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BQGA-ELM网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究

提出一种基于Bloch球面量子遗传算法(BQGA)优化极限学习机(ELM)网络的诊断方法(BQGA-ELM),并将BQGA-ELM运用于滚动轴承故障诊断中。基于UCI标准数据集,通过仿真实验比较Bloch量子遗传算法与其它算法优化ELM的性能,仿真实验表明BQGA的优化效果强于其它优化算法。从实验室采集滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚珠故障四种工况的振动信号,并利用时域分析法提取振动信号的相关特征参量。将提取的特征参量经过数据预处理,再输入到诊断模型中进行滚动轴承故障诊断。结果表明:BQGA-ELM能够准确有效的对滚动轴承故障进行诊断,且其误差收敛与故障诊断时间均优于文中其它诊断模型。     

基于EMD的奇异值分解技术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非平稳特征,提出了一种基于经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)和奇异值分解技术的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用EMD方法将滚动轴承振动信号分解为多个平稳的内禀分量(IntrinsicModefunction,简称IMF)之和,并形成初始特征向量矩阵。然后对初始特征向量矩阵进行奇异值分解得到矩阵的奇异值,将其作为滚动轴承振动信号的故障特征向量,并输入神经网络来识别滚动轴承的工作状态和故障类型。实验分析结果表明,本文方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。     

基于灰色关联度和Teager能量算子的轴承早期故障诊断

滚动轴承的健康状态直接影响着旋转设备的运行状态,为了及早获取滚动轴承状态异常的信息,提出了基于灰色关联度和Teager能量算子(TEO)的滚动轴承早期故障的诊断方法。对滚动轴承运转的振动数据进行等长度分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据灰色关联度值的变化趋势,确定早期故障发生的时间段,截取该时段的振动数据进行Teager能量包络谱分析,确定故障类型。分别采用峭度系数、波形因子和均方根等指标与TEO相结合的方法对相同的轴承振动信号进行了分析和故障诊断,将各种方法的早期故障诊断结果与所提方法比较,结果验证了"灰色关联度+TEO"方法在轴承早期故障诊断中的可行性及有效性。     

基于MDS和神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承的智能诊断问题,提出基于多维尺度分析(Multidimensional Scaling,简称MDS)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标,再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理,减少后续模式识别难度,最后将降维后的统计指标作为神经网络的输入参数来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承正常状态、滚动体故障、外圈故障和内圈故障四种模式下的振动信号进行分析,结果表明,运用MDS进行降维预处理的神经网络故障诊断方法比没有经过预处理的故障诊断方法有更高的故障识别效率,可以准确有效识别滚动轴承的故障类型。     

基于经验模式分解和主元分析的滚动轴承故障诊断方法研究

提出了一种融合经验模式分解和多元统计的轴承故障诊断新方法,主要包括基于信号Hilbert-Huang变换的特征提取和对故障特征集的主成分分析:首先运用EMD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,采取Hilbert-Huang变换获取分解信号的瞬时频率,计算基本模式分量与瞬时频率的统计特征集;之后对统计特征集进行主成分分析,大幅降低特征向量的维数,获取主元特征集;最后利用支持向量机,完成了对于滚动轴承常见三类故障的分类,并分析了振动信号时域频域的统计特征值与故障模式之间的联系。     

基于EMD的改进马田系统的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的可靠性、及时发现其潜在的故障,提出了一种基于改进马田系统(MMTS)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用经验模态分解(EMD)方法对原振动信号进行分解,得到了多个本征模态分量(IMF)并计算基本模式分量的统计特征集。然后,在此基础上构建基准空间(马氏空间),针对马田系统在筛选特征变量时效果不佳、基准空间数据的差异性问题,引入粗糙集(RS)筛选有效特征变量改进马田系统,大幅降低特征向量的维数。最后,计算待诊断信号到基准空间的马氏距离,从而完成滚动轴承的故障诊断。利用滚动轴承振动数据对该模型进行了测试,结果表明,该模型与实际相符,可以准确、有效地识别滚动轴承的故障类型。     

