基于VMD的铣刀破损检测

针对铣削过程中的切削振动信号具有非平稳性的特点,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的铣刀破损检测方法。该方法通过VMD将切削振动信号分解成若干个模态分量,由于铣刀发生破损后,不同模态分量的频带分布会发生变化,因此提取各模态分量的中心频率和能量组成特征向量;对特征向量进行归一化处理,最终输入到支持向量机(SVM)进行铣刀破损检测。在多种切削参数下进行铣削加工实验,结果表明该方法比基于EMD的铣刀破损检测方法能抑制模态混叠的发生且具有更高的检测精度。     

基于ICA的镗削过程颤振征兆信号分离方法研究

针对精密孔镗削加工过程中易出现颤振、导致精密孔表面质量下降,如何能快速、准确识别出颤振征兆发生问题,提出基于独立分量分析（ICA）的镗削振动信号信噪分离方法,以实现对镗削颤振征兆信号的快速分离。该方法据颤振信号的时频特点,利用经验模态分解（EMD）对镗削振动信号进行分解;对EMD分解所得各本征模态分量（IMF）构造出的虚拟通道进行ICA分析,分离出包含颤振发生征兆的信号。实验结果表明,利用EMD和ICA对镗削振动信号进行分解处理,可快速分离出镗削颤振征兆信号,为后续颤振识别预报及抑制环节提供基础,从而有效提高精密孔的表面加工质量。     

基于EMD的胶合板损伤声发射信号特征提取及神经网络模式识别

摘要：针对胶合板损伤声发射信号的非平稳性和损伤类别特征相互重叠的实际情况,提出了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)和BP神经网络相结合的信号特征提取和识别方法。首先对损伤声发射信号进行EMD分解,筛选出包含主要信息的本征模态函数（Intrinsic Mode Function, IMF）分量;其次构建以各IMF分量的能量占比作为表征各损伤信号的特征向量;最后以提取的特征向量为输入样本,建立BP神经网络模式分类器对四类胶合板损伤信号进行识别。五层胶合板损伤的实测数据表明,该方法能够准确地提取出声发射信号特征并对其损伤类型进行有效地识别。     

基于EEMD的振动信号自适应降噪方法

摘 要：应用集合经验模式分解（Ensemble empirical mode decomposition ,EEMD）能有效抑制模态混叠的特性,根据白噪声经经验模式分解（Empirical mode decomposition, EMD）后其固有模式函数（intrinsic mode functions ,IMF）分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常量这一特点设计了自动选择IMF分量重构信号的算法,提出了基于EEMD的振动信号自适应降噪方法。对仿真信号和滚动轴承振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。     

基于CEEMD与TQWT组合方法的爆破振动信号精细化特征提取

针对传统小波在爆破振动信号特征提取和分析方面的局限性,提出了基于CEEMD和TQWT组合的信号精细化特征提取方法。预先设定可调品质因子小波TQWT高、低品质因子参数对CEEMD分解优势分量重组信号进行分解,并引入相对权重因子θ,优化了分解过程,实现了爆破振动信号特征的精细化提取。分析结果表明:组合方法对爆破振动信号的分析不依赖于先验小波基的选择,分解过程实现了信号的二次滤波。通过连续小波多尺度三维谱和时频小波脊线对比,说明组合算法分解得到的最佳分析信号可真实反映振动信号的细节信息,时频分辨率更高。该组合方法抑制了杂波分量对信号特征的干扰,可精确地提取复杂环境下的爆破振动信号特征信息。     

重型起重电机振动的研究与健康评价标准的确定

由于港口重型起重机电机的振动具有高速、重载、大冲击等特点,针对难以准确提取信号中有效信息的难题,建立了电机振动的分析模型,并提出基于经验模态分解(EMD)的小波包量化分析方法。该方法不仅能够有效的提取出高频背景下的信号特征,而且能够对数据进行量化。实例选取上海某集装箱码头公司的大型桥式起重机(编号:#8115)的电机振动信号,分析处理后建立振动信号的健康评价标准,为实时评估重型起重电机的健康状态提供了可靠依据。     

小波包与分形组合技术在爆破振动信号分析中的应用研究

基于小波包、分形技术的相似性,提出采用小波包、分形组合技术对爆破振动信号进行组合分析。采用小波包对爆破振动信号进行分解,通过各主分析小波包的重构系数验证了爆破振动信号的分形特性,通过对各主分析小波包的盒维数值进行分析及对比,更加细致地分析出爆破振动信号不同频带分量分形维数的变化。组合分析表明,盒维数值随着爆破振动信号小波分量频率高低而变化,提出将盒维数作为反映爆破振动信号频率成分的一个重要参量。小波包与分形组合分析技术的提出为研究爆破振动信号分形特征提供了新的研究思路。     

