基于SVD降噪和谱峭度的滚动轴承故障诊断

提出将奇异值分解(SVD)和谱峭度结合的滚动轴承故障诊断方法.首先,将原始振动信号构造为Hankel矩阵,进行奇异值分解,并利用奇异值差分谱进行有效的消噪;然后,利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和中心频率对降噪后的信号进行带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络和Fourier变换得到包络解调谱,即可实现故障特征的提取.对滚动轴承故障试验信号的分析表明,该方法可以有效地提取故障特征频率,实现故障诊断.     

基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

基于ISVD多级降噪和SVM的轴承故障诊断研究

在强噪声背景下难以提取出滚动轴承的故障特征，导致对轴承的故障诊断准确率不高，针对这一问题，提出了一种基于小波变换、改进奇异值分解多级降噪算法与支持向量机模型的轴承故障诊断方法。首先，采用小波降噪对滚动轴承的原始信号进行了初始降噪，消除了部分的随机噪声；然后，主要通过改进相空间矩阵重构方式，对该信号进行了改进奇异值分解二次降噪，并提出了新的奇异值有效秩阶次确定方法，利用峭度对一维信号提取方案进行了优化，并对其完成了降噪；最后，通过提取了10个有效特征，结合支持向量机在MATLAB中进行了仿真实验，分析了不同特征对轴承的故障诊断结果的影响，并将方法与其他方法进行了对比分析。研究结果表明：采用多级降噪算法降低了轴承工作状态下的背景噪声，使其故障特征频率更为明显；支持向量机分类诊断器的故障识别准确率达到98.3%,能够有效地识别轴承故障发生的位置和严重程度。     

形态-奇异值分解降噪与LMD结合的滚动轴承故障诊断

在局部均值分解(LMD)的理论基础上,分析了局部脉冲干扰和随机噪声对LMD分解质量的影响,结合形态学滤波和奇异值分解(SVD)降噪理论,提出了一种形态-奇异值分解降噪-LMD相结合的滚动轴承故障诊断方法,该方法将形态-奇异值分解作为LMD分解的前置处理单元,可以有效减少LMD分解层数,降低边界累积效应。利用仿真信号实例详述了这种方法的实施过程,并将该方法成功应用到实际轴承故障数据信号处理中,实验结果证明该方法在轴承故障诊断中切实可行,具有较好的应用价值。     

基于SVD-EEMD和TEO的滚动轴承弱故障特征提取

将奇异值分解(singular value decomposition,简称SVD)与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)进行结合,提出一种适用于滚动轴承弱故障状态描述的敏感特征提取方法。为提高信号故障信息的提取质量,对采集信号进行相空间重构得到一种Hankel矩阵。根据该矩阵的奇异值差分谱,确定降噪阶次进行SVD降燥。用EEMD分解降噪后的信号可获得11个本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)和1个余项。依据建立的峭度-均方差准则,筛选出一个能够有效描述故障状态的敏感IMF分量,计算其相应的Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO),对此TEO进行Fourier变换,实现了对滚动轴承弱故障模式的有效辨识。用美国凯斯西储大学公开的滚动轴承故障信号对所建立的方法与传统EEMD-Hilbert法和EEMD-TEO方法进行对比,结果表明:经本方法提取的敏感特征能准确突显滚动轴承故障频率发生的周期性冲击,可准确识别其故障类型。     

基于MED和峭度准则形态滤波的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)和峭度准则形态滤波的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过MED对滚动轴承故障信号进行降噪处理,然后设计不同长度结构元素的形态滤波器对降噪后的信号进行差值形态滤波,最后利用峭度准则筛选出峭度值最大的最佳形态滤波分量,进行幅值谱分析提取轴承故障特征频率。应用该方法分析了滚动轴承内圈故障模拟信号和实验测试信号,取得良好的分析效果,证明了该方法的有效性。     

基于DT-CWT和奇异能量差分谱的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承故障信号具有非平稳、能量低等特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了将双树复小波和奇异值能量差分谱相结合的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的振动信号进行分解,再重构单支信号,由于噪声的干扰,从重构后分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量求取奇异值能量差分谱,确定有效阶次进行信号重构降噪。最后对降噪信号求Hibert包络谱,便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。     

