Teager能量算子结合MCKD的滚动轴承早期故障识别

针对Teager能量算子在解调滚动轴承早期微弱故障特征中的不足,提出一种最大相关峭度解卷积降噪与Teager能量算子解调相结合的滚动轴承早期故障识别方法。首先采用最大相关峭度解卷积算法以包络谱的峭度最大化为目标对原信号进行降噪处理、检测信号中的周期性冲击成分,然后利用Teager能量算子增强降噪信号中的周期性冲击特征、抑制非冲击成分,最后通过分析Teager能量谱中明显的频率成分来诊断故障类型。滚动轴承外圈、内圈故障诊断实例表明,该方法能有效实现滚动轴承早期微弱故障的识别。     

基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究

周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征,如何提取周期性冲击及其重复频率是轴承故障诊断中的关键问题。Teager能量算子能够估计产生信号所需的总机械能,对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力,在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率,针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点,提出了基于Teager能量算子的频谱分析方法,利用Teager能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。分析了滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,并和包络谱方法进行了对比分析,准确诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性     

基于最小熵解卷积和Teager能量算子直升机滚动轴承复合故障诊断研究

为了解决强背景噪声环境下直升机滚动轴承故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出一种基于最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)与Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的滚动轴承故障特征提取的新方法。根据滚动轴承故障信号表现为冲击波形的特点和MED降噪对冲击特征敏感的特性,采用MED对故障信号进行降噪处理,同时增强信号中的冲击成分;再结合TEO适合检测信号的瞬时变化,能有效提取故障信号冲击特征的特点,计算降噪信号的Teager能量信号,进行频谱分析提取滚动轴承的故障特征。通过对仿真信号和直升机滚动轴承混合故障信号进行分析,实验结果表明,该方法能有效提取强背景噪声环境中的微弱复合故障特征,具有一定的工程应用价值。     

Teager能量算子增强倒阶次谱提取轴承微弱故障特征

针对变速器加速过程下轴承故障特征易于暴露难以提取问题,提出一种Teager能量算子增强倒阶次谱方法。计算加速过程等角度重采样信号的Teager能量算子,对Teager能量算子输出进行倒谱分析,获得Teager能量算子增强倒阶次谱。对加速过程滚动轴承外圈、内圈剥落故障信号进行分析,结果表明,Teager能量算子能有效增强冲击成分,抑制非冲击成分;倒阶次谱能从干扰中准确识别被增强的故障冲击特征,提取轴承微弱故障特征。     

基于Teager峰值能量的低转速轴承故障特征提取方法

峰值冲击是轴承故障信号中的重要特征之一,明显的峰值冲击有利于其故障诊断,而低转速工况下轴承故障由于振动能量小,峰值冲击微弱,导致故障特征容易被噪声淹没,通常无法通过包络分析等方法提取。为了增强微弱故障信号中的峰值冲击,提取低转速轴承故障特征,提出了基于Teager峰值能量的故障特征提取方法。采用移动窗口截取原信号,计算截取信号段的峰峰值,从而构造峰峰值特征波形,增强故障信号中的峰值冲击;利用Teager能量算子对峰峰值特征波形进行解调,抑制噪声干扰,提取瞬时冲击成分;根据提取的Teager能量频谱判断轴承的运行状态。实验结果表明,该方法有效提取了低转速轴承的冲击特征,实现了故障的诊断。     

基于VMD和1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取

为准确提取非线性、非平稳的滚动轴承故障信号中的故障特征,提出基于变分模式分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法;变分模式分解(VMD)是一种新的信号自适应分解方法,1.5维Teager能量谱具有1.5维谱良好的降噪效果和Teager能量算子强化信号瞬态冲击的优点。故障特征提取过程:首先,对滚动轴承故障信号进行VMD分解得到一组分量,根据峭度-相关系数准则筛选出2个冲击特征明显分量进行信号重构;再次,对重构信号进行1.5维Teager能量谱分析;最后根据能量谱图的分析,提取出滚动轴承的内圈和滚动体故障特征。仿真信号和试验信号的分析都验证了提出方法的有效性;通过与EEMD分解比较,采用VMD变分模式分解和1.5维Teager能量谱的分析方法更具有区分性,可以有效识别滚动轴承的故障特征。     

