基于形态奇异值分解和经验模态分解的滚动轴承故障特征提取方法

针对随机噪声和局部强干扰影响经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)质量的问题,提出一种形态奇异值分解滤波消噪方法,并将其与EMD相结合形成一种新的故障特征提取方法。该方法首先对原始振动信号进行相空间重构和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD),根据奇异值分布曲线确定降噪阶次进行SVD降噪,再形态滤波,最后把消噪后的信号进行EMD分解,利用本征模模态分量(Intrinsic mode function,IMF)提取故障特征信息。对仿真信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法能有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障,还可以减少EMD的分解层数和边界效应,提高EMD分解的时效性和精确度。     

基于TVF-EMD和TEO的滚动轴承微弱故障特征提取

针对旋转机械转子振动信号通常伴随着强噪声,难以提取其有效信息的问题,提出一种基于时变滤波经验模态分解(Time varying filtering based empirical mode decomposition,TVF-EMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)相结合的...     

APEEMD及其在转子碰摩故障诊断中的应用

总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)是抑制经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)模态混叠的有效方法,针对EEMD分解效果依赖于添加噪声的大小、筛分次数和总体平均次数等参数的选择及噪声残留大、分解不完备等问题,提出了自适应部分集成经验模态分解。该方法通过成对地向目标信号加入自适应噪声,并对每个内禀模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)自动选择筛选次数,通过排列熵检测筛分出高频IMF,再对剩余信号进行EMD分解。将提出的方法应用于仿真和转子碰摩故障试验数据分析,结果表明提出的方法能够有效地应用于转子碰摩故障诊断,而且在分量的精确性、完备性和模态混叠的抑制等方面优于EEMD方法。     

快速自适应经验模态分解方法及轴承故障诊断

提出一种快速自适应经验模态分解(fast and adaptive empirical mode decomposition,简称FAEMD),其算法结构和本征模态函数的特点与经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)类似。采用顺序统计滤波器代替三次样条来拟合曲线,简易的终止准则使耗机时间大幅减小。该方法可以快速、有效、准确地分解信号,能够避免终止准则和端点效应问题,改善模态混叠和耗时问题。在滚动轴承故障诊断的应用中,效果表现良好。     

EMD模糊聚类法及在滚动轴承故障诊断中的应用

轴承故障是导致旋转机械失效的重要原因,故障诊断对保障轴承正常运行至关重要。文中提出经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和模糊聚类相结合的滚动轴承故障诊断方法,以经验模态分解所得内禀模态函数能量值作为特征向量建立模糊关系矩阵,基于欧氏距离建立模糊相似矩阵,基于传递闭包法建立模糊等价矩阵,利用λ截矩阵实现聚类分析与模式识别。实例验证该方法可对不同故障状态的滚动轴承准确分类,实现故障诊断,诊断过程简单、准确、有效,具有一定的实用价值。     

ABC-VMD和包络谱分析在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮箱故障的非线性、非稳定性特点,提出了一种参数优化变分模态分解(Variational mode decomposition,简称VMD)提取特征频率的方法。首先,利用人工蜂群算法(Artificial bee colony algorithm,简称ABC)对VMD分解的层数和惩罚因子进行自适应选择;其次,根据互信息法在VMD分解后得到的有限个本征模态函数(Intrinsic mode function,简称IMF)中选择最佳模态函数;最后,对该模态函数进行包络谱分析,有效提取齿轮故障特征频率。仿真与实验结果表明,与经验模态分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)以及基于粒子群优化算法(Particle swarm optimization,简称PSO)的变分模态分解方法相比较,ABC-VMD方法自适应性强,可以有效克服模态混叠、信号丢失及过度分解问题,能够准确诊断齿轮箱故障,同时避免PSO-VMD易陷入局部最优的缺点。     

基于噪声辅助分析的总体局部均值分解方法

局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法是一种新的自适应时频分析方法,但在其实现过程中会发生模态混淆现象,使分析结果失真。通过数值试验得到了LMD对白噪声的滤波器组结构,并在此基础上,针对模态混淆现象提出总体局部均值分解(Ensemble local mean decomposition,ELMD)方法。在该方法中添加不同的白噪声到目标信号,分别对加噪后的信号进行LMD分解,最后将多次分解结果的平均值作为最终的分解结果。对仿真信号和试验转子局部碰摩信号进行分析,结果表明ELMD方法能有效地克服原LMD方法的模态混淆现象。     

基于小波半软阈值和EMD的旋转机械故障诊断

将小波半软阈值法和经验模态分解(EMD)结合,提出了基于小波半软阈值的经验模态分解降噪方法。该方法首先利用小波半软阈值法减少随机噪声干扰,减小经验模态分解的分解层数及边缘效应的影响,然后进行适当的经验模态分解相关度消噪后处理,在有效降噪的同时较好地保存了原信号的有用信息。仿真和实验结果表明,该方法可实现噪声环境下旋转机械故障特征的有效提取,从而实现故障诊断。     

基于EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD（empirical mode decomposition）和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性。     

BFA优化EEMD的刀具故障诊断

为了准确识别刀具磨损状态,提出一种细菌觅食算法(BFA)优化集合经验模态分解(EEMD)并与隐马尔可夫模型(HMM)结合的刀具故障诊断方法。首先利用BFA优化EEMD的白噪声幅值系数和总体平均次数,通过设置优化得到的最优参数,将降噪后的信号经EEMD分解为一系列本征模态分量(IMF);再依据峭度和相关系数重构信号;最后从重构信号中提取特征向量作为观测序列输入已训练好的HMM分类器中进行故障诊断。通过对刀具实验数据的分析,验证了此方法的可靠性和准确性。