基于自适应CYCBD和互相关谱的滚动轴承复合故障诊断方法

强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。     

参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积行星轮轴承故障提取EI北大核心CSCD

在行星齿轮箱振动中,齿轮相关振动分量通常具有较大的能量,同时轴承滑移会造成行星轮轴承故障对应振动分量的特征频率获取困难。为此,提出一种基于参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(cyclostationary blind deconvolution, CYCBD)的行星轮轴承故障提取方法。该方法针对CYCBD技术在轴承滑移条件下难以获取循环频率和滤波器长度的问题,以改进的包络谱故障特征比(improved envelope spectrum fault feature ratio, IFFR)指标作为粒子群算法的适应度函数,自动获取CYCBD算法中实际的循环频率和优化滤波器长度,利用参数自适应的CYCBD算法增强了轴承故障冲击。通过解卷积结果的平方包络谱反映轴承故障特征,达到准确提取故障特征的目的。故障仿真和试验研究结果表明,该方法可以有效提取行星轮轴承故障特征。     

快速谱相关引导ACMD的滚动轴承复合故障特征分离方法EI北大核心CSCD

以不同故障类型产生的冲击信号周期不同为出发点,提出了一种快速谱相关引导自适应线性调频模态分解的滚动轴承复合故障特征分离方法。首先使用快速谱相关搜寻复合故障信号中潜藏的循环频率成分;然后根据快速谱相关图绘制循环频率沿频率轴的能量分布曲线,提出单一循环频率能量主导准则挑选包含单一故障信息最多而另一故障信息最少的频带范围,从中选取合适的中心频率指引自适应线性调频模态分解对指定频带进行分解;最后对分解信号进行包络分析,根据故障频率判定故障类型。通过分析仿真信号以及外圈6点钟故障和12点钟故障与内圈复合故障试验信号表明,该方法可以实现复合故障特征的分离。     

风力发电机轴承复合故障特征提取方法研究

针对较强背景噪声干扰下的风力发电机轴承复合故障特征难以准确提取的问题,提出了基于自适应最大相关峭度解卷积(AMCKD)的风力发电机轴承复合故障特征提取的方法。首先,利用人工鱼群算法(AFSA)以解卷积信号包络谱的相关峭度值为目标函数对最大相关峭度解卷积算法(MCKD)的影响参数自适应寻优;然后,将影响参数优化的MCKD对原始故障信号进行解卷积处理,对解卷积信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与轴承各元件的故障特征频率相对比,准确实现轴承复合故障的诊断。仿真和工程应用实例验证了所提方法的有效性与实用性。     

基于谱峭度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障特征分离方法

针对振动信号中复合故障特征难以准确分离的问题,提出了一种融合谱峭度(SK)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。对复合故障信号做谱峭度分析,根据选择的各共振频带对信号进行带通滤波,提取出多个故障信号;对提取的各信号做包络解调分析,对能提取出单一故障特征的振动信号完成分离过程;对未提取出单一故障特征的振动信号最后做最大相关峭度解卷积处理;采用改进的轴承复合故障仿真模型验证了方法的有效性。实测滚动轴承内、外圈复合故障信号分析结果表明,该方法能够实现复合故障的准确分离。     

基于相关峭度共振解调的滚动轴承复合故障特征分离方法

提出了一种基于相关峭度的共振解调方法,并应用于滚动轴承复合故障特征的分离。沿频率轴平移给定滤波窗,计算每个滤波信号的相关峭度;通过设定不同的故障解卷积周期,形成多条故障的相关峭度曲线;根据筛选出的目标相关峭度曲线的最大值,确定多个共振频带对原信号进行共振解调。解决了由于某一频带的峭度值过大,利用谱峭度可能无法识别出不同故障各自激起的共振频带的问题;通过不同能量的多共振频带轴承复合故障仿真验证了共振频带选择的准确性,不同载荷下的轴承内、外圈复合故障实测信号分析表明,该方法可以有效实现轴承复合故障特征的分离。     

基于MOMEDA与Teager能量算子的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中原始冲击成分容易被强噪声淹没,故障特征提取难度较大。针对这一问题,提出了多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)与Teager能量算子相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用MOMEDA算法对原始故障信号进行滤波处理,通过Teager能量算子增强解卷积信号中的冲击特征,对信号进行包络分析。通过对比包络谱中的主导频率与滚动轴承的故障特征频率判断故障位置,实现轴承的故障诊断。仿真数据与试验数据分析结果表明,该方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的实用性。     

