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在复杂环境下齿轮箱信号往往会淹没在噪声信号中,特征向量难以提取;为了有效地进行故障诊断,提出了基于最大相关反褶积(MCKD)总体平均经验模态分解(EEMD)近似熵和双子支持向量机(TWSVM)的齿轮箱故障诊断方法;首先采用MCKD方法对强噪声信号进行滤波处理,在采用EEMD方法对齿轮箱信号进行分解,分解后得到本征模函数(IMF)分量进行近似熵求解,得到齿轮特征向量,最后将其输入到TWSVM分类器中进行故障识别;仿真实验表明,采用MCKD-EEMD方法能够有效地提取原始信号,与其他分类器相比,TWSVM的计算时间短,分类效果好等优点。 相似文献
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《自动化仪表》2019,(9)
传统经验模态分解(EMD)存在模态混叠,难以充分提取故障特征,原始支持向量机(SVM)、相关向量机(RVM)诊断方法核函数存在选取不灵活、结构复杂导致识别效率低的问题,提出了一种结合变分模态分解(VMD)样本熵和混合布谷鸟改进M-RVM的机械传动电机轴承故障诊断新方法。首先,对故障信号进行VMD分解得到多个子序列;然后,筛选其中的有效分量提取样本熵组成故障特征向量;最后,将特征向量输入基于混合布谷鸟算法优化的M-RVM故障诊断模型,达到对电机运行状态准确识别的目的。仿真结果表明,所提方法实现了电机轴承故障状态的准确诊断。与传统分析诊断方法相比,该方法轴承故障识别诊断性能得到提高,对实际工程应用具有重大意义。 相似文献
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基于EEMD样本熵和SVDD的在役锚固螺杆故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现对重庆市轻轨轨道梁的在役锚固螺杆的健康检测并且能够及时发现故障螺杆,本文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的样本熵与支持向量数据描述(SVDD)相结合的诊断方法。首先,利用EEMD方法将得到的正常锚固螺杆振动信号分解为若干个平稳的本征模态函数(IMF)分量,然后计算得到每个分量的样本熵,最后把得到的样本熵作为特征集输入到SVDD分类器进行训练和分类。大量实验结果表明,该方法不仅解决了故障样本缺乏的难题而且对锚固螺杆故障识别的错分率可以控制在5%以下,因此可以作为锚固螺杆是否处于正常工作状态的重要检测方法。 相似文献
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为有效提取城市轨道车辆牵引电机轴承的故障特征,提出一种基于本征模式分量(IMF)聚合与奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障诊断方法.该方法首先运用经验模式分解(EMD)将原始振动信号分解成一系列本征模式分量;其次在利用皮尔逊积矩法进行本征模式分量的筛选后将剩余的分量聚合重构,再将重构信号运用奇异值分解降噪;最后对降噪信号进行Hilbert谱分析,实现轴承故障特征向量的提取.城市轨道车辆牵引电机轴承实测数据的分析结果表明该方法能够有效提取故障特征信号,对轴承故障进行有效的诊断. 相似文献
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针对滚动轴承故障诊断难以获得大量样本的问题以及LS-SVM 模型参数选择方法易陷入局部最优的缺点,提出了一种集合经验模态分解能量熵和差分进化算法(DE)优化最小二乘支持向量机相结合的轴承故障诊断方法。首先原始振动信号采用EEMD分解得到一组固有模态函数(IMF),从有效本征模态函数IMF分量中提取的能量特征作为输入建立支持向量机,通过计算不同振动信号的能量熵值大小来判断轴承的故障损伤程度。为了提高模型的诊断精度,采用差分进化算法对LS-SVM的结构参数进行优化,并与LS-SVM和PSO-LSSVM模型相比较。结果表明,DE-LSSVM 模型的故障分类准确性得到了提高,可以有效应用于滚动轴承故障诊断中。 相似文献
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基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于内禀模态(Intrinsic mode functions,简称IMFs)奇异值分解和支持向量机(Support vector machine,简称SVM)的故障诊断方法.采用经验模态分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)方法对旋转机械故障振动信号进行分解,将得到的若干个内禀模态分量自动形成初始特征向量矩阵,然后对该矩阵进行奇异值分解,提取其奇异值作为故障特征向量,并进一步根据支持向量机分类器的输出结果来判断旋转机械的工作状态和故障类型.对齿轮振动信号的分析结果表明,即使在小样本情况下,基于内禀模态奇异值分解和支持向量机的故障诊断方法仍能有效地识别齿轮的工作状态和故障类型. 相似文献
