总体局部特征尺度分解的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局部特征尺度分解(Ensemble Local Characteristic-scale Decomposition, ELCD)的排列熵及相关向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELCD分解,获得一系列内禀尺度分量(Instrinsic Scale Component, ISC);其次,根据分解后ISC分量的峭度值选取主ISC分量,计算主ISC分量的排列熵并将其组合成特征向量;最后,将特征向量输入相关向量机进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。对实验信号的分析表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承不同的工作状态,且效果较局部特征尺度分解方法好。     

总体局部特征尺度分解及ELM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承非平稳性的振动信号,提出了基于总体局部特征尺度分解(Ensemble Local Characteristic-scale Decomposition,ELCD)及极限学习机的滚动轴承故障诊断方法。首先,对振动信号进行ELCD分解,获得一系列内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC);其次,根据分解后ISC分量计算时域指标、能量、相对熵,利用特征评估法提取敏感特征;最后,将敏感特征向量输入极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)进行训练与测试,从而识别滚动轴承的故障类型。对实验信号的分析表明,该方法能够有效的诊断出滚动轴承不同的工作状态,且效果较局部特征尺度分解方法好。     

LCD方法的改进及其在滚动轴承故障诊断中的应用

对局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,简称LCD)方法进行了改进,分析了低频ISC分量(Intrinsic Scale Component,简称ISC)出现驻点的原因,提出了一种改进驻点的局部特征尺度分解方法,仿真信号的分析结果验证了改进的LCD方法的优越性。在此基础上将改进的LCD方法与包络谱相结合应用于滚动轴承故障诊断,采用改进的LCD方法对滚动轴承振动信号进行分解得到若干个ISC分量,对ISC分量进行包络谱分析从而识别滚动轴承的工作状态,实验数据的分析结果表明该方法的有效性。     

基于LCD互近似熵和相关向量机的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承的故障诊断问题,提出了基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)互近似熵(Cross Approximate Entropy,CAE)和相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用LCD将轴承振动信号分解成若干个具有不同频率成分的内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC);然后通过能量筛选出包含主要故障信息的ISC分量,计算其CAE并作为故障特征向量以体现不同的运行状态;最后将故障特征输入RVM进行故障识别。滚动轴承不同类别和不同损失程度故障实验验证了该方法的有效性。     

局部特征尺度分解方法及其在齿轮故障诊断中的应用

在定义瞬时频率具有物理意义的单分量信号——内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC)的基础上,提出一种新的自适应信号分解方法——局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)。LCD方法可以自适应地将任何一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的ISC分量之和,非常适合于处理多分量的调幅—调频信号。当齿轮发生故障时,其振动信号一般为多分量的调幅—调频信号,因此局部特征尺度分解方法可以有效地应用于齿轮故障诊断。对LCD和经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)、局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)方法进行对比,结果表明了LCD方法的优越性。同时,针对齿轮故障振动信号的调制特征,将LCD方法和包络分析法相结合应用于齿轮故障诊断,对实际的齿轮故障振动信号进行分析,结果表明LCD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断。     

LCD和SWT在滚动轴承故障诊断中的应用

针对强噪声背景下滚动轴承故障诊断中存在的非平稳非线性信号特征提取这一难题,提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和同步压缩小波变换的方法(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT),该方法首先对信号进行LCD分解,将其分解成多个內禀尺度函数(Intrinsic Scale Component,ISC),选取包含有效频率成分的ISC作为SWT的输入信号,使用SWT对其作进一步分析,从而提取有效频率特征。对强噪声背景下提取的滚动轴承外圈故障信号、内圈故障信号以及滚动体故障信号进行分析的结果表明,相比局部特征尺度分解、同步压缩小波变换等方法,该方法能够有效抑制噪声,从强噪声背景下提取出有效信号频率特征,从而能够有效判断滚动轴承的运转状况。同时该方法能够有效重构信号。     

基于LCD关联维数和SVM的自动机故障诊断

针对自动机振动信号的非线性与短时冲击特性,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)、关联维数和支持向量机(Support vector machine,SVM)三者相结合的故障诊断方法。首先,对自动机振动信号进行LCD分解,得到若干个内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC)。然后,将ISC分量分别与原信号进行相关分析,筛选出包含主要故障信息的前几阶ISC分量,计算其关联维数并组成特征矩阵。最后,将特征矩阵输入SVM进行分类识别。自动机故障诊断实验表明,该方法能够较准确的识别自动机常见故障,为自动机故障诊断提供了新方法。     

基于LCD-RQA的滚动轴承故障诊断与健康评估

针对滚动轴承振动信号具有非线性和非稳态的特点,故障特征精确提取困难的问题,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和递归定量分析(RQA)的滚动轴承故障诊断与健康评估方法.首先,利用LCD将滚动轴承振动信号分解为若干个内禀尺度分量(ISC);然后,对各ISC分量进行相空间重构并构建递归图;最后,通过提取递归图的定量特征...     

