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Autogram的齿轮断齿故障特征提取方法

针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层数分解处理,每层得到若干个信号,被称为“node”。为了更加全面地描述故障特征信息,对每个node进行包络谱的3种无偏自相关谱峭度求取,以便选取合适node作为信号源进行下一步分析。最后,对该信号源引入阈值处理,以便加强频谱分析的全面性,实现对齿轮断齿故障特征信息的有效提取。通过对比分析仿真和实测齿轮故障振动信号,验证了该方法的有效性。     

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...     

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CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法

针对往复压缩机轴承间隙故障诊断振动信号强非平稳、非线性与特征耦合特性,提出基于复合插值包络局部均值分解(CIELMD)与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)特征提取方法.使用CIELMD方法分解不同轴承间隙故障信号,利用相关系数筛选包含主要故障信息的PF分量;通过RCMFE方法定量描述PF分量构成状态特征矩阵,为解决信息...     

基于优化VMD的齿轮箱轴承保持架故障特征提取

针对炼铁厂复杂生产环境,齿轮箱轴承保持架故障特征信息提取困难的问题,提出了一种基于优化变分模态分解参数的故障特征提取方法.首先,采用改进的遗传算法(GA)对变分模态分解(VMD)算法的模态分量个数K与惩罚因子α两个参数进行优化选取,提高分解效果;其次,利用参数优化后的变分模态分解处理信号数据,获得K个模态分量,依据最大...     

基于WPD-FWEO的轴承故障特征增强方法

用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)处理低信噪比信号时,常出现残存大量带内噪声的问题,严重影响了后期的故障诊断准确性。针对该问题,提出将频率加权能量算子(Frequency-Weighted Energy Operator,FWEO)作为小波包分解的后处理器,以消除其带内噪声,增强故障特征提取效果。对采样获得的故障数据进行3层小波包分解,得到各频带系数;对每个频带系数进行峭度计算,以峭度最大原则获取最优频带系数;以频率加权能量算子追踪最优频带系数的瞬时能量,从信号能量的角度消除信号中的带内噪声成分,二次增强信号中隐藏的故障脉冲信息;对其进行包络谱分析,得到最终诊断结果。仿真数据、实验室数据和工程数据验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于ABAQUS的薄壁件多点柔性加工变形分析

运用有限元软件ABAQUS对薄壁件的实际加工过程进行了模拟三维仿真,研究了多点柔性工装系统支撑单元的密度、间距和吸附装置吸附力对薄壁件加工变形的影响。总结出3种因素对加工变形的影响规律以及为减少占用较多资源和调配时间最优的装夹布局,对多点柔性工装系统控制薄壁件的加工变形问题给出了建议。     

基于最优熵与EEMD的滚动轴承微故障诊断方法

滚动轴承是易损件,为了更好并及时检测出在信噪比低的情况下的轴承早期微故障振动信号,提出了小波包最优熵和EEMD相结合的方法。运用小波包最优熵对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显;通过EEMD将信号分解成多个分量;最后以互相关、峭度准则提取故障信号分量以避免分量选择的盲目性。结果表明:该方法对轴承初期故障具有良好的降噪效果,可以准确快速地检测出轴承故障,从而表明该方法是有效且可行的。     

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GWO-SPA和MSE的往复压缩机气阀故障特征提取方法

针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征,提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析(SPA),并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数,利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻优,将寻优后的参数λ代入SPA中对往复压缩机气阀处振动加速度信号进行自适应分解,得到信号的趋势项和去趋势项;然后分别求取去趋势项数据的多尺度样本熵均值和偏度的平方,以此作为往复压缩机气阀信号的特征向量输入支持向量机中进行训练与测试。实验结果表明,该方法可以有效提取往复压缩机气阀的故障特征。     

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CEEMDAN能量熵和马氏距离的齿轮箱轴承故障诊断方法

针对齿轮箱轴承信号非平稳性及其故障特征难以提取的问题,提出一种自适应白噪声平均总体经验模态分解（CEEMDAN）能量熵和马氏距离相结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法对非平稳的轴承故障信号进行分解,获得若干阶表征信号特性的固有模态函数（IMF）分量;然后计算各IMF分量的自相关函数和相关系数,以滤除信号内的噪声干扰和对故障特征不敏感的IMF分量;最后计算各敏感故障特征分量的能量熵,将其作为特征参数形成状态特征向量,并使用马氏距离判别方法对轴承的工作状态和故障类型进行诊断。通过对实测不同工况以及不同故障程度的齿轮箱轴承信号的分析,证明了所提方法的有效性。     

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。