结合VMD和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取

针对滚动轴承振动信号的非线性和非平稳性特点,提出了一种结合变分模式分解(VMD)和Volterra预测模型的轴承振动信号特征提取方法。利用VMD良好的非平稳信号分解能力将轴承振动信号分解成有限个平稳的本征模式函数(IMF)分量,然后对各IMF分量进行相空间重构,在重构的相空间内建立Volterra自适应预测模型,根据类内类间距准则对模型参数进行优选,用于描述轴承振动信号。对4种状态的滚动轴承振动信号进行了分析,优选的特征参数表现出较好的分类性能。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号中的非线性和非平稳特征,从而提高滚动轴承故障诊断精度。     

RS-LOD方法及其在旋转机械故障特征提取中的应用

局部波动特征分解(LOD)方法是一种新的自适应时频分析方法。该方法通过采用微分、坐标域变换、分段线性变换三种运算,可以高效地将信号自适应分解为一系列的单一波动分量(MOC),非常适合于处理多分量信号。然而,由于分段线性变换的使用,虽可以显著提高算法的计算效率,但会使MOC分量缺乏光滑性,从而导致失真。对此,将样条曲线形状可调可控的有理样条函数引入LOD方法替代分段线性变换,提出了基于有理样条函数的局部波动特征分解(RS-LOD)方法。在详细阐述RS-LOD分解原理的基础上,通过仿真信号将RS-LOD、LOD和经验模态分解(EMD)进行了对比分析,结果表明RS-LOD方法可以明显改善原LOD方法中MOC分量光滑度差的问题。此外,针对旋转机械故障振动信号的多分量调制特点,将RS-LOD方法应用于旋转机械的故障特征提取,对滚动轴承和齿轮箱故障振动信号的分析结果表明,RS-LOD方法可以有效地提取旋转机械振动信号的故障特征。     

基于LMD的能量算子解调方法及其在故障特征信号提取中的应用

. 局域均值分解是将多分量调频调幅信号分解为一系列单分量调频调幅信号的有效时频分析方法。为提取故障信号的特征,提出了基于局域均值分解的能量算子解调方法,局域均值分解将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数的线性组合,再通过能量算子解调方法可求取每个乘积函数的幅频信息,从而可进一步获取故障信号的时频分布或提取其故障特征。为提高分析精度,提出了特征趋势正弦函数数据延拓方法以有效克服端点效应的影响。实验信号的分析结果表明,所提出的基于局域均值分解的能量算子解调方法能有效提取机械故障振动信号的特征。     

基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。     

摩擦振动信号的经验模式分解和多重分形研究

为提取摩擦振动的特征信号和实现摩擦振动特征信号的定量表征,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套-活塞环摩擦副摩擦磨损模拟试验,应用经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)对非线性、非平稳的摩擦振动信号进行分解,获得若干个本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。根据振幅范围和互相关系数,从EMD的所有IMF中选择反映摩擦振动特征的IMF分量重新合成摩擦振动特征信号,利用改进的多重分形算法对摩擦振动特征信号进行多重分形分析,得到摩擦振动信号的多重分形谱,进一步求取摩擦振动信号多重分形谱的宽度、极大值、维差以及非对称指数。研究结果表明,经验模式分解能够实现微弱摩擦振动特征信号的提取,多重分形谱参数可以作为摩擦振动信号的特征值。     

机械振动信号自适应多尺度非线性动力学特征提取方法研究

针对机械振动信号的故障特征提取问题,提出了基于独立变分模态分解与多尺度非线性动力学参数的特征提取方法。①提出频谱循环相干系数选取匹配波形对机械振动信号进行端点延拓后再进行VMD分解得到不同频率尺度的IMF分量;②根据互相关准则选取有效的IMF分量进行核独立成分分析,分离出相互独立的有效故障特征频带分量;③计算各独立分量的复合多尺度模糊熵偏均值,并利用正交变换将独立分量正交化后构造多维超体,进而利用多维超体体积定义并计算信号的双测度分形维数,从而获得多尺度非线性动力学特征参数,实现机械故障诊断。仿真和实验结果表明:所提方法可有效抑制VMD分解的端点效应和模态混叠,信号分解效果好,特征参数分类精度高,极大地提高了机械故障诊断准确率。     

圆柱形二层流体TLD的振动特性分析

利用水波理论推导并求解出圆柱形二层流体TLD的振动基本方程,并对其自振特性和周期性强迫振动响应进行了分析,分析表明二层流体TLD的频率特性不同于单层流体TLD,进一步指出圆柱形二层流体TLD作为减振控制装置具有的潜在优势。     

