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EMD和Teager能量算子的轴承故障诊断研究

提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术.首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值,最后对感兴趣固有模态函数瞬时幅值的包络谱进行分析,就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型.齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承的故障.     

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     

形态分量分析和谱峭度在轴承故障诊断中的应用

滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态分量分析和谱峭度相结合的故障诊断方法,首先用形态分量分析处理轴承故障信号,使信号中的冲击分量与谐振分量分离,再以谐振分量为对象,利用谱峭度方法对谐振分量进行滤波,对滤波结果进行Hilbert包络解调分析,然后根据包络谱诊断滚动轴承发生的故障。实验结果表明,这种方法可以提取到明显的故障特征频率,从而验证了该方法的有效性。     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取.针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法.该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后...     

基于经验模式分解和Teager能量谱的齿轮箱故障诊断

在线监测汽车齿轮变速箱运转工作状态,及时发现齿轮箱的早期故障,对汽车运行的安全性有重要意义。利用经验模式分解和Teager能量谱对振动加速度传感器获取的齿轮箱振动信号进行特性分析。先利用经验模式分解获得故障信号的本征模式函数,然后计算本征模式函数Teager能量谱,提取本征模式函数系数-能量谱特征值来分析时频故障特性。仿真研究结果表明用Teager能量特征表达在故障定位和故障信息提取方面是可行的和有效的,提高了故障检测的可靠性。     

基于最大相关峭度解卷积和谱峭度的滚动轴承声信号故障特征增强

采用滚动轴承的声学信号进行状态监测及故障诊断时,环境噪声、传递路径以及其它设备噪声会严重干扰目标信息的提取。针对这一问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积和快速谱峭度图的滚动轴承声信号故障特征增强方法。该方法首先利用最大相关峭度解卷积算法对滚动轴承声信号进行解卷积,增强信号中每旋转一周时出现的脉冲信号,削弱噪声信号;然后将谱峭度作为指标,利用快速谱峭度对信号进行滤波分析,获得包含轴承故障信息最丰富的频带;最后对该频带进行包络提取特征频率。仿真及实验结果表明,相较于传统的包络解调,该方法在滚动轴承声信号故障特征提取方面具有更好的降噪性能和故障特征增强效果。     

Teager算子和极坐标级联增强时频特征算法及轴承微弱故障特征提取

提出了一种Teager算子和极坐标级联增强时频特征方法(Cascading enhancement of time-frequency feature based on Teager energy operator and polar diagram,CETFTP),应用于提取轴承早期单一和并发故障微弱特征。首先计算信号的Teager能量算子输出,一级增强冲击信号能量,按有限种可能周期将时间尺度平面上的时频系数累加,映射到极坐标平面,二级增强周期冲击时频特征。对仿真信号和4种工况轴承实测信号进行CETFTP分析,结果表明:CETFTP方法能级联增强周期冲击特征,有效抑制非同周期的其他分量和噪声干扰,更能提取强噪声下的轴承微弱故障特征;CETFTP不仅能有效提取单一故障微弱特征,而且能消除并发故障调制源之间的干扰,逐个提取信号中的多个调制源特征,为轴承并发故障特征提取提供了一条新途径。     

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。     

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。     

强背景噪声下基于谱峭度-波束形成轴承故障特征提取

在利用声学信号分析法对滚动轴承进行故障诊断时,环境噪声或其它设备噪声会严重影响目标声信号的提取并降低诊断精度。针对这一问题,提出一种用于故障特征增强的谱峭度-波束形成方法。该方法首先利用快速谱峭度算法确定最优滤波频带,然后根据确定的频带,利用2 阶锥规划方法设计恒定束宽波束形成器并提取目标频带信号,最后对提取的带限信号进行包络解调得到轴承故障特征频率。实验结果表明,该方法能够在强干扰环境下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的效果。     

基于均值包络ITD和谱峭度的特征频率提取方法

提出基于均值包络本征时间尺度分解(ITD)和谱峭度的特征频率提取方法。用于轴承故障诊断中,振动信号经均值包络ITD分解和重构,通过谱峭度选取故障共振频率带,最后比较包络谱与特征频率做出故障诊断。对美国凯斯西储大学滚动轴承数据的处理结果证明,该方法得到的谱线更加明显,诊断更加准确。     

