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针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的参数需事先人为确定的问题以及如何选取包含故障特征信息的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的问题,提出了基于信息熵的参数确定方法和基于信息熵的IMF选取方法。该方法首先对原始故障信号进行变分模态分解,通过信息熵最小值原则对其参数进行优化,获得既定的若干IMF分量;在优化参数时获得信息熵最小值所在的IMF,选取其为有效IMF分量进行包络解调分析,提取轴承故障特征频率。通过轴承仿真信号和实际数据分析,表明该方法能够提取滚动轴承早期故障信号的微弱特征,并实现故障的准确判别。 相似文献
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《振动与冲击》2018,(23)
提出了一种基于变分模态分解(VMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD算法分解圆柱滚子轴承不同运行状态下的振动信号,通过求取瞬时频率均值并绘制特征曲线筛选出与原始信号最为相关的几个分量;然后,提取有效模态分量的时域指标和小波包频带分解能量所构成的频域指标,两者结合初步提取高维故障特征后,再应用LTSA对故障特征进行二次提取;最后输入到K-means分类器进行故障类型识别;通过对圆柱滚子轴承故障诊断的对比实验分析,发现:(1)与时频特征+LTSA、EMD+LTSA特征提取方法相比,VMD+LTSA方法在分类效果和识别精度上更具优势;(2) LTSA算法相比较于PCA、LPP、LE、ISOMAP和LLE这5种算法,其降维后的特征故障敏感性最好。研究结果表明所提出的方法在圆柱滚子轴承故障诊断方面具有一定的优越性。 相似文献
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《振动与冲击》2016,(13)
针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和能量算子的滚动轴承故障特征提取方法。该方法首先对故障信号进行变模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,通过峭度准则选取其中峭度最大的分量进行Teager能量算子解调,得到信号的Teager能量谱。将该方法应用到滚动轴承仿真故障数据和实际数据中,结果表明,该方法提高了信号的分解效率,降低了噪声的影响,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,证明了该方法的有效性。 相似文献
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戚晓利叶绪丹蔡江林郑近德潘紫微张兴权 《振动与冲击》2018,(23):133-140
提出了一种基于变分模态分解(VMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD算法分解圆柱滚子轴承不同运行状态下的振动信号,通过求取瞬时频率均值并绘制特征曲线筛选出与原始信号最为相关的几个分量;然后,提取有效模态分量的时域指标和小波包频带分解能量所构成的频域指标,两者结合初步提取高维故障特征后,再应用LTSA对故障特征进行二次提取;最后输入到K-means分类器进行故障类型识别;通过对圆柱滚子轴承故障诊断的对比实验分析,发现:(1)与时频特征+LTSA、EMD+LTSA特征提取方法相比,VMD+LTSA方法在分类效果和识别精度上更具优势;(2) LTSA算法相比较于PCA、LPP、LE、ISOMAP和LLE这5种算法,其降维后的特征故障敏感性最好。研究结果表明所提出的方法在圆柱滚子轴承故障诊断方面具有一定的优越性。 相似文献
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《振动与冲击》2017,(18)
针对滚动轴承振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量故障样本的实际情况,提出了基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与支持向量机(Support vector machine,SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法融合了变分模态分解和支持向量机的优势,通过变分模态分解将滚动轴承振动信号分解成若干个本征模态函数分量,轴承发生不同故障时,不同本征模态函数内的频带能量会发生变化,从包含有主要故障信息的模态分量中提取能量特征作为SVM的输入,判断轴承的工作状态和故障类型。试验结果表明,该方法在少量样本情况下仍能有效地对轴承的工作状态和故障类型进行分类。 相似文献
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《振动与冲击》2018,(21)