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LCD和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法

在定义局部Hilbert边际能量谱的基础上,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,LCD)和局部Hilbert边际能量谱的滚动轴承故障特征提取方法。采用LCD方法对滚动轴承原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,ISC),然后对各个ISC分量进行Hilbert解调得到信号的时频分布。根据信号时频分布中能量分布确定频率段的下限和上限频率,从而得到相应的局部Hilbert边际能量谱,计算该频率段内信号的能量并将其作为故障特征参数。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取滚动轴承故障特征信息。     

一种新的小波阈值函数去噪算法

小波阈值去噪算法是一种经典的振动信号去噪算法,但仍有一定局限性。为了更好地消除噪声对被测振动信号的干扰,提取信号的有用成分,本文对比分析了几种不同小波阈值去噪算法,并在经典小波阈值去噪算法的基础上改进了阈值函数,提出了一种新的小波阈值去噪算法。对模拟信号及实测风机振动信号进行去噪处理并分别与经典及改进的小波阈值去噪效果进行定量比较。结果表明:新的小波阈值函数更好地抑制了噪声污染和保持信号细节,有效地消除了背景噪声,提高了信号特征的可分离性,具有较高的实用价值。     

正弦加载液压泵故障振动信号的阶比多尺度形态滤波方法研究

 液压泵在变载荷作用下会引起转速波动且发生幅值调制现象,振动信号呈现出明显的非平稳性,传统的滤波方法难于进行有效滤波。针对正弦加载液压泵故障振动信号提出一种阶比多尺度形态滤波方法,利用基于EEMD理论的时频阶比分析方法将正弦加载液压泵故障振动非平稳信号转化成角域平稳信号,再用多尺度形态滤波方法对角域平稳信号进行多尺度寻优和解调处理获得多尺度解调信号,并进行阶次谱分析得到振动信号的特征阶次。通过实验证实,该方法能对正弦加载液压泵故障振动信号进行有效滤波,且能提取出更多的有用故障信息。     

基于LCD和KNNCH分类算法的齿轮故障诊断方法

提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和核最近邻凸包（KNNCH）分类算法的齿轮故障诊断方法。该方法采用LCD对齿轮原始振动信号进行分解得到若干内禀尺度分量(ISC),然后提取包含主要信息的ISC分量的能量作为特征向量输入到KNNCH分类器,根据其输出结果来判断齿轮的工作状态。实验分析结果表明,所提出的方法能有效地提取齿轮故障特征信息,而且在小样本的情况下仍能准确地对齿轮的工作状态进行识别。同时,与支持向量机(SVM)算法的对比分析结果表明,KNNCH算法能取得与SVM算法相当或更高的正确识别率。     

局部特征尺度分解结合局部均值解调的齿轮故障诊断

为了准确地进行故障诊断,根据齿轮故障振动信号的多分量调幅-调频特征,提出了一种新的解调方法--局部均值解调法,将之与局部特征尺度分解相结合进行齿轮故障诊断。该诊断方法首先对齿轮振动信号运用局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量,然后应用局部均值解调法求取每个分量的调频分量,最后根据瞬时频率的频谱进行故障诊断。采用仿真信号将局部均值解调法与Hilbert解调法、经验调幅调频分解法进行了对比,结果表明,局部均值解调法的精确性更好。通过齿轮故障振动数据的分析,验证了局部特征尺度分解结合局部均值解调的故障诊断方法的有效性。     

基于CEEMD与小波阈值的机械密封声发射信号自适应降噪方法

针对机械密封声发射信号容易受到环境噪声干扰,难以有效地从背景噪声中分离的问题,提出将互补集合经验模态分解(CEEMD)与改进小波阈值降噪方法相结合的声发射信号自适应降噪方法。根据白噪声经经验模态分解(EMD)后其固有模态函数分量的能量密度与其平均周期的乘积为一常数的特性,自适应地判定CEEMD信噪分量的分界点;为避免小波原阈值函数的缺陷,应用改进小波阈值函数对高频IMF分量进行降噪处理,然后同其余的IMF分量进行信号重构,完成降噪过程。对仿真信号和采集的机械密封声发射信号的降噪结果,证明了该降噪方法的有效性和可行性。     

局部特征尺度分解方法在机械振动中的应用

局部特征尺度分解（Local characteristic-scale decomposition ,简称LCD）是一种能够自适应处理非平稳非线性信号的方法。其主要思想是把一个复杂的时域信号分解为若干个内禀尺度分量（Intrinsic scale component,简称ISC）与一个残余项之和,然后再求其各个ISC分量的瞬时频率。但是利用线性变换得到的基线信号不够光滑。为此将基线分段进行三次样条插值,并设每段端点的一阶导数为零来得到基线信号的方法。经过对仿真分析,该方法具有更高的精度;而且,通过分析实测信号,进一步证明该方法的有效性。     

小波包和小波脊线相结合的解调方法在液压泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点,提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法,将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析,明确故障振动信号反映出的能量集中频带带宽;根据确定的带宽和原始信号分析频率设定小波包分解的层数,采用小波包能量法提取出分解系数对应频带能量最大的特征信息进行信号重构;利用小波脊线法对重构后的频带信号进行解调处理,通过信号的包络解调谱提取故障的特征频率,利用解调后的时频谱对液压泵单柱塞滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧故障进行分析。通过实验结果验证,该方法能有效地对液压泵的故障信号进行解调,并能找出反映故障的敏感特征频率。     

机械振动下交流接触器电寿命预测失效特征量提取

针对机械振动环境下交流接触器电寿命预测中的失效特征量进行研究,提出了一种基于优化小波去噪与核主成分分析 皮尔逊相关系数法相结合的方法以获取有效的失效特征量。首先,分别在常规与振动环境下进行交流接触器全寿命试验,并选取多个退化参数作为分析对象;其次,针对实测数据,采用多指标综合评价方法优化小波去噪,对退化参数进行去噪平滑,并结合参数的退化趋势,分析振动对接触器电寿命的影响;最后,针对退化参数及其核主成分,构建全信息特征量,计算各特征与剩余电寿命的皮尔逊相关系数。在振动环境下,结合所提方法最终提取累积燃弧能量、第一核主成分、吸合电压和接触电阻作为交流接触器电寿命预测的失效特征量。