基于MEEMD和KFCM的风机齿轮箱故障诊断

针对风机齿轮箱振动信号的故障特征提取与故障诊断问题,文章提出了一种基于MEEMD信号分解、样本熵和KFCM的齿轮箱故障诊断方法。首先,采用一种改进的集合经验模态分解方法(MEEMD)对采集的齿轮箱振动信号进行分解,得到了多个本征模态函数(IMF)分量;然后,计算每个IMF分量的样本熵作为齿轮箱故障诊断的特征向量;最后,使用核化的模糊聚类算法(KFCM)对齿轮箱故障样本进行聚类。通过实验数据对比表明:基于MEEMD-KFCM算法的风机齿轮箱故障诊断方法可以更加有效地识别齿轮箱故障。     

基于集合经验模态分解和关联维数的风力机齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱故障信号的非线性和非平稳性特征,提出基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)、关联维数和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断方法。将美国国家可再生能源实验室(National Renewable Energy Laboratory,NREL)"Gearbox Reliability Collaborative(GRC)"项目进行测试获得振动信号数据,通过EEMD进行分解得到本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,采用G-P算法求取各组本征模态函数分量的关联维数,将各组关联维数输入SVM中进行故障识别及分类。结果表明:振动信号的关联维数与嵌入维数呈正相关,且正常信号和故障信号的关联维数区分度不明显,通过SVM能对其进行精确识别和分类。该方法能有效提取系统故障非线性特征,比传统的基于统计参数的故障诊断方法具有更高的诊断精度,准确率高达100%。     

基于云PSO-SVM的汽轮机转子故障诊断研究

为提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出基于云粒子群优化算法(CPSO)优化支持向量机(SVM)的故障诊断方法。首先利用补充总体平均经验模态分解(CEEMD)对转子振动信号进行分解,利用能量法筛选出更为有效的固有模态分量(IMF)并计算对应的排列熵(PE)作为故障特征值;其次将云理论引入到粒子群优化算法(PSO)中得到CPSO算法,通过CPSO算法优化SVM得到诊断模型。在ZT-3试验台对汽轮机转子常见4种故障(正常状态、转子不平衡、转子不对中和动静碰磨状态)状态进行模拟实验,获取故障数据后进行故障识别研究。研究表明:在相同测试样本的条件下,CPSO-SVM诊断模型的识别准确率为95%,比PSO-SVM诊断模型提高了5%,运行时间为22.055 s,比PSO缩短了14.5 s。研究结果验证了CPSO-SVM算法在汽轮机转子故障诊断方面的优越性。     

基于EEMD和LSSVM的船用柴油机故障诊断

针对船用柴油机故障诊断时振动信号的非平稳特性和难以获取大量样本的实际情况,提出一种总体经验模态分解EEMD和最小二乘支持向量机LSSVM相结合的诊断方法。运用EEMD方法对特定时段的振动信号进行分析,计算各内禀模态函数IMF,并求其包含时间信息的能量熵,以之作为特征向量输入到LSSVM分类器来判断柴油机的故障类型。经实例验证,该方法能在保持信号完整性的前提下有效提取故障特征,在小样本情况下具有较高的诊断精度、较快的诊断速度和较强的泛化能力,能有效应用于同类型机械的故障诊断。     

基于LMD和SVM的柴油机气门故障诊断

针对柴油机气门故障诊断问题,在WP7柴油机上模拟了气门故障,提出了基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和支持向量机(support vector machine,SVM)相结合的气门故障诊断方法.该方法首先用改进LMD方法将缸盖振动信号分解成若干个瞬时频率具有物理意义的PF(product function)分量之和,然后从缸盖振动信号和分解得到的PF分量中提取故障特征向量,以此作为SVM分类器的输入进行故障诊断.此外提出了改进粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)用于SVM参数的优化.诊断结果显示,16组测试样本的测试结果均与实际状况相一致,诊断正确率为100%,该方法能快速准确地识别内燃机气门故障.     

基于变分模态分解和交叉小波变换的柴油机失火故障诊断

针对强噪声干扰下柴油机失火故障难以诊断的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与交叉小波变换(cross wavelet transform,XWT)的柴油机失火故障诊断方法。该方法首先通过VMD将缸盖振动信号进行分解、自适应消噪及信号重构,再利用XWT对任意两个连续工作循环信号进行时频相关分析,进一步消除振动信号中的干扰噪声以提取柴油机燃烧特征,最后通过计算时频空间各缸能量占比进行柴油机失火故障诊断。通过对仿真信号分析及柴油机失火故障诊断,结果表明:该方法可以消除强噪声干扰,提取柴油机燃烧周期瞬态振动冲击特征,有效地识别柴油机失火故障。     

