基于ICEEMDAN和IMWPE-LDA-BOA-SVM的齿轮箱损伤识别模型

针对齿轮箱振动信号中的背景噪声过大影响故障特征质量，进而降低故障识别准确率的问题，提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(ICEEMDAN)、改进多尺度加权排列熵(IMWPE)、利用线性判别分析(LDA)、蝴蝶优化算法(BOA)优化支持向量机(SVM)的齿轮箱故障诊断方法(ICEEMDAN-IMWPE-LDA-BOA-SVM)。首先，采用ICEEMDAN对齿轮箱振动信号进行了分解，生成了一系列从低频到高频分布的本征模态函数分量；接着，基于相关系数筛选出包含主要故障信息的本征模态函数分量，进行了信号重构，降低了信号的噪声；随后，提出了改进多尺度加权排列熵的非线性动力学指标，并利用其提取了重构信号的故障特征，以构建反映齿轮箱故障特性的故障特征；然后，利用线性判别分析(LDA)对原始故障特征进行了压缩，以构建低维的故障特征向量；最后，采用蝴蝶优化算法(BOA)对支持向量机(SVM)的惩罚系数和核函数参数进行了优化，以构建参数最优的故障分类器，对齿轮箱的故障进行了识别；基于齿轮箱复合故障数据集对ICEEMDAN-IMWPE-BOA-SVM方法进行了实验和对比分析。研究结果表明：该方法...     

齿轮箱复合故障振动信号的形态分量分析

在改进形态分量分析系数阈值去噪方法的基础上,将其用于齿轮箱复合故障振动信号的分析。齿轮箱中的齿轮出现局部故障时,其振动信号中往往出现调幅调频成分;而滚动轴承出现局部故障时,其振动信号中往往出现周期性瞬态冲击成分。调幅调频成分的幅值变化相对缓慢,可看作信号中的光滑部分;而瞬态冲击成分的幅值变化较快,可看作信号中的细节部分,故可依据此形态差异实现二者的分离。采用形态分量分析方法将齿轮箱复合故障振动信号分解为包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量、包含齿轮局部故障信息的谐振分量及残余分量,根据冲击分量和谐振分量的Hilbert包络解调谱分别诊断滚动轴承和齿轮的局部故障。对齿轮箱复合故障振动信号的分析结果表明,该方法可有效分离滚动轴承与齿轮的故障特征,且效果要优于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法。     

DTCWPT-TV在高速列车齿轮箱轴承故障诊断中的应用

齿轮箱轴承作为高速列车转向架上的关键部件,其故障特征主要体现在其振动信号中,但是列车运行过程中存在强电磁噪声。针对强背景噪声下信号中故障特征频率的提取,提出双树复小波包变换(Dual Tree Complex Wavelet Package Transform,DTCWPT)和全变差(Total Variation,TV)结合的算法。该算法利用DTCWPT将齿轮箱轴承振动信号分解为不同尺度的信号分量,通过峭度指标选择冲击特征最显著的一个信号分量;针对含噪声的冲击特征,通过对该信号分量的全变差进行稀疏追踪从而得到信号的稀疏优化表示,使得振动信号中的冲击特征得到显著增强。通过构造一仿真信号对稀疏追踪算法的有效性进行了验证,并将该方法与DTCWPT结合并应用于齿轮箱轴承故障诊断中,结果表明:该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地指导故障诊断。     

基于MRSVD能量特征和KFCM的齿轮箱复合故障诊断

针对齿轮箱复合故障信号成分复杂和故障特征难以识别的问题,提出基于多分辨奇异值分解(MRSVD)能量特征和模糊核聚类(KFCM)的齿轮箱复合故障诊断方法。首先,采集齿轮箱不同工况下的振动信号,通过进行MRSVD分解得到1个相似信号和5个细节信号;然后,提取6个分量信号的能量特征并进行归一化处理,得其能量相对值;最后,使用KFCM进行故障诊断。实验结果表明,MRSVD能量特征提取方法可有效提取齿轮箱复合故障特征,且KFCM可准确诊断齿轮箱复合故障。     

基于变分模态分解和PSO-SVM的起重机齿轮箱故障诊断

起重机齿轮箱的振动信号具有信噪比低、非线性的特点,需要一定的专业知识和经验才能实现故障诊断。为了实现起重机齿轮箱的智能故障诊断,提出了一种基于变分模态分解(Variation?al modal decomposition,VMD)改进小波降噪和粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)优化支持向量机(Support vector machine,SVM)的智能故障诊断方法。首先,利用VMD将振动信号分解,得到不同尺度的本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),将分解的高频分量进行改进小波降噪后和低频分量完成信号重构;然后,提取重构信号的特征参数构建特征向量,使用核主分量分析(Ker?nel principal component analysis,KPCA)对向量降维处理实现特征信息融合;最后,利用PSO优化后的SVM进行故障识别分类。实验验证表明,基于VMD改进小波信号预处理和PSO算法优化SVM的模型具有很高的识别准确率,能够有效、准确地对起重机齿轮箱的故障类型进行识别和分类。     

