基于最优小波基的轴承故障状态特征提取方法研究

针对轴承故障诊断中最优小波基的选取问题,通过计算SUMVAR值选取最优小波基。用不同小波基对轴承故障仿真信号和故障实验信号进行降噪处理,分析降噪后信号与原信号的能量比值,降噪后信号与原信号标准差,峭度等指标,验证所选小波基的优越性。并对使用最优小波基降噪后信号做希尔伯特包络解调分析,结果表明,该方法能准确提取轴承故障特征频率。     

运用小波包峭度包络的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承振动信号的性质,提出了一种基于小波包系数、峭度最大值原则及包络谱分析的滚动轴承故障自动诊断方法.首先,用小波包将信号分解到不同的频段上,再对不同频段的小波包系数计算其峭度值;然后,根据峭度值最大原则,自动确定由轴承缺陷所引起的共振频率所在的频带;最后,对该频带的小波包系数进行包络谱分析,以确定故障频率.此方法能够提高滚动轴承故障诊断的可靠性和便捷性.     

一种轴承故障诊断的改进型小波包包络方法

小波包包络法是轴承振动信号分析中的一种重要方法,使用该方法可以对包含有故障特征频率的各频段信号进行分析,能够滤去噪声信号,有效地提取轴承的故障信息。在小波包分解时,对小波包细节信号的选取目前常用的是基于细节系数能量的方法,但该方法在信噪比较小的情况下对信号分析效果一般,结合自相关和互相关的特性,提出了一种改进型的小波包包络方法,为小波包分解中细节信号的选取提供了一定的理论依据,提高了小波包在轴承故障诊断中的判断准确度。     

基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断

为了从强噪声背景下的轴承振动信号中准确稳定地提取滚动轴承故障特征,提出了基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断方法。使用变分模态分解对同一负荷下的故障信号进行预处理,通过峭度准则筛选出最佳和次佳信号分量进行重构并使用平稳小波进行去噪处理,最后分析信号的包络谱来对轴承的故障类型进行判断。通过对仿真滚动轴承内圈故障信号进行分析,该方法可成功提取出微弱特征频率信息,噪声抑制效果优于EMD。由此表明,基于峭度准则VMD及平稳小波的轴承故障诊断可有效提取强声背景下的滚动轴承早期故障信息,具有一定的可靠性和应用价值。     

基于小波包熵值和EMD结合的滚动轴承微故障诊断方法研究

滚动轴承是易损件,且从出现微故障到破坏扩展快。因此,发现滚动轴承早期微故障具有重要意义。利用小波包熵值和EMD相结合,来检测诊断轴承开始轻微故障的特征。首先运用小波包对采集信号实现信噪分离,突出了小波包降噪效果明显,然后以互相关、峭度准则提取经EMD分解降噪信号的分量,避免了IMF分量选择的盲目性。通过对仿真信号分析和实例分析,结果能够准确地检测出轴承故障,从而表明本方法的有效性。     

基于小波包能量与峭度谱的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承的振动信号中包含冲击成分,导致信号的能量集中的问题,提出了一种基于小波包能量与峭度谱相结合的方法用以提取轴承故障信号特征.首先应用小波包对测量信号进行分解、能量归一化处理和信号重构,然后将重构信号采用峭度谱确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽,最后将滤波信号进行包络解调并提取故障特征频率.分别对仿真信号和试验...     

基于MED和变分模态分解的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征容易淹没于环境噪声中而难以提取的问题,提出了最小熵解卷积(MED)降噪和变分模态分解(VMD)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先以峭度最大为准则利用MED对轴承振动信号进行降噪处理,然后采用新的高精度多分量信号分解方法——VMD将降噪信号分解为若干个分量,最后通过分析最大峭度分量包络谱中故障频率成分诊断轴承故障。轴承实验分析结果表明了该方法的有效性。     

峭度准则EMD与空域相关结合的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳的特点,提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与空域相关相结合的信号特征提取方法。首先,利用EMD方法将振动信号分解成若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);然后采用峭度准则选取能够反应故障特征的IMF分量进行重构,再对重构信号运用空域相关法进行降噪;最后将处理后的振动信号进行Hilbert包络谱分析,提取出轴承的故障特征。采用所建立的方法分析轴承外圈故障的实验数据。结果表明,峭度准则EMD与空域相关相结合的方法能够对振动信号进行降噪处理并有效地提取出轴承外圈故障特征频率。     

基于改进LMD与小波包降噪对故障弱信号的提取

针对微弱故障信号易被强噪声淹没的难题,提出了一种基于小波包降噪与改进LMD相结合的提取微弱信号特征向量的方法。首先选择恰当的小波基进行小波包分解,再根据计算出的最优小波包树进行信号重构,实现对原始信号的降噪处理。然后对重构的信号进行LMD分解,再计算PF分量的互相关系数和峭度值,减少虚假分量同时增强故障信号幅值。最后对真实的PF分量进行包络谱分析,提取弱信号的故障特征。实例研究结果表明:该方法能够有效地提取出淹没在强噪声中的故障弱信号的特征向量。     

基于小波包时延相关解调的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且容易被强烈的背景噪声淹没,提出基于小波包时延相关解调的分析方法,实现滚动轴承的故障特征提取及故障诊断。首先,以信噪比SNR和均方根误差RMSE为准则,对比小波包阈值的降噪效果,选取最优小波包参数,以增强振动信号的信噪比。然后将降噪后的信号进行重构。最后,通过时延相关解调分析提取去噪重构信号的故障特征。通过仿真和试验数据分析,验证了所提算法能够较准确地提取轴承故障特征频率。基于与包络分析和小波包络分析进行的对比,证明了所提方法能够获得更高精度的故障特征参数,进而更加有效地实现滚动轴承的早期故障诊断。     