基于参数优化的MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障被淹没在噪声信号下特征信号微弱,故障特征难以提取的问题,将最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)应用于滚动轴承早期故障诊断。并针对MCKD参数滤波器长度及移位数需人为选择的问题,提出一种基于参数优化的最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,针对轴承工作的实际工况讨论了最优移位数;然后,以经解卷积后信号的形态能量熵作为评价函数,利用网格搜索法对滤波器长度进行寻优;最后,利用参数优化后的MCKD算法增强信号中的冲击成分,通过包络谱判断轴承故障类型。实验表明,该方法可有效的增强轴承信号中微弱的故障特征成分,实现滚动轴承早期故障的诊断。     

基于VMD和Infogram的滚动轴承故障特征提取

带通滤波器参数(中心频率和带宽)选取是共振解调的关键,针对快速峭度图找寻的中心频率偏大、带宽过宽的问题,提出Infogram(信息图)用于确定滤波器参数;并利用变分模态分解(Variational Mode Decomoposition,VMD)预先对信号进行重构,以减少噪声对信息图的影响,增强其应用效果。对轴承故障振动信号进行变分模态分解得到有限个模态分量,根据模态选取准则确定包含故障信息较多的模态分量进行信号重构,再应用信息图确定最佳共振频带的中心频率和带宽,并对重构信号进行带通滤波和包络谱分析,识别轴承故障特征频率。仿真分析和轴承外圈模拟故障试验验证了该方法的有效性。     

一种改进的解卷积算法及其在滚动轴承复合故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

针对滚动轴承复合故障振动信号非平稳、非线性特性且不同类型故障之间相互耦合,使得传统方法对复合故障冲击特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应信号稀疏共振分解(ARSSD)和多点峭度最优最小熵解卷积修正(MK-MOMEDA)的故障诊断新方法。使用ARSSD分析故障信号,并定义一个新的复合指标作为目标函数,利用布谷鸟寻优算法(CSA)对高、低品质因子进行优化选择,获得包含瞬态冲击成分的最优低共振分量;计算其多点峭度谱,提取低共振分量中包含的故障冲击周期成分;之后设定适当的周期区间,进行解卷积运算分离不同的故障特征;通过包络解调,分析谱图中突出的故障特征频率进而识别故障类型。实验平台模拟了滚动轴承两种和三种故障的复合情况,并对所提算法进行了验证,结果表明该方法可有效的从复合故障中提取出各类故障特征,实现故障诊断。     

基于VMD和Infogram的滚动轴承故障特征提取EI北大核心CSCD

带通滤波器参数(中心频率和带宽)选取是共振解调的关键,针对快速峭度图找寻的中心频率偏大、带宽过宽的问题,提出Infogram(信息图)用于确定滤波器参数;并利用变分模态分解(Variational Mode Decomoposition,VMD)预先对信号进行重构,以减少噪声对信息图的影响,增强其应用效果。对轴承故障振动信号进行变分模态分解得到有限个模态分量,根据模态选取准则确定包含故障信息较多的模态分量进行信号重构,再应用信息图确定最佳共振频带的中心频率和带宽,并对重构信号进行带通滤波和包络谱分析,识别轴承故障特征频率。仿真分析和轴承外圈模拟故障试验验证了该方法的有效性。     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。     

基于无迹卡尔曼滤波的动态贝叶斯小波变换在轴承故障诊断中的应用

针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障信号具有冲击性,且振动信号的频率成分因外界环境的影响而变得极其复杂的特点,提出了一种基于负熵和无迹卡尔曼滤波的动态贝叶斯小波变换方法。该方法将SE(Squared Envelope) Infogram方法应用到无迹卡尔曼滤波方法(Unscented Kalman Filter, UKF)中,利用SE Infogram确定滤波器参数初值,即中心频率与带宽的初值,结合UKF对中心频率与带宽进行优化,以最优中心频率与带宽对振动信号进行滤波分析,对滤波后的信号进行包络解调分析,实现轴承微弱故障特征的提取。利用负熵指标代替以往研究所用的峭度指标,可以有效消除或削弱高峰值干扰的影响。最后,通过对仿真信号和轮对轴承试验信号对提出的方法进行了验证。结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下轴承外圈、内圈故障和滚动体故障,验证了该方法对轴承微弱故障诊断的有效性。     

基于循环维纳滤波器和包络谱的轴承故障诊断

提出一种基于循环维纳滤波器和包络谱的轴承故障诊断方法,将输入信号遍历所有特征循环频率进行一组频移,利用循环维纳滤波器实现信号的自适应噪声滤除,通过包络谱分析对滤波后的信号进行特征提取,实现微弱故障的诊断。应用到全寿命周期振动数据评估中,较一般时域指标能更早发现故障。通过对仿真信号以及轴承加速疲劳寿命试验数据的分析,验证了所提出方法的可行性和有效性。     

