基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取EI北大核心CSCD

针对滚动轴承早期故障特征非常微弱,易受随机噪声和其他信号干扰而难以提取等现象,提出了用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法提取滚动轴承故障特征。首先用MCKD进行信号增强,然后利用VMD得到一系列模态,应用互相关系数和峭度准则筛选包含故障信息较为丰富的模态进行重构降噪,最后对重构信号进行包络解调提取故障特征。通过仿真分析和轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性,可以精确地分离轴承故障振动信号的不同频率成分。     

基于FVMD的滚动轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)中模态数K和惩罚因子α无法自适应确定的问题,提出了基于快速变分模态分解(fast VMD,FVMD)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用频谱趋势分割方法对滚动轴承振动信号进行分析,确定频谱趋势分割边界,进而自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α、模态初始中心频率ω;其次,根据参数K、α、ω,完成原始振动信号的自适应分解,并基于有效权重峭度准则提取有效本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量;最后,利用希尔伯特包络解调计算有效IMF分量重构信号的包络频谱图,完成滚动轴承故障特征的提取。使用仿真信号、美国凯斯西储大学(Case Western Reserve University,CWRU)和美国航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的滚动轴承数据完成所提方法与传统VMD方法的对比试验。结果表明,所提方法能够自适应确定VMD的分解模态数K和惩罚因子α,提高VMD的计算效率,同时有效提取到滚动轴承的故障特征频率,证明了所提方法的有效性和可行性。     

基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题,提出一种将参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, MCKD）相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先,利用经麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化的VMD对故障信号进行自适应分解,构建加权峭度指标以筛选有效模态分量;然后对有效模态分量利用经SSA优化后的MCKD进行增强;最后,对增强后的信号进行包络解调分析,提取出轴承故障特征频率。实验和工程实际案例分析表明,所提出的方法能够自适应增强轴承信号中的微弱冲击成分,有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征。     

基于VMD和中心频率的舰船辐射噪声特征提取方法研究EI北大核心CSCD

为了有效提取舰船辐射噪声的频率特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和中心频率的舰船辐射噪声特征提取方法。采用VMD方法将三类舰船辐射噪声分解为一组有限带宽固有模态函数(IMF),计算各阶IMF强度,选取能量较大的IMF作为研究对象,以最强IMF中心频率及能量较大的多个IMF中心频率作为特征参数对三类舰船辐射噪声进行特征提取;针对舰船辐射噪声频率特征提取难且不精准确的问题,采用VMD方法可以准确提取IMF中心频率,实现舰船辐射噪声的特征提取。通过数字仿真和实际舰船辐射噪声信号实验分析,并与基于集合经验模态分解(EEMD)的中心频率及高低频能量差方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取舰船辐射噪声中心频率,并实现不同类别舰船的分类识别。     

基于VMD和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号为多分量非平稳振动信号、故障早期特征微弱诊断困难的问题,该文提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,选择峭度最大分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波、凸显故障冲击成分,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能有效诊断轴承早期故障,有一定的工程应用价值。     

基于信息熵优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取EI北大核心CSCD

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的参数需事先人为确定的问题以及如何选取包含故障特征信息的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF)的问题,提出了基于信息熵的参数确定方法和基于信息熵的IMF选取方法。该方法首先对原始故障信号进行变分模态分解,通过信息熵最小值原则对其参数进行优化,获得既定的若干IMF分量;在优化参数时获得信息熵最小值所在的IMF,选取其为有效IMF分量进行包络解调分析,提取轴承故障特征频率。通过轴承仿真信号和实际数据分析,表明该方法能够提取滚动轴承早期故障信号的微弱特征,并实现故障的准确判别。     

自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)的优势,提出了一种自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法。该方法将样本熵和峭度指标相结合构建最小熵峭比,采用遗传算法对最小熵峭比的最小值进行搜索,以确定移位数、滤波器长度和周期的最佳参数组合。经均相模态分解方法预处理的含噪信号通过相关性计算选取有效分量进行信号重构,重构信号借助最佳参数组合下的MCKD算法提取故障特征。内圈故障和外圈故障的实例分析表明,所提方法借助UPEMD的噪声抑制能力和最小熵峭比的参数组合寻优评价能力,能够从故障信号中有效的提取出微弱的故障特征。     

基于改进VMD与包络导数能量算子的滚动轴承早期故障诊断EI北大核心CSCD

针对滚动轴承早期故障比较微弱,特征信息难以提取且变分模态分解(VMD)中分解层数k的大小需要使用者反复尝试而不能有效确定的问题,提出了改进的VMD方法,以能量差作为评价参数自适应地确定分解层数k。在此基础上,将改进的VMD与包络导数能量算子结合,提出了VMD与包络导数能量算子的轴承早期故障诊断方法。采用VMD对轴承故障振动信号进行分解,根据能量差曲线确定最佳的分解层数k;依据峭度准则,从分解得到的k个本征模态分量中选取敏感分量进行重构;并用包络导数能量算子对重构信号进行解调分析,从其能量谱中便可准确地提取轴承的故障特征信息。通过仿真信号和实验数据的分析,验证了该方法的有效性与可行性。     

基于变分模态分解与流形学习的滚动轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

提出了一种基于变分模态分解(VMD)和局部切空间排列算法(LTSA)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD算法分解圆柱滚子轴承不同运行状态下的振动信号,通过求取瞬时频率均值并绘制特征曲线筛选出与原始信号最为相关的几个分量;然后,提取有效模态分量的时域指标和小波包频带分解能量所构成的频域指标,两者结合初步提取高维故障特征后,再应用LTSA对故障特征进行二次提取;最后输入到K-means分类器进行故障类型识别;通过对圆柱滚子轴承故障诊断的对比实验分析,发现:(1)与时频特征+LTSA、EMD+LTSA特征提取方法相比,VMD+LTSA方法在分类效果和识别精度上更具优势;(2) LTSA算法相比较于PCA、LPP、LE、ISOMAP和LLE这5种算法,其降维后的特征故障敏感性最好。研究结果表明所提出的方法在圆柱滚子轴承故障诊断方面具有一定的优越性。     

