基于AFD算法的滚动轴承故障诊断方法

基于自适应傅里叶分解(AFD)算法,将滚动轴承的振动信号分解为一系列单一分量信号并计算它们的峭度;将峭度由大到小顺序排列,自适应寻找峭度趋于稳定的拐点,对拐点前的单一分量信号求和并取包络作共振解调;根据解调得到的频谱判断滚动轴承是否发生故障及发生故障的部位。以N205EM型滚动轴承为例进行试验验证,结果表明:在不预先确定滤波频带,不出现无物理意义的"负频"情形下,能够准确有效地提取出比传统共振解调方法有更好频谱特征的滚动轴承故障信息,从而有效地诊断出滚动轴承的故障。     

基于集合谱峭度法的轴承故障诊断

轴承早期故障引起的微弱振动变化信号往往淹没在机械传动系统的背景振动噪声中,其故障特征提取困难。本文针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性及调制特性,提出集合经验模式分解和谱峭度法合的滚动轴承故障特征信号提取及其故障诊断的新方法——集合谱峭度法(Ensembled Kurtogram,EK)。该方法应用集合经验模式分解将振动信号分解为多个固有模式函数,分别计算各个固有模式函数的峭度值及其与故障工况下振动信号、正常工况下振动信号之间的相关性,根据IMFs自动选取规则选取合适的IMFs进行轴承故障信号的重构;然后针对重构后的信号进行谱峭度计算得到对应的峭度图,根据峭度图上最大值原则选取最佳带通滤波器进行滤波;最后运用包络解调后的信号进行故障诊断。本文通过模拟仿真和实验验证,验证了该算法的故障信号提取有效性和故障诊断能力。     

基于EMD-Kurtosis的牵引电机轴承故障特征识别

文章利用经验模态分解的方法将牵引电机轴承振动信号分解成各阶本征模态函数IMF,并将各阶IMF进行傅里叶变换得到各阶IMF的频率,根据故障轴承频率特征和本征模态函数的频率对应关系,对该本征模态函数进行峭度分析,进而能够更加精确识别轴承故障特征。     

基于EWT-MCKD的机车轮对轴承故障诊断

针对机车轮对轴承在实际运行过程中故障特征难以提取的问题,提出经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障特征提取方法.对原始信号进行傅里叶变换得到Fourier频谱图,根据频谱中的极大值将Fourier频谱图进行分段得到若干模态分量,以无量纲的裕度指标作为评价指标,再采用最大相关峭度解卷积对裕度因子最大的模态分量进行降噪处理.通过分析其包络谱中的频率成分来实现故障诊断.研究结果表明:所提方法对不同故障类型的轮对轴承进行诊断,可以准确有效的识别轮对轴承故障类型,具有一定的工程实用价值.     

基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。     

基于局部均值分解与局部离群因子动力电池故障诊断

动力电池故障诊断是保证电动汽车正常运行的关键。提出一种基于局部均值分解和局部离群因子的动力电池故 障诊断方法,用于电池组故障识别与定位。通过局部均值分解对电压信号预处理,并根据相关系数高低重构电压信号。 进一步提取重构信号的峭度因子作为故障特征输入到局部离群因子算法中,根据局部离群因子算法自适应阈值输出故障 电池。采用实车数据验证了所提方法能有效、准确地检测出故障,具有较好的可靠性与鲁棒性。     

基于信噪峭度比的水下目标动态谱增强算法研究

根据非高斯噪声环境中水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量对角切片特征,定义了信噪峭度比的概念,导出了其理论计算公式.理论分析表明,在一定条件下,信噪峭度比总是大于用自相关函数定义的信噪比,提出了基于信噪峭度比分析法的水下运动目标辐射线谱信号的四阶累积量对角切片谱特征增强新算法.用水下某目标辐射线谱的实测数据,对该算法的性能进行了仿真研究.结果表明,该算法具有良好的抑制非高斯噪声能力,且不必对噪声分布作高斯性假设.因此,该算法具有重要的工程应用价值.     

基于MCKD的振动信号压缩感知方法

齿轮箱在状态监测和故障诊断过程中,依据传统的奈奎斯特采样定律采集到的振动信号数据量过大,且传输速度过慢。针对这些问题提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)的振动信号压缩感知(CS)方法。首先对原始信号进行MCKD降噪处理,获得比原始信号更为稀疏的信号;然后利用高斯随机矩阵作为信号压缩测量中的感知矩阵,通过离散余弦变换(DCT)生成完备字典;最后结合L_1范数重构算法对原始信号进行重构。实验结果表明,在相同压缩率下,与传统的压缩感知方法相比,本文所提的方法能有效地提高重构信号的相似度。     

基于振动的机车轴箱轴承故障诊断

实际工况中，轴承工作的背景环境喧嚣，故障初期，其振动信号相对轻微，因而故障信息不易鉴别。文中从滚动轴承故障机理出发，给出滚动轴承不同部位的故障特征频率计算方法，然后通过峭度值的计算对振动信号进行分析，初步甄别出故障信号；挑选出可疑信号通过小波分解重构，消除噪音干扰，并对重构后的信号做Hilbert包络谱分析，对比尖峰值频率、故障特征频率特征，最终实现故障诊断。