LCD谱熵及其在滚动轴承退化状态识别中的应用

针对滚动轴承在出现故障时其振动信号呈现出非线性、非平稳特性,以及退化特征难以提取等问题,将局部特征尺度分解法应用到轴承振动信号分析中,并与信息熵理论融合提出局部特征尺度分解谱熵的滚动轴承退化特征指标。该方法首先对不同故障程度的轴承振动信号做局部特征尺度分解,基于得到的内禀尺度分量计算振动信号得能谱熵、奇异谱熵和包络谱熵用于表征轴承故障程度,仿真信号分析结果表明以上特征指标能够较好地反映滚动轴承的退化状态。对内圈故障和外圈故障模式下不同程度故障的轴承振动信号进行分析,结果表明该文提出的退化特征能够有效表征轴承的退化状态,并采用灰关联分析法构建轴承退化状态识别模型,可有效实现轴承退化状态识别。     

滚动轴承的MSE和PNN故障诊断方法

针对滚动轴承不同运行状态振动信号具有不同复杂性的特点,提出一种新的基于多尺度熵(multiscale entropy, MSE)和概率神经网络(probabilistic neural networks, PNN)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用MSE方法对滚动轴承振动信号进行特征提取,并将其作为PNN神经网络的输入,再利用PNN自动识别轴承故障类型及故障程度。实验数据包括不同故障类型和不同故障程度样本,结果表明,相比于小波包分解和PNN结合的诊断方法,提出的方法具有更高的诊断精度,能有效实现滚动轴承故障类型及程度的诊断。     

基于局部均值分解多尺度模糊熵和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于局部均值分解多尺度模糊熵和灰色相似关联度相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法将故障信号自适应地分解为若干乘积函数,并从中选取包含主要故障信息的PF分量计算多尺度模糊熵作为特征向量,通过计算待识别样本与标准故障模式的灰色相似关联度,对滚动轴承故障类型和损伤程度进行判断。将该方法与LMD模糊熵和灰色相似关联度相结合的方法进行了对比,实验表明,基于LMD多尺度模糊熵和灰色相似关联度的滚动轴承故障诊断方法,能够有效地识别滚动轴承运行状态,实现对滚动轴承的故障诊断。     

基于精细复合多尺度熵特征向量相关系数在滚动轴承故障诊断中应用

复合多尺度熵(CMSE)是在多尺度熵(MSE)基础上提出来的,它改善了MSE存在的熵值不精确、波动较大等,但不能解决样本时间序列太短引起未定义熵问题。精细复合多尺度熵(Refined Composite Multi-scale Entropy,RCMSE)通过改进算法使熵估计的准确性得到提高,并能降低诱导未定义熵的概率。以此为基础,提出基于RCMSE特征向量关系数的轴承故障识别分类方法。该方法首先利用RCMSE对数据样本生成多尺度熵,计算测试样本与已知故障状态的训练样本的RCMSE相关系数,从而判断测试样本的状态类型。对轴承信号数据进行试验表明,该方法能100%准确的对轴承正常,内圈,外圈和滚动体故障信号识别分类。因此,该方法是一种有效的识别故障特征,可为实际轴承故障诊断提供参考。     

基于MMFE和可拓k-medoids聚类的轴承性能退化评估

传统轴承性能退化评估常为定性分析,且多以垂向振动信号为对象,忽略了不同方向振动信息之间的相关性。将评价多通道时间序列复杂度的多元多尺度熵引入到轴承运行状态的特征提取,构建多元多尺度模糊熵特征来考虑轴承不同方向振动信息之间的关联性。结合k-medoids算法和可拓学理论建立了轴承性能退化的定量评估模型。通过对轴承正常状态样本进行k-medoids聚类得到聚类中心,根据样本点与聚类中心之间的欧式距离确定可拓集合的边界,进一步利用可拓关联函数构建轴承性能退化评估模型,并采用轴承全寿命疲劳试验进行了验证。试验结果表明,本文所提方法能有效识别轴承的早期性能退化,并能实现对轴承性能退化程度的定量评估。     

