基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法——基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法，在Hilbert—Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱，并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解，对高频段的小波系数用Hilbert进行包络分析得到包络信号，再对包络信号进行Hilbert—Huang变换求出局部Hilbert边际谱，从局部Hilbert边际谱中就可以判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下的振动信号的分析，说明该方法比传统的包络分析方法更能有效地提取滚动轴承故障特征。     

基于无量纲指标与波谱分析的滚动轴承故障诊断

鉴于滚动轴承在运转过程中能够产生冲击振动信号,将无量纲指标、频域平均与Hilbert包络分析相结合,实现对滚动轴承的故障诊断。首先将采集到的滚动轴承振动信号进行裕度指标、峭度指标等无量纲指标分析,来定性判断轴承是否存在故障,然后通过频域平均减小噪声等干扰信号的影响。最后通过Hilbert包络谱解调分析,获取能够反映故障频率的振动信号。实例表明,该方法能够简单有效地实现滚动轴承的故障判断。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断研究

通过典型信号的MATLAB仿真,针对滚动轴承故障信号的非平稳性特点,结合峭度直方图和小波函数的时频分析方法,对包含滚动轴承故障信息的信号进行了小波分解和重构,对重构后的细节信号作Hilbert包络并进行谱分析,从而有效地把轴承中的故障信息成分识别出来.     

基于MODWPT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对齿轮啮合强振动干扰下滚动轴承微弱故障特征提取难的问题，提出一种最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MODWPT方法将复杂的轴承故障振动信号分解为若干分量，然后依据峭度准则，选取峭度较大的分量进行MCKD滤波，最后对滤波后所得信号做Hilbert包络分析，将包络谱呈现的频率特征与理论故障特征频率相比较，识别故障特征，实现故障诊断。通过轴承故障的仿真及实验研究，并对比单一MCKD方法和EMD-MED方法的提取效果，说明该方法可以在一定程度上抑制齿轮啮合强振动及噪声的干扰，增强并有效提取出滚动轴承早期低频微弱故障特征。     

运用小波包峭度包络的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性.     

基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断

为了从强噪声背景下的轴承振动信号中准确稳定地提取滚动轴承故障特征,提出了基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断方法。使用变分模态分解对同一负荷下的故障信号进行预处理,通过峭度准则筛选出最佳和次佳信号分量进行重构并使用平稳小波进行去噪处理,最后分析信号的包络谱来对轴承的故障类型进行判断。通过对仿真滚动轴承内圈故障信号进行分析,该方法可成功提取出微弱特征频率信息,噪声抑制效果优于EMD。由此表明,基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断可有效提取强声背景下的滚动轴承早期故障信息,具有一定的可靠性和应用价值。     

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。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障的非平稳振动信号,提出了一种结合峭度和小波函数的时-频分析方法.该分析方法应用Matlab软件对包含滚动轴承故障信息的信号进行了小波分解和重构,并通过Hilbert变换进行了解调和细化频谱分析.实验结果显示,该分析方法可以有效地把轴承中的故障信息成分检测出来,从而快速地判断出轴承的故障类型.     

基于小波包能量谱和包络分析细化的轴承故障诊断

提出了一种将小波包能量法和细化包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用小波包变换将滚动轴承振动信号分解到独立的频段上,计算出不同频率段的能量,根据频段能量的变化情况,确定滚动轴承故障所在频段。重构故障频段信号。然后应用Hilbert变换对重构信号实现包络解调,提取故障特征频率。最后为了进一步提高包络谱的分辨率,采用线性调频Z变换细化频谱。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该方法在滚动轴承故障诊断中是有效的。     

基于谐波小波和Hilbert的滚动轴承故障诊断方法

主轴滚动轴承是数控机床的重要部件,它的运行状态往往直接影响整套机械设备的性能。为了提高主轴滚动轴承的故障诊断可靠性,针对数控机床主轴轴承振动信号非平稳的特点,利用谐波小波滤波的方法对现场采集的振动信号进行滤波,并提出对滤波后的信号进行Hilbert包络分析,从而提取出故障激发的共振信号。实例验证表明,谐波小波具有良好的滤波效果,Hilbert包络分析能有效地提取滤波后信号的故障特征,此方法提高了数控机床主轴滚动轴承故障诊断的准确性。     

基于EMD的轴承故障包络谱分析

首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解;然后对分解后包含故障特征信息的本征模函数做Hilbert包络谱分析,在得到的包络谱中,清晰显示出故障特征信号的包络谱.试验结果表明,通过联合经验模态分解和Hilbert包络谱分析,能有效地提取出滚动轴承信号的故障信息,进而判定出轴承的损伤部位.     

