基于奇异值分解和局域均值分解的滚动轴承故障特征提取方法

针对随机噪声干扰滚动轴承故障特征信号提取这一问题,提出一种基于奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)滤波降噪与局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)相结合的故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号在相空间重构Hankel矩阵并利用SVD方法进行降噪处理,再对降噪后的信号进行LMD分解,将多分量的调制信号分解成一系列生产函数(Product function,PF)之和,最后结合共振解调技术对PF分量进行包络谱分析提取故障特征频率。通过数值仿真和实际轴承故障数据的分析对比,表明该方法提高了LMD的分解能力,可有效辨别出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障的诊断效果。     

滚动轴承特征提取的多分量解调方法

提出利用多个高频振动分量进行滚动轴承故障特征提取的多分量解调方法。与传统的基于单一高频振动分量的解调方法不同,多分量解调方法从多个高频振动分量中提取信号特征信息。首先构建带通滤波器组对原信号进行滤波,然后依据所提高频振动分量获取策略求取原信号中多个高频振动分量,并对各高频振动分量进行包络检波,其次用独立成分分析对所得包络信号进行盲分离,最后对分离信号进行频谱变换以提取故障特征信息。仿真信号和故障轴承信号的分析结果表明,所提方法较传统解调方法更能凸显滚动轴承故障振动信号中的特征信息。     

基于LMD能量特征的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的多载波多调制特性,提出一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)能量特征的特征向量提取方法,并与支持向量机相结合用于滚动轴承的故障诊断。首先,采用LMD方法将复杂调制振动信号分解为若干单分量信号乘积函数(production function,简称PF);然后,对反映信号主要特征的PF基于时间轴积分,得到各PF分量能量矩并构造特征向量;最后,将其输入多分类支持向量机中,用于区分滚动轴承的故障类型与故障程度。对滚动轴承内圈故障、外圈故障及滚动体故障振动信号的分析结果表明,该方法能有效提取滚动轴承各工作状态信号的故障特征,能准确识别故障类型,同时对故障程度的判断表现出较高的识别率。     

基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。     

改进形态滤波与LMD结合的滚动轴承故障诊断方法研究

为了消除噪声对滚动轴承故障诊断结果的影响,提出了一种改进形态滤波与局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法首先利用LMD对滚动轴承的故障信号进行分解,采用峭度和相关系数准则剔除多余的低频分量,再用改进的形态滤波对选出来的PF分量进行滤波解调。最后,对滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,并且与LMD-Hilbert包络谱和直接Hilbert包络谱的结果进行对比分析。实验结果表明:该方法能够有效地提取滚动轴承故障的特征,诊断轴承故障位置。     

基于MVMD-FRFT的滚动轴承早期故障特征提取研究

滚动轴承的振动信号具有非平稳、非线性的特点,造成其早期故障信号的特征提取困难,针对这一问题,对滚动轴承状态监测中常用的特征提取方法进行了研究,提出了一种基于多元变分模态分解(MVMD)和分数阶傅里叶变换(FRFT)的特征提取方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。利用MVMD算法将多传感器同时采集的多通道振动信号进行了同步分解,有效地提高了多通道数据融合处理能力,同时得到了若干个固有模态函数(IMF)分量;依据相关系数法从分解后得到的IMF分量中选取了包含故障信息最多的分量作为最优分量,利用FRFT对最优分量进行了滤波,降低了噪声对微弱故障信号的干扰;对滤波后的信号进行了1.5维包络谱解调,通过分析滤波后信号的包络谱,提取了滚动轴承的故障特征。研究结果表明:应用MVMD和FRFT相结合的方法能够有效地避免模态混叠现象,充分地利用故障特征信息,削弱低频信号与噪声的干扰,从而有效地提取出了滚动轴承的故障特征信息。     

基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。     

基于SK-CICA和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障能量小,易受背景噪声干扰的问题,提出了基于谱峭度(SK)和约束独立分量分析(CICA)相结合的方法来提取故障特征。首先,对信号的快速谱峭度图分析得到带通滤波的优化参数,以实现降噪作用;然后,将滤波后的信号作为CICA的输入信号,依据滚动轴承故障特征频率建立参考信号,提取出目标振动信号;最后,利用Teager能量算子解调方法得到信号的能量谱,识别故障特征。     

