基于SVD-形态降噪的TKEO故障诊断方法研究

针对强噪声干扰背景下微弱故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)-形态降噪的Teager能量算子(TKEO)故障诊断方法.首先对轴承振动信号进行SVD,对得到的分量信号进行形态滤波,以滤除噪声干扰;然后利用峭度准则对分量信号进行筛选,并对其进行重构;最后利用TKEO计算重构信号的瞬时能量,得到信号的能量谱,提取振动信号的特征.将提出的方法应用于滚动轴承故障分析,结果表明该方法能清晰地提取故障特征信息.     

基于奇异值分解及形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法*

针对滚动轴承振动信号故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种基于奇异值分解和形态滤波的振动信号故障特征提取方法。该方法利用信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布特征与信号自身特征的关系,选择轨迹矩阵中主要反映冲击信息明显的奇异值进行信号重构的方法来滤除信号中的平滑信号和部分噪声,获取带噪声的冲击信号;然后利用形态滤波能有效滤除脉冲干扰噪声的特点,反其道而行之,从而提取信号的冲击故障特征的方法,并将该方法应用于轴承的振动信号的故障特征提取。仿真与实例表明,该方法能有效提取强背景信号及噪声中的弱冲击特征信号,是一种有效的弱信号特征提取方法。     

改进粒子滤波在汽轮机故障诊断中的应用

针对汽轮机的振动信号容易受到较为复杂的随机噪声污染,提出了一种改进粒子滤波的振动信号降噪方法;首先建立采集振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后利用小波分析提取采集振动信号的背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,把降噪问题转化成在状态空间模型下的滤波问题;由于采用序贯重要性采样的粒子滤波存在着样本退化问题,在重采样阶段采用了一种权值排序、优胜劣汰的重采样算法,就是对各粒子的归一化权值从小到大的排列顺序,并根据权值方差大小淘汰粒子,从而得到了改进的粒子滤波算法,在一定程度上解决了标准粒子滤波的退化问题;进而运用改进粒子滤波算法对振动信号进行降噪处理,降噪前信号和降噪后信号分别通过小波包分解系数求取频带能量,根据各个频带能量的变化提取故障特征向量浓缩了汽轮机振动故障的全部信息,对提取的故障特征向量应用诊断识别算法进行故障模式识别;通过对比降噪前信号和降噪后信号的故障诊断识别率,证明了改进粒子滤波在汽轮机故障诊断中的应用效果更佳。     

滚动轴承故障诊断优化仿真研究

研究提高滚动轴承故障诊断准确率问题,滚动轴承故障振动信号具有非平稳,造成系统不稳定,针对传统方法难以提取故障信息的不足,提出一种小波包和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断方法(WP-LSSVM)。首先采用小波包对滚动轴承振动信号进行降噪处理,消除背景和噪声信息,然后小波包对去噪后振动信号分解并计算能量特征值,最后采用最小二乘支持向量机对能量特征值进行学习,建立滚动轴承故障诊断模型。仿真结果表明,滚动轴承故障诊断训练和测试时间减少,且故障诊断准确率得到提高。     

滚动轴承故障诊断的仿真研究

研究滚动轴承故障诊断问题,故障振动信号具有非平稳性、突变性。由于运行中噪声影响识别故障信号,传统傅立叶变换或单一小波分析难以对特征信号进行准确提取,导致滚动轴承故障诊断正确率较低。为了提高了滚动轴承故障诊断正确率,提出一种小波分析和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。首先采用小波分析对采集滚动轴承信号进行分解,消除噪声信息,然后采用Hilbert变换对信号进行进一步精细分解。利用MATLAB软件对滚动轴承故障进行仿真,仿真结果表明,改进算法提高了滚动轴承故障诊断正确率,很适合处理滚动轴承的故障信号。     

