基于约束独立成分分析的滚动轴承故障诊断

用新的理论和方法丰富和提高机械故障诊断技术是机械故障诊断学的重要内容之一。本文用约束独立成分分析方法把研究对象的先验信息作为独立成分分析算法的约束条件,使新的算法仅仅收敛于感兴趣的故障信号。这样可以提高故障诊断的针对性和效果。该方法可以从传感器信号中快速诊断设备中是否发生了某种故障,并以滚动轴承的仿真和实验验证了该方法的适用性和有效性。     

基于约束独立成分分析的轴承复合故障特征提取方法

为从复合故障信号中提取各故障特征,提出一种离散小波变换(DWT)和约束独立成分分析(CICA)相结合的单通道复合故障诊断方法。首先通过DWT方法将单通道振动信号进行小波分解后,利用小波重构函数重构各层分解信号。然后取重构信号的包络信号作为CICA算法的输入矩阵,基于滚动轴承先验知识建立参考信号,从而分离出轴承各故障信号,提取故障特征。最后,在滚动轴承故障模拟实验台上进行了方法验证。结果表明:该方法可有效分离滚动轴承外圈和滚动体故障,实现了轴承复合故障的诊断。     

一种盲源提取方法及其在滚动轴承故障特征提取中的应用

利用滚动轴承发生故障时其故障信号往往呈现出一定周期性的特点,首先计算出故障信号的理论基本周期τ,将τ作为待提取源信号的基本周期用所述方法的相关步骤计算出大致目标源信号及权重分离矩阵^W。然后将^W作为初始权重分离矩阵,将基于高阶统计量的固定点算法用于原始观测信号提取出更为精确的目标故障信号。通过仿真信号和实验信号验证了所述方法相对于约束独立成分分析(Constrained independent component analysis,CICA)方法具有以下优点:不需要精确估计目标源信号的周期及不需要构建精确的参考信号。此外,通过仿真还验证了所述方法相对于其他较新的盲源提取方法具较高的提取精度等优点。     

基于ICA和SVM的滚动轴承声发射故障诊断技术

以滚动轴承为研究对象,提出了应用独立分量分析(ICA)和支持向量机(SVM)相结合进行滚动轴承故障诊断的方法.首先,对声发射信号(AE)进行自相关预处理,突出声发射信号的非高斯成分,使AE信号较好地满足独立分量分析的前提条件.然后,应用独立分量快速算法分离故障轴承的声发射信号,提取其状态特征向量,利用支持向量机的模式识别和非线性回归功能来完成滚动轴承故障的识别.试验结果表明,利用独立分量分析方法提取的故障状态特征向量与支持向量机相结合可以有效、准确地识别滚动轴承的故障模式,为滚动轴承故障诊断提供了一种新型的方法.     

基于EMD和CICA的单通道盲源分离方法用于齿轮箱混合故障诊断研究

针对传统的独立分量分析难以解决齿轮箱混合故障诊断中存在的欠定盲分离问题,提出了基于EMD和CICA(约束独立分量分析)的单通道盲源分离方法。通过单通道加速度传感器采集齿轮箱混合故障信号,对其进行EMD分解以实现降噪及单通道扩展,采用基于白噪声统计特性和峭度值结合的方法选取有效的IMF分量,将其作为盲源分离的输入信号,通过CICA方法提取目标振动信号,识别故障特征。通过对齿轮箱轴承与齿轮混合故障的仿真及实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换（HHT）对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数（IMF）实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。本文提出了基于HHT和独立分量分析（ICA）的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解（EMD）将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。     

基于DS–PCA模型的包装设备滚动轴承故障诊断方法研究

目的 针对包装设备长期连续工作的工作特性,对其滚动轴承的常见失效故障进行分析,提出一种基于DS–PCA模型的滚动轴承故障诊断方法,构建滚动轴承DS–PCA故障诊断模型,实现包装设备中滚动轴承的在线故障诊断。方法 先运用DS证据理论对采集到的滚动轴承径向振动数据和轴向振动数据进行融合,使得信息具有整体完备性,同时对采集信号进行决策规则下的去噪处理,剔除干扰噪声信息;然后利用主成分分析法(PCA)将融合后的振动信号数据进行Q与T²的统计量计算,并通过对故障轴承振动信号的Q与T²统计量计算,确立故障时的经验阈值;最后,依据实时统计量与经验阈值对比,判断滚动轴承是否发生故障。结果 通过对西储大学公开的滚动轴承试验数据分析计算,得到滚动轴承故障诊断准确率达到94%。结论 该方法满足包装设备故障诊断的要求,其应用将有利于提升包装企业的生产质量和效率。     

