CYCBD和CEEMDAN相结合的滚动轴承微小故障特征提取

针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪比的目的;对处理后的信号进行CEEMDAN,得到一系列模态分量,再求各模态分量的峭度值,从中选取峭度值高的即含有较多故障特征的若干分量进行重构;对重构后的信号求其Hilbert包络谱,从中提取故障频率。采用仿真信号与西储大学轴承数据集进行仿真与实验研究,验证所提方法的有效性。     

基于MCKD和峭度的液压泵故障特征提取

液压泵早期故障信号具有非平稳性、强背景噪声、弱故障特征特点,故障特征难以有效提取。为此,提出基于自相关分析与最大相关峭度解卷积算法的齿轮泵故障特征提取方法,利用MCKD算法对采集信号去噪处理,增强信号中的原始冲击成分,提高信号的信噪比;基于峭度（或峭度绝对值,或峭度平方值）的特征信息提取方法,来度量机械信号的非高斯性程度,以表征机械设备的运行状态信息。试验结果证明：所提方法能够有效提取液压泵故障信号中的特征信息。     

基于最小熵解卷积和能量算子的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于最小熵解卷积和能量算子的诊断方法。首先利用最小熵解卷积算法对原始振动信号进行预处理,削弱冗余噪声成分的干扰,增强故障特征,继而计算解卷积信号的Teager能量算子输出,并对所得的瞬时能量信号做频谱分析,最终通过分析能量谱中的频率成分实现故障类型的准确判定。实测信号分析结果表明,基于最小熵解卷积和能量算子的诊断方法能够有效提取轴承故障信号中的微弱特征信息,具有一定工程应用价值。     

基于EMD和改进Teager能量算子的轴承故障诊断

为实现在非线性非平稳的轴承振动信号中提取出故障特征频率,提出了一种经验模态分解(EMD)和改进的Teager能量算子(NTEO)相结合的故障诊断方法。首先通过EMD将振动信号分解为若干阶本征模态分量(IMF),计算各阶IMF的峭度和与原信号的相关系数,利用峭度和相关系数均较大的IMF进行信号的重构,然后利用NTEO计算重构信号的瞬时Teager能量序列,最后对能量序列进行FFT变换,提取轴承的故障特征频率。分别对轴承内圈和外圈故障的振动信号进行分析,清晰地提取出了故障特征频率,并通过与传统Hilbert包络谱和Teager能量谱进行对比,验证了方法的有效性。     

基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承的故障特征提取方法

与普通滚动轴承相比,柔性薄壁轴承存在背景冲击载荷,使得故障特征提取难度大。针对这一问题,提出基于MKurt-MOMEDA和Teager能量算子的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。利用多点峭度谱(MKurt)对原始故障信号进行分析,确定柔性薄壁轴承故障周期,然后通过多点最优最小熵解卷积(MOMEDA)处理,再经Teager能量算子增强,最终提取柔性薄壁轴承外圈与内圈的故障特征频率,并与单一的MOMEDA算法、基于MKurt-MCKD与Teager能量算子故障特征提取方法进行了对比,证明了该方法明显增强了故障特征频率的幅值,为柔性薄壁轴承故障特征提取提供了参考。     

基于MCKD与小波包熵的齿轮箱轴承微弱故障信号提取

针对齿轮箱轴承故障信号含有大量噪声而特征难以提取的问题。文章提出一种基于MCKD(最大相关峭度解卷积)和小波包熵值相结合的齿轮箱微弱故障信号提取方法。首先根据MCKD对故障信号进行降噪,突出信号中的有效冲击成分。然后进行小波包分解得到包含故障特征成分的末层节点信号,并以互相关系数-小波包熵值为准则对最后一层节点信号进行筛选并获取敏感节点信号,最后通过对敏感节点信号进行重构从而获得降噪后的轴承故障信号。实验结果表明该方法能够很好的滤除信号中的噪声并且准确地提取故障信号中的冲击成分,是对齿轮箱微弱故障特征提取的一种新方法。     

OMCKD结合自互补Top-Hat变换的电机轴承故障诊断方法

针对电机轴承微弱故障识别困难这一问题,提出了优化最大相关峭度解卷积(optimized maximum correlated kurtosis deconvolution,OMCKD)结合自互补Top-Hat变换的诊断方法。为解决MCKD关键影响参数难以设置的问题,提出利用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)并行搜索MCKD参数全局最优解,实现关键影响参数的自动优化调节。首先利用OMCKD方法对原始信号进行预处理,提取被噪声所掩盖的微弱特征信息,继而对解卷积信号做自互补Top-Hat变换处理,进一步抑制背景噪声干扰,强化周期性冲击特征。最后对所得结果做频谱分析,并通过分析谱图中幅值突出的频率成分判定轴承的状态。两组实测信号分析结果表明所述方法可有效用于电机轴承故障诊断,具有一定可靠性及优越性。     