基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对齿轮箱复合故障的故障特征分离,提出了一种基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先根据振动信号中各组成成分形态的差异,采用形态分量分析方法构建不同形态的稀疏表示字典进行故障成分分离,将齿轮箱复合故障信号分解为包含齿轮故障信息的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量和噪声分量,然后分别对谐振分量和冲击分量进行能量算子解调分析,最后根据各解调谱诊断齿轮和轴承故障。算法仿真和应用实例表明该方法能有效地分离齿轮箱复合故障振动信号中齿轮与轴承的故障特征。     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络(multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN)的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

基于LMD能量熵和支持向量机的齿轮箱故障诊断

针对小样本情况下齿轮箱复合多种故障特征难以提取和分类的问题,提出了基于局部均值分解（LMD）能量熵和支持向量机（SVM）的故障诊断方法。首先利用LMD方法对采集的齿轮箱振动信号进行分解,得到有限个PF分量;然后根据不同故障下齿轮箱振动信号在频域区间内分布不均的特性,分析出PF分量能量在不同频域范围离散情况,即求出LMD能量熵;最后利用SVM多故障分类器对提取出的特征展开训练和测试,进行齿轮箱故障分类。实验结果显示,即使在小样本情况下,且同时存在非单一、多种齿轮箱故障时,基于LMD能量熵和SVM方法也可以对齿轮箱故障进行特征提取和精准分类,实现齿轮箱故障诊断。     

基于LMD的包络谱特征值在齿轮箱故障诊断中的应用研究

针对齿轮箱故障振动信号大多是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析法又太依赖经验值选取参数的问题,对齿轮箱振动信号的分解方法、包络分析方法以及提取特征值等方面进行了研究,提出了一种基于局部均值分解(local mean de-composition,LMD)的包络谱特征值的方法。该方法首先利用局部均值分解对齿轮箱信号进行了处理,获得了包含有不同频率特征的PF(product function)分量,最后对包含有主要故障信息的第一级PF分量进行了包络分析,提取了包络谱的特征频率,以此来判别齿轮箱的工作状态和故障类型。利用齿轮箱正常状态、局部损伤、磨损故障3种齿轮箱振动信号的实例进行了验证。研究结果表明,利用LMD分解后求取包络谱特征频率的方法能够较为准确地判别齿轮箱的工作状态和故障类型。     

变分模态分解与谱峭度法在齿轮箱故障诊断中的应用

针对齿轮箱故障信号为多分量非平稳非线性的振动信号、故障特征提取困难等问题,提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度法的齿轮箱故障特征诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,根据相关系数法选取相关系数最大的分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波,突出故障的冲击成分,最后通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法成功地诊断出了齿轮箱齿轮的故障。     

应用多参量和高斯过程分类的故障诊断方法

由于齿轮箱振动信号的非平稳非线性等问题加大了故障诊断的难度,本文提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和多尺度排列熵(MPE)、样本熵(SE)相结合的故障特征提取方法。首先对齿轮箱振动信号进行互补集合经验模态分解,并根据相关系数原则对各模态分量进行筛选和重构,再利用多尺度排列熵对筛选出的模态分量进行特征提取,同时对重构后的信号提取其样本熵作为特征值;最后将提取出的多种故障特征融合输入到高斯过程分类器中进行实验验证,实验结果表明该方法提取齿轮箱振动信号的故障特征是有效的,高斯过程分类能快速准确地分辨出故障结果。     

基于经验小波变换的轴承故障诊断研究

针对经验模态分解(EMD)易产生模态混叠、受噪声影响大的难题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)的轴承故障诊断方法。EWT综合利用了经验模态分解和小波变换的优点,通过构建自适应的小波滤波器组,提取信号中包含的不同固有模态分量,能有效消除模态混叠现象,提高信噪比。首先利用EWT将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后计算各固有模态函数的包络谱和时频谱。通过仿真信号和齿轮箱轴承故障振动信号的研究表明:EWT能有效提取强背景噪声中的微弱信号,提取轴承故障特征,其性能优于EMD和总体平均经验模态分解(EEMD)。     

基于改进EMD样本熵和SVM的风机滚动轴承故障诊断

风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题.针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法.以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承4种状态振动信号,利用EEMD和小波分别对振动信号分解降噪并筛选主要IMF分量;计算前4阶IMF分量的样本熵作为特征向量;最后将特征向量输入高斯径向基核函数的SVM模型进行故障识别.结果表明:EEMD算法对端点效应和模态混叠都有一定抑制作用,EEMD样本熵和SVM相结合可有效识别滚动轴承故障类型,故障识别率为97.5％,为工程应用中风机齿轮箱滚动轴承故障诊断提供参考.     