基于奇异值分解和独立分量分析的滚动轴承故障诊断方法

针对强背景噪声下难以提取滚动轴承早期故障信号中故障特征频率的问题,提出奇异值分解和独立分量分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用相空间重构将一维时域矩阵拓展到高维矩阵,得到吸引子轨迹矩阵;然后对轨迹矩阵进行奇异值分解降噪,依据奇异值差分谱阈值原则选取相应阶次分量进行重组构造虚拟噪声通道;接着将重组信号和观测信号进行独立分量分析分离;最后利用能量算子解调方法提取出有效的故障特征分量,进而识别故障类型。滚动轴承故障诊断实验和仿真结果表明该方法有效可行。     

基于独立成分分析的掌纹识别

本文研究了独立成分分析（ICA）两种不同的结构ICAⅠ和ICAⅡ在掌纹识别中的应用。为了提高识别准确性和可靠性,该方法首先对掌纹图像进行预处理,提取掌纹感兴趣（ROI）区域进行特征提取和匹配。为了减少计算量,运用ICA算法之前．先采用主成分分析（PCA）算法去除掌纹图像的二阶统计特征相关性,其余的高阶统计特征由ICA分离。对于PolyU掌纹图像库,基于ICA模型的预测误差平方和（SPE）小于PCA,而且重构的原始图像优于PCA。为了比较两种算法识别性能,本文分别用PCA、ICAⅠ、ICAⅡ提取特征掌纹子空间,然后将待识别图像投影到低维子空间上,最后用余弦距离进行掌纹匹配。实验结果表明,ICA算法两种结构的识别率均高于PCA,ICAⅡ在性能上优于ICAⅠ。     

ICA和ANC技术在声脉冲无损检测中的应用

作为一种无损检测手段，声脉冲检测技术已被广泛应用于产品质量测试中，但是在工农业应用环境下，脉冲信号常常会被周围的噪声所干扰。尝试利用独立成分分析（ICA）和主动噪声控制技术（ANC）来降低这些干扰。在ICA方法中，将被测样本所激发的声脉冲响应、以及干扰噪声作为两个独立成分（IC），进行了分离实验；对于ANC系统，由于待抵消噪声中含有有用信号（声脉冲），所以该系统是一种特殊的、具有信噪比处理增益的有选择性噪声控制系统。文中分别对ICA和ANC技术做了简要介绍，并进行了声学实验，实验表明这两种方法都有较好的应用前景，同时也各有优缺点。     

基于粒子群算法优化的独立分量分析算法

通过两组模拟信号对三种主流独立分量分析算法-JADE、FastICA、扩展Infomax算法的性能进行了对比分析,结果表明三种算法均无法完全分离超高斯源与亚高斯源形成的混合信号,FastICA算法对能量强弱差别大的混合信号失效。基于这一现象,提出了一种新的独立分量分析算法,以粒子群算法为优化工具,以分离矩阵为优化变量,最小化分离信号联合概率与边缘概率乘积的差值,并给出了具体的计算流程。仿真实验结果表明,该算法的性能显著优于上述三种独立分量分析算法。同时,新提出算法实施过程中不需要任何先验知识,相比其他三种ICA算法,更适合解决工程实际问题。最后,将该算法应用于对滚动轴承实验台实测信号的处理,通过对分离信号的分析实现了对滚动轴承故障类型的准确识别,进一步证明了算法的有效性。     

深沟球轴承运转过程动态特性有限元分析

综合考虑轴承径向载荷及转速的影响,应用ANSYS/LS-DYNA软件建立了深沟球轴承多体动力接触有限元模型;以显式动力学有限元法为基础,采用全积分单元算法控制沙漏,设置质量缩放系数缩减计算时间,对内圈施加不同转速时的深沟球轴承进行动力接触分析,得出了深沟球轴承运转过程的动态响应及滚动体的应力分布。滚动体的最大和最小线速度分别出现在与内、外圈接触点上,各转速下滚动体与内圈接触的应力基本相同,滚动体与外圈接触的应力随转速增高而相应增大,滚动体与外圈间接触力的波动大于内圈,而滚动体与保持架间的作用力较小。研究表明,ANSYS/LS-DYNA是分析轴承运转过程动力接触问题十分有效的工具。     

