基于DEMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断

针对机械故障振动信号多为调制信号的特点,为了更好地提取多分量调幅调频信号的幅值和频率信息,提出了基于微分的经验模式分解(DEMD)与对称差分能量算子相结合的解调方法。利用DEMD算法将原始振动信号进行分解,得到若干个单分量信号;对每一个单分量信号进行三点对称差分能量算子解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算出包络谱。将该方法应用于仿真信号和滚动轴承故障信号的诊断,实验结果表明,该方法能有效地提取机械故障信号的故障特征,实现旋转机械故障诊断。     

基于局部特征尺度分解的经验包络解调方法及其在机械故障诊断中的应用

提出一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition, LCD)和经验包络(Empirical envelope method, EE)解调的非平稳信号分析方法。该方法通过局部特征尺度分解将一个复杂信号自适应地分解为若干个内禀尺度分量之和,对得到的各个内禀尺度分量进行经验包络解调,得到各个分量信号的瞬时幅值和瞬时频率信息,从而得到原始信号完整的时频分布。采用仿真信号将基于LCD和EE解调的时频分析方法和希尔伯特黄变换方法进行对比,结果表明,新提出的信号分解和解调方法在抑制端点效应和迭代所需时间,瞬时特征的精确性等方面优于希尔伯特黄变换方法。针对滚动轴承和齿轮故障振动信号的调制特点,将基于LCD和EE的时频分析方法引入机械故障诊断中,对试验信号的分析结果表明,基于LCD和EE的时频分析方法能有效地提取机械故障振动信号的特征。     

基于自适应波形匹配延拓的局部均值分解端点效应处理方法

局部均值分解(LMD)能将复杂的信号自适应地分解成若干个具有物理意义的单分量信号,但是在其实现过程中会产生端点效应,使结果失真。在详细分析了LMD产生端点效应的原因后,提出了自适应波形匹配延拓法来解决端点效应。该方法充分考虑了信号的内在规律与边缘处的变化趋势,使延拓更加合理,且具自适应性。对仿真信号与实际工程信号进行了分析,结果表明该方法能有效抑制LMD分解的端点效应。     

改进LMD和排列熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的复杂特性和局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法存在的端点效应问题,提出了基于振动信号自相似性对左右端点两侧延拓来抑制端点效应问题的改进LMD、排列熵(Permutation Entropy,PE)及优化K-均值聚类算法相结合的轴承故障诊断方法。首先通过改进LMD将非线性、非平稳的原始故障振动信号分解出一系列的乘积函数(Production Function,PF)分量,对包含主要故障信息的PF分量提取PE值作为故障特征分量,在提取特征量的基础上,最后采用优化后的K-均值聚类算法对故障类型进行识别分类。将该方法应用在滚动轴承实验数据,实验结果表明该方法可以准确、有效的实现滚动轴承的故障诊断。     

基于LMD的能量算子解调机械故障诊断方法

为了提取多分量调幅调频信号的幅值和频率信息,提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的能量算子解调机械故障诊断方法.该方法先利用LMD将机械调制信号分解成若干个乘积函数(production function,简称PF)分量,然后对每一个PF分量进行能量算子解调,获得信号的幅值和频率信息进行故障诊断.利用该方法对仿真信号以及轴承和齿轮故障振动信号进行实验研究的结果表明,基于LMD的能量算子解调方法能够有效地提取机械故障振动信号特征.     

基于VMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障振动信号非平稳、强噪声,故障频率难提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用VMD方法将滚动轴承待分析信号分解成若干个模态分量;其次,根据峭度最大准则来选取被对称差分能量算子解调的模态分量,解调后获取待分析信号的幅值、频率信息并计算包络谱。实验结果表明:与传统能量算子相比,所提方法能突显故障特征频率并有效抑制虚假干扰频率,更有利于滚动轴承故障诊断。     

基于改进LMD和IED-SampEn的齿轮故障特征提取方法

提出基于改进的局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和瞬时能量分布(Instantaneous energy distribution,IED)-样本熵(Sample entropy,Samp En)的齿轮故障特征提取方法。针对LMD存在的端点效应问题,提出最大相似系数法改进的LMD方法,该方法通过在信号内部寻找与两端指定波段相似系数最大的波段,来实现端点效应的改善。进行仿真验证,结果表明该方法能有效改善LMD的端点效应问题。采用改进的LMD方法分解信号得到瞬时幅值函数,由此可以获得信号的瞬时能量分布,将其作为样本熵输入获得IED-Samp En,通过试验研究并与PF-Samp En进行对比,结果表明IED-Samp En能够合理地、有效地反应齿轮的故障状态,作为齿轮振动信号的特征矢量具有典型性,可以作为一种有效的故障特征。     

