基于信号奇异性分析的轴承故障检测方法

针对轴承振动信号利用小波单奇异点检测无法克服噪声影响的不足,提出利用小波模极大值分析信号奇异性变化进而进行轴承故障检测的方法。实验中对信号的模极大分形指数,模极大分形指数熵,Lipschitz指数以及Lipschitz指数熵等奇异特征进行分析比较,实验结果表明这些特征都能有效克服噪声影响实现故障检测,但模极大曲线数最能体现故障特征且检测效果最好。将该方法同基于小波包能量谱特征和小波单奇异点检测的方法进行比较,结果表明本文建议的方法在检测时间及检测率上都有显著提高。     

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。     

基于时间-小波能量谱熵的滚动轴承故障诊断研究

针对轴承振动信号中存在周期性冲击这一现象,提出了时间-小波能量谱熵的计算方法,用于滚动轴承的故障诊断。首先构造脉冲小波,采用连续小波变换的方法得到时间域内小波能量谱,再沿时间轴计算能量谱熵,定量描述振动信号沿时间的分布情况,不同故障下轴承的冲击振动随时间变化程度不同,其时间-小波能量谱熵值也就不同。将不同故障轴承信号的时间-小波能量谱熵作为向量特征输入建立支持向量机,实现了对轴承的工作状态和故障类型的判断。实验结果表明,时间-小波能量谱熵可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。     

基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出的特征集进行特征选择,将选择后的特征参数输入LS-SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法可以提高故障识别准确率。在该试验中,故障识别准确率达到了99.36%,相比于未进行特征选择的特征集,识别准确率提高了0.72%。     

基于互信息的滚动轴承故障特征选择方法

信号特征提取与优化选择是实现滚动轴承故障模式快速有效分类的关键.针对滚动轴承故障信号特征提取,采用小波分解和奇异值分解得到信号的能谱和奇异谱,并计算Shannon熵和Renyi熵两种测度下的能谱熵和奇异熵;针对特征参数集的优化选择,提出利用基于互信息的最大相关最小冗余准则(mRMR)对特征参数集进行评价,通过贪婪搜索得到特征子集序列,利用LS-SVM交叉验证各特征子集的性能,提出确定最优特征子集所包含特征数目的准则.从信号处理、特征提取、特征选择和故障分类等方面构建了滚动轴承故障诊断的完整体系,实际故障诊断表明所提出方法的有效性和优越性.     

尺度-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：尺度-小波能量谱比较法。通过对具有外圈缺陷、内圈缺陷的滚动轴承振动信号的分析，说明尺度-小波能量谱比较法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模式。     

匹配追踪过程复合熵矩转子故障诊断研究

转子系统作为大型机械的核心部件工作环境十分复杂,故障种类多样且其振动信号包含大量噪声,所以特征向量难以有效提取。为此,利用匹配追踪分解对信号进行降噪,然后提取信号的奇异谱熵和功率谱熵作为故障特征,并提出复合熵矩的概念,最终利用复合熵差矩的均值和方差实现对转子故障的诊断和识别。在试验台上模拟并采集四种转子常见的有效故障信号,并以不平衡故障作为目标故障为例进行验证,根据均值和方差最小实现准确诊断,实验结果证明该方法的有效性和实用性。     

时间-小波能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径，针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：时间-小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间-小波能量谱自相关分析法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模式。     

匹配追踪过程复合熵矩转子故障诊断

转子系统作为大型机械的核心部件工作环境十分复杂,故障种类多样且其振动信号包含大量噪声,所以特征向量难以有效提取。为此,利用匹配追踪分解对信号进行降噪,然后提取信号的奇异谱熵和功率谱熵作为故障特征,并提出复合熵矩的概念,最终利用复合熵差矩的均值和方差实现对转子故障的诊断和识别。在试验台上模拟并采集四种转子常见的有效故障信号,并以不平衡故障作为目标故障为例进行验证,根据均值和方差最小实现准确诊断,实验结果证明该方法的有效性和实用性。     

基于WPD和LPP的设备故障诊断方法研究

小波包分解(WPD)能够将非平稳信号在低频和高频上同时分解以有效反映信号潜在的特征信息,而局部保留投影法(LPP)在降维的同时保留了信号的局部特征信息。结合上述特点,本文给出了选取信号小波包分解后形成全部节点的谱能量,作为表征信号的特征,采用LPP提取降维特征进行模式识别的方法进行设备故障分类研究。本文在多组不同轴承故障及同故障不同损伤程度的多类别数据集上进行了实验,实验结果验证了这种方法的有效性。