VMD与MCKD在轴承故障诊断中的应用与研究

针对传统解调分析难以提取轴承故障信息的这一特征,提出了一种变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对轴承故障信号进行进行VMD分解并得到一系列窄带本征模态函数(intrinsic mode functions,IMFs);然后对各个IMF分量进行MCKD降噪,突出故障冲击成分;最后对降噪后的信号进行包络解调分析完成轴承的故障诊断。仿真信号和轴承故障振动信号的分析结果表明,基于VMD和MCKD的轴承故障诊断方法能够准确地获取轴承故障特征频率。     

MED和WPT技术在轴承故障检测中的应用

针对滚动轴承早期故障信息难以提取的问题,提出了一种基于最小熵卷积(MED)、小波包分解(WPT)和包络分析轴承故障检测技术,首先把采集的振动信号进行最小熵卷积处理,并根据包络谱稀疏度选择MED的滤波器长度。然后再将卷积后信号进行小波包分解,从所有的小波包节点中选择出包含故障敏感信息的节点。最后通过功率谱凸显轴承故障特征频率信息。通过实际信号对该方法进行了验证,结果表明该方法能够准确判明轴承运行状态。     

OMCKD结合自互补Top-Hat变换的电机轴承故障诊断方法

针对电机轴承微弱故障识别困难这一问题,提出了优化最大相关峭度解卷积(optimized maximum correlated kurtosis deconvolution,OMCKD)结合自互补Top-Hat变换的诊断方法。为解决MCKD关键影响参数难以设置的问题,提出利用人工鱼群算法(artificial fish swarm algorithm,AFSA)并行搜索MCKD参数全局最优解,实现关键影响参数的自动优化调节。首先利用OMCKD方法对原始信号进行预处理,提取被噪声所掩盖的微弱特征信息,继而对解卷积信号做自互补Top-Hat变换处理,进一步抑制背景噪声干扰,强化周期性冲击特征。最后对所得结果做频谱分析,并通过分析谱图中幅值突出的频率成分判定轴承的状态。两组实测信号分析结果表明所述方法可有效用于电机轴承故障诊断,具有一定可靠性及优越性。     

基于CEEMDAN能量熵和马氏距离的齿轮箱轴承故障诊断方法

针对齿轮箱轴承信号非平稳性及其故障特征难以提取的问题,提出一种自适应白噪声平均总体经验模态分解（CEEMDAN）能量熵和马氏距离相结合的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN方法对非平稳的轴承故障信号进行分解,获得若干阶表征信号特性的固有模态函数（IMF）分量;然后计算各IMF分量的自相关函数和相关系数,以滤除信号内的噪声干扰和对故障特征不敏感的IMF分量;最后计算各敏感故障特征分量的能量熵,将其作为特征参数形成状态特征向量,并使用马氏距离判别方法对轴承的工作状态和故障类型进行诊断。通过对实测不同工况以及不同故障程度的齿轮箱轴承信号的分析,证明了所提方法的有效性。     

基于最优熵与EEMD的滚动轴承微故障诊断方法

滚动轴承是易损件,为了更好并及时检测出在信噪比低的情况下的轴承早期微故障振动信号,提出了小波包最优熵和EEMD相结合的方法。运用小波包最优熵对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显;通过EEMD将信号分解成多个分量;最后以互相关、峭度准则提取故障信号分量以避免分量选择的盲目性。结果表明:该方法对轴承初期故障具有良好的降噪效果,可以准确快速地检测出轴承故障,从而表明该方法是有效且可行的。     

基于小波包能量和层次熵的D-S证据理论的轴承故障诊断技术

针对齿轮箱轴承故障识别率低、故障信号不平稳的问题,提出层次熵与小波包能量多源数据融合轴承故障诊断方法。采用小波包对轴承正常、内圈、外圈、滚动体故障等4种振动信号进行三层小波包分解并重构,计算各频段样本熵（即层次熵）和小波包能量作为故障特征向量集;应用归一化方法对2种特征向量处理后分别建立BP神经网络模型实现轴承不同故障模式的诊断;最后应用D-S证据理论,通过小波包能量和层次熵以及两者融合信息的故障诊断结果比较,表明基于神经网络和D-S证据理论相结合方法用于复杂机械的故障诊断是可行和有效的。     

基于最大相关峭度反褶积法的行星齿轮故障诊断

针对行星轮系结构复杂,故障信号特征提取困难,提出使用扭振信号对行星齿轮箱故障进行诊断。通过对行星齿轮箱横向振动信号与扭振信号的频谱分析发现,扭振信号相对于往复振动信号更适合行星轮系的故障诊断。针对扭振信号微弱,冲击特性不明显,提出基于最大相关峭度反褶积处理扭振信号。首先对采集的行星齿轮扭振信号先进行零均值化预处理,然后使用MCKD方法增强扭振信号的冲击特性。以故障冲击特性的峭度值作为选择FIR滤波器长度的选择依据,最终使得行星齿轮箱扭振信号的故障冲击特征得到显著提升。该方法对于扭振信号的降噪与提高周期故障冲击特征有效,适用于行星齿轮箱扭振信号的故障诊断。     