基于灰色关联度和Teager能量算子的轴承早期故障诊断

滚动轴承的健康状态直接影响着旋转设备的运行状态,为了及早获取滚动轴承状态异常的信息,提出了基于灰色关联度和Teager能量算子(TEO)的滚动轴承早期故障的诊断方法。对滚动轴承运转的振动数据进行等长度分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据灰色关联度值的变化趋势,确定早期故障发生的时间段,截取该时段的振动数据进行Teager能量包络谱分析,确定故障类型。分别采用峭度系数、波形因子和均方根等指标与TEO相结合的方法对相同的轴承振动信号进行了分析和故障诊断,将各种方法的早期故障诊断结果与所提方法比较,结果验证了"灰色关联度+TEO"方法在轴承早期故障诊断中的可行性及有效性。     

基于自相关分析与MCKD的滚动轴承早期故障诊断

滚动轴承早期故障信号通常呈现出非平稳性、弱调制性、故障特征成分不突出以及背景噪声强烈等特点,有效提取轴承故障特征比较困难,因此难以准确判断轴承的故障位置。针对这一问题,提出了基于自相关分析与最大相关峭度解卷积(MCKD)算法的滚动轴承故障诊断方法:①利用有偏估计自相关分析方法对轴承信号作初步分析,抑制信号中噪声成分;利用MCKD算法对所得信号作进一步分析,突出信号中的原始冲击成分并进一步去噪,使得信号的信噪比进一步提高;③对信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。     

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CEEMD-MED和Teager能量算子的滚动轴承微弱故障特征提取

滚动轴承故障产生的早期阶段,故障信号中的周期冲击成分微弱,并且环境噪声干扰严重,导致轴承故障难以识别。针对这一问题,提出基于CEEMD-MED和Teager能量算子的轴承故障特征方法。首先应用互补集合经验模态分解(CEEMD)对故障信号进行分解,依据相关系数原则,选取相关系数最大的分量作为分析对象;然后应用最小熵反褶积(MED)对选出的分量进行降噪;最后应用Teager能量算子对降噪后的信号进行解调处理,从其能量谱中便可准确地获取故障特征信息。通过对仿真信号和实验数据进行诊断分析,结果证明该文方法有效。     

基于ACMD与改进MOMEDA的滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

针对强背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应非线性调频分量分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)与改进多点优化最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOMEDA)的故障诊断方法。(1)为提高信号信噪比,采用基于基尼系数指标的ACMD,进行信号重构预处理;(2)为提高参数设定的准确性,提出改进的MOMEDA方法——利用天鹰优化算法,以多点峭度最大为目标,寻优确定滤波器周期参数;(3)对信号进行包络谱分析,通过对比包络谱的主导频率成分与理论故障特征频率,判断故障类型。仿真及实测数据分析结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承故障信号的特征信息,具备一定的优越性与实用性。     

基于自相关与能量算子增强的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承(rolling element bearings, REBs)早期故障振动信号冲击成分微弱,受噪声影响故障特征难以提取,提出了基于自相关和Teager能量算子增强的滚动轴承微弱故障特征提取法。利用自相关计算和经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD),分别实现轴承振动信号整个频带随机噪声和低频噪声的抑制,突出故障冲击周期。同时,提出基于内禀模态函数(intrinsic mode function, IMF)能量比加权的互相关系数-峭度指标用于筛选最优IMF进行信号重构,强化重构信号中的故障信息。对重构信号作用Teager能量算子(Teager energy operator, TEO),得到故障冲击特征增强的瞬时能量序列,通过功率谱分析提取轴承故障特征频率。内圈故障仿真信号和滚动体故障实测信号分析表明,该方法能够有效抑制轴承振动信号噪声,对早期故障的微弱特征有显著增强作用。     