基于多指标优化TQWT和TEO的轴承声发射故障诊断

针对滚动轴承早期故障声发射信号存在信噪比低、调制成分复杂导致故障特征难以识别的问题,提出一种利用多特征指标优化的可调Q因子小波变换(TQWT)和Teager能量算子(TEO)结合的故障诊断方法。以峭度-波形信息熵指标对TQWT参数(主要是品质因子Q)进行自适应选择,分解得到一系列子频带;然后,结合峭度、峰度、稀疏值组成融合指标对子频带进行筛选,对选出的子频带降噪后重构信号;最后求得重构信号Teager能量算子解调谱,通过对解调谱分析得到轴承故障特征信息。仿真和实验数据表明：该方法能在低转速强噪声背景下提取出轴承故障声发射信号中的冲击特征并进行故障诊断。     

基于改进形态学的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承的微弱故障特征提取，提出了基于特征幅值能量参数（FAEI）和自相关能量比（AER）的改进数学形态方法。首先使用7种形态算子对信号进行形态处理，以FAEI作为最优算子的选取依据，然后借助AER准则自适应地确定扁平结构元素的长度参数。通过轴承故障实验可知，AER准则能够选出最佳结构元素长度，结合形态算子对故障信号进行最优形态滤波。结果表明:该方法能够提取出噪声背景下的冲击脉冲信号，实现轴承微弱故障特征提取。与基于峭度的形态算法对比，改进方法使故障检测中的特征频率幅值提升了1倍。     

改进EWT降噪与快速谱相关的滚动轴承早期故障诊断

针对非线性、强背景噪声下滚动轴承振动信号早期故障特征微弱,难以识别的问题,提出一种改进经验小波变换(EWT)降噪和快速谱相关相结合的滚动轴承早期微弱故障诊断方法。针对EWT频带划分方式受噪声影响较大,存在划分不合理的问题,提出极大值包络处理的划分方式;采用改进的EWT进行自适应信号分解,获得不同的固有模态分量,采用峭度准则筛选出有用模态分量,并进行重构得到降噪后的信号;为增强早期故障信号中的故障冲击周期成分,对降噪后的信号采用快速谱相关(Fast-SC)进行分析,获得平方增强包络谱;对平方包络谱中幅值突出的成分与故障频率进行对比分析,实现早期故障诊断。结果表明：与快速谱分析、改进EWT降噪结合快速谱峭度图相比,所提方法能有效增强早期故障特征频率,实现早期故障的准确诊断。     

VMD与MCKD在轴承故障诊断中的应用与研究

针对传统解调分析难以提取轴承故障信息的这一特征,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承故障信号进行进行VMD分解并得到一系列窄带本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);然后对各个IMF分量进行MCKD降噪,突出故障冲击成分;最后对降噪后的信号进行包络解调分析完成轴承的故障诊断。仿真信号和轴承故障振动信号的分析结果表明,基于VMD和MCKD的轴承故障诊断方法能够准确地获取轴承故障特征频率。     

基于小波包和LCD的滚动轴承故障诊断

针对含噪背景下提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征的问题,提出了一种将LCD(局部特征尺度)与小波包相结合的故障诊断方法。对待测信号进行小波包降噪预处理,再利用LCD分解得到ISC分量(内禀尺度分量),进一步根据峭度-相关系数筛选真实ISC分量用以重构获得有效的故障特征信号。最后通过对重构故障信息进行能量算子包络解调,从而得到轴承故障的特征频率。将基于LCD和小波包的时频分析方法引入轴承故障诊断中,实验结果表明该方法能有效地提取机械故障振动信号的特征。     

基于EEMD与GWO-MCKD的门座起重机回转支承故障诊断

低速重载的门座起重机回转支承信号易受环境噪声影响,难以提取故障特征。为解决此问题,提出一种集合经验模态分解（EEMD）与灰狼优化（GWO）算法优化的最大相关峭度解卷积（MCKD）相结合的故障诊断方法。对回转支承信号进行EEMD分解,得到一系列本征模态函数（IMF）,选择峭度最大的IMF作为最优分量;以相关峭度为目标函数,利用GWO寻找在最优分量上的MCKD的最佳参数组合;使用最佳参数组合的MCKD对最优分量进行降噪,突出故障冲击成分;对降噪后的信号进行包络谱分析,完成故障诊断。结果表明：所提方法能自适应增强故障冲击成分,有效提取故障特征。     

