基于伪Wigner-Ville分布与小波变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号非平稳、非高斯的特点,提出了基于伪Wigner-Ville分布及小波变换的滚动轴承内、外圈故障诊断方法。在研究滚动轴承故障诊断机理,伪Wigner-Ville分布及小波变换理论的基础上,利用这两种方法对内圈、外圈故障的滚动轴承的振动信号进行了分析,提取了故障特征频率。结果表明,小波变换能够比伪Wigner-Ville分布更有效地提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。     

现代信号分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承是各种机电设备中的重要部件,其主要特点是其寿命的随机性较大,且它的好坏直接影响到设备的正常运行。因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形成和发展是目前机械故障诊断领域中研究的重要内容之一。利用轴承的随机振动信号对其工作状态进行诊断是目前最常用的方法。分析的方法主要有时域法和频域法。而传统的基于Fourier分析的方法其时间和频率这两个变量依Heisenberg测不准原理是互斥的,因此传统的功率谱分析是针对平稳随机信号而言的。滚动轴承的故障振动信号为典型的非平稳信号,而非平稳信号需要用现代信号分析的方法来处理。利用现代信号分析理论从线性时频分析(小波减噪变换)、非线性时频分析(伪Wigner-Ville时频分布)和高阶谱(三阶谱)三方面对滚动轴承故障信号特征进行提取加以研究。研究结果表明,小波减噪方法在微弱信号检测方面具有较强的能力;伪Wigner-Ville时频分布图能有效地建立故障信息图谱,直观性更强;高阶谱可以很好的检测出非高斯故障信号的信息。     

基于Gabor变换与Wigner-Ville分布的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是各类机械设备中承担关键支撑作用的零部件,在恶劣工作环境下极易损坏。论文首先通过Gabor变换的方法分析滚动轴承振动信号时频特性,然后计算其Wigner-Ville分布,最后从信号的阶次谱中识别故障特征,从而诊断出滚动轴承故障位置。试验结果表明,论文所用方法能够准确判断滚动轴承技术状态。     

时频图像Hough变换在滚动轴承故障诊断中的应用

为提高时频分析技术在设备故障诊断中的实用性,研究了时频图像处理的滚动轴承故障诊断技术。采用Hough变换对表征信号的Wigner-Ville时频分布进行分析,以提高时频谱表征非平稳信号的可靠性,特别对线性调频信号分析具有较好的实用性。以实验室的滚动轴承在不同状态下的状态识别为例,验证了时频图像Hough变换准确识别滚动轴承故障的有效性。     

基于SPWVD时频图纹理特征的滚动轴承故障诊断

针对如何提高滚动轴承故障诊断准确率的问题,提出一种基于平滑伪维格纳-威利分布(smooth and pseudo Wigner-Ville distribution,简称SPWVD)时频图纹理特征的故障诊断方法,对滚动轴承不同故障类型及故障程度进行识别。首先,采用SPWVD时频分析方法处理轴承故障振动信号,并获取时频图,从中提取选择表征能力优秀的特征参量作为故障特征;其次,将故障特征作为输入,结合支持向量机(support vectors machine,简称SVM)建立滚动轴承故障诊断模型;最后,采用轴承故障数据,比较SPWVD时频图纹理特征、维格纳-威利分布(Wigner-Ville distribution,简称WVD)时频图纹理特征和小波尺度谱图纹理特征3种故障特征的模式识别能力及准确率。分析结果表明,SPWVD时频图纹理故障特征分类效果最佳,敏感性最强,具有较高的故障诊断精度。     

基于小波相关排列熵的轴承早期故障诊断技术

针对机械系统早期故障诊断困难的问题,引入滤波效果良好的小波相关滤波法(Wavelet transform correlation filter,WTCF)和对信号微弱变化特征敏感的排列熵算法,定义一种新的小波相关排列熵(Wavelet correlation permutation entropy,WCPE)的概念,并提出基于WCPE的特征提取方法。对采集到的设备振动信号进行WTCF处理,得到信噪比较高的各层小波系数,在此基础上计算小波系数的排列熵复杂度,构造信号沿各小波分解层分布的WCPE特征矢量,并据此分析振动信号的微弱变化。通过对滚动轴承全寿命振动数据的分析,证明基于WCPE提取的信号特征不但能够准确表征轴承由正常状态到故障状态的详细变化过程,还能及时检测出轴承的早期故障。对比小波熵及小波相关特征尺度熵等其他早期故障诊断方法,该方法可显著提前滚动轴承早期故障的检出时间。     

故障特征增强的滚动轴承状态评估方法

针对现有滚动轴承状态评估方法对早期故障不敏感、严重依赖历史全生命周期数据等问题,提出一种增强故障信息的滚动轴承状态评估方法。采用小波包变换提取信号特征,基于隐马尔可夫模型结合指数加权移动平均建立评估指标,以评估轴承健康状况并增强早期故障信息;早期故障发生后,应用改进的增强功率谱对信号的频域特征进行增强并诊断故障类型。实验结果表明：该方法能有效描述滚动轴承的退化趋势,及时发现早期故障并快速诊断故障类型。     

基于小波变换的滚动轴承内圈故障诊断

利用小波变换将滚动轴承故障振动加速度信号分解到不同尺度,对包含有故障特征频率的小波系数进行Hirbert变换解调,最后对解调后的信号进行频谱分析获取轴承故障特征信息.实例分析表明,利用小波变换进行滚动轴承内圈故障诊断具有良好的诊断效果.     

