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。     

基于声音信号Teager能量算子解调的轮对轴承故障检测

Teager能量算子追踪并计算信号的瞬时能量,在检测信号冲击特征方面具有独特优势,已广泛运用于轴承的故障检测,但尚未见其在列车轮对轴承声音信号分析中的运用。为此,提出一种基于Teager能量算子解调的轮对轴承故障检测方案,首先介绍Teager能量算子的概念及解调原理,利用该方法对型号为197726TN的轮对故障轴承服役过程中采集的声音信号进行分析,通过Teager能量算子解调得到信号的瞬时能量波形,再对其进行包络谱分析得到包络谱,进行轴承故障识别。与常规的Hilbert解调方法对比,可知Teager能量算子解调法能更加有效地突显故障信号特征并确定故障类型,其在轮对轴承声音信号故障检测上的优势得到验证。     

基于ELMD和能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承发生故障时信号的调制特点,提出了基于总体局部均值分解（ ELMD）和Teager能量算子解调的故障诊断方法。运用ELMD方法对振动信号进行分解,得到有限个单分量的调幅调频信号;运用能量算子解调方法对包含有故障特征信息的分量进行解调,提取故障特征频率。将该方法应用于实际滚动轴承滚动体点蚀故障诊断中,成功地提取出了故障特征频率。     

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。     

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...     

基于多尺度解调谱熵的轴承故障特征提取方法

为了解决直驱风力发电机主轴轴承故障诊断问题,针对实际工程中振动信号的复杂特性,提出了一种基于改进经验模态分解(EMD)的多尺度解调谱熵的特征提取算法。多尺度解调谱熵利用EMD自适应分解特性与信息熵融合,首先对轴承振动信号进行EMD分解,将得到的各阶固有模态函数(IMF)分量进行Teager能量算子解调,获得不同频段的解调信号;其次,对各解调信号构造能量矩阵,并进行奇异值分解求取解调谱熵作为特征向量,从而实现对信号的多分辨率分析;最后,通过支持向量机(SVM)对实例数据进行故障分类实验,实现了较高的分类准确率,证明了该方法对于轴承故障诊断的有效性。     

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EMD与对数能量的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承在发生损伤时,产生周期性脉冲振动,提取冲击振动的周期特征是故障诊断的关键。为了提取滚动轴承的故障特征频率,根据滚动轴承的振动响应信号特征,提出基于经验模态分解(EMD)和对数能量的故障特征频率提取方法。首先通过经验模态分解找到包含故障信息的本征模态函数（IMF）,然后对IMF的短时能量进行积分并取自然对数,获得信号的对数能量变化曲线,最后通过对曲线的谱分析,找到轴承的故障特征频率。仿真和实验数据验证了该方法的有效性,并和Hilbert包络法与能量算子法进行了对比,表明该方法能更显著地突出故障特征频率。     

基于EHNR与PSO-MOMEDA的轴承故障诊断

针对多点最优最小熵反卷积调整(MOMEDA)在提取故障脉冲时无法自适应地识别故障脉冲周期和滤波器长度的不足,提出包络谐噪比(EHNR)与PSO-MOMEDA相结合的滚动轴承故障特征提取方法.首先,计算原始信号的EHNR函数图,自适应计算脉冲周期;其次,以脉冲信号EHNR值为优化目标,使用PSO-MOMEDA搜索最优滤波...     

基于VMD和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强噪声干扰下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种变分模态分解和Teager能量增强谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将非平稳的轴承故障振动信号分解成一系列平稳的窄带分量;然后根据峭度-相关性最大准则挑选包含故障特征信息最丰富的窄带分量作为主分量;最后对选取的主分量进行Teager能量增强谱,提取滚动轴承的故障特征。通过仿真和实例分析的结果表明:该方法能有效地提取出滚动轴承早期故障特征,且能够抑制强烈的噪声干扰和增强故障冲击特征,优于传统包络谱分析和基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和Teager能量谱的方法的分析结果。     

基于优化多尺度形态学的滚动轴承失效研究

针对普通多尺度形态学在滚动轴承微弱故障识别时的结构元素尺度优化问题,提出了自适应多尺度形态学的滚动轴承故障诊断方法。首先,以基本形态算子为基础,构建了具有双向脉冲特征提取能力的差分形态算子;为了在结构元素尺度范围定义出敏感于轴承故障的尺度,将以峭度作为其选取依据,并将得到最优尺度下的形态处理结果平均处理来重构故障信号,最终实现故障信号的综合分析和故障特征解调。通过对实际滚动轴承内、外圈故障振动信号的分析,结果表明：优化算法能够提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征;且相比于普通多尺度形态学,该方法所提取的轴承故障特征频率幅值提升近1倍,适合处理弱信噪比的滚动轴承内、外圈故障识别。     

基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析

针对轴承微弱故障时冲击信号含有大量噪声且难以提取故障特征频率问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法.该方法先对原始信号进行SVD去噪;再对去噪信号进行VMD分解,得到各个本征模态函数(IMF),根据最大中心频率原则和各个本征模态与去噪信号的相关系数差值确定分解个数,通过加...     