基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法

针对噪声环境下滚动轴承故障特征提取的难题,提出了基于迭代滤波和最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行迭代滤波分解,然后通过相关系数和峭度准则筛选出敏感的内禀模态分量,对敏感的内禀模态分量进行最大相关峭度解卷积降噪,最后对降噪的信号进行频谱分析完成轴承故障诊断。对轴承仿真信号和滚动轴承故障振动试验信号进行了分析,结果表明文中方法能有效地应用于滚动轴承故障诊断。     

基于改进VMD形态谱和FCM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号的非线性特性及不同故障类型信号具有不同形态特征的特点,提出一种基于改进变分模态分解（VMD）形态谱和模糊C均值聚类（FCM）算法相结合的故障诊断方法。采用VMD方法对滚动轴承振动信号进行分解,针对分解过程中关键参数的选取,提出相关参数选择方法,并计算各固有模态函数(IMF)的能量波动系数,以获得对信号特征信息敏感的模态分量进行重构。计算重构信号的形态谱以反映信号的形态特征。通过FCM算法实现滚动轴承工作状态和故障类型的诊断。运用该方法对实测滚动轴承振动信号进行分析,并将所提方法同基于原始振动信号、经验模态分解、总体经验模态分解形态谱的故障特征提取方法进行对比。结果表明：所提方法能够更加有效提取滚动轴承信号的故障特征,实现故障类型的准确诊断。     

基于优化Teager能量算子的齿轮箱故障特征频率提取方法

针对齿轮箱故障时冲击故障特征频率提取困难的问题,提出一种自适应Teager能量算子的故障特征频率提取方法.该方法对低信噪比的齿轮箱振动信号使用连续Teager能量算子处理,便于提升信号的信噪比,突出齿轮故障特征.仿真信号和实际风电机组齿轮故障信号的诊断效果表明:齿轮故障状态下,该方法能够增加约1倍的信号峭度值,突出信号...     

基于MED-FWEO的滚动轴承故障检测

频率加权能量算子(FWEO)能够通过对信号瞬时能量的追踪消除信号中的噪声分量,突出故障冲击分量,对于轴承信号的处理具有较强的抗干扰性,然而对强噪声干扰下的信号则效果不够理想。针对该问题,提出将最小熵解卷积(MED)用于信号的预处理,以此消除信号采样过程中的传递噪声干扰,增强信噪比;而后以FWEO对处理后信号的瞬时能量进行追踪,从能量的角度进行故障特征的二次增强;最后通过包络谱分析获得诊断结果。仿真数据、实验室数据均表明所提方法能够在受强噪声干扰下的轴承故障信号中大幅消除噪声,准确提取出故障分量。     

基于改进滤波及峭度原则EEMD的转子故障特征识别方法

针对转子运转时的振动冲击和噪声较大从而容易掩盖振动信号中的故障特征的问题,提出了一种基于小波阈值去噪的EEMD故障特征识别方法。采用改进后小波阈值滤波方法对振动信号进行降噪预处理,对处理结果进行集合经验模态分解(EEMD),再依据峭度原则筛选分解得到的本征模态函数(IMF)。分析重构信号的频谱特征以识别故障。结果表明,该方法有效提高了信噪比且能提取到转子故障特征。     

基于改进的共振稀疏分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选取包含故障特征信息量多的分量进行信号重构;然后对重构后的信号进行粒子群优化的共振稀疏分解;最后对分解得到的低共振分量进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果证明了该方法比传统共振稀疏分解更能有效地提取故障特征频率,有效地减少了干扰成分。     

基于SGMD敏感参数和KFCMC的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承的内圈和外圈故障诊断问题,提出了一种基于辛几何模态分解(SGMD)、敏感参数和核模糊C均值聚类(KFCMC)相结合的方法。基于SGMD研究了实际测量的液压泵多模态故障振动信号;基于所提出的相似性分析法,将含有丰富运行特征信息的模态分量进行重构,并将其作为数据源;基于数据源提取时域和频域参数,并利用流行学习法筛选出峭度、裕度指标和峰值指标等敏感参数作为特征向量;利用KFCMC实现对内圈和外圈不同故障的诊断。通过对滚动轴承内、外圈故障振动信号的仿真和实测,验证了该方法可以有效地诊断滚动轴承不同故障。