DT-CWT相关滤波在齿轮箱故障诊断中的应用

根据小波系数的相关分析理论,提出了基于双树复小波变换的小波相关滤波法。该方法根据相邻层小波系数的相关性,通过迭代过程自适应地进行滤波,能够在达到良好降噪效果的同时保留微弱故障特征信息。对降噪后的信号进行希尔伯特包络分析便可准确得到故障特征频率。试验信号分析与工程应用结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下的齿轮箱轴承早期故障特征信息。     

基于VMD和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承故障发生初期,故障冲击特征微弱难以识别以及共振解调中带通滤波器参数难以选择的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭度的轴承早期故障特征提取方法。首先采用VMD对轴承早期故障信号进行预处理,依据峭度准则选取峭度值较大的分量进行重构;然后应用快速谱峭度法确定滤波器最优参数,使用带通滤波器对重构信号进行降噪处理;最后应用Hilbert解调方法对消噪后信号进行包络解调,分析包络谱得到诊断结果。对仿真信号和轴承试验数据的诊断分析表明,该方法可有效识别出早期故障信号。     

基于改进小波包和EEMD的轴承故障诊断

针对轴承振动信号非平稳性及工作情况下难以获得故障频率,提出一种基于改进小波包和总体经验模态分解(EEMD)的轴承故障诊断方法。首先运用改进小波包对振动信号进行分解,得到按顺序排列的子带频带。然后提取故障频率范围的子带信号并进行EEMD,以互相关系数和峭度准则提取故障分量,避免了固有模态函数(IMF)分量选择的盲目性。仿真和试验分析结果表明,该方法能有效且准确地检测出轴承故障。     

基于MODWPT和MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对齿轮啮合强振动干扰下滚动轴承微弱故障特征提取难的问题，提出一种最大重叠离散小波包变换(MODWPT)和最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先采用MODWPT方法将复杂的轴承故障振动信号分解为若干分量，然后依据峭度准则，选取峭度较大的分量进行MCKD滤波，最后对滤波后所得信号做Hilbert包络分析，将包络谱呈现的频率特征与理论故障特征频率相比较，识别故障特征，实现故障诊断。通过轴承故障的仿真及实验研究，并对比单一MCKD方法和EMD-MED方法的提取效果，说明该方法可以在一定程度上抑制齿轮啮合强振动及噪声的干扰，增强并有效提取出滚动轴承早期低频微弱故障特征。     

双树复小波包与自适应排列熵在轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承信号存在大量噪声、故障特征难以提取,而双树复小波包可减少有用信息的丢失,提出双树复小波包与排列熵结合的轴承故障诊断方法。首先经双树复小波包与排列熵结合对不同层数的分量计算平均排列熵值,确定最佳分解层数;其次采用峭度值作为指标对加噪信号选取分解后的最佳分量;最后对最佳分量进行包络分析提取故障特征频率。双树复小波包与排列熵相结合确定最佳层数方法,避免了对原始信号的过分解和欠分解,从而有效应提取到故障特征。     

平稳小波变换在轴承振动信号去噪中的应用

为有效提取振动信号中的故障特征,提出了一种基于平稳小波变换的降噪方法,阈值大小取决于不同尺度上故障信号的小波分解系数的峭度。实例分析表明,该方法具有良好的去噪性能,并能很好地提取振动信号中的故障特征。     

基于PPCA-EWT的滚动轴承轻微故障诊断

针对经验小波变换(empirical wavelet transform,简称EWT)在强背景噪声下对轴承的轻微故障特征提取不足的问题,提出了概率主成分分析(probabilistic principal component analysis,简称PPCA)结合EWT的滚动轴承轻微故障诊断方法。首先,对信号做PPCA预处理,提取信号主要故障特征成分,去除强背景噪声干扰;然后,采用EWT方法分解轴承故障信号,按相关系数-峭度准则选出故障特征较为明显的分量,并将所选分量重构故障信号;最后,对信号采取包络分析,提取出轴承故障特征。仿真和实验结果表明,该方法能够有效地诊断出轴承故障且效果优于对信号进行EWT包络分析。     

基于自适应复平移Morlet小波的轴承包络解调分析方法

针对滚动轴承的传统包络解调分析技术需要人工选择参数的缺点,提出一种自适应包络解调分析方法。该方法针对轴承故障在振动信号中表现为冲击衰减波形的特点,采用复平移Morlet小波实现冲击特征波形的自动提取。同时,基于小波系数峭度值最大的优化策略,给出Morlet小波基函数的中心频率和包络因子的优化方法,从而实现与冲击特征成分的最优匹配,获得较好的包络信号。对模拟信号和实际轴承故障数据的应用分析表明,该方法通过对基函数波形的优化匹配,可以有效地解调出弱故障特征分量,效果优于普通的复平移Morlet小波变换,适合于轴承的早期故障特征提取。     

基于鲁棒性小波包峭度图的滚动轴承故障诊断

由于基于小波包变换滤波器的设计方法仍然是采用基于样本四阶矩的谱峭度,因此在实际应用中可能会存在非鲁棒性等问题。在此基础上定义了具有鲁棒性的谱峭度系数,提出了基于小波包变换的具有鲁棒性的峭度图算法。滚动轴承的实测信号验证了所提出的方法不仅能够真实地反映谱峭度大小,而且能够准确过滤出故障瞬态冲击成分,有利于基于包络谱分析轴承故障特征频率检测,说明其具有较好的应用前景。