基于微分局部均值分解的旋转机械故障诊断方法

提出一种基于微分局部均值分解(Differential local mean decomposition,DLMD)的旋转机械故障诊断方法。该方法在局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)过程中融入微分和积分运算。对原始信号进行k阶微分,然后对微分后信号进行LMD分解,对分解得到的各乘积函数(Production function,PF)分量循环进行一次积分和一阶LMD分解,直至循环k次,得到m个PF分量和残余分量,将所有PF分量的瞬时幅值和瞬时频率组合,便可以得到原始信号完整时频分布。将该方法应用于旋转机械故障诊断研究中,通过仿真和试验进行分析研究,结果表明,基于微分局部均值分解的旋转机械故障诊断方法能够有效地抑制虚假干扰频率,提高旋转机械故障诊断准确性。     

基于LMD和平滑Teager能量算子解调的电机滚动轴承故障特征提取

作为电机转子的支撑元件,电机轴承故障在电机故障中占有很大比例。针对电机滚动轴承振动信号多分量调幅调频的特点,提出一种基于局域均值分解(LMD)和平滑Teager能量算子的电机轴承故障特征提取方法。该方法首先通过LMD将多分量调制信号分解为若干个单分量调制信号,再运用平滑Teager能量算子对包含主要故障信息的分量进行解调,从而准确地分析出轴承的故障特征。模拟和实例证明了该方法的有效性。     

基于时间序列差分特性的LMD端点效应处理方法

局部均值分解方法在计算过程中会使信号在端部产生端点效应,为减弱LMD中存在的端点效应,提出了一种基于信号时间序列差分特性的端点延拓方法。将信号曲线看作一段离散函数,利用该函数段末端的一阶差分和二阶差分的符号判断曲线的特征和发展趋势,根据具体情况判定所延拓极值点的值。使用该方法对仿真信号和实验轴承外圈故障和内圈故障信号进行了分解,并将其结果与镜像延拓改进的LMD方法分解的结果进行了对比。该方法在分解中的良好表现验证了其在信号分析中的有效性。     

局部均值分解和经验模态分解的性能对比研究

利用具体的非平稳齿轮箱振动信号,分别应用局域均值分解方法(Local Mean Decomposition,LMD)和经验模态分解方法(Empirical Mode Decomposition,EMD)进行了模态分解,并计算得出能量熵。物理意义明确且非常直观,用LMD方法分解齿轮箱振动信号模态混叠程度要轻于EMD方法分解所得模态混叠程度。同时,从端点效应和分解速度两方面将两种分解方法做了对比,LMD方法抑制端点效应的能力强于EMD方法,且分解速度较EMD方法快。     

基于LMD能量熵的滚动轴承故障特征提取

为了对滚动轴承运行状态进行有效的判断,利用局部均值分解(LMD)对滚动轴承振动信号进行分解,将复杂的多分量信号分解成多个单分量信号;针对分解后的单分量信号在各频域范围分布不均匀特点,利用LMD能量熵提取出滚动轴承振动信号的故障特征。实验结果表明,LMD能量熵具有较强的信号表征能力,可以有效提取出滚动轴承故障特征。     

一种改进的暂态电能质量扰动检测方法研究

针对希尔伯特-黄变换算法(HHT)在检测电能质量扰动时端部存在失真及瞬时幅值分量不稳定等问题,提出了一种基于局部均值分解法(LMD)和Teager能量算子的暂态电能质量扰动检测算法,采用LMD算法分解扰动信号,提取所需能量信号,然后利用Teager能量算子法对该能量信号进行检测。最后,以不同的扰动信号为研究对象进行了试验,验证了改进算法的有效性。     

全矢积频谱在滚动轴承故障诊断中的应用

局部均值分解(LMD)可将采集的时域信号分解为多个单分量信号(PF),全矢谱(FVS)技术可将双通道信息相互融合,防止单通道信息不完整。在此基础上,借鉴边际谱的思想,提出了一种新的解决方式—积频谱(FAS):采集滚动轴承的同源双通道振动信号,用LMD对同源双通道的振动信号进行处理,得到双通道各个分量的瞬时幅值和调频信号,并对调频信号进行计算得到各个分量的瞬时频率,由此可求出各通道LMD的时频分布;对时频分布进行频率上的积分后,再通过傅立叶变换求出各通道的积频谱;并通过信息融合,将得到的全矢积频谱和单通道积频谱进行对比。选择有外圈故障的滚动轴承进行试验,试验结果表明,该方法是有效的。     