基于改进小波包阈值降噪的滚动轴承故障分析

具有非平稳特性的滚动轴承振动信号易受到外界噪声干扰,且传统的小波包硬、软阈值函数降噪方法无法根据信号中的噪声干扰情况自适应调节。因此,提出一种基于排列熵的改进小波包阈值降噪方法,并与自适应噪声的完整集成经验模态分解(CEEMDAN)相结合进行故障信号分析。首先,对采集的滚动轴承故障信号进行改进小波包阈值降噪处理,然后将降噪信号进行CEEMDAN处理,分解得到一系列固有模态分量(IMF),根据相关系数选择IMF,并作包络谱分析。最后对滚动轴承实际振动信号的故障分析,证明了此方法的有效性。     

经验模态分解与EOSA方法的滚动轴承故障诊断

提出了一种利用经验模态分解(EMD)与Teager能量算子解调算法(EOSA)相结合的滚动轴承故障诊断方法;故障轴承振动信号往往是多分量AM-FM信号,首先对滚动轴承内圈故障调制信号进行EMD分解,得到若干个不同特征时间尺度的内禀模态信号(IMF),然后利用Teager能量算子解调法计算各个内禀模态信号的瞬时幅值,对主要内禀模态信号的瞬时幅值包络谱进行分析,可提取轴承故障信号特征信息;实验分析结果表明,利用经验模态分解与EOSA相结合的方法,可有效提取6205-2RS型深沟球滚动轴承的内圈特征频率fi=162.2Hz及其倍频。     

基于SVD-AR模型与VPMCD的轴承故障诊断方法

针对强噪声背景下振动信号故障特征难以提取的问题,提出了基于奇异值分解的自回归(SVD-AR)模型,用于提取振动信号的特征,并与变量预测模型模式识别(VPMCD)方法相结合应用于轴承故障诊断.对轴承振动信号进行SVD;然后,利用奇异值差分谱对分量信号进行筛选,对能够反映故障信息的分量信号建立AR模型,提取轴承振动信号的特征信息;采用VPMCD对滚动轴承运行状态进行识别.实验证明了方法的合理性和有效性.     

基于MRSVD和VPMCD的轴承故障智能诊断方法研究

针对轴承早期微弱故障特征信息易被噪声掩盖和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于多分辨奇异值分解（Multi-Resolution Singular Value Decomposition,MRSVD）和变量预测模型模式识别（Variable Predictive Model based Class Discriminate,VPMCD）的轴承故障智能诊断方法。利用MRSVD对轴承加速度振动信号进行多层分解,提取包含故障特征的细节信息,建立对数正态分布模型,凸显细节信息中的非高斯特性,计算对数均值和对数标准差构造特征向量,并采用VPMCD方法进行故障识别。将该方法应用于实际轴承外圈、内圈、滚动体局部微弱故障状态下的故障诊断,结果显示：故障识别精度达到98.75%,证明了该方法的可行性和有效性。     

基于改进EEMD和谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障振动信号受噪声影响、总体经验模态分解(EEMD)参数不易获取的问题,提出了基于改进EEMD和谱峭度的滚动轴承故障诊断方法。首先提取信号高频成分及设置期望分解误差确定EEMD参数,利用EEMD将信号分解为若干个本征模态分量(IMF),依据峭度准则选取相应分量进行重构以突出故障信息、提高信噪比;然后利用快速谱峭度图来选取带通滤波器的参数;最后对滤波信号进行能量算子解调分析。该方法应用到实测数据中的结果表明,其不仅能够自适应确定EEMD参数,降低了噪声的影响,还能清晰、准确地提取出故障特征频率,实现了滚动轴承故障的精确诊断。     

基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法

提出了一种基于粒子滤波状态估计的滚动轴承故障识别方法,该方法主要包括故障模型建立和故障识别两个步骤。在故障模型建立部分,首先依据滚动轴承不同故障状态下的振动信号,建立对应的自回归模型,作为故障模型;在故障识别部分,将正常状态下对应的模型,转化为状态空间模型,设计粒子滤波器,然后对不同的故障状态进行估计,提取其残差的相关特征,并结合模型参数特征应用BP神经网络识别算法进行故障识别。最后以美国凯斯西储大学的滚动轴承振动数据为例,验证了该方法的有效性。     

柔性形态滤波和遗传规划在电机轴承故障诊断的应用

针对电机轴承故障振动信号的强噪声背景.以及电机轴承故障是一个内圈故障、外圈故障和滚动体故障多级分类问题的情况,提出了一种基于柔性形态滤波和遗传规划的电机轴承故障诊断方法.该方法首先对电机轴承故障原始信号进行柔性形态滤波,然后提取滤波后信号的故障特征频率的归一化能量以及时域统计特征量作为遗传规划中的终止符,通过复制、交叉、突变以及适应度计算等操作,使个体逐渐逼近问题的最优解,得到电机轴承故障模式分类的最优模型,试验结果表明了该方法的有效性.     

