基于CEEMDAN和RCMDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机振动加速度信号的非线性、非平稳等特性,提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和精细复合多尺度散布熵(RCMDE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。采用CEEMDAN方法对信号进行分解时,通过不同的参数组合,可得到不同的IMF分量;计算不同参数条件下重构后的信号的峭度值,选用峭度值最大的一组参数重新对信号进行CEEMDAN分解,并进行信号重构。对重构后的信号进行RCMDE分析,提取故障特征向量,并利用支持向量机(SVM)进行分类识别。将优选参数的CEEMDAN分解方法和原CEEMDAN分解方法进行对比,结果表明:优选参数的CEEMDAN分解方法能更好地提取往复压缩机周期冲击性信号,有利于提高故障诊断的精确度。     

基于IUPEMD和RCMFE的往复压缩机气阀故障诊断

由于往复压缩机的振动信号非线性、非平稳性的特点,为进一步提高故障识别率,提出一种基于改进的均匀相位经验模态分解(IUPEMD)和精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机气阀故障诊断方法。采用IUPEMD方法对信号进行分解,通过不同的参数组合,利用正交性为指标选择最佳IMF分量,有效提高了IUPEMD对非平稳性信号的分解精度,减少模态混叠现象;以峭度为评价指标对分解后的IMF分量进行筛选,并重构信号,求解重构信号的RCMFE,提取故障特征向量;最后,将特征向量输入到支持向量机进行分类识别。试验结果验证了该方法的有效性和优越性。     

基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断

针对往复压缩机振动信号非线性非平稳性的特点,文章提出基于改进CEEMDAN和多尺度模糊熵的气阀故障诊断方法。首先,利用单调的三次Hermite插值代替三次样条插值构造信号的包络线,可以有效提高CEEMDAN对非平稳性信号的分解精度;其次,对分解后的IMF分量采取相关系数和峭度作为评价指标进行筛选,对筛选后的IMF分量重构信号然后求解多尺度模糊熵;最后,提出了结合其变化趋势的指标-多尺度模糊熵偏均值,将其输入到SVM进行故障分类识别。实验结果表明,该方法能提高气阀的故障识别率。     

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GWO-SPA和MSE的往复压缩机气阀故障特征提取方法

针对往复压缩机气阀振动信号非线性及非平稳性特征，提出一种基于灰狼算法优化平滑先验分析（SPA），并结合多尺度样本熵的往复压缩机气阀故障特征提取方法。以多尺度样本熵均值和偏度的平方作为适应度函数，利用灰狼算法对SPA的参数λ进行寻优，将寻优后的参数λ代入SPA中对往复压缩机气阀处振动加速度信号进行自适应分解，得到信号的趋势项和去趋势项；然后分别求取去趋势项数据的多尺度样本熵均值和偏度的平方，以此作为往复压缩机气阀信号的特征向量输入支持向量机中进行训练与测试。实验结果表明，该方法可以有效提取往复压缩机气阀的故障特征。     

基于精细复合多尺度模糊熵的往复压缩机轴承间隙故障特征分析方法

针对往复压缩机故障信号呈现非线性、非平稳等特点,提出了基于精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法。在精细复合多尺度熵的基础上,结合模糊熵概念,提出了RCMFE方法,应用其量化信号非线性特性形成故障特征。白噪声和1/f噪声仿真信号分析结果表明:RCMFE熵值对数据长度不敏感,未定义熵出现概率小。以往复压缩机传动机构轴承间隙故障为研究对象,应用RCMFE实现其故障信号特征提取,并与多尺度模糊熵、复合多尺度模糊熵进行对比,该方法特征区分度显著,支持向量机故障识别准确率高于其他方法。     

基于CEEMDAN和层次波动离散熵的滚动轴承声音信号故障检测

声音信号在收集时具有非接触测量的优势，但容易受到周围环境噪声的干扰而导致信噪比较低，不利于特征信息的获取。为从滚动轴承声音数据中提炼出有效的特征信息，并实现故障的精准识别，提出一种基于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN)和层次波动离散熵(HFDE)的声音信号故障诊断策略。在该策略中，CEEMDAN缓解了集成经验模态分解(EEMD)的模态混淆缺陷；针对传统多尺度波动离散熵(MFDE)无法考虑时间序列的高频信息的缺陷，提出一种基于层次化处理的层次波动离散熵非线性动力学指标。将所提策略用于滚动轴承的故障识别，能够检测出不同故障状态下的声音数据。通过数值模拟和滚动轴承实验数据分析，将所提方法与CEEMDAN-MFDE、EEMD-HFDE、EEMD-MFDE、HFDE和MFDE进行对比。结果表明：所提方法达到了100%的识别准确率，多次实验的平均识别准确率也达到了99.5%,均高于对比方法，从而验证了该策略的有效性和优越性。     