基于EEMD与GWO-MCKD的门座起重机回转支承故障诊断

低速重载的门座起重机回转支承信号易受环境噪声影响,难以提取故障特征。为解决此问题,提出一种集合经验模态分解（EEMD）与灰狼优化（GWO）算法优化的最大相关峭度解卷积（MCKD）相结合的故障诊断方法。对回转支承信号进行EEMD分解,得到一系列本征模态函数（IMF）,选择峭度最大的IMF作为最优分量;以相关峭度为目标函数,利用GWO寻找在最优分量上的MCKD的最佳参数组合;使用最佳参数组合的MCKD对最优分量进行降噪,突出故障冲击成分;对降噪后的信号进行包络谱分析,完成故障诊断。结果表明：所提方法能自适应增强故障冲击成分,有效提取故障特征。     

基于多指标优化TQWT和TEO的轴承声发射故障诊断

针对滚动轴承早期故障声发射信号存在信噪比低、调制成分复杂导致故障特征难以识别的问题,提出一种利用多特征指标优化的可调Q因子小波变换(TQWT)和Teager能量算子(TEO)结合的故障诊断方法。以峭度-波形信息熵指标对TQWT参数(主要是品质因子Q)进行自适应选择,分解得到一系列子频带;然后,结合峭度、峰度、稀疏值组成融合指标对子频带进行筛选,对选出的子频带降噪后重构信号;最后求得重构信号Teager能量算子解调谱,通过对解调谱分析得到轴承故障特征信息。仿真和实验数据表明：该方法能在低转速强噪声背景下提取出轴承故障声发射信号中的冲击特征并进行故障诊断。     

基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法。所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过自相关方法剔除重构信号中的混叠干扰信号,实现振动信号的多层降噪;最后对去噪后的重构信号解调处理,获取信号包络谱图并分析,得到所需故障特征。试验结果表明该方法能够有效地消除原始信号中的干扰和噪声,分离出清晰的故障振动信号并获取有用的故障特征。     

基于改进ACCUGRAM的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承故障信号的特征容易被强噪声淹没,难以提取信号中的冲击成分。针对这一问题,提出多点最优调整的最小熵解卷积（MOMEDA）优化的ACCUGRAM算法,并应用于滚动轴承故障诊断。首先利用MED算法对原始信号进行滤波预处理,突显信号中的有效循环冲击成分,提高MOMEDA优化ACCUGRAM算法中频带选择的分类精度,选择最佳的带宽和中心频率,最后对获得包含信息量最大的频带进行故障特征频率的提取和轴承的故障诊断。仿真和试验数据分析结果表明：该方法能够有效提取信号中的周期性冲击特征,具有一定的实用性。     

基于小波包和LCD的滚动轴承故障诊断

针对含噪背景下提取滚动轴承的非平稳非线性信号特征的问题,提出了一种将LCD(局部特征尺度)与小波包相结合的故障诊断方法。对待测信号进行小波包降噪预处理,再利用LCD分解得到ISC分量(内禀尺度分量),进一步根据峭度-相关系数筛选真实ISC分量用以重构获得有效的故障特征信号。最后通过对重构故障信息进行能量算子包络解调,从而得到轴承故障的特征频率。将基于LCD和小波包的时频分析方法引入轴承故障诊断中,实验结果表明该方法能有效地提取机械故障振动信号的特征。     

基于最小熵解卷积和能量算子的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于最小熵解卷积和能量算子的诊断方法。首先利用最小熵解卷积算法对原始振动信号进行预处理,削弱冗余噪声成分的干扰,增强故障特征,继而计算解卷积信号的Teager能量算子输出,并对所得的瞬时能量信号做频谱分析,最终通过分析能量谱中的频率成分实现故障类型的准确判定。实测信号分析结果表明,基于最小熵解卷积和能量算子的诊断方法能够有效提取轴承故障信号中的微弱特征信息,具有一定工程应用价值。     

SVD归一化强度软阈值降噪方法及其应用

为提取被噪声干扰的有效轴承故障特征信息,提出一种SVD归一化强度降噪方法,并对有效奇异值进行软阈值处理,降低噪声的干扰。轴承信号降噪结果表明,在不同的噪声强度干扰下,该降噪方法均能够保留源信号中的主要频率信息,大幅提高信噪比;该方法较SVD差分谱方法能够有效提取故障特征频率信息,避免信号的过降噪。SVD归一化强度软阈值降噪方法降噪原理清晰、计算简便,能够为轴承故障的精密诊断提供可靠的数据基础。     

