基于LMD与MCKD的风电机组轴承早期故障诊断方法

当滚动轴承出现早期故障时,其故障特征信号微弱,且环境噪声较大,因此其早期故障特征一般难以提取。针对上述问题,提出基于LMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法。为了克服局部均值分解（LMD）在早期故障诊断中易受噪声影响的不足,该方法对其包含故障信号大部分能量的前4 个乘积函数（product function, PF）分量进行最大相关峭度解卷积（MCKD）,突出轴承信号中淹没在噪声信号中的周期脉冲成分,最后再对其进行包络解调,便可得到轴承故障特征频率,进而对滚动轴承早期微弱故障进行诊断。实验信号验证了该方法的有效性。     

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。     

基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积的滚动轴承早期故障诊断方法

针对环境噪声下滚动轴承早期故障信号微弱难以检测的问题,提出了基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)滚动轴承早期故障诊断方法。并针对MCKD方法受滤波器阶数和周期影响的问题,提出了利用网格搜索法优化最大相关峭度反卷积参数。首先,早期微弱故障信号集成经验模态分解后,采用相关系数以及峭度准则重构原信号;然后,以小波Shannon熵作为目标函数采用网格搜索法搜寻最优滤波器阶数以及周期,采用自适应MCKD方法对重构信号中故障脉冲冲击成分进行加强,最后通过包络谱、包络功率谱提取微弱故障特征。实验表明,该方法能够对早期微弱故障中冲击成分进行自适应增强,有效检测出被噪声淹没的微弱故障,实现滚动轴承故障的精确诊断。     

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MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承早期故障特征非常微弱,易受随机噪声和其他信号干扰而难以提取等现象,提出了用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法提取滚动轴承故障特征。首先用MCKD进行信号增强,然后利用VMD得到一系列模态,应用互相关系数和峭度准则筛选包含故障信息较为丰富的模态进行重构降噪,最后对重构信号进行包络解调提取故障特征。通过仿真分析和轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性,可以精确地分离轴承故障振动信号的不同频率成分。     

基于MCKD和VMD的滚动轴承微弱故障特征提取EI北大核心CSCD

针对滚动轴承早期故障特征非常微弱,易受随机噪声和其他信号干扰而难以提取等现象,提出了用最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合的方法提取滚动轴承故障特征。首先用MCKD进行信号增强,然后利用VMD得到一系列模态,应用互相关系数和峭度准则筛选包含故障信息较为丰富的模态进行重构降噪,最后对重构信号进行包络解调提取故障特征。通过仿真分析和轴承故障模拟实验验证了该方法的有效性,可以精确地分离轴承故障振动信号的不同频率成分。     

基于SSA-VMD-MCKD的强背景噪声环境下滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSA算法将故障信号分解,根据时域互相关准则对分解信号筛选重构;其次,利用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)分别优化VMD的参数alpha,K以及MCKD的参数L和M,利用参数优化的VMD对重构信号进行分解,根据峭度指标从分解所得的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)中提取故障特征信号;再次,利用参数优化的MCKD算法增强故障特征;最后,通过频谱包络进行故障诊断。仿真和试验表明,所提方法能在强噪声干扰下有效提取并诊断轴承故障。     

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。     

基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题，提出一种将参数优化变分模态分解（Variational Mode Decomposition,VMD）与最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, MCKD）相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先，利用经麻雀搜索算法（Sparrow Search Algorithm, SSA）优化的VMD对故障信号进行自适应分解，构建加权峭度指标以筛选有效模态分量；然后对有效模态分量利用经SSA优化后的MCKD进行增强；最后，对增强后的信号进行包络解调分析，提取出轴承故障特征频率。实验和工程实际案例分析表明，所提出的方法能够自适应增强轴承信号中的微弱冲击成分，有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征。     

噪声统计特性LMD滚动轴承故障诊断

工程实际中测得的滚动轴承信号往往含有大量的噪声,这使得轴承故障特征淹没在噪声中难以被提取。针对这一问题,提出一种基于随机噪声统计特性与局部均值分解(local mean decomposition,LMD)理论相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用LMD将原信号分解,得到若干乘积函数(production function,PF)分量;其次,将第一阶PF分量随机排序,与剩余PF分量相加;然后,对第2步进行P次循环,求平均;最后,把第3步得到的信号作为原信号,重复第1、2步Q次,对得到的信号进行频谱分析,提取故障特征。通过对仿真信号和实验台轴承实验信号进行分析研究表明,该方法可准确诊断滚动轴承元件故障,具有有效性。     

基于MCKD和增强倒频谱的直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法

针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低,其早期故障特征信号易被噪声淹没的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和增强倒频谱分析的直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,采用自相关方法和广义Shannon熵对倒频谱分析进行改进,得到增强倒频谱,提取故障特征频率。实验研究表明,所提出的方法能精确地诊断自动倾斜器滚动轴承内圈、外圈和滚珠故障,且优于传统的倒频谱分析,可以预防重大故障发生。     