基于CEEMDAN-FastICA的滚动轴承故障特征提取

针对轴承早期故障信号微弱、故障特征难以提取的问题,提出一种将完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与快速独立分量分析(FastICA)相结合的故障特征提取方法。该方法首先利用CEEMDAN将轴承故障信号进行分解,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取相应分量进行重构,引入虚拟噪声通道;最后利用FastICA对重构信号进行解混去噪,分离出源信号的最佳估计信号后进行包络谱分析进而提取故障特征频率。该方法通过LabVIEW软件平台进行编程实现。仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果均表明该方法可明显降低噪声和调制成分干扰,突出故障特征频率成分。     

基于CEEMDAN样本熵与SVM的滚动轴承故障诊断

提出一种基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)与IMF样本熵结合的滚动轴承故障特征提取方法。利用CEEMDAN算法对振动信号进行了自适应分解,将非稳定的振动信号分解成了若干个固有模态函数(IMF)分量。计算了包含主要故障特征信息的IMF分量样本熵,实现了故障特征量化。在此基础上利用SVM在少量数据样本的情况下具有较强的学习和分类能力,通过样本数据学习与待测样本的模式识别实现滚动轴承智能诊断。通过仿真与实验数据分析,证明该方法能够改善信号特征提取的效果,对故障类型的判断表现出较高的识别率。     

多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断

为根据管路振动信号准确识别故障类型,提出一种多尺度特征组合优化的航空液压管路故障诊断方法。利用能量比值法确定变分模态分解参数,实现管路振动信号的优化分解,选取最佳模态分量信号进行重构,重构后的信号作为分析信号。选择重构信号的优化多尺度散布熵作为特征指标,构建具有代表性的特征向量集并输入到利用麻雀搜索算法优化的极限学习机网络进行训练,以实现航空液压管路的故障诊断。结果表明：利用所提方法能够准确识别航空液压管路故障类型,为区分航空液压管路故障提供了一种可行的思路。     

基于改进CEEMDAN和t-SNE的故障特征提取方法

针对非线性、非稳定振动信号难以提取有效故障特征的问题,提出一种基于改进自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）算法相结合的故障特征提取方法。利用三次Hermite插值代替三次样条插值构造包络线,提高传统CEEMDAN对非平稳信号的分解精度;利用改进后的CEEMDAN对原始信号分解并通过相关系数筛选出有效固有模态分量（IMF）,提取有效IMF分量的时频特征、奇异值和能量值构建高维混合域特征集;最后,通过t-SNE算法挖掘高维混合域特征信息得到低维敏感特征,并将其输入到支持向量机中进行分类,以分类准确率作为特征提取效果评价指标。在齿轮箱故障模拟实验台进行实验验证,结果表明该方法能够准确地提取故障特征,为故障特征提取提供新思路。     

基于CEEMDAN样本熵与PNN的行星齿轮故障诊断

为对行星齿轮进行故障诊断,采用自适应噪声完备总体经验模态分解（CEEMDAN）方法对采集的信号进行分解。对分解得到的各IMF分量进行相关系数计算,优选出与原始信号相关性较大的前4阶分量进行样本熵计算,得到特征值,构成特征向量。将特征向量输入到概率神经网络系统中进行诊断,且与基于局域均值分解的样本熵特征提取方法的诊断结果进行对比。结果表明：利用CEEMDAN样本熵提取的特征值能更精准地反映系统的故障特性,故障诊断的正确率高。     

基于CEEMDAN-MPE的滚动轴承故障识别

针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,实际工况下难以采集大量的样本信号分析故障状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)与多尺度排列熵(MPE)相融合的故障识别方法。首先,对振动信号进行小波阈值去噪,利用CEEMDAN算法对去噪后的非平稳振动信号自适应分解,对分解后的若干个固有模式分量(IMF)计算互相关系数;然后,重构信号,计算其MPE并组成故障特征向量;最后,把特征向量输入到支持向量机(SVM)中,以识别滚动轴承的故障类型。通过对仿真信号以及实际实验数据的对比验证分析,有效证明了该方法的识别准确率比基于EMDMPE的故障识别方法提高5%,结果表明:基于CEEMDAN-MPE的滚动轴承SVM故障识别方法可以更准确地提取轴承的特征,并识别轴承的故障状态,有更强的实用性和有效性。     