基于DT-CWT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承早期故障信号具有非平稳、能量低等特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了双树复小波(dual-tree complex wavelet transform,DTCWT)和最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的振动信号进行分解,再重构单支信号,由于噪声的干扰,从重构后分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量进行最大相关峭度反褶积处理以消除噪声成分,凸现故障特征信息。最后对降噪信号求取Hilbert包络谱,便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于小波去噪和EEMD包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声背景下的故障信号诊断问题,提出一种基于小波去噪和改进型总体经验模式分解算法(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)包络解调分析的滚动轴承故障诊断方法。由于经验模态分解方法易产生虚假分量和模态混叠现象,引入EEMD。首先将采集到的振动信号进行软阈值去噪,然后对去噪信号进行EEMD分解,抽取能量较大的前4个内禀模态函数(IMF)进行Hilbert变换,得到包络信号,最后对包络信号进行细化谱分析,得到轴承故障特征频率。小波去噪可解决噪声造成的包络信号粗糙这一问题,提高了包络提取精度。将该方法应用于滚动轴承的内圈和外圈故障诊断,诊断结果均表明该方法能够准确有效地提取故障特征频率。     

基于LMD和增强包络谱的滚动轴承故障分析

针对滚动轴承发生故障时振动信号幅值分布的峭度和歪度都会发生变化的特点,提出基于峭度-歪度的局部均值分解分量筛选准则,将峭度值和歪度绝对值最大的分量筛选出来并重构故障信号,以达到降噪的目的。对降噪后的信号进行增强包络谱分析,得到故障的特征频率。应用提出的新方法对实测的滚动轴承外圈、滚动体和内圈发生故障时的振动信号分别进行了分析。结果表明,基于峭度-歪度的局部均值分解分量筛选准则有效地降低了信号中的噪声,在此基础上应用增强包络谱有效地减少带内噪声影响,从而使故障特征信息凸现出来,有利于对滚动轴承的各种故障进行诊断。     

IEWT和FSK在齿轮与滚动轴承故障诊断中的应用

改进的经验小波变换方法(improved empirical wavelet transform,简称IEWT)是一种新的自适应性信号处理方法,将这种方法和快速谱峭度(fast spectral kurtosis,简称FSK)相结合,进行齿轮与滚动轴承的故障诊断。首先,采用IEWT对信号进行分解,筛选出故障特征最为明显的2个分量并重构信号;其次,对重构信号进行快速谱峭度滤波;最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取出信号的故障特征。分析齿轮断齿及滚动轴承故障信号,与直接包络谱和基于EMD经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的FSK滤波包络谱分析方法相比可知,采用IEWT处理后再进行FSK滤波的信号进行包络谱分析更具有区分性,可有效识别齿轮和滚动轴承的故障特征。     

应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

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。     

基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,提出了一种基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断新方法.通过在滚动轴承实验台上提取振动信号,用EMD对数据进行分解得振动信号的固有模态函数分量(IMF分量),然后对IMF作Hilbert包络并进行谱分析.结果表明,该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的运行状态和故障类型,非常适合滚动轴承故障精确诊断,具有很高的工程实用价值.     

峭度准则EMD与空域相关结合的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳的特点,提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与空域相关相结合的信号特征提取方法。首先,利用EMD方法将振动信号分解成若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);然后采用峭度准则选取能够反应故障特征的IMF分量进行重构,再对重构信号运用空域相关法进行降噪;最后将处理后的振动信号进行Hilbert包络谱分析,提取出轴承的故障特征。采用所建立的方法分析轴承外圈故障的实验数据。结果表明,峭度准则EMD与空域相关相结合的方法能够对振动信号进行降噪处理并有效地提取出轴承外圈故障特征频率。