基于变分模态分解和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法

为有效地提取出轴承故障的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)和奇异值差分谱(SVDS)相结合的轴承故障诊断方法.该方法主要有三个步骤,一是通过VMD对轴承故障信息进行分解,并得到若干个不同频段的分量信号;二是选取有效的分量信号构建Hankel矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,由此得到SVDS曲线;三是通过SVDS曲...     

基于变分模态分解的风电齿轮箱轴承故障诊断方法

双馈异步风力发电机采用变转速变桨距的控制策略以保持风力最大功率捕获,风电齿轮箱时刻处于变速变载的恶劣工况,其关键部件极易受到损伤.针对齿轮箱轴承故障特征易受到风机变工况干扰的问题,提出了一种变分模态分解与瑞利熵相结合的特征分析方法,实现对风电齿轮箱高速轴轴承健康状态系数的估计.本文以双馈异步风机齿轮箱高速轴轴承作为研究...     

变分模态分解在风电机组故障诊断中的应用

针对经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)在实际应用中可能存在的模态混叠问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的风电机组故障诊断新方法,并应用于机组传动系统不平衡故障诊断中。结果表明,VMD能有效避免噪声及冲击信号造成的模态混叠现象,对不平衡故障具有良好的诊断效果。     

基于FOA的变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。     

变分模态分解与谱峭度法在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱故障信号为多分量非平稳非线性的振动信号、故障特征提取困难等问题,提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度法的齿轮箱故障特征诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,根据相关系数法选取相关系数最大的分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波,突出故障的冲击成分,最后通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法成功地诊断出了齿轮箱齿轮的故障。     

基于自适应变分模态分解和调制信号双谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特征,提出了一种基于自适应变分模态分解和调制信号双谱分析(AVMD-MSB)的故障诊断方法来提取滚动轴承故障特征。首先,利用AVMD自适应地选择VMD参数K和α并将振动信号分解为一系列本征模态函数(IMF),减少了基于经验或信号先验知识对VMD参数选择不当而造成的误差;然后,依据相关峭度指数对所有IMF分量进行加权重构,避免意外遗漏包含重要故障信息的IMF分量;最后,应用MSB进一步抑制信号中的残余噪声和干扰成分,以增强周期性故障脉冲,准确提取轴承故障特征。2组不同类型轴承的试验结果表明,AVMD-MSB的特征频率增强系数远高于AVMD-Envelope和常规VMD-MSB,在滚动轴承故障诊断方面具有更高的灵敏度和更强的鲁棒性。     

基于变分模态分解和鲁棒性独立成分分析的内燃机缸盖振动信号分离

针对缸盖振动信号中燃烧信号和活塞敲击信号在时频域混叠严重难以分离的问题,用基于VMD和RobustICA的方法分离各独立源信号。通过试验测量内燃机单通道缸盖振动信号,首先对测得的信号进行消除趋势项及滑动平均等预处理,用VMD算法对预处理后的信号进行分解;然后用RobustICA算法提取独立成分,并用组合模态函数法对时域和频域相似性较高的分量成分进行组合;最后结合频谱分析、连续小波变换、相干函数法及倒拖试验对分离得到的结果进行识别验证。研究结果表明：在不同的试验工况下,该方法可以有效地从缸盖振动信号中分离出燃烧信号和活塞敲击信号。     

基于变分模态分解的风机齿轮箱振动信号降噪方法研究

针对风机齿轮箱振动信号噪声对系统故障诊断产生干扰的问题,研究了对信号进行降噪处理的方法,提出了一种基于变分模态分析的方法.对数据进行了预处理,通过维纳滤波去除了采集信号中的噪声成分,利用了变分模态分解迭代寻找模型最优解,确定了各分量频率中心和带宽,实现了不同频率成分有效分离;采用了完全非递归分解模型,有效避免了经验模态...     

改进二维变分模态分解的磁源分离

为了解决延拓法对不同深度磁源的磁测数据进行分离时,向上延拓高度确定困难以及延拓导致深源信号损失的缺点,提出了在延拓法的基础上利用二维变分模态分解对磁性目标进行分离。首先,利用最佳延拓高度估计法对磁测数据进行第一次分离,得到分离后的局部异常与区域异常数据;然后,利用二维变分模态分解对分离后的浅源局部异常进行第二次分离,该过程无需计算延拓高度,能够自动对不同频率的磁测数据进行分离;最后,利用该方法对不同深度磁源进行识别,通过将分离得到的磁异常Bz分量数据转化为磁梯度张量数据,实现了对不同深度磁源的磁梯度张量数据进行分离,获得对不同深度磁源的识别结果。实验结果表明实测中对小尺度磁性体组合磁源(高度差为26 cm)的分离数据与单目标观测数据的互相关系数在0.9664以上。相比传统的延拓分离方法,提出的方法的分离精度更高,抗干扰能力更强。     

基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的变转速工况轴向柱塞泵故障诊断

针对变转速工况轴向柱塞泵故障诊断时故障特征提取困难的问题,提出了基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的诊断方法.首先使用多项式Chirplet变换估计瞬时频率;然后基于估计的瞬时频率重采样,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号;最后对角域信号进行变分模态分解.根据峭度对所得的本征模态函数分量进行重构并作包络阶次谱...     