基于MED和1.5维能量谱的滚动轴承故障诊断

1.5维谱因具有抗高斯白噪声的优异性能而被广泛应用于故障诊断领域,能量算子解调与1.5维谱相结合形成的1.5维能量谱用于轴承故障诊断效果更佳,然而该方法处理低信噪比信号效果不佳。针对强背景噪声下微弱故障特征提取难的问题,提出最小熵解卷积（MED）与1.5维能量谱相结合的诊断方法。先用MED对原始振动信号进行消噪,再对处理后的信号做1. 5维能量谱;分析包络谱中的频率成分并与对应故障特征频率相比较,得出诊断结果。仿真数据和多组实测数据均证实了所提方法的有效性和优越性。     

基于改进ACCUGRAM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障信号的特征容易被强噪声淹没,难以提取信号中的冲击成分。针对这一问题,提出多点最优调整的最小熵解卷积（MOMEDA）优化的ACCUGRAM算法,并应用于滚动轴承故障诊断。首先利用MED算法对原始信号进行滤波预处理,突显信号中的有效循环冲击成分,提高MOMEDA优化ACCUGRAM算法中频带选择的分类精度,选择最佳的带宽和中心频率,最后对获得包含信息量最大的频带进行故障特征频率的提取和轴承的故障诊断。仿真和试验数据分析结果表明：该方法能够有效提取信号中的周期性冲击特征,具有一定的实用性。     

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DT-CWT和能量算子解调的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现局部损伤时会产生周期性冲击,振动信号往往具有调制特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了双树复小波和能量算子解调的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的轴承振动信号进行分解,得到若干个不同频带的分量,提取信号中能量集中的高频调制频带进行信号重构。然后采用能量算子的方法对重构信号进行解调。最后对解调得到的瞬时幅值进行频谱分析便能准确提取故障特征频率。通过信号仿真和实验数据处理结果证明了该方法的有效性。     

基于同步挤压S变换和深度学习的轴承故障诊断

针对传统轴承故障诊断方法过度依赖专家经验和故障特征提取困难的问题,提出了一种基于同步挤压S变换(synchrosqueezed S transform,SSST)和深度曲线波卷积神经网络(deep curvelet convolutional neural network,DCCNN)的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的轴承振动信号进行SSST变换,得到时频图像并进行灰度化和归一化操作;其次,在深度卷积神经网络基础上建立DCCNN,并引入类内距离和类间距离约束的能量函数;最后,将时频图像直接输入DCCNN进行自动特征提取和故障识别。轴承诊断实验结果表明,该方法能有效地对轴承进行多工况和多种故障程度的识别,特征提取能力和识别能力优于人工神经网络、深度信念网络、深度自编码器和标准卷积神经网络等方法。     

基于PCA和希尔伯特谱的柔性薄壁轴承故障诊断研究

针对柔性薄壁轴承在发生故障时产生的非平稳、非线性信号,采用希尔伯特-黄变换方法对其进行分析,同时针对噪声信号会污染整个希尔伯特谱的问题,提出基于SVR谱的PCA降噪算法。通过仿真分析和柔性薄壁轴承故障实验,从轴承内、外圈故障仿真信号和实际信号的希尔伯特谱中,均能够得出外圈故障信号频率的变化率为轴承转频的两倍、而内圈故障信号频率的变化率与轴承转频一致的结论。该结论可为工程实际应用提供理论指导。     

基于精细复合多尺度模糊熵的往复压缩机轴承间隙故障特征分析方法

针对往复压缩机故障信号呈现非线性、非平稳等特点,提出了基于精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法。在精细复合多尺度熵的基础上,结合模糊熵概念,提出了RCMFE方法,应用其量化信号非线性特性形成故障特征。白噪声和1/f噪声仿真信号分析结果表明:RCMFE熵值对数据长度不敏感,未定义熵出现概率小。以往复压缩机传动机构轴承间隙故障为研究对象,应用RCMFE实现其故障信号特征提取,并与多尺度模糊熵、复合多尺度模糊熵进行对比,该方法特征区分度显著,支持向量机故障识别准确率高于其他方法。