最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的滚动轴承早期故障特征提取方法

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,尝试将最大相关峭度解卷积方法引入到滚动轴承故障诊断领域,并与1.5维谱结合,提出了最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的轴承早期故障特征提取方法。首先对故障信号做最大相关峭度解卷积预处理,然后计算解卷积信号的包络信号,最后对包络信号做1.5维谱分析,从而得到解卷积信号的1.5维包络谱,通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型。滚动轴承故障模拟及实测信号分析结果表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。     

融合Autogram的共振解调和1.5维谱的滚动轴承复合故障诊断方法EI北大核心CSCD

对滚动轴承复合故障进行诊断时,通常采用先分离后诊断的信号处理方法,由于故障特征信号相互耦合或干扰,容易出现误诊或漏诊的现象,针对该问题,提出了基于Autogram的共振解调和1.5维谱的复合故障诊断方法,能够在不分离复合故障信号的前提下识别故障类型。采用变分模态分解(VMD)对原始振动信号降噪,提出了一种综合指标Z选取VMD的有效分量进行信号重构,提高信号的信噪比;使用Autogram算法确定共振频带中心频率和带宽,对共振信号进行包络解调,得到包络信号的1.5维谱,根据1.5维谱中的故障特征来识别滚动轴承复合故障的类型。采用滚动轴承3种不同类型复合故障的实测信号验证了所提方法的可行性,试验结果表明,所提出的方法可以提高复合故障识别的准确性和直观性。     

基于MED与自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号往往信噪比较低,且具有较强的非高斯噪声,如何选择合适的解调频带一直是故障诊断的难点。自相关谱峭度图(Autogram)是新提出的一种最优频带选择方法,通过计算解调信号的平方包络的无偏自相关的峭度,能够有效地检测到解调频带及其故障频率;但此方法易受到噪声干扰,故障特征识别不明显;基于此,提出了一种基于最小熵解卷积(MED)与Autogram的滚动轴承故障诊断方法;该方法通过MED去除噪声,在得到最佳频带的同时,能够有效地突显故障特征。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度及现有方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够准确地检测到解调频带及故障频率,突出故障特征和提高故障检测效果。     

最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的齿轮微弱故障特征提取

针对强背景噪声环境下齿轮早期故障诊断问题,提出了最大相关峭度解卷积结合稀疏编码收缩的微弱故障特征提取方法。由于最大相关峭度解卷积算法的处理结果同时受滤波器长度参数及解卷积周期参数的影响,为自适应地实现最佳的解卷积效果,利用粒子群算法优良的寻优特性,对最大相关峭度解卷积算法的最佳影响参数组合进行搜索。原故障信号经影响参数优化的最大相关峭度解卷积算法处理后,冲击特征会明显增强,为剔除剩余噪声,对所获解卷积信号做进一步稀疏编码收缩降噪处理,并通过分析降噪信号的包络谱来识别故障特征频率成分。实例分析结果验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于PSO-SEBD的风电机组滚动轴承故障诊断

滚动轴承作为风电机组传动系统的关键部件,其健康状态监测对整个机组的安全稳定运行至关重要。针对滚动轴承的故障诊断问题,在基于先验未知盲反卷积技术的包络谱重复瞬态循环平稳性提取方法(extracting cyclo-stationarity of repetitive transients from envelope spectrum based on prior-unknown blind deconvolution technique, SEBD)的基础上,提出了一种基于粒子群算法(particle swarm optimization, PSO)寻优的SEBD滚动轴承故障诊断方法,实现SEBD滤波器长度自适应选择。以最大故障特征频率比(characteristic frequency ratio, CFR)作为适应度函数,利用PSO算法对滤波器长度进行寻优;利用获得的最优滤波器长度进行SEBD处理;根据SEBD处理后信号的包络谱特征实现轴承故障的有效识别。通过对仿真信号和德国帕德博恩大学公开轴承故障数据进行分析,验证了PSO-SEBD的有效性。通过与几种常用的诊断方法对比以及噪声环境...     

基于均值散布负熵信息图的单向阀早期故障诊断方法

针对隔膜泵单向阀早期故障发生时信号中能揭示故障特性的冲击成分能量微弱、难以提取的问题,提出了一种基于均值散布负熵信息图的单向阀故障诊断方法：首先,利用树状带通滤波器对信号进行不同频率分辨率的频谱划分;然后,分别计算各频带的平方包络(square envelope, SE)和平方包络谱(square envelope spectrum, SES)用于表征该频带的脉冲和循环平稳特性,并对各频带的SE信号进行固定比例的等分处理;最后,引入散布负熵(dispersion negentropy, NDE)来改善原有信息图中Shannon负熵对噪声敏感的现象,通过将SE的NDE均值计算结果和SES的NDE计算结果进行加权求平均来确定最佳频段所在的位置,利用所选频段进行带通滤波及解调分析后实现早期故障的诊断。仿真和工程试验表明,该方法可以准确地提取到单向阀早期故障的特征,具有一定的可靠性和工程应用价值。