自适应Morlet小波降噪方法及在轴承故障特征提取中的应用

分析了Morlet小波变换的滤波特性及其时频分辨率,利用Morlet小波良好的时域和频域特性及奇异值分解技术,提出了一种基于自适应Morlet小波和SVD的降噪方法。针对滚动轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用修正的Shannon熵方法同时优化Morlet小波的中心频率与带宽参数,实现其与冲击特征成分的最优匹配;针对根据小波系数矩阵奇异值曲线的过渡阶段求取最佳变换尺度的方法存在着不够快捷方便的不足,将其与小波系数奇异值比方法相结合来快速方便地求得最佳变换尺度;最后对信号进行降噪处理提取故障特征。对仿真信号和实际轴承内外圈故障信号的应用分析表明,该方法具有良好的降噪性能,能有效地提取出滚动轴承的微弱故障特征。     

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。     

综合改进奇异谱分解和奇异值分解的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征微弱，在强背景噪声下难以有效提取的问题，提出了一种改进奇异谱分解（ISSD）结合奇异值分解（SVD）的齿轮故障特征提取方法。针对奇异谱分解（SSD）算法中模态参数需凭经验选取的缺陷，基于散布熵优化算法对SSD算法进行了改进，在得到既定的一组奇异谱分量的基础上，根据峭度值最大准则筛选出了最佳奇异谱分量并进行了SVD处理，采用奇异值能量标准谱自适应地确定了信号重构阶数以还原信号和提高降噪效果。最后对信号进行包络解调以提取齿轮故障特征，将所提方法运用到仿真信号和齿轮实测信号中，并同传统包络谱、SSD包络谱以及经验模态分解结合SVD(EMD-SVD)方法进行了对比分析，结果表明，所提方法的降噪和特征提取效果更佳，能够更加有效地实现齿轮故障的判别。     

IVMD融合奇异值差分谱的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障阶段存在特征信号微弱、故障识别相对困难的问题,提出了融合改进变分模态分解和奇异值差分谱的诊断方法。原始信号经改进变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态函数分量,利用包络谱稀疏度指标筛选出最佳分量构造Hankel矩阵并进行奇异值分解,求取奇异值差分谱后,根据差分谱中的突变点重构信号,最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型。利用改进变分模态分解融合奇异值差分谱的方法对轴承故障模拟及实测信号进行分析,均成功提取出微弱特征信息,能够实现滚动轴承早期故障的有效判别,具有一定的可靠性和应用价值。     

基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离方法

为有效提取滚动轴承故障振动信号的故障冲击特征,提出了基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法。首先对原始信号进行频率切片小波变换得到全频带下的时频分布,然后根据时频谱能量分布特点选择出感兴趣的时频区域,再以较高的时频分辨率对感兴趣的时频区域进行细化分析得到细化的时频谱,从而分割出含有故障特征时频区域。为克服噪声对细化时频谱精度的影响,FSWT细化分析过程融入SVD降噪,通过对FSWT细化时频谱系数矩阵进行奇异值差分谱阈值降噪,使得FSWT细化时频谱的冲击特征更加明显,最后通对降噪后的细化时频谱进行FSWT逆变换重构,分离出故障冲击信号。仿真分析和故障诊断实例表明,基于FSWT细化时频谱SVD降噪的冲击特征分离提取方法能够成功从低信噪比信号中提取出周期性的冲击特征,有效地实现对滚动轴承各种故障的诊断。     

IEWT和FSK在齿轮与滚动轴承故障诊断中的应用

改进的经验小波变换方法(improved empirical wavelet transform,简称IEWT)是一种新的自适应性信号处理方法,将这种方法和快速谱峭度(fast spectral kurtosis,简称FSK)相结合,进行齿轮与滚动轴承的故障诊断。首先,采用IEWT对信号进行分解,筛选出故障特征最为明显的2个分量并重构信号;其次,对重构信号进行快速谱峭度滤波;最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取出信号的故障特征。分析齿轮断齿及滚动轴承故障信号,与直接包络谱和基于EMD经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的FSK滤波包络谱分析方法相比可知,采用IEWT处理后再进行FSK滤波的信号进行包络谱分析更具有区分性,可有效识别齿轮和滚动轴承的故障特征。     

