参数优化变分模态分解与多域流形学习的行星齿轮箱故障诊断

针对行星齿轮箱特征提取困难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解与多域流形学习的故障诊断方法。首先,利用樽海鞘群优化变分模态分解(SSO-VMD)对信号进行分解与重构,降低噪声干扰;然后,从多域提取故障特征,并采用改进监督型自组织增量学习神经网络界标点等度规映射(ISSL-Isomap)算法进行降维处理,获取低维故障特征;最后,运用人工蜂群优化支持向量机(ABC-SVM)多故障分类器进行诊断识别。将SSO-VMD与经验模态分解进行对比,仿真信号分析结果验证SSO-VMD的优越性。将所提故障诊断方法应用于行星齿轮箱故障诊断实验分析中,结果表明:多域特征提取效果优于时域、频域和尺度域等单域特征提取效果;ISSL-Isomap降维效果优于等度规映射,t-分布邻域嵌入,线性判别分析,加权等度规映射和监督等度规映射等算法;所提方法故障识别率达到100%,能够有效识别出行星齿轮箱各工况类型。     

基于改进VMD和深度置信网络的风机易损部件故障预警

考虑到风电机组运行时监测到的轴承、齿轮等易损部件的振动信号早期故障特征微弱且难以提取,提出了基于变分模态分解的风机易损部件故障特征提取方法,并采用深度置信网络对故障进行预警。为克服变分模态分解参数选取对特征提取效果的影响,基于各分量的相关系数确定分解个数,并采用粒子群算法来优化惩罚因子,将改进的变分模态分解用于振动信号进行分析处理;在此基础上,进一步提取各分量的排列熵和均方根值并将其构成的高维特征向量作为深度置信网络的输入,建立早期故障诊断模型;选取风机传动故障诊断实验平台早期故障数据和某风电机组的现场信号进行故障诊断分析。结果表明,该方法能准确稳定地提取风机易损部件故障信号的微弱特征,并进行故障有效识别,提高了风机易损部件故障预警的准确性。     

基于VMD和卷积神经网络的变工况轴承故障诊断方法

针对变工况条件下轴承故障数据无法大量获取以及诊断困难的问题,提出了基于变分模态分解和卷积神经网络的轴承故障诊断方法,使用稳态工况获取的数据训练,能对变工况下的数据实现有效诊断。首先对轴承振动信号进行变分模态分解,以获得有限带宽的固有模态函数;然后构建卷积神经网络模型,采用优化技术提高模型适应性,实现对固有模态函数的自适应特征提取和分类;最后使用台架试验获得的滚动轴承故障数据进行验证,并与深度残差网络和支持向量机进行对比。结果表明,该模型对变工况数据的诊断/识别率达到100%/98.86%,高于对比模型的测试结果,有效实现了变工况轴承故障诊断。     

变分模态分解在自动机故障诊断中的应用

由于自动机工作环境复杂、各种响应信号相互叠加,为准确、高效地提取自动机信号的故障特征,提出一种应用变分模态分解(VMD)和极限学习机(ELM)的自动机故障诊断方法。首先对自动机信号进行变分模态分解,并与经验模态分解(EMD)结果进行对比;同时提取各模态分量的能量百分比和各工况下不同样本的样本熵作为特征值;将提取到的特征值输入到极限学习机中进行故障诊断,再与传统的双谱分析诊断结果进行比较。最终VMD方法实现信号频域内各分量的自适应剖分,并得出ELM的故障诊断准确率为87.5%。实验结果表明:变分模态分解能够有效避免模态混叠现象,同时验证所提方法的可行性与有效性。     

基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的滚动轴承故障诊断

针对变分模态分解中模态个数的设定会对分解结果产生重要影响的问题,提出一种求取最优分解层数的方法,该方法以瞬时频率的幅值特性为依据,通过分析变分模态分解过程中,各分量最大幅值之间的关系来确定最佳分解参数;均方根熵可以反映不同振动信号的能量值,以信号均方根熵为故障特征参量,通过优化支持向量机建立故障分类模型,实现故障模式分类。将基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的故障诊断方法应用于滚动轴承实测信号中,实验结果表明基于最大幅值变分模态分解和均方根熵的方法能够有效识别滚动轴承运行状态,识别准确率高达98.75%。     

基于变分模态分解和排列熵的滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。     

基于奇异值分解和变分模态分解的轴承故障特征提取

为了有效提取轴承故障,提出了基于变分模态分解和奇异值分解降噪的故障特征提取方法。通过对故障信号进行变分模态分解,获得其本征模态函数。基于峭度指标,选择包含故障信息的本征模态函数进行信号重构。利用奇异值分解降噪技术对重构信号进行处理,提高信噪比。最后对降噪信号进行包络解调提取故障特征频率。与常见的故障特征提取方法相比,该方法能有效辨别滚动轴承的典型故障,突出故障特征,提高滚动轴承的故障诊断效果。     

