基于MHITD与MFE的往复压缩机故障特征提取方法

针对往复压缩机振动信号的非平稳和非线性特性,提出一种基于改进ITD(MHITD)方法与多尺度模糊熵(MFE)的往复压缩机轴承故障特征提取方法。MHITD方法解决了ITD方法分量波形失真的问题,其采用单调三次Hermite插值代替了ITD方法中的线性变换。利用MHITD方法将故障振动信号分解为一系列旋转分量之和,根据相关性系数筛选包含故障主要信息的分量。利用多尺度模糊熵对各分量进行定量描述,并以类间平均欧氏距离对尺度因子进行优选,得出可分性良好的特征向量。通过该方法提取往复压缩机故障轴承间隙故障的特征向量,与ITD和样本熵方法进行对比分析,验证了该方法的有效性。     

基于LMD与多尺度排列熵的往复压缩机故障特征提取方法

往复压缩机是用于压缩和输送气体的机械设备,针对其振动信号特征,提出基于LMD与多尺度排列熵的往复压缩机轴承间隙故障特征提取方法。利用具有保形特性的Hermite插值法替代传统LMD中滑动平均法构造均值与包络函数,提高LMD对非平稳信号的分解精度;以改进的LMD方法分解各状态下的振动信号,依据相关性系数筛选包含故障状态主要信息的PF分量;利用多尺度排列熵对各PF分量进行定量描述,并以平均类间样本距离对尺度因子进行优选,得出可分性良好的特征向量;利用SVM识别轴承间隙故障的类型,以识别准确率为依据,通过与不同方法所提取的特征向量进行对比,验证了方法的有效性。     

基于LMD多尺度熵和LSSVM的往复压缩机故障诊断方法研究

针对往复压缩机振动信号的非线性和非平稳多源冲击性,提出一种基于局部均值分解(LMD)、多尺度熵(MSE)和最小二乘支持向量机的诊断方法。首先,利用LMD将不同状态振动信号分解为一系列乘积函数(PF)分量,然后根据各PF分量与原信号的互信息值,选择相关性较大且包含故障状态主要信息分量,计算其相应的多尺度熵值,并构造能够定量描述往复压缩机状态的特征向量,最后利用LSSVM作为模式分类器,对上述不同状态下的特征向量样本进行训练和识别,诊断得出往复压缩机气阀故障类型。进一步与小波多尺度熵、EMD多尺度熵方法所提取特征向量识别结果进行对比,结果表明:该方法具有更高的识别率,为往复压缩机故障诊断提供了一种新途径。     

基于LMD多尺度熵与SVM的往复压缩机轴承故障诊断方法

针对往复压缩机振动信号的非平稳和非线性特性,提出了基于LMD多尺度熵与SVM的往复压缩机轴承间隙故障诊断方法。利用具有保形特性的Hermite插值法替代传统LMD中滑动平均法构造均值与包络函数,提高LMD对非平稳信号的分解精度。以改进LMD方法对各状态振动信号进行分解,依据相关性系数选择其中代表故障状态主要信息的PF分量。利用多尺度熵对各PF分量进行定量描述,并以平均类间样本距离对尺度因子进行优选,得出可分性良好的特征向量。使用SVM作为模式分类器,诊断得出了轴承间隙故障类型。同LMD与样本熵以及LMD与近似熵方法所提取特征向量进行对比,结果表明该方法具有更高的识别准确率。     

基于VMD和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法

针对往复压缩机气阀振动信号具有非平稳性、非线性和多分量耦合特性,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进多尺度熵的往复压缩机气阀故障诊断方法。利用VMD方法分解振动信号,并根据互相关系数法选取主要模态分量进行信号重构,可有效的消除噪声干扰;应用改进多尺度熵对重构信号进行量化分析,获得各振动信号的特征向量,并以极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)为故障分类器对往复压缩机气阀的4种状态实测信号进行分类识别。研究结果表明:该方法能够比较准确地提取出往复压缩机气阀故障信息,可实现往复压缩机气阀故障的正确识别。     

基于ITD分形模糊熵的轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、单一故障特征难以实现在整个复杂非线性状态空间上准确分类的局限,提出了基于本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)和分形模糊熵的轴承早期故障智能诊断方法.首先,利用改进的ITD方法将包含大量背景噪声的非线性非平稳振动信号自适应地分解为不同频段的合理旋转(proper rotation,简称PR)分量;然后,提取蕴含故障信息的PR分量的分形维数和模糊熵,组成联合特征向量;最后,采用适合小样本模式识别的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)方法对故障类型进行分类.通过4种运行状态的滚动轴承实验表明,该方法能有效性地应用于滚动轴承早期故障智能诊断.     