基于VMD的Volterra模型奇异值熵的转子故障诊断方法

针对转子故障信号的非平稳性以及敏感故障特征无法有效提取的问题,将变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)的Volterra模型和奇异值熵相结合,提出一种故障诊断方法。对影响VMD分解准确性的参数选取方法进行了深入研究,给出了相关问题的解决策略。首先,对不同工况下转子实测信号进行VMD分解,利用能量熵增量选取对故障特征敏感的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)进行相空间重构,以建立Volterra自适应预测模型,将模型参数作为初始特征向量矩阵。然后,对初始特征向量进行奇异值分解以获取奇异值熵和奇异值特征向量矩阵,用于描述转子的故障特征。最后,采用模糊C均值(fuzzy c-means, FCM)算法对转子工作状态和故障类型进行识别。试验结果表明,所提方法可有效实现转子故障的特征提取及类型识别。通过同经集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)相比,证明了该方法具有更有效的故障特征提取性能,是一种可行的方法。     

基于LMD的包络谱特征值在齿轮箱故障诊断中的应用研究

针对齿轮箱故障振动信号大多是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析法又太依赖经验值选取参数的问题,对齿轮箱振动信号的分解方法、包络分析方法以及提取特征值等方面进行了研究,提出了一种基于局部均值分解(local mean de-composition,LMD)的包络谱特征值的方法。该方法首先利用局部均值分解对齿轮箱信号进行了处理,获得了包含有不同频率特征的PF(product function)分量,最后对包含有主要故障信息的第一级PF分量进行了包络分析,提取了包络谱的特征频率,以此来判别齿轮箱的工作状态和故障类型。利用齿轮箱正常状态、局部损伤、磨损故障3种齿轮箱振动信号的实例进行了验证。研究结果表明,利用LMD分解后求取包络谱特征频率的方法能够较为准确地判别齿轮箱的工作状态和故障类型。     

基于变精度粗糙集的柴油发电机排气阀故障诊断方法研究

提出一种基于变精度粗糙集算法的阀门故障诊断方法。该方法具有一定的容错能力,同时能够在确保故障规则具有较高准确度和覆盖度的前提下得到尽可能简洁的规则集。将该方法用于柴油机排气阀典型故障的诊断,研究表明该方法具有良好的故障诊断性能。     

汽车发动机故障诊断专家系统的研究

对汽车发动机的故障诊断系统进行了研究.系统用TURBO-PROLOG语言编写,它总结了领域专家的经验,建立了故障树,并用产生式规则构成知识库.依据故障诊断的特性,该系统采用不精确推理和有限深度搜索策略,能完成汽车发动机40多种故障的诊断.     

基于经验小波变换的机械故障诊断方法研究

经验小波变换(EWT)是一种新的自适应信号分解方法,该方法继承了 EMD 和小波分析方法的各自优点,通过提取频域极大值点自适应地分割傅里叶频谱以分离不同的模态,然后在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,以提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频(AM-FM)成分。本文将该方法引用到机械故障诊断中,提出了一种基于经验小波变换的机械故障诊断方法,并与EMD方法进行了对比分析。仿真结果表明,经验小波变换方法明显优于EMD方法,能有效地分解出信号的固有模态。与 EMD 相比较,该方法具有分解的模态少,不存在虚假的模态,计算量小,且在理论上具有易理解性等特点。最后将该方法应用到转子碰磨故障诊断中,实验结果进一步验证了该方法的有效性,能够有效地揭示出碰磨故障数据的频率结构,区分碰磨故障的严重程度。     

浅谈汽车发动机智能故障诊断技术

发动机作为汽车等其它机械的动力源,其结构复杂,工作条件越来越苛刻,故障的判断也越来越困难。在介绍发动机故障诊断技术发展趋势同时,重点论述了发动机智能故障诊断技术的内容及国内外的发展现状。     

基于EMD和AR奇异值的柴油机故障诊断

针对柴油机振动信号的非平稳特性和在现实条件下难以获取大量故障样本的实际情况,提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)、自回归(Auto Regression,AR)模型和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的柴油机故障诊断方法.运用经验模态分解方法对柴油机失火及气阀机构不同工况下的缸盖振动信号进行分析,计算各个内禀模态函数(Intrinsic Mode Functions,IMF)的AR模型参数向量以此组成初始特征向量矩阵,再计算此初始特征向量矩阵的奇异值,并将其作为支持向量机的输入特征向量以判断柴油机的工作状态和故障类型.试验结果表明:该方法在小样本情况下也具有较高的精度和较强的泛化能力.     

基于包络谱分析的滚动轴承故障诊断分析

介绍了包络谱分析方法的基本原理,它是一种基于滤波检波的振动信号处理方法,也是诊断设备零件损伤故障的一种有效的手段,尤其对初期故障和信噪比比较第的故障信号,识别能力很强。重点分析了包络谱分析方法在轴承故障诊断中的应用。通过对滚动轴承故障诊断的实例分析,验证了包络谱分析运用于诊断设备零件损伤故障所取得的效果。     

基于神经网络和瞬时转速的发动机失火故障研究

针对发动机在实际运行中经常会出现单缸或者多缸失火这种典型的故障现象,从发动机瞬时转速的角度出发,对发动机气缸受力与发动机曲轴瞬时转速之间的关系进行了理论研究,建立了其数学模型,利用Matlab仿真软件对瞬时转速曲线进行了仿真,确定并提取出了特征参数,比较了正常情况下和单缸不点火情况下瞬时转速曲线及其特征参数的变化,并把这些变化作为下一步诊断发动机失火故障的判断依据;最后,建立了一个BP神经网络并对其进行训练,同时把仿真数据和实例数据输入到网络中进行了理论验证和实例验证。研究结果表明,发动机的失火故障与发动机瞬时转速之间存在一定的关系,利用瞬时转速可以对发动机失火故障进行诊断;利用BP神经网络方法诊断发动机失火故障具有速度快、效率高的特点。