基于多尺度局部保持投影的轴承故障特征增强方法

针对轴承故障声发射信号的非线性特性,及易受背景噪声干扰的特点,提出一种多尺度局部保持投影方法。通过小波包分解实现一维信号的多尺度构造,利用近邻图保持信号局部流形信息,通过局部保持投影将信号变换到新的坐标空间下,实现故障特征增强。仿真和实验信号处理结果表明,多尺度局部保持投影方法在轴承故障增强检测中效果显著。     

基于能量聚集性的轴承复合故障诊断

轴承复合故障类型多样,且部分故障的特征频率相近噪声污染严重。采用经验模态分解(EMD)的方法,在强噪声背景下会引起相近频率故障成分的无法识别,同时也难以提取微弱的故障信号。由此,提出一种基于能量聚集性的轴承复合故障诊断方法。首先借助离散余弦变换(DCT)的频域能量聚集性和奇异值分解(SVD)的时域能量聚集性,对轴承复合故障信号进行预处理,实现降噪并分离频率相近的微弱故障信号。然后对分离出来的不同故障信号进行经验模态分解,去除伪分量,对剩余的本征模态函数进行频谱分析。最后,根据本征模态函数的频谱诊断故障。仿真信号和实测轴承故障诊断信号分析表明,与直接使用EMD进行轴承复合故障诊断相比,该方法能够在强背景噪声下准确分离频率相近的微弱故障分量,改善复合故障诊断的准确性。     

基于谱峭度与变分模态分解的转子微弱不对中故障诊断

针对噪声干扰下转子微弱不对中故障特征难以提取的问题,提出一种谱峭度与变分模态分解的转子故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度(Spectral Kurtosis)滤除信号背景噪声以强化故障特征相关信号分量,然后通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将转子振动信号分解为一系列本征模态分量并对各分量进行频谱分析,提取转子的故障特征。将该方法应用到转子不对中故障实验数据中,结果表明,该方法能有效提取出转子微弱不对中故障特征,并且结果要优于基于谱峭度与经验模态分解(EMD)方法的分析结果。     

基于非平稳循环特征极坐标增强的曲轴轴承磨损故障诊断

曲轴轴承早期磨损故障特征微弱且呈现非平稳循环特征,提出一种非平稳循环特征极坐标增强方法。利用连续小波变换对发动机振动信号进行处理,然后根据发动机工作过程与配气相位的关系对于每一工作循环数据进行等角度采样,将信号特征由直角坐标系映射到极坐标系并进行同步增强,并利用模糊C均值聚类对故障特征参数进行分类识别。仿真信号的分析对比显示了该方法能够削弱噪声干扰,突出信号特征。运用此方法对某型发动机曲轴轴承磨损信号进行分析,有效地提取了曲轴轴承磨损特征信息,准确识别了曲轴轴承不同磨损故障。     

基于数据增强的滚动轴承智能故障诊断方法

目的 针对包装机械设备中滚动轴承应用场景多且有效故障数据难采集而导致的智能诊断方法诊断准确率较低的问题,提出一种基于数据增强的滚动轴承智能诊断方法.方法 首先根据轴承振动信号的故障特征,提出一种数据增强方法,有效扩充训练数据样本多样性.然后采用卷积神经网络对原始样本和增强样本进行故障诊断训练,从而大幅度提高诊断模型的诊断性能.为了验证所提方法的有效性,建立滚动轴承故障试验台并采集轴承故障数据.结果 实验结果表明,在标签训练样本不充足的情况下,提出的方法与不使用数据增强方法相比,模型在诊断准确率方面取得了较大的提高,能够准确地识别各类轴承故障.结论 该方法实现了准确地对稀缺标记样本下滚动轴承故障的诊断,为保证包装机械滚动轴承故障诊断的诊断精度提供了可靠的方法.     

基于LCD-LLTSA的电动汽车电机轴承故障特征频率提取

为有效提取出电动汽车电机轴承故障特征频率,将局部特征尺度分解、线性局部切空间排列和包络分析进行结合,用于电动汽车电机轴承的故障特征频率的提取。首先利用局部特征尺度分解对电动汽车电机轴承故障信号进行分解,得到若干个内禀尺度分量;然后利用线性局部切空间排列对由内禀尺度分量构成的矩阵进行降维处理,得到低维矩阵并以此进行信号重构;最后对重构信号进行包络谱分析,获得故障特征频率。仿真信号和实验信号的实验结果验证了方法的有效性。