一种航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承振动信号故障微弱,故障特征难提取的问题,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和近似熵(AE)结合随机森林(RF)的航空发动机中介轴承故障诊断方法。首先,利用航空发动机中介轴承试验台模拟并采集轴承在正常、外圈故障、滚动体故障三种状态下的振动信号;然后通过ITD方法将非平稳、非线性的中介轴承振动信号分解成一组固有旋转分量(PR),计算其近似熵;最后,将不同尺度的近似熵值作为特征向量,输入到随机森林分类器模型中进行分类识别与故障诊断。研究表明,该方法能有效提取出机匣表面振动信号中微弱的中介轴承振动故障信号特征,故障诊断准确率高,具有工程实用性。     

改进ITD方法及其在往复压缩机故障诊断中的应用

针对往复压缩机故障振动信号非线性、强非平稳的特点,提出了一种采用分段三次Hermite插值改进的ITD方法。分段三次单调插值具有优良的保形特性,采用其代替线性变换构造基线信号,可以有效解决ITD方法分量波形失真的问题。应用所提方法对往复压缩机轴承故障振动信号进行分析,结果表明,该方法可有效地实现轴承间隙故障的诊断。     

基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断

提出了一种本征时间尺度分解模糊熵和GG模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。首先,将滚动轴承的振动信号进行ITD分解,得到若干个固有旋转分量和一个趋势项。然后,将PR分量分别与原始信号进行相关性分析,筛选出前3个含主要特征信息的PR分量,并将筛选的PR分量的模糊熵作为特征向量。最后,将特征向量输入到GG分类器中进行聚类识别。通过模糊熵、样本熵和近似熵对比,实验结果表明模糊熵能更好的表征故障信号的特征信息;通过GG聚类、GK 聚类和FCM聚类对比,实验结果表明GG聚类效果明显优于FCM、GK的聚类效果。因此,实验证明了基于ITD模糊熵和GG聚类的滚动轴承故障诊断方法的有效性和优越性。     

基于AO-VMD的往复压缩机故障特征提取方法

采用原始VMD方法对往复压缩机故障进行诊断时,往复压缩机易损部件的振动信号存在非平稳、非线性这一问题,为此,提出了一种使用天鹰算法(AO),以各分量样本熵的最小值作为适应度函数,对变分模态分解(VMD)进行优化分解的往复压缩机故障特征提取方法。首先,对往复压缩机滑动轴承的故障进行了分析,对其不同状态下的振动信号进行了分析处理;然后,先使用小波消噪对振动信号进行了消噪处理,再分别使用原始VMD和AO-VMD新型分解方法对其进行了处理,并得到了BLIMF分量;最后,计算两种分解方法中各分量的多尺度样本熵(MSE)值,对不同状态的多尺度样本熵值进行了对比分析,从而实现了对往复压缩机各类故障的诊断。研究结果表明：AO-VMD方法利用AO强大的快速搜索和开发能力后,故障分类性能明显优于原始VMD分解方法,各类故障信号多尺度样本熵值区分明显;其省时方面效果显著,基于遗传算法优化VMD方法分解耗时427 s,而AO-VMD方法仅需165 s,满足故障诊断分解方法要求。     

A feature extraction method based on HLMD and MFE for bearing clearance fault of reciprocating compressor

According to the nonlinearity, nonstationarity and multi-component coupling characteristics of reciprocating compressor vibration signal, a feature extraction method based on hermite local mean decomposition (HLMD) and multiscale fuzzy entropy (MFE) is proposed for the diagnosis of reciprocating compressor oversized bearing clearance faults. Firstly, aiming at the strong nonstationary characteristic of vibration signal, a novel HLMD algorithm was given by using the monotone piecewise cubic hermite interpolation (MPCHI) instead of cubic spline interpolation (CSI) to construct the envelopes. Secondly, HLMD was performed on the vibration signals in each state and a series of PF components are produced, and the highlighted PF components which contain the main information of fault state were chosen with the correlation coefficient. Thirdly, MFE of the selected PF components were calculated to form the eigenvectors matrix, and the eigenvectors which have the best divisibility were extracted based on the average euclidean distances of each scale factor. Finally, four bearing clearance fault states were extracted by the proposed method, and taken SVM as a pattern classifier, the faults were diagnosed accurately. Furthermore, the comparison of recognition results with other three feature extraction methods demonstrates the superiority of this method.     