样本熵改进小波包阈值去噪的轴承故障诊断

为了准确诊断出轴承故障,提出了样本熵改进小波包阈值去噪算法的轴承故障诊断方法。分析了样本熵与噪声大小、数据长度、信号固有特征的关系,得出了样本熵可以很好表征噪声大小、与数据长度、信号固有特征相关性极小的结论。使用样本熵从三个方面改进了小波包阈值去噪算法:提出了自适应阈值函数,使阈值函数随噪声分布情况进行自适应调整;以噪声信号样本熵值最大为依据,提出了最优阈值估计方法,使阈值随噪声大小自适应调整;以相邻分解层数的样本熵均值差值为依据,提出了分解层数确定方法。将样本熵改进小波包阈值去噪算法应用于轴承故障信号去噪中,去噪信号功率谱中轴承转动频率及倍频、外圈故障特征频率及倍频、两者的调制频率显露明显,能够明确判处出轴承为外圈故障,体现了极好的去噪效果。     

基于小波奇异性检测技术的滚动轴承早期故障诊断研究

轴承早期故障的检测与诊断是实现安全生产、预防恶性事故的有效手段。用高精度加速度传感器采集轴承振动信号,采用小波软阈值降噪法剔除测试过程的噪声,提高采集信号的信噪比。基于小波变换奇异值检测技术,探讨了提取淹没在噪声背景中的早期故障特征的方法,同时指出了传统傅里叶变换的不足。研究表明,该方法是有效的,所提取的故障特征频率与理论计算的故障特征频率基本相同。研究结果为轴承早期故障检测与诊断提供了新途径。     

基于EWT和ICA联合降噪的轴承故障诊断方法

针对轴承早期故障信号易被淹没于噪声中、故障特征难以提取的问题,提出一种经验小波变换(Empirical Wavelet Transform, EWT)与独立分量分析(Independent Component Analysis, ICA)的联合降噪方法。该方法依据峭度准则将经EWT分解得到的固有模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF)重构后利用ICA进行盲源分离,有效抑制了振动信号中的噪声,使故障特征频率的能量幅值最大,从而识别故障特征。通过仿真分析和实际轴承早期故障的实验研究,表明该方法可明显削弱噪声干扰,突出故障频率成分。与EWT和包络谱结合的方法对比,信噪比提高了24.45%,能更清晰准确地提取故障特征信息,满足对轴承故障的诊断要求,为滚动轴承早期故障提取提供了一种方法。     

基于改进HHT和形态学分形维数的齿轮箱轴承故障特征提取方法

针对齿轮箱轴承特征难以提取的问题,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(HHT)和形态学分形维数的故障特征提取方法。首先采用自适应白噪声总体经验模态分解(CEEMDAN)方法将轴承振动信号分解为若干个固有模态函数(IMF),然后分别计算各IMF分量的相关系数和峭度值以滤除对信号特征不敏感的分量,最后计算包含敏感故障特征分量所组成的重构信号的形态学分形维数,以此作为特征参数对轴承的工作状态进行识别。通过对实测轴承信号的分析,结果表明,文章所提方法可有效识别轴承的工作状态和故障类型。     

基于小波变换奇异点检测技术的滚动轴承早期故障诊断研究

轴承早期故障的检测与诊断是实现安全生产、预防恶性事故的有效手段。用高精度加速度传感器采集轴承振动信号,采用小波软阈值降噪法剔除测试过程的噪声,提高采集信号的信噪比。基于小波变换奇异值检测技术,探讨了提取淹没在噪声背景中的早期故障特征的方法,同时指出了传统傅里叶变换的不足。研究表明,该方法是有效的,所提取的故障特征频率与理论计算的故障特征频率基本相同。研究结果为轴承早期故障检测与诊断提供了新途径。     

基于KECA和BO-SVDD的滚动轴承早期故障检测

为了实现更早地检测出滚动轴承发生故障,提出一种基于核熵成分分析（KECA）和贝叶斯优化（BO）算法优化支持向量数据描述（SVDD）的滚动轴承早期故障检测方法。提取轴承振动信号的时域、频域特征以及小波包分解节点能量特征,组成多维特征矩阵;利用KECA对多维特征矩阵进行降维处理,进而提取有效特征;最后,选取轴承正常状态的特征指标训练模型,利用BO算法确定SVDD的惩罚因子和核宽度,进而得到早期故障检测模型。利用该模型对XJTU-SY数据集中不同工况下的轴承进行早期故障检测,结果表明：KECA能够有效地提取特征信息,减少冗余信息的干扰;该模型整体上能够较早检测出故障的发生,并且有较好的鲁棒性和泛化能力。