基于LMD EMD故障诊断分析及其研究

经验模态分解(EMD)及局域均值分解(LMD)都是转子故障诊断领域时频分析的有效方法。EMD为非平稳信号进行有意义的Hilbert变换起到了桥梁的作用,但是却会因此而产生了不能解释的负频率。而LMD将一个复杂的多分量信号分解为若干个瞬时频率有物理意义的乘积函数(Production Function PF),并且其局部均值函数与包络估计函数都是采用平滑处理的方法形成的避免了EMD方法中的过包络与欠包络现象。实验通过采用LMD与EMD方法对两类常见的转子故障信号的分析比对,得出LMD在高频和频率变化波动大的故障信号中比EMD效果更佳明显。     

归一化复域能量算子解调及其在转子碰摩故障诊断中的应用

归一化希尔伯特变换(Normalized Hilbert transform,NHT)解调采用经验AM-FM分解实现信号的包络信号(即瞬时幅值)和纯调频信号的分离,再对纯调频信号进行希尔伯特变换提取瞬时频率。与直接希尔伯特变换解调比较,归一化希尔伯特变换的解调效果有较大提高。然而,研究发现,经验AM-FM分解得到的纯调频信号可能存在易导致负频率出现的骑波,并且由于归一化希尔伯特变换求取瞬时频率仍采用希尔伯特变换,则不可避免地在端点处产生振荡。针对归一化希尔伯特变换解调存在的问题,提出可以消除骑波的改进的经验AM-FM分解以及基于复域能量算子的纯调频信号的瞬时频率估计,并在此基础之上进一步提出一种新的信号解调方法——归一化复域能量算子(Normalized complex Teager energy operator,NCTEO)解调,采用改进的经验AM-FM分解提取单分量信号的瞬时幅值,再用基于复域能量算子的瞬时频率估计对纯调频信号进行解调提取瞬时频率。通过仿真试验以及转子早期碰摩故障诊断的应用实例验证了归一化复域能量算子解调的优越性和有效性。     

基于ENLMD与Hilbert包络谱的轴承运行状态故障特征提取

针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法实现过程中只部分抑制了端点效应和模态混叠的问题提出集成噪声重构局部均值分解(Ensemble Noise-reconstructed Local Mean Decomposition,ENLMD)方法.该方法对经过LMD分解后待处理的PF分...     

匹配压缩脊线提取在齿轮箱故障诊断中的应用

匹配解调技术是一种新的时频分析方法,在处理非平稳信号的时频特性方面,具有较高的时频分辨率。基于此技术,提出了匹配压缩脊线提取技术用于旋转机械非平稳工况下的故障检测。结合匹配解调技术与同步压缩技术,从多分量信号频谱中提取基频;同时提出旋转算子滤波技术与包络线滤波技术,移除强能量分量信号,得到弱能量分量信号的脊线。运用此方法,当基频能量非最大且故障信号能量较小时,能同时提取基频与故障特征信号。仿真分析和实例分析表明,该方法优于一般的脊线提取方法。将该方法应用于行星齿轮箱上,可有效提取故障特征分量,并与基频进行较为直观的比较。此方法可用于变转速工况下行星齿轮箱的故障诊断。     

波形曲率延拓在局域均值分解中的应用

局域均值分解（LMD）是一种能够将复杂的调幅调频信号自适应地分解为一系列单分量的调幅调频信号的处理方法,其分解过程存在端点效应,分解结果有一定程度的失真。针对此问题,提出根据波形曲率特征对信号端点进行极值延拓,通过特征波的曲率波动来筛选与边界波形最为相似的数据段,在此基础上将波形匹配曲率估计应用于LMD分解过程中, 并与镜像延拓及自适应波形匹配延拓方法相比较,验证了所提方法的优点。使用仿真信号与实际的齿轮故障数据进行试验与检测,结果表明,所提方法可以有效改善LMD分解过程的端点效应,提高分解精度。     

局部均值分解方法在调制信号处理中的应用

为了提取多分量调制信号的调制信息,研究了一种信号分析方法——局部均值分解(local mean decomposition,简称LMD)方法。LMD方法首先将一个多分量的调制信号自适应地分解成若干个具有一定物理意义的PF(product function)分量,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积,然后求出每个PF分量的瞬时幅值与瞬时频率,从而获得原信号完整的调制信息。本文用LMD方法对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取出信号的调制信息。