CYCBD和CEEMDAN相结合的滚动轴承微小故障特征提取

针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪比的目的;对处理后的信号进行CEEMDAN,得到一系列模态分量,再求各模态分量的峭度值,从中选取峭度值高的即含有较多故障特征的若干分量进行重构;对重构后的信号求其Hilbert包络谱,从中提取故障频率。采用仿真信号与西储大学轴承数据集进行仿真与实验研究,验证所提方法的有效性。     

基于CEEMDAN-FastICA的滚动轴承故障特征提取

针对轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出一种将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)相结合的故障特征提取方法.该方法首先利用CEEMDAN将轴承故障信号进行分解,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用FastICA...     

基于改进EEMD的滚动轴承故障特征提取技术

在对集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)进行研究之后,提出了一种利用改进的EEMD进行滚动轴承故障特征提取的方法。该方法根据EEMD的分解过程中信号和加入的白噪声的特点来选择EEMD的参数,并且对分解后所得到的的固有模态函数(IMF)分量进行阈值处理后再重构,以降低噪声的干扰。对重构后的信号进行包络谱分析,提取其故障特征,最后将该方法与通用的EEMD方法进行对比,研究结果表明EEMD是一种很有效的滚动轴承故障特征提取方法。     

基于CEEMDAN与VNWOA-LSSVM的供输弹系统早期故障诊断研究

由于供输弹系统早期故障信号成分复杂,故障特征微弱,故提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)与以冯诺依曼拓扑结构(VN)改进鲸鱼算法(WOA)优化下的最小二乘支持向量机(LSSVM)的故障诊断方法。在对所测信号进行预处理即去趋势项和零点漂移后,通过CEEMDAN对供输弹信号进行分解,得出模态分量(IMF);然后依据相关系数和峭度准则这两个标准来选取符合标准的IMF分量,提取这些分量的分布熵(DE)作为特征;最后用VNWOA-LSSVM诊断模型,输入供输弹系统3种不同工况下的振动信号特征进行故障诊断,并且还对比了LSSVM、PSO-LSSVM、GA-LSSVM和WOA-LSSVM等方法对故障的识别率。实验结果表明：这些方法中经VNWOA优化后的LSSVM的识别率最高,高达94.03%。     

基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,可得到不同的IMF分量;计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值,选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解,并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比,结果表明:优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号,有利于提高故障诊断的精确度。     

基于CEEMDAN和改进轻量化时空网络的刀具状态监测

针对刀具退化特征提取困难和传统时空网络模型参数多等问题,提出了基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和改进轻量化时空网络(BiLSTM-SN-ECA)的刀具磨损监测模型。首先,将刀具振动信号经CEEMADAN分解得到若干模态分量,将模态分量与振动信号结合,构造特征矩阵;其次,利用ECA改进ShuffleNetv2基本单元,并优化ShuffleNetv2整体结构,构造BiLSTM-SN-ECA网络模型;最后,将特征矩阵输入模型进行特征学习与磨损预测。所提方法预测值的平均绝对误差和均方根误差分别为1.246μm和2.065μm,结果表明该方法在减少传统时空网络模型参数量与训练时间的同时,提高了预测准确度。     

基于DMD和t-SNE的液压泵故障诊断

液压泵长期处于高压、高速的运行工况下,泵体零部件极易发生故障。实际工况下测量的振动信号往往包含着许多无关信号成分如噪声,导致传统方法难以实现故障类型的准确识别。提出一种基于动模式分解(DMD)和t分布随机近邻嵌入(t-SNE)聚类的液压泵故障模式识别方法。在泵体布置传感器进行监测获得振动信号,首先利用DMD进行分解获得表征信号本质特征的模式分量,再利用t-SNE进行降维聚类,实现不同故障类型的准确识别。通过数值仿真和试验台故障数据分析,验证了提出方法的可行性及有效性。     

基于CEEMDAN和层次波动离散熵的滚动轴承声音信号故障检测

声音信号在收集时具有非接触测量的优势,但容易受到周围环境噪声的干扰而导致信噪比较低,不利于特征信息的获取。为从滚动轴承声音数据中提炼出有效的特征信息,并实现故障的精准识别,提出一种基于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和层次波动离散熵(HFDE)的声音信号故障诊断策略。在该策略中,CEEMDAN缓解了集成经验模态分解(EEMD)的模态混淆缺陷;针对传统多尺度波动离散熵(MFDE)无法考虑时间序列的高频信息的缺陷,提出一种基于层次化处理的层次波动离散熵非线性动力学指标。将所提策略用于滚动轴承的故障识别,能够检测出不同故障状态下的声音数据。通过数值模拟和滚动轴承实验数据分析,将所提方法与CEEMDAN-MFDE、EEMD-HFDE、EEMD-MFDE、HFDE和MFDE进行对比。结果表明：所提方法达到了100%的识别准确率,多次实验的平均识别准确率也达到了99.5%,均高于对比方法,从而验证了该策略的有效性和优越性。     