基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。     

基于多源信息融合的往复式压缩机故障诊断方法

往复式压缩机结构复杂,振动激励源多,故障关联性较强,需要依靠多种类型的传感器所采集的信息来对往复式压缩机故障进行诊断。在融合往复式压缩机多种类型传感器采集的特征信息基础上,提出一种基于多源信息融合的往复式压缩机故障诊断方法,构建信息融合诊断框架。利用往复式压缩机多种类型传感器所采集的数据信息构建特征证据体,使用径向基神经网络对每个证据体进行初步诊断,根据加权证据融合理论融合各个证据体初步诊断结果,得到最终诊断结果。使用提出的方法对往复式压缩机3种工况的试验数据进行融合诊断,诊断结果表明：使用加权证据融合理论融合多源传感器信息的诊断结果可信度高,不确定性小,能够准确对往复式压缩机故障状态进行诊断识别。     

基于信息熵的涡旋压缩机故障诊断研究

为了定量描述涡旋压缩机运行状态,在状态特征提取的基础上,从振动信号分析的思路出发,结合信息论中熵和灰关联度的理论,建立了一种基于时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域小波能量谱熵和小波空间特征谱熵的故障诊断方法,并作为综合评价涡旋压缩机振动状态的定量特征指标,可实现对涡旋压缩机几种故障的较好识别,证明了该故障诊断方法的有效性。     

往复压缩机多重分形故障特征提取

实现了基于多重分形的往复压缩机振动信号的故障特征提取。针对往复压缩机振动信号的非线性和非平稳性,使用多重分形谱和广义维数对压缩机振动信号进行分析,从中提取可识别的故障特征。分析结果发现多重分形谱中的△α值和广义维数Dq作为故障特征能够很好地反映往复压缩机的工作状态,为往复压缩机的故障特征识别提供了必要依据。     

基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断

往复压缩机以多源非线性冲击振动信号为主,应用传统方法难以从振动信号中提取故障特征,为此提出一种基于非线性复杂测度的往复压缩机故障诊断方法。以气阀正常、阀片有缺口、阀片断裂及弹簧损坏4种状态下往复压缩机气阀振动信号为分析数据,在小波阈值降噪处理的基础上,采用均值符号化方法计算信号的归一化Lempel-Ziv复杂度(Lempel-Zivcomplexity,LZC)指标,分别给出各状态相应的LZC特征区间,利用BP人工神经网络对各状态信号的有效值特征、功率谱能量特征及LZC特征分别进行训练和测试,结果表明LZC更能准确区分不同状态的往复压缩机气阀故障,为往复压缩机故障诊断和维修决策提供了一种有效方法。     

往复压缩机气阀故障模拟实验与诊断研究

气阀是往复压缩机最易发生故障的部件。本文在分析气阀故障原理的基础上,首次在大型往复压缩机实验平台上对吸气阀、排气阀进行了一系列破坏性实验,对现场机组气阀的各类故障情况进行了真实模拟,最大限度地保证采集到的振动及温度信号与实际机组的故障信号相符合,利用BH5000R在线监测诊断系统对故障特征进行了识别和分析,结果表明,该方法能够有效识别往复压缩机气阀的故障特征。     

基于往复压缩机轴心轨迹特征的故障诊断方法研究

往复压缩机的故障诊断一直以来都是研究工作的重点问题,对其关键运动部件的监测诊断更是研究的热点之一。当往复压缩机发生运动部件磨损、撞缸等故障时,活塞杆的运行状态会发生改变,进而引起活塞杆轴心轨迹的变化。因此,提出了一种基于活塞杆轴心轨迹的往复压缩机智能诊断方法。首先,文章利用改进的离散点轮廓包络方法提取活塞杆轴心轨迹特征,同时提取活塞杆信号的时、频域特征;然后利用ReliefF方法计算轴心轨迹特征与时、频域特征的特征权重,选取大于各自权重均值的特征分别组成轴心轨迹敏感特征集和时频域敏感特征集;最后,提取2个特征集的Related-Similar(RS)特征,将其融合后作为BP神经网络的训练特征集训练故障诊断模型。利用往复压缩机磨损故障和撞缸故障的数据对模型进行验证,结果表明,模型能较好地识别这两种故障,并且故障恶化时的识别准确率均达到了99%以上。     

基于多重分形的往复压缩机分级诊断研究

应用多重分形理论实现了往复压缩机振动信号的故障特征提取。广义维数Dq作为故障特征参数能够很好地反映往复压缩机的工作状态。广义维数谱中Dq的最大值与最小值之差△Dq反应了振动信号波动的大小,通过比较压缩机两级正常与故障状态下的△Dq之差,可以评定哪一级出现了故障,实现往复压缩机运行状态的分级诊断。对多种故障类型的大量数据分析验证了此方法的有效性。     

运用小波包变换与能量算子的气阀故障特征提取

针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,提出了基于小波包变换与能量算子相结合的包络解调技术对其振动信号进行包络分析,解决了对信号包络解调前需要人为确定载波带对信号进行带通滤波的问题.并将其用于往复压缩机气阀的故障诊断,实例数据的分析表明,把包络信号的歪度值和峭度值作为特征指标较好地区分了气阀的不同故障,并且表现出抑噪特性.