基于MRMD的滚动轴承损伤程度识别方法研究

为解决滚动轴承损伤程度难以识别的问题,提高故障诊断的准确率,将特征选择方法应用到滚动轴承故障诊断中。在建立多域特征集的基础上提出一种基于MRMD(Max Relevance Max Distance)评价准则的特征选择方法完成对轴承损伤程度的评估。首先从原始信号中提取能够表征轴承运行状态变化的时频域统计特征并建立多域特征集;然后利用MRMD特征选择方法去除特征集中的无关特征和冗余特征,筛选出敏感特征;最后将筛选出的故障特征样本输入到概率神经网络(PNN)中得到损伤程度的评估结果,利用该特征选择方法可以实现轴承裂纹损伤程度的识别。以分类器正确率为依据,验证了基于MRMD特征选择方法的有效性和优越性。     

基于改进贝叶斯分类的电机轴承故障诊断系统研究

针对电机轴承故障诊断模型构建时间长、准确率不高的问题,提出一种基于改进贝叶斯分类的故障诊断方法。首先通过小波包变化、粗糙集及主成分分析方法分别构造原始故障特征集、降维后的故障特征集,再将原始故障特征集和降维后的故障特征集输入到改进贝叶斯分类模型中实现故障诊断,以此为基础设计一套交流发电机轴承故障诊断系统。最后以国内车辆车载电机轴承振动数据为依据,将改进贝叶斯分类方法和神经网络及最小二乘支持向量机方法作对比分析,结果表明：改进贝叶斯分类方法建模时间更短,故障诊断准确率更高。     

基于VMD和流形学习的滚动轴承故障诊断研究

针对轴承早期故障信号非线性、非平稳和故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解(VMD)与流形学习相结合的特征提取方法。该方法应用VMD将信号分解成包含不同故障信息的固有模态分量,然后从中提取特征并构建高维的混合域特征集。最后,应用流形学习等度规映射算法将高维的特征集约简为故障区分度更好的低维混合域特征集,并利用支持向量机实现故障分类识别。滚动轴承实验结果表明该方法能准确清晰地提取故障特征信息,与传统方法相比诊断准确率更高。     

基于改进HHT和形态学分形维数的齿轮箱轴承故障特征提取方法

针对齿轮箱轴承特征难以提取的问题,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)和形态学分形维数的故障特征提取方法。首先采用自适应白噪声总体经验模态分解(CEEMDAN)方法将轴承振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),然后分别计算各IMF分量的相关系数和峭度值以滤除对信号特征不敏感的分量,最后计算包含敏感故障特征分量所组成的重构信号的形态学分形维数,以此作为特征参数对轴承的工作状态进行识别。通过对实测轴承信号的分析,结果表明,文章所提方法可有效识别轴承的工作状态和故障类型。     

基于改进聚类评价的特征选择和轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障特征提取过程中存在低相关特征和特征信息冗余的问题,提出一种基于调整互信息(Adjust Mutual Information,AMI)和标准差(Standard Deviation,SD)的特征选择方法,量化评价统计特征并选择和故障状态相关度较高的统计特征用来进行轴承状态的判识;对于高维故障特征集采用线性判别分析方法实现数据从高维到低维的映射,提升基于支持向量机和极限学习机构建的故障诊断模型的性能。采用变负载情况下的12种滚动轴承故障数据进行实验验证所提方法的有效性和适应性,实验表明,所提方法能够有效筛选出相关特征,实现滚动轴承故障状态的准确识别,并具有良好的适应性。     

基于SLLE算法和流形聚类分析的滚珠丝杠故障诊断

针对滚珠丝杠故障信号非线性的特点及故障特征集中冗余信息的干扰,提出了将SLLE降维方法与流行聚类分析相结合的故障诊断方法。采集滚珠丝杠不同故障状态的振动信号和噪声信号,构造原始信号特征向量;利用SLLE算法对特征向量进行降维处理,得到筛选后的特征向量,绘制出其三维分布图;计算每种故障的聚类中心和流形距离,根据"最短距离"原则进行故障识别诊断。并通过试验及与KPCA、LLE两种诊断方法的比较,验证了SLLE降维方法与流行聚类分析相结合的故障诊断方法的有效性和识别结果的准确性。     

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。     

基于特征融合与HPO-RVM的滚动轴承剩余寿命预测

为准确预测轴承的剩余使用寿命,提出基于特征融合与猎食者-猎物优化(HPO)算法优化相关向量机的轴承剩余寿命预测方法。提取时域、频域和时频域特征准确描述轴承的退化状态,利用综合评价指标对提取的特征进行筛选得到敏感特征集;采用核熵成分分析对敏感特征进行自适应融合,得到轴承的退化特征;构建混合核函数作为相关向量机的核函数以提高模型预测性能;最后,利用HPO算法得到混合核函数的参数,将寻优得到的参数用于寿命预测模型的训练。通过对轴承加速退化数据集进行实验,结果表明：所构建的寿命预测模型优于BP、ELM、SVM等模型,构造的混合核函数模型优于高斯核函数模型,采用的优化算法优于粒子群、遗传算法等。     