基于加权密集连接网络和注意力机制的滚动轴承故障诊断

针对当前诊断方法对滚动轴承故障特征表征困难以及在噪声干扰大的环境中检测性能下降的问题,提出了一种基于加权密集连接网络和注意力机制的滚动轴承故障诊断的方法,该方法由特征提取和故障分类两部分组成;在特征提取部分,首先采用加权密集连接网络从轴承振动信号中提取特征,并将不同空间级别的特征进行组合以增强信息的多样性,然后利用注意力机制突出重要信息,获得准确的表征故障特征;故障分类模型以表征的特征信息作为输入,经过Softmax函数输出每种故障类型的诊断结果;实验结果表明,所提模型在加性噪声干扰的情况下具有良好的诊断性能,比其他方法更具优势。     

敏感SVD和EEMD的故障诊断方法研究

在噪声干扰下有效提取振动信号所包含的微弱故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,提出了一种基于敏感奇异值分解(SSVD)和总体平均经验模态分解(EEMD)的故障诊断方法.对时域振动信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子选择反映故障冲击特征的敏感SVD分量,并利用定位因子定位分量信号所对应奇异值进行振动信号重构,以滤除噪声干扰;对降噪信号进行EEMD,根据峭度准则选取故障信息丰富的敏感固有模态分量(IMF),有效提取局部微弱故障信息;利用Teager-Kaiser能量算子(TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,以识别故障类型.方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性.     

基于小波旁瓣相消器的轴承故障特征提取

为解决强背景噪声下声信号提取的轴承故障特征不显著问题,提出一种基于小波旁瓣相消器的故障特征提取方法。该方法利用小波滤波器组将含噪故障轴承声信号变换到小波域,进行小波域阵列广义旁瓣相消自适应波束形成,再通过小波滤波器组重构增强后的故障轴承信号,最后对重构增强后的信号进行包络解调并提取故障特征频率进行故障诊断。实验结果表明,该方法能够在强背景噪声下有效提取滚动轴承故障特征,并且相较于传统的延时求和波束形成器具有更好的降噪和故障特征增强效果。     

基于Gibbs抽样的轴承故障诊断方法

针对现有轴承故障诊断方法的不足,即诊断片面性问题,提出了一种基于Gibbs抽样的轴承故障诊断方法。首先对轴承振动信号进行局部特征尺度分解（LCD）得到内禀尺度分量（ISC）;然后对轴承振动信号和ISC分别提取时域特征,按照特征敏感度高低对时域特征排名,选择排名靠前的特征组成特征集;其次使用特征集训练产生基于Gibbs抽样的多维高斯分布模型;最后通过后验分析得到概率,实现轴承故障诊断。实验结果表明诊断正确率达到100%,与基于SVM的轴承诊断方法相比,在特征数为43个时诊断正确率提升了11.1个百分点。所提方法能够有效地对滚动轴承故障状态进行诊断,对高维复杂的轴承故障数据也有很好的诊断效果。     

一种城市轨道车辆轴箱轴承故障特征提取方法

针对城市轨道车辆轴箱轴承结构特点及轴承故障时产生振动信号的特征,提出了一种新的轴箱轴承故障特征提取方法。引入卷积滤波,对采集的轴箱轴承振动信号进行分频、滤波、重构,提取轴承故障特征。在故障特征提取的基础上,进行轴承故障识别及定位。结果表明：该方法对振动信号进行分析,具有不压缩、任意分频和减少截断误差的性质;可以更好地获得故障特征;能够有效地应用于轴箱轴承的故障诊断。