基于VMD-LPP融合的轴承故障特征频率提取

为提高轴承故障特征频率的提取效果,提出了变分模态分解(VMD)和局部保持投影(LPP)相融合的轴承故障特征频率提取方法.该方法主要有三个步骤:一是利用VMD对信号进行分解,得到若干个本征模态分量(IMF),并将各分量组成高维信号矩阵;二是利用LPP对高维信号矩阵进行降维得到低维信号矩阵,而后进行信号重构,得到重构信号;三是对重构信号进行包络分析,根据包络谱中突出的频率成分判断轴承故障类型.轴承故障诊断实例验证了方法的有效性.     

基于VMD和奇异差分谱的滚动轴承早期故障诊断

针对强噪声环境下滚动轴承早期故障特征信息非常微弱且难以提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值差分谱的故障诊断方法。首先对轴承故障振动信号进行VMD分解得到一系列本征模态分量(Intrinsic Mode Functions,IMFS),由于噪声的干扰,很难从各个模态分量中提取有效的故障特征信息;然后根据相关系数准则,对相关系数较大的分量构建Hanke矩阵进行奇异值分解,求取奇异值差分谱,从差分谱中确定重构信号的有效阶次对信号进行降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络处理,从包络谱中即可准确地提取到故障特征频率。仿真信号和工程数据处理结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,精确地提取到轴承微弱的故障特征频率信息。     

基于局部特征尺度分解和奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断方法

为有效消除滚动轴承故障振动信号中噪声,更好提取故障特征频率,提出了基于局部特征尺度分解和奇异值差分谱的故障诊断方法。该方法首先利用局部特征尺度分解将非平稳信号分解成若干个不同频带的内禀尺度分量;然后对包含故障特征的分量构造Hankel矩阵并进行奇异值分解并求得奇异值差分谱曲线,利用差分谱最大突变点确定重构信号的阶数并重构信号;最后再求重构信号的包络谱,便可准确获得相应故障特征频率。滚动轴承故障诊断的试验结果证明,该方法能快速准确地提取出故障信息,具有一定的优势。     

基于MRSVD-SVD与VPMCD的交叉滚子轴承故障诊断研究

针对奇异值分解(SVD)提取工业机器人交叉滚子轴承振动信号微弱故障特征分量时,出现奇异值分辨率不足的问题,提出了一种基于最大分辨率奇异值分解(MRSVD)-奇异值分解(SVD)与变量预测模型模式识别(VPMCD)的工业机器人交叉滚子轴承的故障诊断方法。首先,以最大奇异值分辨率原则将一维振动信号构造成了Hankel矩阵,采用奇异值分解方法对Hankel矩阵进行了分解,得到了其奇异值序列,根据奇异值曲率谱理论选择有效奇异值,并进行了重构,得到了经降噪后的高信噪比信号,以重构信号构建了相空间矩阵,进行了二次奇异值分解,得到了其故障特征分量;然后,计算了故障特征分量的特征参数,构建了其特征向量;最后,采用了VPMCD分析了特征向量,完成了对交叉滚子轴承故障类型的识别,并与其它方法进行了识别准确率对比。研究结果表明：采用该方法对工业机器人交叉滚子轴承进行故障诊断,得到的故障类型识别准确率为98.66%,比SVD与共振解调相结合方法提高了9%;该方法通过构建最大奇异值分辨率矩阵提高了奇异值分辨率,可完整提取出工业机器人交叉滚子轴承振动信号的微弱故障特征分量,获得了更高的故障类型识别准确率。     

EWT分解和SVD消噪在轴承故障诊断中的应用

针对经验模态分解在轴承的故障诊断中存在着固有模态函数频谱繁多杂乱的问题,提出了一种基于经验小波变换(empirical wavelet transform(EWT))和奇异值分解(singular value decomposition,SVD)相结合的轴承故障诊断方法。该方法首先利用EWT分解的自适应性特点,对故障信号进行分解,得到各分量信号,从而有效地减少模态混叠现象;再对各分量信号进行SVD分解重构,减少噪声的影响以消除随机干扰,最后对经过SVD重构后得到的各分量信号进行Hilbert变换,得到轴承的故障特征频率。通过仿真和实验验证,EWT和SVD相结合的新算法可以准确地提取出轴承故障特征频率的基频和倍频成分,有效地确定轴承故障。     