基于参数优化变分模态分解的滚动轴承故障特征提取方法

在滚动轴承早期故障阶段,代表轴承故障特征的冲击成分容易被较强的背景噪声淹没,针对这一问题提出相关峭度(Correlated Kurtosis,CK)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)的滚动轴承故障特征提取方法。针对变分模态分解方法参数不确定问题,提出利用以相关峭度为适应度函数的蝗虫优化算法(Grasshopper Optimization Algorithm,GOA)对变分模态分解参数进行自适应选定。针对故障信号经优化变分模态分解处理后模态分量的筛选问题,以相关峭度为指标,挑选具有最大相关峭度指标的模态分量进行包络解调分析,提取轴承信号中的故障特征信息。仿真及实测信号处理结果证明,该方法能在强噪声背景下准确提取滚动轴承故障信号的微弱特征。     

基于变分模态分解和排列熵的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。     

基于变分模态分解与深度卷积神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号非平稳、非线性特点以及特征提取困难问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)与深度卷积神经网络相结合的特征提取方法并应用于滚动轴承故障诊断。利用VMD将原始振动信号分解得到若干不同频率的限带本征模态分量,通过卷积网络中的多组卷积核自动学习各模态数据的不同特征,保证了特征提取的自适应性、全面性和多样性。在特征提取的基础上,使用全连接神经网络进行故障分类与诊断。将所提方法应用于滚动轴承故障诊断,结果表明,该方法在变工况情况下能够实现滚动轴承故障类别以及损伤程度的精确判定。     

基于VMD-ICMSE和半监督判别SOINN L-Isomap的滚动轴承故障诊断

针对从滚动轴承非线性、非平稳振动信号中提取故障特征困难的问题,提出一种基于半监督判别自组织增量学习神经网络界标点的等度规映射(SSDSL-Isomap)的滚动轴承故障诊断方法。利用基于变分模态分解的改进复合多尺度样本熵(VMD-ICMSE)从复杂域提取振动信号的故障特征,构建高维故障特征集;采用SSDSL-Isomap方法对高维故障特征集进行维数约简,提取出利于识别的低维、敏感故障特征子集;应用粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)分类器对低维故障特征进行故障识别,判别故障类型。VMD-ICMSE方法集成了VMD自适应分解非线性信号与ICMSE衡量时间序列复杂性程度的优势,提高故障特征提取能力;SSDSL-Isomap方法综合了全局流形结构、半监督型双约束图构建以及SOINN界标点选取的优点,增强故障分类能力。调心球轴承故障诊断实验分析结果表明,该方法对实验数据的故障识别率达到100%。     

基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法

针对复合故障多种故障特征相互叠加彼此干扰,给全面准确诊断带来困难,提出了基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法。该方法首先应用EMD将复合故障信号分解为若干个IMF分量,由于不同单一故障的特征会在不同频段得以体现,提取每个IMF分量的特征量,建立故障数据网络模型;然后将每个IMF分量视为网络中的社团,根据复杂网络社团结构的特性,进行同类社团合并,合并所得每个社团与单一故障相对应,最后对合并的信号进行分析,实现复合故障特征分离。本文以转子不平衡和轴承内圈、轴承内圈和滚动体复合故障特征分离与诊断为例,验证了该方法的可行性。     

基于蝙蝠算法优化的变分模态分解的转子裂纹检测方法

针对转子裂纹故障特征难于提取,提出了一种基于蝙蝠算法(BA)优化参数的变分模态分解(VMD)诊断转子裂纹故障的方法。将蝙蝠算法应用于变分模态分解,对变分模态分解中参数K和惩罚因子α进行全局寻优,用BA搜索VMD的最优(α,K)组合,迭代过程采用局部极小包络熵为适应度值。仿真分析的结果表明,BA-VMD方法能很好的完成VMD参数K和α的自适应获取,且在抗模态混叠和抗噪声干扰方面的具有明显优势,最后采用BA-VMD方法对裂纹转子的位移信号进行了实验分析,分析结果表明,采用BA-VMD方法处理后的频谱能充分反映出信号的频率特征,且通过频率结构特征很容易识别出转子裂纹的故障特征。     