基于变分模态分解和去趋势波动分析的柴油机振动信号去噪方法

为了解决柴油机工作时其振动信号的背景噪声对状态监测及故障诊断造成干扰这一问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和去趋势波动分析(DFA)的柴油机振动信号去噪方法。该方法首先利用变分模态分解将振动信号分解为若干分量,再利用去趋势波动分析分别计算各个分量的尺度指数,根据尺度指数的值选取具有长程相关性的分量进行信号的重构,以消除振动信号中噪声。将该方法应用于仿真信号和柴油机故障振动信号中,取得了良好的消噪效果。     

基于EMD与SVM的柴油机故障诊断

对柴油机气阀间隙变化、断油等故障情况下的缸盖振动信号进行了测试分析.采用经验模式分解EMD方法对振动信号进行分解,得到固有模态函数IMF,对每一个IMF分量分别建立AR模型,以模型的自回归参数和残差的方差作为特征向量,用支持向量机SVM进行分类,判断柴油机的工作状态和故障类型.实验结果分析表明,该方法即使在小样本情况下也能准确有效地诊断柴油机故障,能实现故障的实时自动化诊断.     

基于参数优化VMD和散布熵的高压油泵故障诊断

针对现有基于时域特征的高压油泵故障诊断准确率低的问题,笔者提出一种参数优化变分模态分解(VMD)算法和散布熵的特征提取方法,并采用支持向量机(SVM)进行故障诊断．首先,基于对高压油泵工作原理及典型故障的分析,利用AMESim平台搭建高压油泵仿真模型进行故障模拟和信号采集．然后,针对VMD效果受限于分解个数和惩罚因子选取的问题,采用改进灰狼优化(IGWO)算法对VMD进行参数寻优．通过计算各模态的散布熵值形成故障特征向量,最后,采用SVM对故障特征向量进行训练和诊断,实现高压油泵的故障诊断．该方法的故障诊断准确率可达到95%以上,能有效地实现高压油泵故障诊断．     

基于EEMD和模糊C均值聚类算法诊断发动机曲轴轴承故障

针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）和模糊C均值聚类（Fuzzy Center Mean,FCM）的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,形成初始特征向量矩阵;对该矩阵...     

基于经验小波变换和关联维数的风力机齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱故障信号的非线性和非平稳性特征,提出基于经验小波变换(Empirical Wave-letTransform,EWT)、关联维数(Correlation Dimension,CD)和支持向量机(Support Vector Ma-chine,SVM)的故障诊断方法.首先通过EWT对风力机齿轮箱信号进行分解,得到若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,再采用G-P算法求取各组IMF分量的关联维数,并将各组关联维数特征集输入SVM中完成故障识别及分类.结果表明:振动信号关联维数与嵌入维数呈正相关,且正常信号与故障信号的关联维数区分度不明显,通过SVM能对其进行精确识别和分类;该方法能有效提取系统故障非线性特征,故障识别准确率高达100％.     

HHT与RBF神经网络在离心泵故障振动信号处理中的应用

根据离心泵故障振动信号的特点,提出了一种Hilbert-Huang变换(HHT)和径向基(RBF)神经网络相结合的离心泵振动信号故障诊断新方法。首先,将离心泵振动信号时间序列数据经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD),然后经过Hilbert-Huang变换获得各模态(Intrinsic Mode Functions,简称IMF)的能量,并以“能量比”为元素,利用能量比构造离心泵振动信号的特征向量可以很好刻画不同振动故障信息;应用RBF神经网络建立了从特征向量到故障模式之间的映射实现故障的诊断,对于离心泵的正常状态、质量不平衡、转子不对中和基础松动故障具有很高的诊断率。实验研究结果表明,该方法可以有效地对离心泵振动信号进行诊断。     

基于变分模态分解云模型和优化LSSVM的汽轮机振动故障诊断

针对汽轮机运行过程中的非平稳性和多分量性振动故障信号,提出一种基于变分模态分解相对熵云模型和优化最小二乘支持向量机(LSSVM)的汽轮机振动故障诊断方法。首先,利用变分模态分解按照预设尺度将故障信号分解为K个模态分量,根据各模态分量与原始信号的相对熵大小去除伪分量,提取最佳分量并将其输入云模型,采用逆向云发生器提取特征向量。然后使用改进果蝇优化算法动态调整搜索步长搜寻影响LSSVM识别精度的超参数最佳组合,最后将特征向量输入参数优化后的LSSVM进行故障识别,并与采用经验模态分解相对熵云模型和集合经验模态分解相对熵云模型的LSSVM识别结果进行了对比。结果表明:所提方法优于传统的信号分解方法,对汽轮机振动故障类别具有很高的识别准确率。     