基于MMFE和可拓k-medoids聚类的轴承性能退化评估EI北大核心CSCD

传统轴承性能退化评估常为定性分析,且多以垂向振动信号为对象,忽略了不同方向振动信息之间的相关性。将评价多通道时间序列复杂度的多元多尺度熵引入到轴承运行状态的特征提取,构建多元多尺度模糊熵特征来考虑轴承不同方向振动信息之间的关联性。结合k-medoids算法和可拓学理论建立了轴承性能退化的定量评估模型。通过对轴承正常状态样本进行k-medoids聚类得到聚类中心,根据样本点与聚类中心之间的欧式距离确定可拓集合的边界,进一步利用可拓关联函数构建轴承性能退化评估模型,并采用轴承全寿命疲劳试验进行了验证。试验结果表明,本文所提方法能有效识别轴承的早期性能退化,并能实现对轴承性能退化程度的定量评估。     

基于可拓学和SVDD的轴箱轴承故障监测

为监测轴箱轴承的故障状态,提出了一种基于可拓学和支持向量数据描述(SVDD)的轴承故障监测方法。该方法充分利用了可拓学的定性定量描述特性和SVDD的单值分类特性:通过特征提取构建轴箱轴承的运行状态物元;训练SVDD的单值分类器,通过求取最小超球体的支持向量来获取物元模型的特征参数经典域;利用关联函数对轴箱轴承的故障状态进行定性定量评估。通过分析轴箱轴承的实际振动信号,证明了该方法的可行性及有效性。     

基于LMD-MFE和DHMM的滚动轴承故障诊断算法

针对滚动轴承在恶劣环境影响下,其特征信息难以被有效提取出来的问题,提出一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)和多尺度模糊熵(Multiscale Fuzzy Entropy,MFE)的滚动轴承故障诊断算法。首先,利用LMD对轴承振动信号进行分解,得到一系列乘积函数(Product function,PF)分量,并与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行对比,分析其优越性;然后对每一个分量分别提取MFE特征,同时与多尺度样本熵(Multiscale Sample Entropy,MSE)进行对比,分析MFE的优越性;最后结合各个轴承状态的类间平均距离对多个尺度因子下的熵值进行优选,筛选出可分性良好的敏感特征集,并输入到离散隐马尔科夫模型(Discrete Hidden Markov Models,DHMM)模式分类器中对轴承故障类型进行诊断识别。实验结果表明,所提出的基于LMD和MFE的轴承故障诊断算法能较好识别出多种轴承故障类型。     

基于EMD的滚动轴承故障灰色诊断方法

经验模态分解（EMD）方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应地分解为若干个内禀模态分量（IMF）,滚动轴承发生故障会导致振动能量在各IMF分量上的分布发生变化,结合灰色关联模型建立IMF能量分布与轴承状态之间的对应关系,可实现轴承的状态识别。为改善传统灰关联分析在模式识别方面的缺陷,基于斜率相似的原理构造了能反映曲线形状信息的相似关联度模型,结合传统的接近关联度模型建立了能同时反映曲线位置与形状特性的灰色综合关联度诊断模型。算例结果表明,该方法能准确有效地实现滚动轴承的故障诊断。     

基于多尺度形态分解谱熵的电机轴承预测特征提取及退化状态评估

由于预测特征提取与退化状态评估直接关系故障预测可信性,结合数学形态学与信息熵理论,针对电机滚动轴承,提出基于多尺度形态分解谱熵的预测特征提取方法,用灰色关联分析对退化状态进行评估。对不同损伤程度轴承振动信号进行多尺度形态分解,分别计算其在不同尺度域内的复杂性度量能谱熵、奇异谱熵,以其作为预测特征向量。建立标准退化模式矩阵,对待检测样本信号特征向量与标准模式进行灰色关联分析,据关联度大小对样本信号退化状态进行评估。并仿真与实例数据验证该方法对电机轴承退化状态评估的有效性。     

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。     

基于变分模态分解和排列熵的滚动轴承故障诊断

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。     

基于时间-小波能量谱样本熵的滚动轴承智能诊断方法

为了解决滚动轴承故障模式智能识别与运行状态检测问题,提出了时间-小波能量谱样本熵的计算方法,并将其作为特征参数用于滚动轴承智能诊断的研究。采用Hermitian小波对轴承信号进行连续小波变换,得到蕴含故障信息的时间-小波能量谱序列,再通过计算其样本熵值,量化提取信号中的故障特征信息。轴承不同故障模式下的时间-小波能量谱样本熵区分明显,以此作为特征向量输入支持向量机,实现了对轴承不同故障模式的智能识别。之后计算轴承全寿命周期实验数据的时间-小波能量谱样本熵,按照时间顺序排列,绘制出了轴承运行状态曲线,通过判断曲线走势可有效诊断出轴承早期故障的发生。实验结果表明,时间-小波能量谱样本熵可以有效用于滚动轴承智能诊断的研究。     

基于IITD模糊熵与随机森林的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障微弱振动信号特征提取后难以识别的问题,提出基于改进的固有时间尺度分解(IITD)和模糊熵(FE)输入随机森林(RF)模式识别的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用轴承试验台采集正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障等4种状态下轴承的振动信号;通过IITD分解将采集到的振动信号分解成一组固有旋转分量(PRC),...     