形态分量分析在齿轮箱复合故障诊断中的应用

针对齿轮箱复合故障难以检测和诊断难题,提出了基于形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法.形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号或图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号.通过仿真信号和齿轮箱轴承、齿轮复合故障振动实验信号的研究结果表明:形态分量分析技术不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离、提取故障特征,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别齿轮箱的故障类型和故障发生部位,其性能优于传统的独立分量分析.     

多共振分量融合CNN的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱中各部件所激起的振动成分混叠、早期故障特征经常被较强的各级齿轮谐波成分以及环境噪声所湮没的问题,提出一种多共振分量融合卷积神经网络（multi-resonance component fusion based convolutional neural network,简称MRCF-CNN）的行星齿轮箱故障诊断方法。首先,对振动信号进行共振稀疏分解,得到包含齿轮谐波成分的高共振分量和可能包含轴承故障冲击成分的低共振分量;其次,构建多共振分量融合卷积神经网络,将得到的高、低共振分量和原始振动信号进行自适应的特征级融合,通过有监督的方式训练模型并进行行星齿轮箱故障诊断。对行星齿轮箱实验数据的分析结果表明,该方法能够有效分类行星齿轮箱中滚动轴承和齿轮的故障,成功对行星齿轮箱故障进行诊断,同时能够进一步增强卷积神经网络对振动信号所蕴含的故障信息的辨识能力。     

基于VMD多特征融合与PSO-SVM的滚动轴承故障诊断

滚动轴承处于早期故障阶段时,故障冲击特征成分难以提取,为了从轴承故障振动信号中提取特征参数,对轴承故障振动信号进行变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD),得到若干个本征模态分量(IMFs),计算各个IMF的能量熵与样本熵,并利用主成分分析方法(PCA)对其进行特征融合。最后利用粒子群算法(PSO)优化的支持向量机(SVM)对融合特征进行故障模式识别。轴承故障实验分析结果表明,所提方法能够有效实现滚动轴承故障诊断。     

基于VMD能量熵与SVM的行星齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮箱振动信号的故障特征难被提取,故采用变分模态分解(VMD)能量熵与支持向量机(SVM)相结合的方式实现行星齿轮箱故障诊断.首先利用VMD方法将振动信号分解为不同尺度的内禀模态函数(IMF)并提取各IMF的能量熵值构成特征矩阵,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚因子和核函数优化,最后将特征矩阵输入支持向量机进行故障模式识别.通过行星齿轮箱的实验研究,验证了该方法的有效性并且识别准确率高达99.625％.     

基于VMD能量熵与SVM的行星齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮箱振动信号的故障特征难被提取,故采用变分模态分解(VMD)能量熵与支持向量机(SVM)相结合的方式实现行星齿轮箱故障诊断.首先利用VMD方法将振动信号分解为不同尺度的内禀模态函数(IMF)并提取各IMF的能量熵值构成特征矩阵,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚因子和核函数优化,最后将特征矩阵输入支持向量机进行故障模式识别.通过行星齿轮箱的实验研究,验证了该方法的有效性并且识别准确率高达99.625％.     

基于VMD能量熵与SVM的行星齿轮箱故障诊断

由于行星齿轮箱振动信号的故障特征难被提取,故采用变分模态分解(VMD)能量熵与支持向量机(SVM)相结合的方式实现行星齿轮箱故障诊断.首先利用VMD方法将振动信号分解为不同尺度的内禀模态函数(IMF)并提取各IMF的能量熵值构成特征矩阵,其次利用粒子群算法(PSO)对支持向量机的惩罚因子和核函数优化,最后将特征矩阵输入支持向量机进行故障模式识别.通过行星齿轮箱的实验研究,验证了该方法的有效性并且识别准确率高达99.625％.     

基于CEEMD与SVM的离心泵转子不对中故障诊断方法研究

为了更好地判断离心泵转子不对中故障,通过互补经验模态分解(CEEMD)结合支持向量机(SVM)对转子不对中故障进行识别,搭建离心泵故障模拟实验台,利用电涡流振动位移传感器采集离心泵转子位移信号,使用CEEMD算法分解离心泵在正常状态与故障状态下信号,通过相关系数法和阈值,选取有效内涵模态分量(IMF)分量进行信号重构,计算重构信号的时域特征参数并组成特征向量,最后利用SVM对故障进行识别分类。结果表明,采用CEEMD方法可以有效提取出离心泵转子不对中时的故障特征。采用SVM方法对重构后的信号提取的特征向量进行训练,故障识别准确率可以达到93%,能够有效识别离心泵转子不对中故障。