基于t-SNE和核马氏距离的滚动轴承健康状态评估

针对滚动轴承在健康状态评估过程中,退化状态特征筛选和健康指数难以构建等问题,提出了一种基于t-SNE(t-distribution Stochastic Neighbor Embedding)和核马氏距离的滚动轴承健康状态评估方法.首先,利用随机森林算法筛选出重要性较高的退化状态特征,并构建高维相对退化状态特征;其次,...     

基于FastICA去噪和改进HHT的转子不平衡故障特征提取方法研究

针对转子不平衡振动信号非平稳性并伴随较强环境噪声的特点，提出一种基于快速独立分量分析（FastICA）和改进希尔伯特-黄变换相结合的故障特征提取方法。该方法采用FastICA法去除环境噪声等因素对于故障特征提取精度的影响，再利用自适应白噪声总体平均模态分解方法将故障信号分解为一系列固有模态函数（IMF），并采用基于相似性评估的虚假IMF选择算法将与故障信息无关的虚假IMF分量剔除，从而保证故障信息提取的准确性和有效性。通过仿真分析证明了所提方法的有效性，并且实际试验表明：该方法可有效提取转子不平衡信号的故障特征，为该类故障的诊断提供了一种切实可行的方法。     

基于ECA-ResNet与CEEMDAN能量熵的轴承故障诊断

为解决轴承故障诊断中故障分类模型参数多且泛化性能弱、故障识别率低、识别速度慢的问题,设计一种基于深度学习模型ECA-ResNet、完全噪声辅助聚合经验模态分解与麻雀搜索算法优化的支持向量机(SSA-SVM)的故障诊断方法。通过ECA-ResNet对轴承信号进行建模以提取频域故障特征;将频域特征与CEEMDAN提取的能量熵以及传统信号的时域特征共同构成特征矩阵;通过SSA-SVM进行故障类型识别。结果表明：与传统故障特征提取方式相比,所提出的轴承故障诊断方法能得到良好的诊断效果,轴承故障识别率和分类速度较高。     

基于CEEMDAN能量熵和马氏距离的齿轮箱轴承故障诊断方法

针对齿轮箱轴承信号非平稳性及其故障特征难以提取的问题,提出一种自适应白噪声平均总体经验模态分解（CEEMDAN）能量熵和马氏距离相结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法对非平稳的轴承故障信号进行分解,获得若干阶表征信号特性的固有模态函数（IMF）分量;然后计算各IMF分量的自相关函数和相关系数,以滤除信号内的噪声干扰和对故障特征不敏感的IMF分量;最后计算各敏感故障特征分量的能量熵,将其作为特征参数形成状态特征向量,并使用马氏距离判别方法对轴承的工作状态和故障类型进行诊断。通过对实测不同工况以及不同故障程度的齿轮箱轴承信号的分析,证明了所提方法的有效性。     

基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法

针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明：所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。     

基于CEEMD航空液压管路故障诊断方法研究

航空液压管路是飞机液压系统的重要组成部分,为了对其早期故障进行准确识别及预测,针对航空液压管路中早期微弱故障振动信号进行研究,利用自适应白噪声完备总体经验模态分解方法将信号分解为多个分量,搭建ResNet网络结构,并将获得的分量输入到深度残差网络（ResNet）进行训练测试。实验结果表明：CEEMDAN-ResNet模型故障识别率可达99.78%,故障预测训练迭代到1 200次时,准确率将会达到99.5%左右并持续稳定,验证了所建立的CEEMDAN-ResNet模型对航空液压管路早期故障识别与预测的准确性、可行性。     

基于CEEMDAN与信息熵的液压泵故障特征提取方法研究

由于液压泵故障振动信号微弱和不平稳的特性,造成特征向量提取和故障诊断困难。针对这些问题,提出一种CEEMDAN与信息熵结合的特征提取方法。将传感器测得的液压泵的故障振动信号进行CEEMDAN分解得到多个固有模态函数(IMF),并计算其信息熵,然后筛选出信息熵最小的3个IMF分量重构信号,计算重构信号的多域熵作为特征向量来训练决策树模型。液压泵故障诊断实验结果证明了该方法的有效性和优越性。