LMD及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)及马氏距离敏感阈值的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行LMD分解,获得一系列乘积函数(Production Function,PF),有的PF分量包含的故障信息多,有的包含的少,为此采用K-L散度法提取出主要PF分量;计算主要PF分量的时域参数指标,将其组合成特征向量,根据马氏距离提出马氏距离敏感阈值来表征不同的故障状态,取多组正常信号的特征向量均值作为标准特征向量,计算未知特征向量与标准特征向量的马氏距离敏感阈值,从而对其故障状态进行识别。试验结果表明,在不同转速下,该方法能够有效的对滚动轴承故障进行识别,且效果较EMD方法好。     

齿轮箱复合故障振动信号的形态分量分析

在改进形态分量分析系数阈值去噪方法的基础上,将其用于齿轮箱复合故障振动信号的分析。齿轮箱中的齿轮出现局部故障时,其振动信号中往往出现调幅调频成分;而滚动轴承出现局部故障时,其振动信号中往往出现周期性瞬态冲击成分。调幅调频成分的幅值变化相对缓慢,可看作信号中的光滑部分;而瞬态冲击成分的幅值变化较快,可看作信号中的细节部分,故可依据此形态差异实现二者的分离。采用形态分量分析方法将齿轮箱复合故障振动信号分解为包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量、包含齿轮局部故障信息的谐振分量及残余分量,根据冲击分量和谐振分量的Hilbert包络解调谱分别诊断滚动轴承和齿轮的局部故障。对齿轮箱复合故障振动信号的分析结果表明,该方法可有效分离滚动轴承与齿轮的故障特征,且效果要优于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法。     

基于迭代Hilbert变换的多分量信号解调方法研究及应用

旋转机械系统发生故障时,其振动信号通常为多分量AM-FM信号。针对传统的解调方法在多分量振动信号故障特征提取中的局限性,提出一种利用迭代Hilbert变换(Iterated Hilbert transform,IHT)进行机械故障诊断的新方法。介绍IHT的基本原理;通过对任一两分量的AM-FM信号的分析表明利用IHT得到的相位信息直接估计瞬时频率具有一定的局限性,于是提出基于差分算和零相位数字低通滤波的平滑的瞬时频率估计方法,并通过仿真试验表明,与自适应分割算法和Hilbert-Huang变换相比,该方法具有很高的精度且速度较快。对具有外圈故障的滚动轴承和具有断齿故障的齿轮箱振动信号的分析结果表明,基于IHT的多分量AM-FM信号解调方法能有效地提取机械故障振动信号中的故障特征。     

基于迭代自适应多尺度形态滤波的滚动轴承故障诊断

针对工业现场强噪声背景下振动信号特征信息提取困难和单尺度形态滤波时尺度选择的盲目性和随意性的问题,基于自适应多尺度形态分析(AMMA)的思想提出了一种迭代自适应多尺度形态分析(IAMMA)的滤波方法。该方法对振动信号进行多尺度形态差值迭代运算,每次采用的结构元素尺度逐渐增大,然后求多次滤波结果的平均值,达到滤除噪声成分的目的。对仿真信号和滚动轴承故障信号进行分析,结果表明,IAMMA较AMMA能够选取更为合适的结构元素尺度,提取更多的故障特征信息,滤波效果更佳,与Hilbert包络解调方法相比处理过程更加简捷,从而为轴承的故障诊断提供了一种有效的方法。     

基于PF能量特征和优化神经网络的轴承诊断

内圈点蚀、外圈压痕和滚动体磨损是滚动轴承常见典型故障,为实现其快速、准确诊断,提出基于振动信号局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的PF分量能量特征和神经网络相结合的滚动轴承诊断方法.对振动信号进行局部均值分解,将其分解为若干个乘积函数(product function,简称PF)分量之和,以获得的PF分量能量特征作为神经网络输入进行滚动轴承的故障类型的识别,同时引入遗传算法对神经网络结构参数进行优化,提高故障识别诊断速度和准确率.结果表明,该方法用于轴承典型故障诊断有较高的诊断速率和故障识别率.     