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。     

基于1.5维Teager峭度谱的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承故障振动信号中的冲击成分呈现显著的非高斯性,高阶累积量和高阶谱技术是处理非高斯信号的良好分析工具。在四阶累积量-Teager峭度的基础上提出滑动Teager峭度的分析方法,并联合三阶谱-1.5维谱,提出基于1.5维Teager峭度谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对轴承故障信号进行滑动Teager峭度计算,获得一个反应故障信号冲击特性的Teager峭度时间序列,然后通过计算Teager峭度时间序列的1.5维谱,提取出滚动轴承故障特征频率。通过仿真信号分析验证了该方法的解调性能和提取滚动轴承弱冲击故障特征的能力。最后分析了滚动轴承内圈故障实验测试信号,并和基于快速Kurtogram算法的共振解调方法进行对比分析,验证了该方法的有效性。     

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。     

基于相空间重构与平稳子空间分析的滚动轴承故障诊断

针对如何分离淹没在与转子转速相关的背景信号及其它噪声中的滚动轴承故障特征信号问题,提出将相空间重构与平稳子空间分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。用相空间重构实现对滚动轴承故障振动信号升维;用平稳子空间对高维信号中平稳、非平稳源信号进行区分,并对峭度值最大的非平稳源信号进行最小熵解卷积降噪;对降噪信号进行包络谱分析提取轴承故障特征频率。仿真信号、故障诊断实例表明,诊断效果优于基于EMD的包络解调方法。     

基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用

为了从故障轴承信号中提取包含故障信号的特征频率,提出了基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子解调的方法。首先,采用LMD将目标信号分解成有限个PF（Product function,PF）分量,分别对其进行多尺度形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应寻求最优解,最后用Teager能量算子计算各PF分量的瞬时幅值,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了数字仿真实验和轴承故障模拟实验,并与EMD形态学和包络解调方法进行了比较,结果表明该算法明显优于其他两种方法,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的频率特征。     

最小熵解卷积法轮对轴承故障诊断

针对强噪声下轮对轴承弱故障特征难以提取,以及在实际信号检测中检测信号在故障点到检测点的传播路径中有变形和失真导致实际采集信号成分复杂难以判别的问题,提出基于最小熵解卷积的轴承故障诊断方法。该方法的核心是利用熵最小原理设计最优滤波器,突出信号中的脉冲冲击,使滤波后信号近似于原始冲击信号,消除检测中传递路径对信号的干扰,对解卷积后的信号做包络谱分析达到轮对轴承故障诊断的目的。通过实验分析,基于最小熵解卷积的轴承故障诊断方法能很好突出冲击脉冲,在包络谱中能够准确检测到故障的基频和高次谐波。     

一种基于多点峭度谱和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法

针对最大相关峭度解卷积(MCKD)方法需要预知准确的滚动轴承故障特征周期的不足,提出一种多点峭度谱(Mkurt spectrum)和MCKD相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用多点峭度谱对采样信号进行处理,通过比较不同周期下解卷积结果输出的信号的多点峭度谱,对预先估计的故障特征周期进行修正,再将优化得到的故障周期的精确取值输入到MCKD算法中,增强原信号中周期性故障冲击特征,并通过包络解调来诊断故障类型。通过对仿真信号、6205轴承外圈故障和铁路货车轮对轴承复合故障的试验信号的分析表明:即使在未知准确转速的条件下,该方法依然可以有效地实现滚动轴承的故障诊断,具有较高的工程应用价值。     

基于MOMEDA和增强倒频谱的风电机组齿轮箱多故障诊断方法

风电机组齿轮箱结构复杂,当齿轮、轴承存在多故障时,由于各故障强弱不同、故障间相互耦合及噪声干扰,造成故障诊断准确率低及漏诊问题。提出了一种基于多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)和增强倒频谱的风电机组齿轮箱多故障诊断方法。依据齿轮和轴承不同部位的故障特征频率设置合理的解卷积周期,利用MOMEDA对原始信号进行预处理;再通过增强倒频谱进一步抑制噪声干扰和增强故障特征;将增强倒频谱中的突出成分与齿轮箱故障特征频率对比,判断故障类型。实际风电机组齿轮箱多故障振动试验数据分析结果表明,该方法可以有效地提取出齿轮箱多故障特征信息。