小波包降噪与LMD相结合的滚动轴承故障诊断方法

局部均值分解(Local mean decomposition,简称LMD)方法是一种新的自适应时频分析方法,并成功运用于滚动轴承故障诊断中,但对噪声比较敏感。为消除噪声对诊断结果的影响,提出了一种小波包降噪与LMD相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用小波包去除信号中的噪声,然后,进行LMD分解,并将分解后PF分量与分解前信号的相关系数作为判断标准,剔除多余低频PF分量,最后,选取有效PF集进行功率谱分析,提取故障特征。通过仿真数据和真实滚动轴承数据的故障诊断实验,其结果验证了本文方法的有效性。     

基于VMD和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号为多分量非平稳振动信号、故障早期特征微弱诊断困难的问题,该文提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,选择峭度最大分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波、凸显故障冲击成分,通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法能有效诊断轴承早期故障,有一定的工程应用价值。     

基于总变差去噪和快速谱相关的滚动轴承故障诊断

特征提取在滚动轴承故障诊断中起着至关重要的作用,然而实测的振动信号本质上是复杂的、非平稳的,同时故障轴承的脉冲特征常常淹没于噪声中。为了有效提取强噪声背景下的滚动轴承故障信息,提出一种基于总变差去噪(Total Variation Denoising,TVD)和快速谱相关(Fast Spectral Correlation,Fast-SC)相结合即TVD-Fast SC故障特征提取方法;首先,利用总变差去噪方法对振动信号进行消噪,提高信号的信噪比(SNR);然后,对去噪后的信号进行快速谱相关分析,准确地识别出轴承的故障特征频率。仿真和实验结果表明,该方法可以有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征信息,分析效果优于直接快速谱相关方法和小波阈值去噪与快速谱相关结合的方法,为滚动轴承微弱故障特征提取提供一种有效的方法。     

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。     

级联双稳随机共振和基于hermite插值的局部均值分解方法在齿轮故障诊断中应用

针对于弱信号在齿轮故障中难以提取问题,提出了一种基于级联双稳随机共振 (Cascaded Bistable Stochastic Resonance,简称CBSR)降噪和局部均值分解（Local Mean Decomposition,简称LMD）齿轮故障的诊断方法。随机共振可有效削弱信号中的噪声,利用噪声增强故障信号的微弱特征;LMD方法可自适应将复杂信号分解为若干个具有一定物理意义上PF分量之和,适合处理多分量调幅调频信号。首先将振动信号进行CBSR消噪处理,然后对消噪信号进行LMD分解,通过PF分量的幅值谱找到齿轮的故障频率。通过齿轮磨损故障诊断的工程应用,表明该方法可以有效提取齿轮故障微弱特征,实现齿轮箱的早期故障诊断。       

基于循环相关和LPSO算法的自适应MCKD方法的滚动轴承早期故障特征提取

针对强噪声情况下滚动轴承早期故障信号特征难以提取的问题,提出了MCKD与对称差分能量算子解调的特征提取方法。MCKD算法进行滤波时,滤波器长度L和故障周期T对滤波效果的影响至关重要,因此提出基于循环相关和LPSO算法结合的自适应的MCKD算法,自动搜寻MCKD算法所需最优参数;原信号经滤波后,故障特征被明显突出,为了剔除剩余噪声,对滤波后信号进一步做对称差分能量算子解调,剔除剩余噪声同时获得解调谱,进而提取滚动轴承的早期故障。实验分析验证了该方法的有效性。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。     

基于MS-EEMD的滚动轴承微弱故障提取研究

在实际工况下,轴承的早期故障信号与强噪声信号相比属于微弱信号,而轴承的早期故障特征从强噪声环境中提取出来一直是故障诊断课题的一大难点。基于上述问题,提出一种基于MS（Mask Signal）和EEMD（Ensemble Empirical Mode Decomposition）方法的滚动轴承微弱故障提取方法。由于EEMD方法在噪声背景下分解出的IMF分量存在模态混叠现象,很难辨别故障频率的真伪,所以引入掩膜信号法对分解出的IMF分量进行处理,抑制虚假频率,将故障频率提取出来。通过将掩膜信号法与EEMD方法相结合的方式,对存在噪声的故障信号进行处理,提取出故障特征。     

基于循环相关和LPSO算法的自适应MCKD方法的滚动轴承早期故障特征提取EI北大核心CSCD

针对强噪声情况下滚动轴承早期故障信号特征难以提取的问题,提出了MCKD与对称差分能量算子解调的特征提取方法。MCKD算法进行滤波时,滤波器长度L和故障周期T对滤波效果的影响至关重要,因此提出基于循环相关和LPSO算法结合的自适应的MCKD算法,自动搜寻MCKD算法所需最优参数;原信号经滤波后,故障特征被明显突出,为了剔除剩余噪声,对滤波后信号进一步做对称差分能量算子解调,剔除剩余噪声同时获得解调谱,进而提取滚动轴承的早期故障。实验分析验证了该方法的有效性。