针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与奇异值熵融合的滚动轴承微弱故障辨识方法。该方法对滚动轴承的振动信号进行VMD分解获得4个本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),并根据一种均方差-欧氏距离指标选择出含丰富故障信息的IMF分量进行信号重构;对重构信号进行奇异值分解获得奇异值对角阵,进而结合信息熵理论求取对角阵的奇异值熵;利用奇异值熵的大小区分滚动轴承的工作状态和故障类型。用美国西储大学的滚动轴承振动信号对所述方法进行验证的结果表明:相比传统EMD奇异值熵故障诊断方法,该方法能够更清晰地划分出滚动轴承微弱故障的类别区间,有助于实现微弱故障类型的准确辨识,为滚动轴承微弱故障诊断提供了一种可靠的评估依据。 相似文献
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《振动与冲击》2017,(22)
滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。 相似文献
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滚动轴承早期故障信息微弱,且混有大量背景噪声,难以提取其故障特征。提出了一种改进的自适应变分模态分解(AVMD)与Teager能量谱的微弱故障诊断方法。将最小平均包络熵(MMEE)作为目标函数,自动搜寻影响参数最佳值,确保变分模态分解(VMD)实现最优分解,并提出加权峭度指标(WK)用于选择有效模态分量进行信号重构,对重构信号进行Teager能量谱分析,从而识别故障特征频率。对轴承微弱故障振动信号的研究表明,所提方法改进了传统VMD算法分解精度受参数影响较大,导致信号出现过分解或欠分解的问题;与集合经验模态分解和局部均值分解算法相比所提方法具有更强的噪声鲁棒性和故障信息提取能力。 相似文献
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针对实际工程中轴承信号的非线性和非平稳性,提出一种自适应多元变分模态分解算法。多元变分模态的分解效果主要与本征模态数k和惩罚参数α相关,为了解决人为经验参数设置对多元信号分解结果的影响,一种自适应的信号分解算法被提出。具体内容如下:首先将混合灰狼算法与多元变分模态分解算法相结合,提出最小模态重叠分量指标,将其作为适应度函数来寻求(k, α)的最优解,按照最优解对多元信号进行分解,提取故障特征。采用仿真信号和实际数据来验证所提方法的有效性和准确性,通过与多元经验模态分解、级联变分模态分解的对比分析,验证该算法在滚动轴承故障特征提取方面的高效性和实用性。 相似文献
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基于变分模态分解(VMD),提出一种新的结构模态参数识别方法:①通过自由振动试验或通过随机减量法从结构随机振动响应中获取结构自由衰减振动响应(FDR),并采用VMD方法从FDR中分解出结构模态响应;②通过经验包络法(EE)计算模态响应瞬时频率,并通过一种该研究新提出的方法计算模态响应瞬时阻尼比;③结构的模态振型向量可通过处理所有可用传感器得到的模态响应得到。瞬时模态频率和模态阻尼比可以捕获模态参数的任何瞬态变化。通过一系列数值和试验算例验证了该方法的有效性,突出了该方法的优势,并对该方法抗噪声性能进行了研究。研究表明,该方法适用于线性和非线性系统,且可用于识别具有密集模态和瞬态特性的系统。 相似文献
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针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进的自适应共振技术的滚动轴承故障特征提取方法。针对轴承故障信号所在频带难以选择的问题,提出了基于改进的自适应共振技术(Improved Adaptive Resonance Technology,IART)的IMF选取方法。首先,确定模态数,提出了峭度最大值的模态数确定方法;然后,对原始振动信号进行VMD分解,获得既定数目的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,利用IART选取包含丰富故障信息的IMF分量;最后,(如有需要)对选取的IMF分量进行基于IART的带通滤波,并进行包络解调分析提取故障特征频率。将该方法应用到轴承仿真数据和实际数据中,能够实现轴承故障特征的精确诊断,证明了该方法的有效性。 相似文献
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《振动工程学报》2016,(4)
介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD),并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题,提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基于分数高斯噪声的数值模拟试验对VMD方法的等效滤波特性进行研究,验证了其类似于小波包分析的频域剖分特性,继而分析了惩罚因子及分量个数的设置对VMD方法滤波特性的影响。为了在轴承故障检测过程中,减少人为主观选择影响参数存在的弊端,提出了基于包络谱特征因子(Feature factor of envelope spectrum,EFF)的影响参数自动搜寻策略,最后通过仿真信号及试验信号对所述方法进行验证。分析结果表明:该方法能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现故障类型的准确判别。 相似文献