CEEMDAN与改进形态差值滤波结合的滚动轴承故障诊断

受电机所处工作环境中诸多因素的影响,轴承故障振动数据通常会混杂大量噪声,使得故障特征被无效噪声信息所淹没。为了将轴承故障冲击特征信息从含噪信号中提取出来,提出了一种CEEMDAN与改进形态差值滤波结合的故障诊断方法。在诊断初始阶段利用CEEMDAN对故障信号加以处理,得到相应的固有模态函数(IMF);用归一化互信息及峭度值作为评判标准,筛选所需的IMFs分量信号,并以此为基础完成信号重构;利用改进形态差值滤波实现对重构信号的去噪处理;求取处理后的信号频谱并加以探究,提取故障特征信息,完成对故障的有效诊断。由实例验证结果可知,该方法可在背景噪声干扰下对故障特征频率进行较好的定位,能够作为滚动轴承故障诊断的有效方法。     

基于MCS和AlexNet的水润滑推力轴承故障检测

水润滑推力轴承作为潜水电机的重要组成部件常由于工作环境恶劣、过载和冷热交替,轴承结构磨损而进入异物。针对在潜水电机内拆装加速度传感器困难，水阻尼污染振动信号采集等问题，提出故障状态下潜水电机的数学模型，对仿真得到电流信号进行时移降噪，升维预处理，基于AlexNet模型训练不同状态下电机电流信号（MCS）。经验证，模型能以较高的准确率快速识别故障信号，具有较强的鲁棒性，满足故障诊断预见性和实时性要求。