基于EMD方法的机电作动系统故障特征提取

提出基于经验模式分解(EMD)分析的特征提取方法,该方法自适应地将故障信号分解为不同频段上的基本模式分量(IMF)之和,由于只有少数IMF对故障敏感,从而可以有效提取故障特征。实验结果表明该方法可有效提取电机早期隐性故障特征,为飞机机电作动系统的故障预测和健康评估提供必要的前期准备。     

基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出了基于多准则融合的滚动轴承振动信号消噪方法。该方法采用集合经验模态分解(EEMD)方法对原始振动信号进行分解得到一组IMF分量,计算各阶IMF分量和原始振动信号的相关系数、各阶IMF分量和原始振动信号包络谱的J散度、各阶IMF分量的峭度值;分别根据相关系数准则、J散度准则、峭度准则选取有效IMF分量,将同时保留的IMF分量作为有效分量进行信号重构。实验结果表明,该方法可以有效地提取滚动轴承早期微弱故障信息,能够有效抑制经验模态分解(EMD)中的模态混叠问题,同时削弱低频噪声,突出高频共振成分,具有良好的自适应性。     

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IMF聚合与SVD的城轨车辆牵引电机轴承故障诊断

为有效提取城市轨道车辆牵引电机轴承的故障特征,提出一种基于本征模式分量(IMF)聚合与奇异值分解(SVD)相结合的轴承故障诊断方法.该方法首先运用经验模式分解(EMD)将原始振动信号分解成一系列本征模式分量;其次在利用皮尔逊积矩法进行本征模式分量的筛选后将剩余的分量聚合重构,再将重构信号运用奇异值分解降噪;最后对降噪信号进行Hilbert谱分析,实现轴承故障特征向量的提取.城市轨道车辆牵引电机轴承实测数据的分析结果表明该方法能够有效提取故障特征信号,对轴承故障进行有效的诊断.     

基于VMD-WPT和能量算子解调的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障振动信号具有能量小、易受背景噪声干扰,导致故障特征提取困难等问题,提出基于变分模态分解(VMD)和小波包变换(WPT)相结合的方法来提取故障特征。首先将振动信号进行VMD分解,得到若干本征模态分量(IMF);其次,通过峭度准则选取峭度值较大的分量进行重构;最后将重构分量采用WPT方法进行分解,并计算小波包的能量、选取能量集中的频段进行能量算子解调,从而提取故障特征信息。将该方法应用到滚动轴承实测数据中,并与目前最常用的方法 EEMD-WPT对特征信号的提取效果作对比。实验结果表明该方法可以更精确地提取出的故障特征频率,验证了其有效性。     

轴承早期故障特征提取方法研究

针对滚动轴承早期故障信号被背景噪声淹没、故障特征不明显的问题,提出一种基于小波包分解和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承早期故障信号特征提取方法.利用Matlab软件对采集到的轴承振动信号进行快速谱峭度分析,根据峭度最大化原则确定带通滤波器的中心频率和带宽,设计带通滤波器;对经过带通滤波器滤波后的信号进行小波包分解和CEEMD分解,根据峭度、相关系数筛选出有效本征模态函数(IMF)分量;利用IMF分量重构小波包信号,对重构小波包信号进行包络谱分析,提取轴承早期故障信号特征频率.该方法通过谱峭度分析降低背景噪声干扰,通过小波包分解增强故障冲击信号,并将CEEMD与小波包分解相结合,解决经典EMD分解存在的模态混叠、无效分量问题.仿真结果表明,相较于传统包络解调算法,重构后信号的背景噪声得到抑制,故障特征分量突出,验证了所提方法的可行性和有效性.     

基于SVD优化EMD的电梯导靴振动信号故障 特征提取

针对电梯导靴振动信号采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)难以直接提取早期微弱故障特征的问题,提出基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)优化经验模态分解的电梯导靴振动信号故障特征提取方法。该方法首先对原始信号进行SVD分解,通过奇异值贡献率原则来确定相空间重组的最佳Hankel矩阵结构,利用曲率谱原则与奇异值贡献率原则相结合来确定有效奇异值的阶次;筛选出包含主要故障信息的奇异值进行信号重构,得到剔除噪声信号与光滑信号的突变信号;然后对突变信号进行EMD分解,得到信号的本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量。最后,对IMF分量作Hilbert变换,求得其Hilbert边际谱,从而获得电梯导靴故障特征频率信息。仿真结果表明该方法有效改善了EMD难以直接提取早期微弱故障特征的问题,更准确地提取了振动信号的故障特征频率,验证了所述方法的有效性。     

基于EEMD和多分辨SVD包的滚动轴承故障诊断方法

针对传统EEMD不能有效提取滚动轴承故障特征信息,提出了EEMD和多分辨SVD包的诊断方法。该方法首先使用EEMD方法分解故障信号,得到一组故障信号的IMF分量,再通过相似度计算,筛选出与故障信号相似度最高的IMF分量。使用多分辨SVD包分解已筛选出的IMF分量,根据分解后的频谱,与标准值作对比,诊断分析出轴承的故障类型。将本文方法应用到滚动轴承的故障诊断,实验结果表明本文提出的方法能有效地提取到轴承的故障特征信息。     

基于小波包的EMD分析在车削刀具监控中的应用

针对车削刀具振动信号在经验模态分析(EMD)时产生的模态混叠现象,采用小波包和EMD分析相结合的方法来提取刀具磨损时振动信号的敏感特征.首先利用EMD分析将采集的磨损信号分解为数个固有模态分量(IMF),然后采用小波包方法对与刀具磨损状态相关性大的IMF进行分解并重构.计算重构后的IMF与刀具磨损的相关系数,将相关系数大的IMF所包含的敏感特征作为支持向量机(SVM)的输入,进而对刀具的磨损状态进行识别.研究结果表明该方法能有效地提高对刀具磨损状态的识别精度.     