变工况下滚动轴承的故障特征提取

滚动轴承常被用于风力涡轮机、发动机等旋转机械中,由于负载、电流变化等因素将导致旋转设备中的滚动轴承在变速条件下运行。在变转速的工况下,现有时频分析、共振解调等故障诊断方法并不能有效提取故障特征,且考虑到强大背景噪声下存在故障特征提取困难的问题,本文提出了一种基于广义变分模态分解(Generalized variational mode decomposition, GVMD)和分数阶傅里叶变换(Fractional fourier transform, FRFT)的变工况故障特征提取方法。首先将在变工况下故障特征频率呈非线性分布的原始振动信号广义解调为近似线性分布,其次对解调后的信号进行变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)得到本征模态函数分量(Intrinsic mode functions, IMF),根据相关系数准则选取最优的分量进行分数阶域的滤波,最后通过分析滤波后信号的1.5维包络谱提取故障特征频率。通过滚动轴承仿真数据和实验数据的验证表明本文所提方法能够有效提取变工况下滚动轴承的故障特征频率。     

基于LMD和阶次跟踪分析的滚动轴承故障诊断

变转速工况下的滚动轴承故障振动信号具有多分量调制以及故障特征频率受到转频调制的特点,从而导致故障特征提取困难。对此,将局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)与阶次跟踪分析相结合,提出了一种变转速工况下的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用阶次跟踪采样将时域滚动轴承故障振动信号转换到角域;然后,对角域信号进行LMD分解得到若干个乘积函数(product function,简称PF)分量;最后,对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析,判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承实验故障振动信号的分析,结果表明该方法能有效地应用于变转速工况下的滚动轴承故障诊断。     

基于DEMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断

针对机械故障振动信号多为调制信号的特点,为了更好地提取多分量调幅调频信号的幅值和频率信息,提出了基于微分的经验模式分解(DEMD)与对称差分能量算子相结合的解调方法。利用DEMD算法将原始振动信号进行分解,得到若干个单分量信号;对每一个单分量信号进行三点对称差分能量算子解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算出包络谱。将该方法应用于仿真信号和滚动轴承故障信号的诊断,实验结果表明,该方法能有效地提取机械故障信号的故障特征,实现旋转机械故障诊断。     

改进时域盲解卷积算法在轴承故障诊断中的应用

针对实际工业现场强背景噪声、干扰源多、旋转机械故障盲提取算法的不足,为了有效提取并分离出轴承的故障特征,提出一种基于广义形态滤波和改进KL距离相结合的改进时域盲解卷积故障特征提取算法。首先利用广义形态滤波提取信号中重要特征频率;然后利用正交匹配追踪算法去除滤波后信号的周期成分;最后,使用改进KL距离计算各分量的距离,通过模糊C均值聚类获得分离信号。实验仿真和故障滚动轴承声信号及振动信号的分析结果表明,该方法能够有效提取滚动轴承故障特征。     

LMD能量熵和SVM相结合的滚动轴承故障诊断

为实现小样本情况下对滚动轴承进行故障检测和分析,提出了基于局部均值分解(LMD)的能量熵和支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用LMD信号处理方法将滚动轴承振动信号分解成有限个乘积函数(PF)分量,通过计算PF分量的能量熵进行故障特征提取,然后将提取的特征输入到SVM分类器中进行训练及测试,最终实现对滚动轴承的故障诊断。实验数据显示,在仅有少量样本条件下,LMD能量熵和SVM相结合的方法能够精确地对滚动轴承的故障类型进行识别和分类,这表明该方法对滚动轴承故障诊断的有效性。     

改进LMD和排列熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的复杂特性和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出了基于振动信号自相似性对左右端点两侧延拓来抑制端点效应问题的改进LMD、排列熵(Permutation Entropy,PE)及优化K-均值聚类算法相结合的轴承故障诊断方法。首先通过改进LMD将非线性、非平稳的原始故障振动信号分解出一系列的乘积函数(Production Function,PF)分量,对包含主要故障信息的PF分量提取PE值作为故障特征分量,在提取特征量的基础上,最后采用优化后的K-均值聚类算法对故障类型进行识别分类。将该方法应用在滚动轴承实验数据,实验结果表明该方法可以准确、有效的实现滚动轴承的故障诊断。     

基于改进EMD与谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的调制特点和其需要依靠经验来选择共振高频带的缺点,提出一种改进经验模态分解(EMD)与谱峭度法结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过EMD将滚动轴承故障信号分解为若干固有模态函数(IMF);然后通过互信息、峭度、互相关性剔除虚假IMF分量,重构故障信号;最后利用谱峭度设计最优带通滤波器,并对滤波后的信号进行包络解调分析,提取滚动轴承故障特征。滚动轴承故障实验信号分析结果表明,改进EMD与谱峭度方法能有效提取滚动轴承故障特征,且比传统包络分析方法更具优势。