基于小波-BP神经网络的发动机轴承故障诊断

本文针对发动机滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包变换与神经网络的滚动轴承故障诊断方法。由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,以振动信号小波分解后的能量信息作为特征,以神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。通过对滚动轴承的正常状态、滚珠故障、内圈故障和外圈故障信号的分析,表明以小波包分解为预处理器的神经网络故障诊断方法可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。     

基于小波改进阈值去噪和HHT的滚动轴承故障诊断

利用Hilbert-Huang变换（Hilbert-Huang Transformation,简称HHT）对滚动轴承进行故障诊断时,发现振动信号中包含的噪声对诊断结果影响较大。为克服此不足,提出了一种小波改进阈值法与HHT相结合的信号分析方法。该方法首先应用小波改进阈值方法对滚动轴承故障信号进行预处理,然后对去噪后的信号进行经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）,接着选取含有故障信息的本征模函数（Intrinsic Mode Function,简称IMF）分量进行边际谱分析,从而提取出故障特征频率,并判断故障类型。仿真和实验结果验证了该方法的有效性。     

基于GAMP和EEMD的滚动轴承故障诊断研究

针对实验中采集到的滚动轴承的振动信号具有成分复杂和较强的非平稳性等特点,提出采用基于遗传算法优化的匹配追踪算法(GAMP)和总体平均经验模式分解(EEMD)相结合的方法,实现对滚动轴承振动信号的处理与分析。首先,利用GAMP算法将滚动轴承振动信号线性展开成能够较好的匹配该信号特征结构的一系列高斯函数,达到消除干扰噪声锁定信号的局部特征的目的;然后,针对GAMP消噪后的振动信号中可能存在的虚假频率成分或不连续的分量,利用EEMD方法来予以剔除,通过傅里叶变换将处理后的振动信号从时域转化到频域,提取出故障振动信号的故障频率;最后,采用支持向量机(SVM)对滚动轴承的正常和故障振动信号进行分类,实现了对滚动轴承的故障诊断。     

自动化包装生产线电机无传感器驱动故障诊断

目的 为了解决自动化包装生产线针对电机驱动故障诊断复杂化和精度低的问题,提高复杂生产环境下电机运行的稳定和人员的安全,提出一种基于XGBoost特征重构和神经网络预测电机驱动故障的精准预测方法.方法 首先通过XGBoost算法运用一部分训练数据构建特征树,随后将剩余训练数据输入XGBoost算法得到重构的特征,然后再运用One-hot编码,将重构特征映射到欧式空间,进一步放大特征的差异,最后输入经过参数调整的神经网络模型中完成故障预测.结果 相较于未经XGBoost特征构建的神经网络模型,文中提出的结构在数据测试集随机分割的验证集和测试集上均取得了接近100％的分类精度,验证了模型的有效性和稳定性.结论 较好地实现了针对自动化包装生产线电机驱动故障的无传感器高精度诊断,有利于提高复杂生产环境下的电机稳定性和人员安全性.     

基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法

在改进形态分量分析阈值去噪方法的基础上,提出了基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由以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。谐振分量表现为信号中的平滑部分,而冲击分量则表现为信号中的细节部分,因此,可根据谐振分量与冲击分量的形态差异,实现二者的分离。本文方法利用形态分量分析对滚动轴承故障信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后根据冲击分量中冲击之间的时间间隔诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,本文方法能有效地提取滚动轴承故障振动信号中的故障冲击成分。     

基于IITD模糊熵与随机森林的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障微弱振动信号特征提取后难以识别的问题,提出基于改进的固有时间尺度分解(IITD)和模糊熵(FE)输入随机森林(RF)模式识别的滚动轴承故障诊断方法.首先,利用轴承试验台采集正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障等4种状态下轴承的振动信号;通过IITD分解将采集到的振动信号分解成一组固有旋转分量(PRC),...     

