与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,它依据信号各分量的振荡形态不同对信号进行分解。先通过小波阈值降噪方法明显减小信号中的噪声,随后对降噪后的信号进行共振稀疏分解,将信号分为不同共振特性的分量,即具有持续振荡特性的高共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量。最后通过对分解所得到的低共振分量采用Hilbert包络解调方法提取冲击故障特征。将该方法分别应用于仿真信号和轴承实验台故障冲击性实例,验证了该方法的有效性。