基于谱峭度和CEEMD的滚动轴承声信号故障诊断研究

使用声信号来诊断轴承故障越来越受到重视。针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于谱峭度和互补集合经验模态分解(CEEMD)的故障特征提取方法。该方法首先对滚动轴承声信号进行快速谱峭度计算并进行带通滤波预处理,使滚动轴承声信号变得简单且噪声小,故障冲击成分明显;然后利用CEEMD将滤波信号进行分解运算,得到一系列本征模态(IMF)分量;再利用相关系数法和时域特征指标峰值因子选取包含故障信息最丰富的IMF分量;最后用Hilbert算法包络解调分析选取的IMF分量,得到清晰的故障特征频率。经滚动轴承故障实验分析,该方法可以对滚动轴承故障进行有效的诊断。     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

相关奇异值比的SVD在轴承故障诊断中的应用

基于Hankel矩阵的奇异值分解（Singular value decomposition,SVD）方法在信号处理、故障诊断领域得到了广泛应用。其降噪性能受选取的重构分量、Hankel矩阵结构、分析的数据点数的影响,对此进行了系统的研究,提出了基于相关奇异值比的SVD （Correlated singular value ratio SVD,C-SVR SVD）方法,并成功应用于轴承故障诊断。首先,针对SVD的重构分量的确定问题,提出了奇异值比（Singular value ratio,SVR）和互相关系数相结合的方法;其次,对Hankel矩阵的结构进行研究,提出了基于SVR和峭度指标的结构优化方法。然后,对分析的数据点数进行了分析讨论,给定了约束。最后,将C-SVR SVD方法应用于轴承故障仿真信号和实际轴承故障案例分析,验证了C-SVR SVD方法的有效性和优越性。     

基于谱峭度和AR模型的滚动轴承故障诊断

提出基于自回归(Autoregressive,简称AR)预测滤波的谱峭度分析方法,将其应用于滚动轴承的早期故障诊断。通过结合AR预测滤波器提取轴承故障信号共振衰减成分的特性,利用谱峭度方法对AR预测滤波器滤波后的信号进行处理,实现了滚动轴承早期微弱故障的识别。通过滚动轴承的疲劳全寿命加速实验获取滚动轴承的自然故障信号,克服了传统轴承故障诊断人工加工故障的不足。通过试验数据的分析表明,基于AR预测滤波的谱峭度方法不仅能够消除干扰成分提取故障特征,还能增加谱峭度方法的稳定性。     

最小熵反褶积的数学形态法在滚动轴承故障特征提取中的应用

针对强噪声背景下滚动轴承故障特征提取,提出了基于最小熵反褶积的数学形态法。该方法先应用最小熵反褶积算法加强信号中的冲击特性,再利用数学形态法进行故障特征提取,其中选取具有双向脉冲提取能力的DIF滤波器作为形态算子,并以峭度值作为结构元素长度选取依据。仿真信号和滚动轴承的内外故障实例分析表明该方法具有较好的特征提取效果。通过对比发现:最小熵反褶积算法能够增大信号中峭度值,有效加强信号脉冲特性。     

基于改进最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断

强背景噪声环境下,多故障特征的准确分离是滚动轴承复合故障诊断的关键与难点。针对此问题,提出了一种改进最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障诊断方法。该方法基于故障信号的特点,利用最大相关峭度解卷积实现信号中的多故障特征分离,借助改进的粒子群算法对参数进行优化选取;利用互相关谱进一步突出信号中的故障特征,提高信噪比。仿真信号和实测滚动轴承内、外圈复合故障信号的分析表明,所提方法能够准确提取出滚动轴承复合故障特征,借助互相关谱的噪声抑制能力,能实现比单一MCKD方法更为有效的故障特征提取。     

基于平方包络谱相关峭度的最优共振解调诊断滚动轴承故障

利用峭度指标识别滚动轴承共振频带,结合包络分析解调故障特征,是滚动轴承故障诊断的常用方法。峭度指标虽然能够表征瞬态冲击特征的强弱,却无法利用瞬态冲击特征循环发生的特点,导致其难以区分脉冲噪声和循环瞬态冲击,无法准确识别共振频带,进而容易导致错误的故障诊断结果。受峭度和信号自相关的启发,重新定义相关峭度,提出平方包络谱相关峭度新指标;并结合Morlet小波滤波和粒子群优化算法,提出一种滚动轴承最优共振解调方法。通过与峭度、谱峭度等进行对比,仿真和试验分析结果表明平方包络谱相关峭度能够准确识别循环瞬态冲击;最优共振解调能够稳健确定共振频带的最优中心频率和带宽,准确解调诊断滚动轴承故障,验证了平方包络谱相关峭度在检测循环瞬态冲击和识别最优共振频带中的有效性和优越性。