VMD和奇异差分谱在齿轮早期故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的多分量、多频率调制特性且早期故障振动信号信噪比低,故障特征微弱难以提取的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和奇异值差分谱的故障诊断方法。首先对采集到的齿轮故障振动信号进行VMD分解,得到一系列窄带本征模态分量(band-limited intrinsic mode functions,BLIMFS),由于噪声的干扰,从各个模态分量的频谱中很难对故障做出正确的判断;然后根据相关系数准则,选取与原始信号相关系数较大的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求取奇异值差分谱,从差分谱中确定重构信号的有效阶次对信号进行降噪处理;最后对降噪处理后的信号进行Hilbert包络谱分析,即可从中准确地识别出齿轮的故障特征频率。仿真信号和齿轮箱齿轮故障模拟实验结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,准确地提取到齿轮微弱的故障特征信息。     

基于FOA的变分模态分解在轴承故障诊断中的应用

变分模态分解(VMD)广泛应用于故障诊断中,从振动信号中提取故障特征是故障诊断过程中的关键部分。针对强背景噪声和脉冲干扰下滚动轴承早期故障特征难以提取的问题,提出了一种新的基于果蝇优化算法(FOA)的变分模态分解的轴承故障诊断方法。首先,利用果蝇优化算法自适应优化VMD的惩罚参数α和分解数K,获取最优参数组合;然后,对信号进行VMD分解,得到K个模态分量;最后,基于峭度最大化准则选取最优模态分量进行包络解调分析,提取出故障特征频率。通过仿真信号分析、实际故障轴承信号验证以及与基于果蝇优化算法的多分辨奇异值分解(MRSVD)方法进行对比,证明了所提方法的有效性。     

基于局部均值分解和奇异值差分谱的滚动轴承故障诊断研究

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先通过LMD将非平稳的原始轴承故障信号分解为若干个PF(product function)分量,由于背景噪声的影响,难以从PF分量准确得到故障频率,对PF分量进行Hankel矩阵重构和奇异值分解,相应的得到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某个PF分量进行消噪和重构,然后再求重构后PF分量的包络谱,便能准确地得到故障频率。仿真分析和滚动轴承内圈故障实例很好地验证了提出的改进方法的有效性。     

基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取

针对滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出了一种基于奇异值差分谱与改进包络分析的轴承故障特征提取方法。首先,通过奇异值分解将原始轴承振动信号分解为一系列能够线性叠加的分量信号,利用故障特征分量和噪声分量在奇异值上的差异,根据奇异值差分谱的性质筛选出有效奇异值,选择包含故障特征的分量重构信号。针对奇异值分解去噪后仍存在残余噪声,采用改进包络分析,在频域中进一步去除重构信号中的残余噪声。最后对实测轴承信号进行分析,准确地提取到故障特征明显、故障频率突出的轴承故障信号,完成故障诊断。     

基于EEMD分解和奇异值差分谱理论的轴承故障诊断研究

提出一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和奇异值差分谱的轴承故障诊断方法。首先将非平稳的原始轴承振动信号通过EEMD方法分解成若干个平稳的本征模函数(intrinsic modefunction,IMF);由于背景噪声的影响,从各个IMF的频谱中难以准确地得到故障频率。对IMF分量构建Hankel矩阵,并进行奇异值分解,进一步找到奇异值差分谱,根据奇异值差分谱理论对某IMF分量进行消噪和重构,然后再求其频谱,便能准确地得到故障频率。实验结果表明,所提出的方法能有效地应用于轴承的故障诊断。