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针对因工业机器人旋转部件故障诊断模型最优参数难以自适应确定导致故障识别率低的问题,提出了一种参数联合优化的VMD-SVM的工业机器人旋转部件故障诊断方法;提出了一种基于遗传变异的改进灰狼算法,该算法采用Logistic混沌映射进行种群初始化,将非线性因子引入位置更新公式,并利用遗传变异策略解决算法陷入局部最优时的停滞现象;基于该算法对VMD和SVM进行参数联合优化;利用参数优化的VMD对故障信号进行分解,对所得的本征模态函数计算改进样本熵以构成特征向量,再输入至参数优化的SVM完成工业机器人旋转部件的故障诊断;仿真和实验结果表明,本文方法能够准确地进行故障诊断,在信号无噪和含噪的条件下准确率最高均达100%,较EMD、LMD、DTCWT、VMD等四种方法具有更优的指标。 相似文献
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基于改进HHT的风力发电系统轴承故障诊断 总被引:1,自引:0,他引:1
轴承是风力发电机组中故障率较高的部件,其故障信号为非线性、非平稳信号,经验模态分解是一种自适应的信号处理方法,可用来分析此类信号,但是模态混叠使得经验模态分解无法准确地将固有模态分离出来。针对此问题,采用总体平均经验模态分解进行改进,利用高斯白噪声的频率均匀分布的统计特性,抑制模态混叠现象,并通过计算固有模态函数与故障信号的互信息来剔除虚假分量,从而得到更准确的Hilbert-Huang谱,由此提取故障信息,判断故障类型。仿真试验及轴承故障诊断实例均证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对高速列车横向减振器故障信号非线性非平稳的特点,提出了基于白噪声统计特性与聚合经验模态分解(EEMD)相结合的故障诊断算法。首先,利用经验模态分解(EMD)对故障信号进行去噪,然后对去噪后的信号进行EEMD分解,最后对用相关系数求得的最能反映振动信号的本征模态函数(IMF)计算排列组合熵。在240km/h速度下,对高速列车横向减振器7种工况进行诊断,识别率达到91.8%。实验结果表明:与基于小波熵特征分析的算法相比,该算法具有更高的识别率和更强的抗噪性能。 相似文献
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传统盲源分离法不能解决欠定问题,且分离信号与源信号对应关系不确定.提出一种基于自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)和独立成分分析(ICA)相结合的脑电信号眼电伪迹自动去除方法.该方法首先将含伪迹脑电信号自适应分解成多维本征模态函数(IMF),以满足盲源分离方法对信号正定或超定要求,再对本征模态函数用ICA方法构建多维源信号,最后利用模糊熵阈值判据判别多维源信号中的伪迹信号,完成滤波并重构脑电信号.该方法相比于其他算法,能更好的去除眼电伪迹并保留原始信息,适合单通道脑电信号预处理. 相似文献
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针对强背景噪声下齿轮微弱故障特征难以有效提取的问题,本文提出了一种基于自适应经验小波塔式分解的齿轮故障诊断方法 .首先,在齿轮故障信号傅立叶变换基础上,通过设定分解层数对信号频谱进行有效划分,进行经验小波变换;然后进一步提出时-频峭度指标,绘制信号在不同分解层数下各分量信号的时-频峭度图,确定所感兴趣的最优共振频段范围;最终得到最优单分量信号,利用包络解调分析提取齿轮微弱故障特征.采用所提方法对齿轮故障信号进行分析,结果表明该方法可以有效提取齿轮微弱故障特征,而传统经验小波方法因为受强背景噪声影响较大,无法准确提取齿轮微弱故障特征信息. 相似文献
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为了准确地进行齿轮故障诊断,结合变分模态分解和最小熵解卷积,给出了一种新的故障诊断方法。首先,以包含啮合频率的分量的包络峭度最大作为原则,确定变分模态分解的分量个数;然后,将齿轮振动信号运用变分模态分解,得到多个分量;选取包含啮合频率的分量作为敏感分量;接着,应用最小熵解卷积,将敏感分量降噪;最后,应用包络分析技术进行故障诊断。通过齿轮断齿故障振动数据的分析,验证了方法的有效性。 相似文献