小波滤波与最大相关峭度解卷积参数同步优化的轴承故障诊断

针对共振解调中带通滤波残留的带内噪声影响故障诊断效果的问题,目前主要的解决办法是增加后处理步骤对带内噪声进行二次消除。但存在的主要问题是前后处理步骤的参数各自独立优化,且优化指标未考虑滚动轴承故障冲击周期性发生的特点,从而难于保障诊断的总体效果。提出了一种结合Morlet 小波滤波预处理和最大相关峭度解卷（MCKD）后处理的滚动轴承故障复合诊断方法。采用小生境遗传算法（NGAs）对Morlet 小波滤波器中心频率和带宽、MCKD 滤波器长度和周期进行同步联合优化,以考虑轴承故障冲击周期发生特点的相关峭度（CK）为优化指标,实现前后两个处理步骤的参数同步自适应优化。轴承故障仿真信号和实验台信号分析验证了所提方法的有效性和优越性。     

相关系数包络谱联合指标CeK的轴承故障诊断方法

针对轴承故障冲击特征提取时存在噪声和转频等成分的干扰问题,提出一种相关系数包络谱联合综合指标C_eK的轴承故障诊断方法。在信号预处理阶段采用新的综合指标C_eK从总体平均经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)得到的多个本征模态分量(Intrinsic mode function,IMF)中选取最优分量,进一步使用最大相关峭度反褶积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)对最优分量进行滤波降噪处理,最后使用Laplace小波相关滤波法提取故障冲击相关系数的峰值,做相关系数的包络谱图。通过仿真信号的分析结果,验证了本文方法的可行性。借助于南昌铁路局采集的真实故障信号,并以峭度指标代替本文提出的综合指标进行后续处理以及自适应Morlet小波滤波提取故障特征的分析结果,突出了利用综合指标C_eK和相关系数包络谱提取故障特征频率的优越性。     

滚动轴承自适应特征提取的包络谱多点峭度多级降噪方法

滚动轴承故障信号主要包含高品质因子振动分量和低品质因子瞬态冲击分量。采用多点最优最小熵解卷积方法初步削弱传输路径等干扰影响,使微弱瞬态冲击成分得到初步增强,然后针对共振稀疏分解(RSSD)方法存在的品质因子选择困难问题,同时考虑包络谱中故障频率成分的严格周期性,提出包络谱多点峭度(ESMK)概念并将其作为优化指标,采用粒子群优化算法(PSO)对品质因子进行选择,得到一种自适应稀疏分解方法（PSO-RSSD）用于瞬态冲击信号的提取,以消除信号中高幅值干扰冲击和背景噪声的影响。轴承仿真与实测信号分析结果表明,与最小熵解卷积信号共振稀疏分解方法相比,在强冲击干扰下ESMK能够有效度量周期性瞬态冲击,PSO-RSSD方法能自适应分离最优低品质共振分量,验证了该方法的有效性和优越性。