基于时—能密度分析的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承局部故障振动信号的特征，提出了基于小波变换的时－能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域，对模态频率区间的时－能密度作谱分析，不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障部位。     

EMD和平滑伪Wigner-Ville谱熵的轴承故障诊断

提出一种基于经验模态分解(EMD)和平滑伪Wigner-Ville分布 (SPWVD) 谱熵的滚动轴承故障诊断的方法。EMD方法充分保留信号本身的非线性和非平稳特征,在信号的滤波和去噪中具有较大的优势,SPWVD谱熵用于定量刻画轴承不同状态下振动信号的时频能量分布,将二种算法相结合应用于不同工作状态滚动轴承,并设计最小二乘支持向量机(LS-SVM)智能模型,实现轴承状态和故障类型的自动分类和识别。通过SPWVD谱熵与谱峭度法的对比,验证了SPWVD谱熵的有效性。实验表明此方法能够有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。     

一种基于样本熵的轴承故障诊断方法

运用非线性动力学参数样本熵作为特征,对轴承正常、内圈故障、滚动体故障、外圈故障四种工况的振动信号进行分析识别。针对利用原始振动信号的样本熵只能在一个尺度域进行分析,无法准确区分轴承运行状况的问题,提出一种基于集成经验模式分解与样本熵的轴承故障诊断方法。首先利用集成经验模式分解方法将原始振动信号分解为有限个内蕴模式分量,从中选取包含故障主要信息的前几个内蕴模式分量的样本熵作为特征,然后利用支持向量机进行轴承故障诊断,这样可以在多个尺度对轴承信号进行分析,提高了轴承故障诊断的准确率。通过轴承故障实测信号的诊断实验,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于多尺度熵和距离评估的滚动轴承故障诊断

为了解决滚动轴承非线性故障特征难以提取的问题,将多尺度熵和距离评估方法有机结合,提出一种新的滚动轴承非线性特征提取方法。首先利用多尺度熵来刻画滚动轴承振动信号在不同尺度上的细节特征;然后引入距离评估选择算法,对多尺度特征进行特征评估,优化选取敏感尺度特征,并送入支持向量机实现轴承不同状态的分类。通过滚动轴承故障诊断实验对该方法进行验证,结果表明,选取敏感多尺度熵特征集对故障特征进行刻画,较单尺度特征、原始特征集和随机特征集等诊断效果更佳,提高了诊断精度。     

基于时频的频带熵方法在滚动轴承故障识别中的应用

在信号处理中,现有的常规指标如峭度、峰值、裕度以及谱峭度等对信号因偶然因素引起的数据奇异通常十分敏感,在轴承的状态监测中容易引起误判断。针对这一问题,提出了基于时频的频带熵方法。对信号进行时频变换,再沿时间轴计算各个频率上的幅值谱熵,得到信号的频带熵,以此为特征进行轴承故障的识别。频带熵表征频率成分随时间变化的的复杂性。正常与故障状态的轴承信号频率成分变化的复杂性不同,其频带熵也就不同,因此可将频带熵用于轴承故障的识别。同时偶然因素引起的数据奇异对频率成分变化的复杂性影响很小,频带熵可自动消解这些因素的影响,从而减少对轴承状态的误判断。将频带熵方法用于实际滚动轴承故障的识别,并与峭度、峰值、谱峭度指标对比,证明频带熵能够有效排除数据奇异的干扰,准确判别轴承状态,具有实用性。     

基于ITD和模糊熵的滚动轴承智能诊断

利用本征时间尺度分解方法(ITD)将滚动轴承振动信号自适应地分解为几个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,并利用模糊熵作为特征,对轴承正常状态,内圈故障,外圈故障及滚动体故障四种工况进行识别,最后利用支持向量机完成滚动轴承的智能诊断。实验数据分析结果表明,该方法对滚动轴承故障的识别正确率较高,具有较强的可行性与有效性。