基于蝙蝠算法优化VMD参数的滚动轴承复合故障分离方法EI北大核心CSCD

针对强背景噪声干扰下的滚动轴承复合故障特征难以提取且变分模态分解(variational modal decomposition,VMD)中参数需要提前确定的问题,提出一种基于蝙蝠算法优化VMD参数的滚动轴承复合故障分离方法。首先,提出一种新的复合影响指数,将其与现有指标进行比较,结果表明,所提指标对故障信号的敏感性提高了29.6%。然后,将最小平均复合影响指数作为目标函数,利用蝙蝠算法自适应搜索VMD的最优参数进行变分模态分解。最后,对分解后的模态分量进行包络解调分析,通过包络谱判断轴承的故障类型。仿真及试验结果表明,该方法能够从噪声干扰下的复合故障信号中有效分离出单一故障信息,实现轴承故障类型的确定,从而验证了该方法的有效性。     

基于变分模态分解和排列熵的滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。     

基于噪声信号和改进VMD的滚动轴承故障诊断

受运行环境及传递路径影响,滚动轴承声音信号中包含有强背景噪声和较大的非周期性瞬态冲击成分,导致轴承故障特征提取困难.文中提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的滚动轴承噪声信号故障诊断方法.该方法首先根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模式分量;然后计算各...     

基于循环谱分析的鲁棒性滚动轴承故障特征提取方法EI北大核心CSCD

循环平稳分析是滚动轴承故障特征提取的重要方法之一,但在用于滚动轴承故障特征提取时,存在因干扰成分较强而不能有效提取轴承故障特征的问题。为能在干扰环境中有效提取滚动轴承故障信息,基于循环谱分析提出一种鲁棒性滚动轴承故障特征提取方法。首先通过离散随机分离(discrete random separation,DRS)分析分离信号中的周期分量,提取其随机分量;随后用Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)提取随机分量的振动能量序列;再对该序列进行快速谱相关(fast spectral correlation,Fast-SC)分析,采用基于能量熵的能量差异系数评价各循环频率(阶次)切片的能量强度;最终经熵加权降低无关干扰成分影响以有效提取故障特征。通过传统的快速谱峭度、快速谱相关和基于总变差去噪的快速谱相关分析方法与该方法对美国智能维护系统中心的滚动轴承振动数据以及实测齿轮箱复合故障试验信号进行对比分析,验证了该方法在滚动轴承故障诊断应用中的优势。     

基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法

在滚动轴承早期故障阶段,代表轴承故障特征的冲击成分容易被较强的背景噪声淹没,针对这一问题提出相关峭度(Correlated Kurtosis,CK)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障特征提取方法.针对变分模态分解方法参数不确定问题,提出利用以相关峭度为...     

基于优化VMD与改进阈值降噪的滚动轴承早期故障特征提取

针对复杂工况和强背景噪声干扰下,滚动轴承早期故障信号微弱导致故障特征难以提取的问题.提出了优化变分模态分解(VMD)与改进阈值降噪的滚动轴承故障特征提取方法.首先,通过鲸鱼优化算法(WOA)优化VMD实现振动信号的自适应分解,建立了L-峭度和相关系数的最优模态分量选取准则;然后对选取的最佳分量进行改进阈值降噪;最后,对...     

基于典型谱相关峭度图的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

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冲击信号具有周期性的特点,提出了一种典型谱相关峭度图算法。该算法在借鉴典型谱峭度图算法区间划分的思想基础上,将相关峭度指标代替峭度指标,不但避免了宽频带解调引入的噪声干扰,而且充分利用了典型故障冲击的周期性信息,并通过优化谱相关峭度值,快速定位典型故障冲击信号所在的频率区间,并将该算法应用于最优解调频带的确定。通过对仿真信号和轮对轴承实验信号的分析表明,该算法无论在准确性还是在稳定性方面均表现出了极大的优越性,能够有效的自适应定位共振频带。     

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。     

基于VMD和Chirplet变换的结构损伤识别研究EI北大核心CSCD

为识别结构损伤位置及对损伤程度进行量化,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和Chirplet变换的结构损伤识别方法。采用VMD对结构振动响应信号进行分解得到模态分量,并利用Chirplet变换对模态分量进行时频分析,构建模态分量Chirplet变换能量指标识别损伤位置,利用Chirplet时频熵量化结构损伤程度。采用一个刚度变化的简支梁数值算例对所提方法进行验证,结果表明,无论单点损伤或多点损伤,所提方法均能准确识别结构的损伤位置并量化损伤程度。     

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。     

变分模态分解方法及其在滚动轴承早期故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

介绍了一种自适应信号分解新方法——变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD),并且针对滚动轴承早期故障识别困难这一问题,提出了基于VMD的诊断方法。首先通过基于分数高斯噪声的数值模拟试验对VMD方法的等效滤波特性进行研究,验证了其类似于小波包分析的频域剖分特性,继而分析了惩罚因子及分量个数的设置对VMD方法滤波特性的影响。为了在轴承故障检测过程中,减少人为主观选择影响参数存在的弊端,提出了基于包络谱特征因子(Feature factor of envelope spectrum,EFF)的影响参数自动搜寻策略,最后通过仿真信号及试验信号对所述方法进行验证。分析结果表明:该方法能够有效提取轴承早期故障信号中的微弱特征信息,实现故障类型的准确判别。