基于EEMD与空域相关降噪的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号非平稳、非线性,强噪声的特点,提出了一种将集成经验模态分解(EEMD)和空域相关降噪相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用EEMD对滚动轴承故障信号进行分解,得到若干个IMF分量,其次,采用峭度—度量因子准则筛选出有效的IMF分量进行信号重构,然后,采用空域相关降噪方法对重构信号进行降噪处理,最后,提取降噪后信号的故障特征频率对轴承故障进行诊断。采用建立的方法对某轴承内圈、外圈故障实验数据进行了分析与诊断,结果表明,方法能够有效克服信号分解的模态混叠效应,对故障信号噪声抑制效果明显,并能准确有效地提取出轴承的故障特征频率,实现对滚动轴承故障的精确诊断。     

基于EEMD和ICA的轴承故障特征提取

为实现轴承故障混合信号中提取故障特征频率,提出基于EEMD和ICA的轴承故障特征提取方法。首先利用EEMD对采集滚动轴承故障加速度振动信号进行分解,利用相关系数和波形相似度判断具有分解前信号相似特征的IMF,其次累加相似特征弱的IMF作为噪声,最后利用Fast ICA方法从混合信号中提取滚动轴承的故障特征频率,试验证明该方法可以提取滚动轴承故障特征频率。     

基于MED和变分模态分解的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征容易淹没于环境噪声中而难以提取的问题,提出了最小熵解卷积(MED)降噪和变分模态分解(VMD)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先以峭度最大为准则利用MED对轴承振动信号进行降噪处理,然后采用新的高精度多分量信号分解方法——VMD将降噪信号分解为若干个分量,最后通过分析最大峭度分量包络谱中故障频率成分诊断轴承故障。轴承实验分析结果表明了该方法的有效性。     

基于自适应EEMD及改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法

针对滚动轴承早期故障特征十分微弱且易被强背景噪声湮没的问题,引入零时滞四阶累积量(即峰态因数)用于描述信号中弱冲击成分偏离Gauss分布的程度,从而提出一种基于自适应EEMD和改进滑动峰态解调的滚动轴承故障提取方法。首先,对振动信号进行EEMD降噪处理;然后,基于相关峭度、信息熵和能量加权构造了自适应优选准则,选取IMF分量并进行信号重构;最后,对重构信号进行带通滤波处理,采用滑动峰态算法计算峰态时间序列,根据频谱分析结果诊断轴承故障。该方法弥补了传统方法选取IMF分量的不足,同时解决了弱冲击信号的包络问题,可提取轴承故障振动信号中的微弱冲击成分。     

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。     

基于改进小波包和EEMD的轴承故障诊断

针对轴承振动信号非平稳性及工作情况下难以获得故障频率,提出一种基于改进小波包和总体经验模态分解(EEMD)的轴承故障诊断方法。首先运用改进小波包对振动信号进行分解,得到按顺序排列的子带频带。然后提取故障频率范围的子带信号并进行EEMD,以互相关系数和峭度准则提取故障分量,避免了固有模态函数(IMF)分量选择的盲目性。仿真和试验分析结果表明,该方法能有效且准确地检测出轴承故障。     

轴承故障检测的EEMD-RA-KU方法研究

利用滚动轴承故障信号呈现出的冲击特征,提出一种捕捉冲击特征的EEMD-RA-KU轴承故障诊断新方法。将故障信号进行EEMD(ensemble empirical mode decomposition)分解得到的IMF(intrinsic mode function)分量,利用相关分析RA(relative analysis)、峭度KU(kurtosis)联合选择IMF,并利用谱峭度确定滤波器参数对选出的IMF重构信号进行滤波,对滤波后的信号进行包络分析,利用包络谱检测轴承故障。结果表明,该方法能在强噪声背景下提取出轴承的故障特征。     

基于相关峭度准则EEMD及改进形态滤波的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障常被强烈的背景噪声湮没,造成故障特征提取困难的特点,提出了基于相关峭度准则EEMD及改进形态滤波的轴承故障诊断方法。首先利用EEMD将轴承故障信号分解成有限个IMF分量,然后采用相关峭度准则选取分量并重构,再利用基于相关峭度准则的改进形态滤波对重构信号进行滤波解调,最后将滤波后的信号进行Hilbert包络谱分析,找出故障特征进行识别。试验表明:该方法能有效抑制噪声,特征提取效果更加明显,适用于轴承故障的精确诊断。     

基于形态学滤波和EEMD方法的风力发电系统滚动轴承故障诊断

将形态学滤波方法与EEMD方法相结合,提出一种新的滚动轴承故障诊断策略。设计开-闭、闭-开级联而成的组合形态滤波器对轴承故障振动信号进行消噪处理,然后利用EEMD自适应地将信号分解成多个分量,通过互相关系数方法消除EEMD分解结果中的虚假分量后,从而得到更准确的Hilbert-Huang谱,由此提取故障信息,判断故障类型。通过轴承故障诊断实例证明了该方法的有效性。     

全矢EEMD在轴承故障诊断中的应用

实际工况中滚动轴承故障的振动信号为非线性,非平稳的信号。为了对滚动轴承的故障做出准确识别,根据轴承故障信号的特点,在此提出一种用全矢谱和EEMD相结合来提取故障特征指标,然后利用隐马尔科夫模型对滚动轴承故障进行分类的新方法。首先对实验得到的滚动轴承同源双通道振动信号进行EEMD分解,得到数个IMF分量,选取相关性较高的分量进行全矢融合。然后提取与故障类型相对应的故障特征频率下的幅值作为滚动轴承故障分类的指标,并利用HMM方法进行训练和识别,从而区分出不同的故障类型。最后,利用实验得到的轴承故障信号进行测试,实验结果表明,该方法可以对滚动轴承故障做出较为准确的识别。