基于VMD和改进多分类马田系统的滚动轴承故障智能诊断

为了有效提取滚动轴承的故障信号,选择合适的智能分类器识别故障状态,提出基于变分模态分解及多重马氏距离法的多分类马田系统的故障智能诊断系统。通过变分模态分解将振动信号分解为多个本征模函数并提取相关特征;并采用了多重马氏距离法的马田系统,以特征子集代替特征参与分类器的构建,以解决特征参数众多的问题;通过正交表和信噪比,筛选出各状态的敏感模态分量,并提出多分类马田系统,用于多类故障智能识别;将其应用于滚动轴承故障数据中,验证算法的有效性,并与其他算法对比分析。结果表明,基于变分模态分解及改进的多分类马田系统算法能简化诊断系统、训练耗时少,识别准确率高,是一种更为有效的故障智能诊断方法。     

基于变分模式分解的行星齿轮箱齿轮组合故障频率解调分析

行星齿轮箱组合故障振动信号具有多源调制特点,在频域内边带结构复杂,通过常规Fourier频谱分析难以有效提取故障特征;组合故障振动信号的调频部分包含故障信息,且不受传递路径影响。为了准确提取行星齿轮箱组合故障特征,提出基于变分模式分解的频率解调分析方法。根据采样频率和载波频率确定单分量个数,通过变分模式分解将多分量信号自适应地分解为一系列本质模式函数;计算本质模式函数的瞬时频率,根据中心频率和啮合频率的匹配关系选取敏感单分量;通过分析敏感单分量瞬时频率频谱诊断组合故障。通过仿真信号和实验信号分析验证了方法的有效性,诊断了太阳轮与行星轮、太阳轮与齿圈、行星轮与齿圈的组合故障。     

基于参数优化VMD和增强多尺度排列熵的单向阀故障诊断

针对高压隔膜泵机械结构复杂,单向阀故障特征信息分布在多尺度上,单一尺度难以全面提取特征的问题,提出了一种基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和增强多尺度排列熵(Enhanced Multi-scale Permutation Entropy,EMPE)的单向阀故障诊断方法。对单向阀振动信号进行VMD分解,以包络熵最小原则对其进行参数优化,获得既定的若干本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量;计算IMF分量的增强多尺度排列熵,构建故障特征值向量;利用基于变量预测模型的模式识别(Variable Predictive Model Based Class Discriminate,VPMCD)方法对故障特征值向量进行训练和识别,进而实现单向阀的故障诊断。仿真信号和工程实验分析表明,该方法可以准确地识别单向阀的故障类型,具有一定的可靠性和工程应用价值。     

基于传递路径分析的车身阻尼材料拓扑优化

以某乘用车怠速工况下的车内噪声为研究对象,建立内饰车身的声-固耦合有限元模型,施加实测的加速度激励预测车内噪声响应。通过有限元模型获取系统传递函数,结合实测加速度激励建立传递路径分析模型,分析怠速工况下驾驶员右耳位置121 Hz频率处各路径的声学噪声贡献情况,以贡献量较大的路径为板件贡献量分析的激励输入位置,确定后地板为铺设阻尼的目标板件。以121 Hz处驾驶员右耳声压最小为目标,建立拓扑优化模型,对后地板阻尼进行布局优化。结果表明,怠速工况下121 Hz峰值频率处驾驶员右耳声压级下降5.59 dB(A),传递路径分析对阻尼结构优化设计具有一定指导作用。     

基于PSO改进深度置信网络的滚动轴承故障诊断

针对深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)用于轴承故障诊断时,网络层结构调试比较费时等问题,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的DBN算法,以及基于该算法的轴承故障诊断模型。该模型利用PSO算法优选DBN网络结构,并通过自适应时刻估计法微调模型参数,随后运用具有最优结构的DBN模型直接从原始振动信号中提取低维故障特征,并将其输入到Soft-max分类器中识别轴承的故障模式。该算法与支持向量机、BP神经网络、DBN、堆叠降噪自编码等方法进行对比分析,实验结果表明,PSO改进的DBN算法具有更高的准确率以及更好的鲁棒性。     

基于VMD和SVD的柴油机气门间隙异常特征提取研究

为有效地从柴油机缸盖表面振动信号中提取气门间隙故障特征,提出一种基于变分模态分解(VMD)和奇异值分解(SVD)的特征提取新方法。采用VMD算法对缸盖振动信号进行分解,利用所得的模态分量构建特征矩阵;接着应用SVD理论将特征矩阵转变为表征频率特性的奇异值序列,探讨了稳定工况下的奇异值序列与不同气门间隙状态之间的关系;由于转速、负荷等工况的改变对信号特征层的影响与故障所引起的信号特征的改变可能非常相似,因此将奇异值序列作为特征参数,输入到随机森林分类器中,构建分类模型,对柴油机变工况下的气门间隙故障进行诊断。实验结果表明:该方法能有效识别气门间隙故障,突出故障敏感特征;与传统基于Hankel矩阵和小波包系数矩阵的SVD特征提取方法相比,该方法所提特征参数在柴油机变工况条件下具有更高的识别率。