基于多尺度解调谱熵的轴承故障特征提取方法

为了解决直驱风力发电机主轴轴承故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)的多尺度解调谱熵的特征提取算法。多尺度解调谱熵利用EMD自适应分解特性与信息熵融合,首先对轴承振动信号进行EMD分解,将得到的各阶固有模态函数(IMF)分量进行Teager能量算子解调,获得不同频段的解调信号;其次,对各解调信号构造能量矩阵,并进行奇异值分解求取解调谱熵作为特征向量,从而实现对信号的多分辨率分析;最后,通过支持向量机(SVM)对实例数据进行故障分类实验,实现了较高的分类准确率,证明了该方法对于轴承故障诊断的有效性。     

基于EMD和DHMM的刀具故障诊断

为了有效监测刀具的磨损状态,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和离散隐马尔科夫模型(DHMM)的刀具故障诊断方法。首先对振动信号进行EMD分解,得到若干固有模态函数(IMF),选取前几个能量较大的IMF进行标量量化处理得到特征向量后,作为观测值序列输入已训练好的DHMM模型进行故障状态识别。此外,通过与支持向量机(SVM)故障诊断方法进行比较,结果表明,EMD-DHMM刀具故障方法能够更有效地识别刀具的故障状态。     

基于EMD和支持向量机的滚动轴承故障诊断研究

为解决在复杂噪声和工频及其倍频干扰条件下滚动轴承故障诊断问题,提高诊断准确率,进行了经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的研究,给出了相应的决策流程。基于改进的EMD分解的特征提取算法,选取故障特征明显的IMF分量进行特征提取,最大限度地滤除了低频噪声干扰,捕捉到信号的故障特征,然后将特征集输入到SVM分类器中进行识别,结果表明:该方法对于轴承故障识别具有较高的准确率,为确保轴承安全运行和快速故障诊断提供了理论支持。     

EMD分解与多特征融合的齿轮故障诊断方法

为解决齿轮振动信号在现实中难以获取大量典型故障样本和分类的精确度低的问题,提出基于EMD分解与多特征融合的齿轮故障诊断方法。首先,提取反映信号特征的各项参数指标作为特征向量;其次,利用经验模式分解(EMD)对原始信号进行分解,进而提取分解后各本征模式分量(IMF)的能量指标组成特征向量;然后,将其与信号特征各项参数融合成特征向量组合,并将其作为SVM多故障分类器的训练样本进行训练,实现齿轮的智能诊断。通过实验室轴承的故障诊断研究表明:该方法对于齿轮的各种状态具有很好的分类精确度,更加有效地识别齿轮故障类型。     

基于SSA-VMD和SVM的滚珠丝杠副故障诊断

针对滚珠丝杠副故障特征提取困难的问题,提出一种基于麻雀搜索算法优化变分模态分解算法（SSA-VMD）结合支持向量机（SVM）的滚珠丝杠副故障诊断方法。以最小包络熵作为SSA的适应度函数,对VMD参数进行自主寻优;运用IMF能量值对分解信号进行筛选重构,去除噪声和无关成分的干扰;最后提取重构信号的8类时域特征参数和5类频域特征参数作为特征向量集,导入SVM进行故障识别模型的训练。通过搭建滚珠丝杠副故障诊断实验平台采集振动信号,分别采用SSA-VMD、VMD、EMD方法进行信号分解提取故障特征。实验结果表明:与VMD和EMD相比,SSA-VMD能针对不同的信号自主选择最优的VMD参数进行信号分解,能准确识别滚珠丝杠副故障类型,证明了基于SSA-VMD的滚珠丝杠副故障诊断的可行性和准确性。     

基于EMD与SSA-SVM的轴承故障诊断

为提高轴承早期故障诊断的准确率,使用经验模态分解(EMD)与麻雀算法(SSA)改进的支持向量机(SVM)结合的方式对故障进行诊断。首先,使用ADAMS软件采集6203轴承外圈、滚子及内圈故障的振动仿真信号;其次,将仿真信号及实际信号作为输入信号进行EMD分解,同时对分解的IMF分量选择自相关性最大的进行Hilbert包络处理;最后,对包络处理得到的故障频率选取前3个峰值采用SSA-SVM对故障进行诊断。不同的输入样本及不同的算法模型的诊断结果表明选取故障频率作为输入特征向量,在SSA-SVM中能够准确的诊断出故障类别,证明ADAMS能很好的解决轴承故障数据的采集问题,所用的诊断方法为轴承故障诊断提供了一种高准确率的方法。     

基于EMD-MPE与HMM的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承的特征难以提取以及状态识别困难的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)-多尺度排列熵(MPE)与隐马尔科夫模型(HMM)的滚动轴承故障识别方法。首先,运用EMD滤波降噪原理对滚动轴承振动信号进行降噪,而后将已降噪的信号进行多尺度排列熵分析并提取不同尺度下排列熵的较大值作为信号特征。最后,将特征信号向量输入已训练好的HMM模型进行故障类型判别。并与支持向量机(SVM)进行比较研究。实验结果表明,基于EMD-MPE与HMM的滚动轴承故障诊断方法对滚动轴承的故障状态能够进行有效地识别。     

基于峭度排序的特征构造在行星齿轮箱故障诊断中的应用研究

针对行星齿轮箱故障诊断中存在的故障诊断样本数少、故障诊断精度低等问题,提出一种经验模态分解(EMD)、峭度排序和BP神经网络相结合的故障诊断方法.该方法首先对原始振动信号进行EMD,然后对分解获得的固有模态函数(IMF)进行峭度排序;根据训练样本数自适应地选择对应的IMF,将对应IMF的能量值作为特征向量输入BP神经网...     

应用VMD和多参数融合的齿轮箱故障诊断

由于齿轮箱故障信号的非线性,以及各种噪声的影响导致故障特征难以确定,为了准确、高效地分析齿轮箱故障信号,提出了一种应用变分模态分解(VMD)和多参数融合的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱故障信号进行变分模态分解,并与传统的经验模态分解(EMD)进行对比;同时提取各模态分量的能量百分比和信息熵作为特征值,并采用RBF神经网络进行故障诊断。实验结果表明变分模态分解能够有效避免模态混叠现象的发生,以VMD为基础的多参数融合方法能够准确、快速地实现齿轮箱的故障诊断。     

基于CEEMDAN-IGWO-SVM的轴承故障诊断研究

为了提高支持向量机(SVM)在轴承故障诊断时的准确率和识别效率,提出了一种基于具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(CEEMDAN)、改进灰狼优化算法(IGWO)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先用CEEMDAN与Shannon熵对振动信号消噪、分解,获得典型故障的敏感信号;其次,将粒子群算法(PSO)惯性权重w与粒子“飞行”速度v引入灰狼优化算法(GWO),得到IGWO,通过IGWO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数,增强SVM的学习能力和泛化能力;最后,利用美国西储大学的轴承试验数据验证优化模型的有效性。结果表明,IGWO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对轴承进行故障诊断;与GA、PSO、和GWO算法优化的SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。