基于经验模态分解差分谱的故障选线新方法

提出了一种基于经验模态分解差分谱的小电流接地系统单相接地故障选线新方法。该方法采用经验模态分解方法分解故障发生后各条线路的暂态零序电流,提取出各条线路的高频IMF1分量,并根据差分谱和波动值的定义,求出各条线路的IMF1分量差分谱及IMF1分量波动值;通过比较各条线路的IMF1分量波动值,得出IMF1分量波动值最大的线路,则该线路即为故障线路。仿真结果表明,该方法具有较高的选线准确度,适用于不同接地电阻与不同故障初相角情况下的小电流接地系统故障选线。     

EEMD分解在电力系统故障信号检测中的应用

针对经验模态分解(EMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)在电力系统故障信号检测问题,应用存在的模态混叠会导致扰动信号检测失效,为此提出一种基于聚类经验模型分解(EEMD)的故障信号检测的方法。方法通过多次对目标数据加入随机白噪声序列以保证不同区域信号映射的完整性,并且克服了传统EMD分解造成的模态混叠问题,通过EEMD方法提取信号的固有模态函数(IMF),再进行Hilbert变换,利用Hilbert谱对故障暂态和扰动时刻进行检测,通过瞬时频率实现对故障暂态和扰动时刻的准确定位。通过数字仿真分析表明,方法是准确有效的。     

基于MED和边际谱的自动倾斜器轴承故障诊断

针对直升机自动倾斜器轴承早期微弱故障特征易被强烈背景噪声淹没的问题，提出了一种基于最小熵反褶积（Minimum Entropy Deconvolution，MED）和边际谱的自动倾斜器轴承故障诊断方法。采用MED对采集的振动信号进行滤波降噪，提高了信号的信噪比，突出了轴承早期微弱故障特征；通过Hilbert变换和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）获取去噪包络信号的本征模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF）集，并引入峭度筛选准则选取合理IMF集计算局部Hilbert边际谱，有效地提取了故障特征频率，能够通过故障特征频率进行故障类型判别。通过某型直升机自动倾斜器故障诊断试验系统验证了该诊断方法的合理性和可行性。     

基于径向基神经网络的新型齿轮故障诊断方法

非平稳工况下的齿轮故障检测是一项非常困难的工作,由于齿轮振动信号的复杂性,导致故障特征提取和故障诊断困难.针对这些问题,基于径向基(radial basis function, RBF)神经网络,提出一种在变速条件下齿轮的故障诊断方法 CIHDRFD.首先利用自适应白噪声的完整集成经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN),将原始振动信号分解为多个固有的模态函数(intrinsic mode function, IMF),并通过计算其信息熵(information entropy, IE)筛选出IE最小的4个IMF作为特征IMF;然后利用希尔伯特变换(hilbert transform, HT)处理特征IMF并求出Hilbert包络谱,利用Hilbert包络谱构建故障特征向量;最后利用改进的双RBF神经网络进行故障检测.通过搭建齿轮故障检测平台验证CIHDRFD方法的有效性,实验结果表明, CIHDRFD方法适用于齿轮故障诊断,在速度波动为3%的情况下,诊断准确率...     

基于变分模态分解与最小熵解卷积的齿轮故障诊断

为了准确地进行齿轮故障诊断,结合变分模态分解和最小熵解卷积,给出了一种新的故障诊断方法。首先,以包含啮合频率的分量的包络峭度最大作为原则,确定变分模态分解的分量个数;然后,将齿轮振动信号运用变分模态分解,得到多个分量;选取包含啮合频率的分量作为敏感分量;接着,应用最小熵解卷积,将敏感分量降噪;最后,应用包络分析技术进行故障诊断。通过齿轮断齿故障振动数据的分析,验证了方法的有效性。     

基于自相关和经验模态分解的转子碰摩故障分析

针对转子故障振动信号具有周期性的特点,提出一种用于分离转子故障振动信号的新方法,该方法首先应用自相关处理对振动信号进行降噪处理,然后采用经验模态分解(EMD)对振动信号进行分解,得出各个本征模态函数(IMF),并对IMF进行频谱分析,从频谱图上可以清晰地观察出转子的故障特征频率.试验结果表明,振动信号经自相关处理后起到了很好的降噪效果,碰摩所产生的冲击信号上下不对称;EMD分解方法能有效地突出故障特征频率成分,该方法可广泛用于旋转机械振动信号时频分析领域.     

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。     

基于变分模态分解改进方法的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、故障特征提取困难的问题,提出了基 于多相关-变分模态分解(MC-VMD)的滚动轴承故障诊断方法。首先对多加速度传感器采集到的 信号进行多相关处理以突出故障信号特征;然后通过VMD 自适应地将信号分解成多个本征模 态分量(IMFs),运用谱峭度法和包络解调对相关峭度较大的分量进行分析;最后通过包络谱识 别出滚动轴承的工作状态和故障类型。将该方法应用到滚动轴承故障实例数据中,实验结果表 明,该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率信息。     

基于阶次跟踪和HHT瞬时相位法的轴承故障诊断

提出了一种基于阶次跟踪和HHT(Hilbert-Huang transform)瞬时相位法的轴承故障诊断新方法。对齿轮箱启动时的振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模态分析(EMD)分解得到多个固态模态函数(IMF)分量及其各自的瞬时相位谱,最后对包含故障信息的瞬时相位分量进行了快速傅里叶变换(FFT)。结果表明,该方法能对轴承的故障部位和类型进行准确诊断。