小波变换能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造余弦调频小波,采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征,提出了一种滚动轴承故障诊断方法—小波能量谱比较法。通过对有缺陷的滚动轴承振动信号的分析,检测到轴承故障的存在,且能有效地识别出滚动轴承的故障模式。     

小波变换在滚动轴承故障分析中的应用

采用离散小波变换对滚动轴承进行故障诊断,通过对测试到的故障轴承的振动速度信号进行分析,分别绘出故障信号的频谱图,对结果进行分析比较表明,离散小波分析技术在滚动轴承内圈及滚动体故障特征频率提取方面有较大的优越性。     

改进掩码自编码器的滚动轴承半监督故障诊断

针对滚动轴承在不同转速条件下数据分布不同以及实际工程应用中标签样本不足导致故障诊断精度低的问题,将领域适配模块融入掩码自编码器(MAE)中,提出了改进掩码自编码器(IMAE)的滚动轴承半监督故障诊断方法。首先,对滚动轴承振动信号进行连续小波变换(CWT)得到反应信号时频特征的二维时频图,然后对时频图随机掩码,利用无标签样本进行掩码自编码器预训练,获得数据中复杂的内在特征,减少对有标签样本的依赖;其次将领域适配模块引入到预训练后的编码器中,使用少量有标签源域数据对IMAE进行微调,在希尔伯特空间中利用最小化最大均值差异减小因转速不同造成的源域与目标域间数据分布差异;最后在Softmax分类层下实现滚动轴承半监督故障诊断。通过滚动轴承数据集实验验证,所提方法检测精度均达到94%以上,证明了该方法的可行性与有效性。     

双线性时频分布交叉项提取及损伤识别应用

响矩阵R=－K－1tt Kts。定性揭示了R的数学和物理意义，定量论证R的固有特征，并给予图解说明和算例论证，证明由R计算得到的拟静力响应在数学意义层面独立于结构的动力反应，而在物理意义层面二者并非相互独立而存在。     

基于DT-CWT自适应Teager能量谱的轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及带通滤波器参数设置依赖使用者经验等造成共振带不能有效确定并自适应提取的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将双树复小波变换和Teager能量谱结合,提出了基于双树复小波自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。首先,利用双树复小波将采集到的振动信号分解为不同频带的子信号,并计算各子带的频带幅值熵;然后,将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳阈值,从而自适应并且有效地提取出共振带;最后,对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于CSLBP的轴承信号时频特征提取方法

针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度量准则自适应地确定广义S变换的调整参数,从而获取时频分辨性较好的二维时频图;然后,计算二维时频图的CSLBP,提取CSLBP纹理谱描述滚动球轴承振动加速度信号的时频特征。对滚动球轴承正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障4种不同状态的振动加速度信号进行了研究。结果表明,CSLBP纹理谱能有效地表达滚动球轴承振动加速度信号的时频特征,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和统一模式LBP纹理谱相比,CSLBP纹理谱具有特征维数低和区分性能好的优点。     

基于重分配魏格纳时频谱和SVD的故障诊断

时频谱重分配能有效提高时频谱的时频聚集性,减少干扰项。当振动信号中存在着能量较大噪声时,重分配时频谱会受到噪声干扰影响,降低时频分布的可读性。将重分配魏格纳时频谱(RWVDS)和奇异值分解(SVD)结合形成一种新的机械故障诊断方法。利用重分配算法对魏格纳时频谱进行重分配,提高魏格纳时频谱的时频聚集性,再对重分配时频谱进行SVD降噪,降低了噪声干扰影响,提高其时频分布的可读性。该方法对仿真信号、滚动轴承及齿轮箱故障信号进行了分析,并与其他几种方法作了比较。结果表明,该方法时频聚集性好,抗噪能力强,能有效识别强噪声背景下的机械故障特征。     

基于自适应最优Morlet小波的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中故障信息比较微弱常常被强噪声所掩盖,增加了对滚动轴承故障诊断的难度。针对这一问题,笔者提出了基于自适应最优Morlet小波变换的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群优化算法对Morlet小波变换的核心参数进行自适应寻优,在获得最优Morlet小波的同时保证了良好的带通滤波性能;然后,将最优Morlet小波对滚动轴承早期故障信号进行滤波去噪,提高信号的信噪比;最后,对最优Morlet小波滤波信号进行包络谱分析,通过包络谱中的主导频率成分与滚动轴承各元件的故障特征频率对比从而判断轴承的故障位置。仿真数据和实测数据分析结果证明,笔者所提方法能够有效提取故障信号中的特征信息,具有一定的有效性。     

流形模糊C均值方法及其在滚动轴承性能退化评估中的应用

滚动轴承全寿命周期性能退化监测是设备主动维修技术重要的组成部分,对损伤状态进行有效评估可以实现设备接近零停机运行,发挥机器的最大生产力。为有效描绘滚动轴承性能退化趋势,提出一种基于流形学习的模糊C均值(Fuzzy C-means algorithm,FCM)方法。首先提取监测信号的时域、频域特征及小波包时频域特征组成高维特征集,然后按确定的本征维数提取高维特征集的低维流形特征,进而建立基于局部线性嵌入流行学习(Locally linear embedding,LLE)的模糊C均值模型评估轴承当前运行状态。通过IMS滚动轴承全寿命试验,验证了该方法能够有效描绘滚动轴承性能退化阶段,为预知维修提供了重要信息。     

三坐标测量机测量数据的降噪

小波变换是一种新的信号时频分析方法,在时频两域均有良好的局部性。根据小波变换多分辨率的特点,提出应用小波技术进行点云数据的降噪。该方法首先对点云数据进行小波分解,然后对细节系数作用软阈值,最后进行小波重构。试验表明,该方法在保留原数据相似性的基础上,有效地抑制了噪声。