抽油机悬点位移间接测量方法研究

针对利用抽油机悬点加速度信号计算位移精度较差的问题,提出自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)自适应降噪和极点对称模态分解(ESMD)去趋势项相结合的求解方法。首先使用CEEMDAN分解加速度信号,然后根据模态分量自相关函数与原始信号自相关函数的相关系数,确定噪声分量和有效分量的分界点;进一步采用小波阈值法提取噪声分量中有用信号,并基于排列熵的性质自适应确定小波分解的层数;重构所有模态分量实现降噪;再对消噪的加速度信号进行积分变换得到位移,最后使用ESMD剔除趋势项。仿真分析和实测数据结果表明,该方法比现有方法精度更高、自适应性更好。     

基于参数优化VMD和MDE的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机轴承振动信号的复杂多分量耦合特性,提出了一种基于参数优化VMD和MDE的往复压缩机轴承故障诊断方法。利用遗传算法搜索VMD算法的最佳影响参数组合,确定VMD算法需要设定的带宽参数和分量个数对故障信号分解。计算分解后各BLIMF分量的峭度值,筛选出最佳BLIMF分量并重构故障信号,然后对重构后故障信号进行MDE分析形成故障特征向量,输入到极限学习机中进行分类识别。对往复压缩机轴承故障实测信号进行分析,实验结果表明,该方法可有效提取出往复压缩机轴承故障特征,特征向量具有较好可分性,实现了往复压缩机轴承故障特征的有效识别。     

基于SVD-CEEMDAN和KLD的轴承故障分析

针对滚动轴承信号去噪及故障特征提取问题,提出一种基于SVD-CEEMDAN和KLD的滚动轴承故障诊断方法。该方法通过奇异值分解（SVD）对原始信号进行初步去噪,再利用完备集合经验模态分解（CEEMDAN）对去噪后的非平稳振动信号进行自适应分解,得到若干本征模态函数（IMF）;然后通过KL散度法（KLD）筛选有效本征模态函数（IMF）重构,再对其进行自相关去噪;最后利用包络谱分析处理去噪信号,提取故障特征频率。通过对轴承实测信号进行分析,该方法可有效抑制噪声,并能清晰地得到反映实际故障信息的信号,证实所提出方法的实用性和有效性。     

基于CIELMD与RCMFE的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法

针对往复压缩机轴承间隙故障诊断振动信号强非平稳、非线性与特征耦合特性,提出基于复合插值包络局部均值分解(CIELMD)与精细复合多尺度模糊熵(RCMFE)特征提取方法。使用CIELMD方法分解不同轴承间隙故障信号,利用相关系数筛选包含主要故障信息的PF分量;通过RCMFE方法定量描述PF分量构成状态特征矩阵,为解决信息冗余问题,进一步使用文化基因算法优选矩阵中平均样本距离最大的元素,构成可分性良好的特征向量。往复压缩机轴承间隙故障模拟信号试验结果表明:该方法提取故障特征可分性强,故障识别准确率高。     

基于CEEMDAN与信息熵的液压泵故障特征提取方法研究

由于液压泵故障振动信号微弱和不平稳的特性,造成特征向量提取和故障诊断困难。针对这些问题,提出一种CEEMDAN与信息熵结合的特征提取方法。将传感器测得的液压泵的故障振动信号进行CEEMDAN分解得到多个固有模态函数(IMF),并计算其信息熵,然后筛选出信息熵最小的3个IMF分量重构信号,计算重构信号的多域熵作为特征向量来训练决策树模型。液压泵故障诊断实验结果证明了该方法的有效性和优越性。     

基于EEMD的相关排列熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳难以有效诊断的问题,提出了一种集合经验模态分解的相关排列熵的滚动轴承故障诊断方法。利用集成经验模态分解方法将振动信号分解为多个本征模函数,结合排列熵和相关系数进行特征提取。并通过滚动轴承故障实验验证了结合相关系数和排列熵方法在特征提取时的有效性和互补性,同时有效抑制了重构信号的模态混叠问题,并根据重构信号的包络谱分析完成了滚动轴承故障诊断。通过仿真和实验验证了本方法的有效性。     

基于CEEMDAN-深度信念网络的超低速滚动轴承故障诊断

针对超低速滚动轴承故障诊断困难问题,提出一种自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与深度信念网络(DBN)相结合的超低速滚动轴承故障声发射(AE)诊断方法。通过EEMD和CEEMDAN方法分别对轴承AE信号进行分解,结果表明,CEEMDAN具有较好的分解完备性和抗模态混叠性;将EEMD能量熵和CEEMDAN能量熵分别作为模式识别分类器的特征向量进行故障诊断,后者的识别准确率较高;通过与SVM、BP神经网络方法对比,DBN方法的模式识别效果更好,且表现出较好的稳定性。因此,文章所提方法能够有效的应用于超低速滚动轴承的故障诊断。