基于多特征提取与IPSO＿LSSVM的故障诊断

针对滚动轴承运行过程中故障难以识别的问题,提出一种多特征提取与改进粒子群算法(improved particle swarm optimization,简称IPSO)优化最小二乘支持向量机的诊断方法。首先用小波包变换对振动信号消噪、分解,提取频域特征;然后结合时域特征等参数,用核主元分析法对多维特征空间进行优选和降维,获得典型故障的敏感信号;最后用改进的粒子群优化最小二乘支持向量机的核参数和惩罚因子解决在寻优中陷入边缘局部最优、收敛精度差的问题,提升故障诊断的识别率。实验结果表明:该方法有效提取故障特征,提高了故障识别的准确率和实时性,是一种可靠的轴承故障诊断方法。     

基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断

针对复杂工况下难以区分轴承故障状态的问题,提出一种基于主成分分析的多域特征融合轴承故障诊断方法。采集轴承振动加速度信号,提取轴承时域新量纲一化特征、频域幅值谱特征和时频域经验模态分解特征共13维特征用于完整表征轴承状态;利用主成分分析方法对所提取特征融合与降维,降低诊断模型复杂度与数据分析难度;最后,选择合适的卷积神经网络进行分类,通过石化机组故障诊断实验平台进行验证。结果表明：多域融合特征相对于单域特征诊断效果更好,卷积神经网络分类模型相对于其他经典分类模型诊断准确率更高,融合诊断分类方法整体诊断准确率达到86%。     

基于KECA和BO-SVDD的滚动轴承早期故障检测

为了实现更早地检测出滚动轴承发生故障,提出一种基于核熵成分分析（KECA）和贝叶斯优化（BO）算法优化支持向量数据描述（SVDD）的滚动轴承早期故障检测方法。提取轴承振动信号的时域、频域特征以及小波包分解节点能量特征,组成多维特征矩阵;利用KECA对多维特征矩阵进行降维处理,进而提取有效特征;最后,选取轴承正常状态的特征指标训练模型,利用BO算法确定SVDD的惩罚因子和核宽度,进而得到早期故障检测模型。利用该模型对XJTU-SY数据集中不同工况下的轴承进行早期故障检测,结果表明：KECA能够有效地提取特征信息,减少冗余信息的干扰;该模型整体上能够较早检测出故障的发生,并且有较好的鲁棒性和泛化能力。     

基于FIR分解的轴承故障快速诊断方法研究

为实现轴承故障的快速准确诊断,以互相关和互信息为基础构造一种针对轴承的快速故障诊断方法。该方法首先运用有限长单位冲激响应（Finite Impulse Response,简称FIR）滤波器对各单一故障（包括内圈、外圈、滚珠、保持架）振动信号进行分解,降低信号分解过程中因模态混叠造成的干扰,以力学分析建立的各故障振动模型为参考,对分解后的子信号采用互相关分析法,选出表征故障特征的子信号,计算子信号透露的信息量——互信息,用于构造故障特征矩阵,最后由K最近邻分类算法（K-Nearest Neighbor,简称KNN算法）的识别结果验证该算法对实现轴承故障快速识别具有优势。     

基于改进CEEMDAN和t-SNE的故障特征提取方法

针对非线性、非稳定振动信号难以提取有效故障特征的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法相结合的故障特征提取方法。利用三次Hermite插值代替三次样条插值构造包络线,提高传统CEEMDAN对非平稳信号的分解精度;利用改进后的CEEMDAN对原始信号分解并通过相关系数筛选出有效固有模态分量（IMF）,提取有效IMF分量的时频特征、奇异值和能量值构建高维混合域特征集;最后,通过t-SNE算法挖掘高维混合域特征信息得到低维敏感特征,并将其输入到支持向量机中进行分类,以分类准确率作为特征提取效果评价指标。在齿轮箱故障模拟实验台进行实验验证,结果表明该方法能够准确地提取故障特征,为故障特征提取提供新思路。     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

基于MIGA-VMD和t-SNE的轴承故障诊断方法

针对从汽轮机轴承的非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难而导致诊断识别率低的问题,提出一种基于MIGA-VMD和排列熵、t-SNE的特征提取方法.变分模态分解(VMD)在轴承故障诊断中的分解效果很大程度上取决于分解个数和惩罚参数的选取.为实现VMD相关参数的最优选择,采用多岛遗传算法(MIGA)对VMD参数进行优化....     

基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法

针对往复压缩机轴承间隙故障诊断振动信号强非平稳、非线性与特征耦合特性,提出基于复合插值包络局部均值分解(CIELMD)与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)特征提取方法。使用CIELMD方法分解不同轴承间隙故障信号,利用相关系数筛选包含主要故障信息的PF分量;通过RCMFE方法定量描述PF分量构成状态特征矩阵,为解决信息冗余问题,进一步使用文化基因算法优选矩阵中平均样本距离最大的元素,构成可分性良好的特征向量。往复压缩机轴承间隙故障模拟信号试验结果表明:该方法提取故障特征可分性强,故障识别准确率高。     

基于VMD混合域特征和SSA-SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号易受噪声干扰,故障冲击成分难以提取,故障识别困难。为从多角度提取故障轴承振动信号特征参数,利用变分模态分解(VMD)将振动信号分解为若干本征模态分量(IMFs),基于包络熵、相关系数、峭度筛选IMF分量。提取所选IMF的时域和频域特征、信号VMD能量熵及各IMF能量比组成特征向量,从时域、频域和能量角度反映故障信息。使用麻雀搜索算法(SSA)优化SVM参数,确定最优参数,克服参数选择难题。将样本特征向量输入SSA-SVM中进行故障分类,轴承故障实验数据表明：该方法故障识别平均准确率在98.71%以上;与单一域特征相比,该方法对故障类型和损伤程度识别效果更佳。     

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。