基于改进HHT和SVM的滚动轴承故障状态识别

针对滚动轴承故障信号特征难以提取与故障诊断效率较低问题,引入集合经验模态分解(EEMD)对Hilbert-Huang变换(HHT)进行改进,将改进的HHT结合拉普拉斯得分(Laplacian score,LS)进行轴承故障特征提取,并利用遗传算法(GA)优化支持向量机(SVM)分类参数,将其应用于滚动轴承振动信号故障状...     

基于特征参数迁移的滚动轴承故障诊断

针对变工况下的滚动轴承无法获得大量带标签样本数据以及传统深度学习诊断方法识别率低的问题,提出一种基于迁移学习的卷积神经网络模型滚动轴承故障诊断方法.首先,采用短时傅里叶变换处理滚动轴承振动信号获得源域、目标域样本集;其次,利用源域样本预训练卷积神经网络模型;最后,通过目标域样本微调卷积神经网络模型实现滚动轴承故障诊断....     

基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别方法

伪故障特征是健康零部件振动信号中具有的故障特征,伪故障特征是由系统内故障零部件引起的。由于滚动轴承伪故障特征与故障特征具有相似性,针对转子-轴承系统中滚动轴承伪故障特征识别问题,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和循环平稳度(Degree of Cyclostationarity,DCS)的伪故障特征识别方法。利用滚动轴承健康信号和伪故障信号对比分析基于单通道伪故障信号进行滚动轴承故障诊断的技术难点;建立了考虑滚动轴承打滑率的转子-轴承系统动力学模型;利用时频分析方法和循环平稳分析方法对滚动轴承伪故障特征进行分析;给出了基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别流程;在滚动轴承故障模拟实验台上开展了滚动轴承伪故障特征识别实验。实验结果表明:基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障信号识别方法可以有效区分滚动轴承故障特征与伪故障特征。该研究工作对于提高滚动轴承故障诊断准确率、保障设备安全运行具有理论意义和实际应用价值。     

基于BiLSTM的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承的故障诊断,设计并实现了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的诊断模型.将原始振动信号直接作为模型输入,自动提取滚动轴承故障特征,可以对内圈、滚动体、外圈不同故障类型及不同损伤程度的滚动轴承进行故障识别.该模型通过BiLSTM神经网络自动提取轴承振动信号的深层信息,弥补了传统故障诊断方法需要人工提取特...     

基于特征优选和GA-SVM的滚动轴承智能评估方法

针对滚动轴承等旋转机械设备零部件的退化状态识别问题,研究并提出一种基于支持向量机(support vector machine,SVM)的智能评估方法。对于在线持续输出的轴承振动信号,采用时域方法和集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)能量熵提取轴承特征,并基于相关性、单调性和鲁棒性进行特征选择。综合考虑三个指标,计算选择准则,得到最终的退化特征。针对SVM参数选择困难问题,使用遗传算法(genetic algorithm,GA)优化SVM参数,确定参数最优值。定义轴承性能退化指标,用三种不同故障类型的轴承数据训练模型。分别输入不同故障的轴承全寿命周期数据,得到轴承故障的类型和性能退化曲线,确定早期故障点,并对方法进行对比和验证。实验表明,模型故障诊断平均准确率为97.69%,性能退化评估曲线结果准确,早期故障检测能力强。     

基于经验模式分解和排列熵的轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障声信号故障诊断中共振解调滤波参数较难确定以及故障诊断困难的问题,提出一种基于经验模式分解和排列熵的改进滚动轴承故障诊断解调方法.该方法首先对滚动轴承声信号进行经验模式分解,将其分解为多个本征模态分量;然后计算各本征模态分量的排列熵值和相关系数,根据联合系数最大化原则对筛选出的分量进行信号重构;最后,利用...     

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。