声信号的主分量分析应用于滚动轴承故障诊断

利用声信号来进行故障诊断具有"采集比较容易,非接触式测取,设备简单,速度快,无须事先粘贴传感器,不影响设备正常工作,易于实现早期预报和在线监测,疳可在不易测量振动信号的场合得到广泛应用"等优点.由于外界噪声的影响,有效信息的提取较为困难.采用主分量分析对传声器测取的声信号进行了预处理;在此基础上应用基于Morlet小波变换的包络分析和频谱分析来提取故障特征向量,并以滚动轴承为例进行实验.结果表明,这是诊断滚动轴承早期故障的一种可选方法.     

基于EEMD的混合陶瓷球轴承故障双冲击特征提取

疲劳剥落是导致滚动轴承失效的主要原因,当滚道出现剥落故障时滚动体在进入和退出剥落区时的加速度振动信号表现出不同特征：进入故障区时产生以较低频率成分为主的阶跃响应;退出剥落区则引起频带较宽的脉冲响应。有效分离这两类信号特征,对实现对混合陶瓷球轴承剥落区长度的测量有重要意义。本文提出了一种基于总体经验模态分解（EEMD)的混合陶瓷球轴承剥落故障双冲击特征提取方法,该方法首先用AR模型对原始振动信号进行预白化处理,然后利用EEMD对白化后的振动信号进行去噪,并结合Hilbert包络提取算法实现对剥落故障混合陶瓷球轴承振动信号双冲击特征的有效分离提取。仿真及试验研究表明该方法能够有效地分离出混合陶瓷球轴承故障双冲击特征。     

基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法

在改进形态分量分析阈值去噪方法的基础上,提出了基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由以包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。谐振分量表现为信号中的平滑部分,而冲击分量则表现为信号中的细节部分,因此,可根据谐振分量与冲击分量的形态差异,实现二者的分离。本文方法利用形态分量分析对滚动轴承故障信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后根据冲击分量中冲击之间的时间间隔诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,本文方法能有效地提取滚动轴承故障振动信号中的故障冲击成分。     

基于广义形态分量分析的降噪技术研究

针对强噪声环境中有用信号提取的难题,提出了基于广义形态分量分析的降噪方法。通过引入虚拟观测信号,将一维观测信号扩展为多维虚拟观测信号,再通过广义形态分量分析,实现观测信号的盲源分离,从而达到降噪的目的。通过仿真信号和齿轮磨损故障振动实验信号的研究结果表明：广义形态分量分析技术能有效分离强背景噪声中的微弱信号,有效提取故障特征,其降噪性能优于传统的独立分量分析。     

参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离方法

针对滚动轴承复合故障分离的问题,基于相关峭度具有突出故障冲击周期性的特点和1.5维谱抑制高斯白噪声、剔除非耦合谐波分量的优点,提出了参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离的方法。首先以轴承不同故障特征频率对应的周期计算得到的最大相关峭度为评价指标,通过相应的相关峭度图来实现VMD中参数选择以及最优分量的选取;然后对最优分量进行包络处理,并为减少冗余成分和噪声干扰,选择1.5维谱来对包络信号做进一步分析,以此来实现滚动轴承复合故障的有效分离。通过对轴承复合故障仿真及实验信号的分析证明了该方法的有效性。     

基于改进形态-小波阈值降噪的轴承复合故障声学诊断

现场采集的滚动轴承复合故障声学信号存在噪声来源复杂、背景噪声强、非线性等特点,导致已知的自适应多尺度形态滤波不能很好的适用于轴承复合故障的盲分离。针对上述问题,提出一种基于改进的自适应多尺度多结构形态滤波(IAMSCMF)、改进的小波阈值降噪方法(IWTDM)和稀疏量分析(SCA)相结合的滚动轴承复合故障特征盲提取方法。首先利用IAMSCMF和IWTDM构造滤波器进行滤波及提高信噪比(SNR);其次利用SCA分离信号;最后用FFT进行频谱分析。仿真分析和滚动轴承现场采集声学信号分析结果均清晰的提取出了轴承故障特征,验证了算法的有效性。     

基于自适应CYCBD和互相关谱的滚动轴承复合故障诊断方法

强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。