基于CEEMDAN与CBBO-SVM的汽轮机转子故障诊断研究

为了提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出了一种基于CEEMDAN(自适应噪声完备集合经验模态分解)和CBBO(混沌生物地理学优化算法)优化SVM(支持向量机)相结合的故障诊断方法。首先利用CEEMDAN对转子振动信号进行分解,提取PE(排列熵)作为故障特征值,并构造特征向量;其次将混沌理论引入到BBO(生物地理学优化算法)中,得到CBBO,通过CBBO优化SVM得到诊断模型的最优参数。最后通过ZT-3转子试验台模拟汽轮机转子故障,利用得到的4种状态下的试验数据验证优化模型的有效性与先进性。结果表明:CBBO优化SVM模型可以准确、高效地对汽轮机转子进行故障诊断;与CPSO(混沌粒子群算法)优化SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。     

基于EWT与排列熵的SVM汽轮机转子故障诊断

针对汽轮机转子振动信号在强噪声下难以提取瞬态冲击的故障特征的问题,提出一种基于经验小波变换(EWT)与排列熵相结合的特征提取方法。将转子故障振动信号进行经验小波变换,得到一系列本征模态函数(AM-FM),根据相关度原则选取故障信号敏感的本征模态函数计算其排列熵值构建故障特征向量。通过ZT-3转子模拟实验台获得振动故障信号,分别用EWT与排列熵和EWT与样本熵获得故障特征值,使用支持向量机(SVM)识别验证,结果表明:EWT与排列熵构建的特征向量识别率比EWT与样本熵高6.11个百分点,达到了较理想的识别准确率。     

互补集合经验模式分解与奇异值能量谱在风电齿轮故障识别中的应用

针对风电机组齿轮系统故障模式的有效识别问题,提出一种互补集合经验模式分解(CEEMD)与奇异值能量谱相结合的故障识别方法。利用CEEMD将齿轮非平稳信号分解为有限个平稳的本征模态函数,并将其组成初始特征向量矩阵,对矩阵进行奇异值分解并求出风电齿轮不同工况下的奇异值能量谱分布,以奇异值能量谱为元素构造特征向量,通过计算不同工况振动信号的灰色关联度来判断齿轮的故障类型。实例表明,该方法能有效应用于风电机组齿轮系统的故障诊断。     

基于IMF-MFDE和GRU的水电机组故障诊断

针对水电机组振动信号非平稳、非线性及强噪声的特点,提出了一种IMF多尺度波动散布熵(MFDE)结合门控循环单元(GRU)的故障诊断方法。首先,采用跳蛛优化算法(JSOA)寻找变分模态分解(VMD)最优参数,达到振动信号最佳分解降噪效果;其次,对分解得到的本征模态函数(IMF)进行重构,计算有效IMF的多尺度波动散布熵(MFDE)作为故障特征向量;最后,将特征向量输入GRU构建水电机组故障识别器。所提方法对实际水电站机组故障样本数据的故障识别率达97.83%,验证了该方法的有效性。     

基于SVD和SSA-VMD降噪的轴承故障特征提取

针对强噪声背景下轴承故障特征提取困难的问题,提出一种基于奇异值分解和参数优化变分模态分解联合降噪的轴承故障特征提取方法(SSVMD)：首先,对原始信号进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)处理,运用奇异值差分谱法选取有效奇异值并将原始信号重构得到初步降噪信号;其次,为防止故障信息丢失,将残余信号进行麻雀算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)优化的变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD）算法处理,得到最佳的模态个数K和惩罚参数α,选取峭度值最大、包络熵最小的IMF分量与初步降噪信号叠加得到最终降噪信号,并对信号进行包络分析;最后,通过仿真和试验数据分析得出,该方法能在信噪比很低的情况下降低噪声含量并提取轴承故障特征,为设备的状态监测和故障诊断提供理论依据。     

CEEMD在汽油机爆震特征诊断中的应用

为改善经验模态分解(EMD)的模态混叠问题与集合经验模态分解(EEMD)的白噪声不能被完全中和的问题,提出选择利用补充集合经验模态分解(CEEMD)进行爆震诊断的方法;利用CEEMD算法对实际爆震信号进行分解,并与滤波方法与小波变换方法计算结果进行对比,结果表明:CEEMD相对EEMD算法的白噪声残余更少,其重构信号更加准确,特征分量中的丢失的信息成分更少,对于爆震强度的判定将更加准确,CEEMD分解结果爆震峰值更加明显,可以准确识别出发动机多个气缸的爆震特征。提出一种基于样本熵的爆震特征参数,对爆震窗口选择依赖性小,计算验证结果显示与传统的Siemens VDO算法结果有较好的一致性。     

基于CEEMDAN和混合灰狼算法优化SVM的水电机组故障诊断方法

为有效利用水电机组的振动信号诊断机组故障,提出了一种基于自适应噪声完备集合模态分解(CEEMDAN)和混合灰狼算法优化支持向量机(HGWO-SVM)的水电机组故障诊断方法.首先利用CEEMDAN方法对原始振动信号进行分解降噪,获得原始信号的各模态分量(IMF),并以IMF为基础构造各样本下机组信号的特征向量;接着在原始...