解相关多频率经验模态分解的故障诊断性能优化方法

针对故障诊断中采用EMD方法存在模态混叠现象,引起故障特征提取精度低的问题。提出了一种解相关多频率经验模态分解(Decorrelation Multiple-Frequency Empirical Mode Decomposition,DMFEMD)方法,首先对初始信号添加多个频率的掩蔽信号,初步分解其中不同频率比的信号分量得到多个IMF分量;其次计算相邻IMF之间的相关系数并对其解耦,进一步分离IMF中存在混叠的部分,得到最优IMF;最终,从原始信号中减去最优IMF,然后重复上述步骤,直到残余分量为常数或单调。由于保证了IMF之间互不相关且互不干扰,因此模态混叠现象显著减弱,有效提高故障特征提取精度。利用排列熵算法对一系列最优IMF构造特征样本集,引入SVM建立故障分类模型,实现设备故障诊断。通过试验证明,DMFEMD与传统的方法相比,能有效分离不同频率比混合信号,提高分解效果。同时以轴承振动信号为例,DMFEMD可以更好的提取轴承的故障特征,结合PE与SVM能够实现不同故障类型的高效精确的诊断。     

变刚度印刷滚筒的空挡冲击动态特性研究

针对滚筒从印刷工作面转至空挡面时产生空挡冲击载荷而引起结构 振动的问题,分析了变刚度印刷滚筒空挡冲击的动态特性。先介绍变刚度印 刷滚筒结构的设计理念及其静态挠曲变形情况,再采用有限元方法对普通印 刷滚筒和变刚度印刷滚筒的模态特性、临界转速和空档冲击动态响应进行了 研究。结果表明：变刚度印刷滚筒保持轻量化的同时,其静态挠曲变形相较 于普通印刷滚筒有较大幅度下降,且在自由振动特性、响应位移振幅、振动 平衡位置和振动衰减速度方面更具优势,比普通印刷滚筒的结构更为稳定。     

桥梁动力测试信号的自适应分解与重构

针对桥梁结构动力测试信号噪声水平高、难以分离结构有效信号的特点,在总体平均经验模态分解方法和主成分分析的基础上,建立了自适应分解与重构方法。对经验模态分解结果的模态混叠现象进行深入分析,利用白噪声概率密度函数的均匀性对模态混叠模式一进行了改进,基于相关性分析改进了模态混叠模式二,改进后的分解方法在计算效率和分解精度上均有较大提升;随后对所有分解获得的固有模态函数进行多尺度主成分分析,实现降噪和选择并重构测试信号。分别用模拟信号和实际桥梁测试信号对所提方法的有效性进行了验证。结果表明:改进后的信号自适应分解和重构方法能在降噪的同时,有效地提取桥梁结构信息,可用于实际桥梁结构的动力测试分析中。     

转子全周碰摩与局部碰摩的识别方法研究

摘 要：超临界汽轮发电机组的结构和工况复杂,容易引起转、静子间的碰摩。根据碰摩诱发因素的不同,可将其分为全周碰摩与局部碰摩。由于两种碰摩故障的时、频特征相似,传统的时、频域分析方法很难准确提取它们的故障特征。本文针对这一不足,提出一种基于经验模式分解-奇异值分解（EMD-SVD）与支持向量机（SVM）的碰摩故障识别方法,用于对转子全周碰摩与局部碰摩故障进行识别。首先,通过EMD获取碰摩信号的固有模式函数（IMF）;然后,提取表征信号主要能量的前四阶IMF组成特征矩阵并进行SVD分解,得到关于原信号的一组特征值;最后,将特征值输入SVM,对原信号进行分类识别。转子试验台全周碰摩与局部碰摩试验结果表明,本方法对转子全周碰摩与局部碰摩故障的分类准确率高,其中以径向基函数作为核函数的SVM分类准确率达到96.0%。     

基于核主分量分析的经验模式分解及其工程应用

若信号的信噪比较小,经验模式分解不能正确分解出基本模式分量,分量中含有伪分量。根据此种情况,提出一种核主分量分析与经验模式分解相结合的方法。该方法首先建立信号相空间,利用核主分量分析方法提取相空间的核主分量,然后利用投影逆过程将得到的核主分量逆向投影回原相空间,从而重建信号相空间。最后对重建的相空间所对应的信号作经验模式分解。此方法可以有效消除噪声和冗余对经验模式分解的影响,提高经验模式分解的适应能力保证分解的有效性,确保其能够分解出正确的基本模式分量。通过工程实例进一步验证了该方法的可行性。     

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。