基于SVD和VMD的轴承微弱故障特征提取及分析

针对轴承微弱故障时冲击信号含有大量噪声且难以提取故障特征频率问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)和变分模态分解(VMD)的轴承故障特征提取方法.该方法先对原始信号进行SVD去噪;再对去噪信号进行VMD分解,得到各个本征模态函数(IMF),根据最大中心频率原则和各个本征模态与去噪信号的相关系数差值确定分解个数,通过加...     

轴承磨床三滚轮补偿机构故障分析及改造措施

本文对轴承磨床三滚轮补偿机构故障进行了分析,并提出了解决方案及结果。     

基于改进的CEEMDAN与关联维数的石化轴承故障特征提取

针对石化机组轴承振动信号难以自动区分的问题,提出一种基于改进的自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与关联维数的石化轴承故障特征提取方法。选取某故障诊断重点实验室实测的轴承故障数据中4种工况下的轴承振动信号进行测试分析,采用改进的CEEMDAN分解测得的振动信号得到多个模态分量IMF,对得到的高频分量进行叠加求和后求取数据的嵌入维数和延迟时间并进行相空间重构,结合G-P算法求不同嵌入维数下的关联维数进行特征提取。通过极限学习机进行实验,准确率达到92.5%,证明了方法的有效性。     

一种基于高频噪声和变权直方图累积误差的轴承失效识别方法

基于不同设备旋转轴承运行过程中发出的高频噪声信号,提出了一种基于变权直方图累积误差的信号特征表征轴承的失效状态。首先计算高频噪声信号的均值和方差,然后基于此均值和方差建立正态分布函数,继而计算实际噪声信号函数和建立的正态分布函数二者直方图的累积误差,同时为突出大幅值信号将幅值作为权重系数,最终获得轴承失效特征值。试验采集6组不同失效状态的实际高频噪声信号,计算结果显示:计算出的特征值与轴承的失效状态正相关,比常用的有效值、方差、歪度和峭度特征能更准确和稳定地表征轴承失效状态。     

基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法

针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明：所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。     

基于优化VMD的齿轮箱轴承保持架故障特征提取

针对炼铁厂复杂生产环境,齿轮箱轴承保持架故障特征信息提取困难的问题,提出了一种基于优化变分模态分解参数的故障特征提取方法.首先,采用改进的遗传算法(GA)对变分模态分解(VMD)算法的模态分量个数K与惩罚因子α两个参数进行优化选取,提高分解效果;其次,利用参数优化后的变分模态分解处理信号数据,获得K个模态分量,依据最大...     

基于深度学习的石化机组轴承故障诊断综述

作为石化机组的重要组成部分,轴承发生故障将导致机械运转故障进而影响企业经济效益,故而研究石化机组轴承故障预测、故障诊断具有重大意义。介绍故障诊断中早期基于信号处理的轴承故障诊断方法,阐述应用广泛的深度学习(包括卷积神经网络、迁移学习)等模型在石化机组轴承故障诊断中的应用,并展望基于人工智能的石化机组轴承故障诊断应用。     

基于DT-LMD机床轴承故障信号提取研究

为了准确得到机床故障轴承的运行状态,结合双树复小波变换(Daul-Tree Complex Wavelet Transform,DT-CWT)和局域均值方法 (LMD)分解的方法提出了一种新的方法 (DT-LMD),对轴承故障振动信号提取,首先利用双树复小波变换对信号进行降噪和重构,其次通过局域均值方法分解,再次利用该方法对机床轴承实际振动信号进行分解,提取其能量特征值并将特征值进行归一化处理,得到各个分量的能量值;最后判断轴承的故障类型。     

基于DA-BLSTM的轴承剩余使用寿命预测北大核心

基于轴承维修保障的实际需求,以精确预测轴承剩余使用寿命(RUL)为目标,提出了一种深度学习网络框架,即DA-BLSTM。首先,提取了与轴承性能退化密切相关的15种时域和频域特征;然后,引入注意力机制并与双向长短期记忆网络(BLSTM)深度融合,设计了DA-BLSTM,其中输入注意力机制能够自适应地选取相关时域和频域特征,方向注意力机制用于分配BLSTM不同时间方向(前向、后向)隐藏状态的权重,得到精确的RUL预测结果。在PRONOSTIA平台的滚动轴承数据上进行实验验证,比较实验结果表明基于DA-BLSTM的预测方法具有更高的精度。     

基于现代信号分析的滚动轴承故障诊断的研究

文章利用现代信号分析理论从非线性时频分析(伪Wigner-Ville时频分布)和高阶谱(三阶谱)两方面对滚动轴承故障信号特征的提取加以研究.研究结果表明,伪Wigner-Ville时频分布图能有效地建立故障信息图谱,直观性更强;高阶谱可以很好的检测出非高斯故障信号的信息.     

基于小波包分析的滚动轴承故障诊断研究

理论分析和实例证明,峭度指标等滚动轴承振动时域统计参量可以判定轴承工作是否正常,但不能给出更多信息。通过小波包分析对振动信号进行分解,并有针对性地对包含有故障特征频率的频段信号进行重构,能有效地滤去各种干扰信号,显示故障特征信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种快速有效的途径。     

基于EEMD-IGWO-SVM的电机轴承故障诊断

针对电机轴承易发生损坏、传统诊断方法耗时长且准确度低等问题,提出一种基于改进灰狼优化算法（IGWO）优化支持向量机（SVM）的电机轴承故障诊断方法。对电机振动数据进行集成经验模态分解（EEMD）,提取出IMF能量矩作为特征向量,并结合IGWO-SVM分类器,构造电机轴承故障检测模型。在模型引入改进Tent混沌映射、非线性收敛因子、动态权重策略,得到改进的分类算法,该算法可以快速精准地寻找SVM的最优惩罚参数C和核参数 γ。对电机轴承振动数据进行仿真实验,诊断结果表明该轴承故障方法平均准确率高达99.4%。最后通过实验验证提出的诊断方法具有良好的算法稳定性和抗噪性能,可有效提高故障诊断精度。     

基于MED-FWEO的滚动轴承故障检测

频率加权能量算子(FWEO)能够通过对信号瞬时能量的追踪消除信号中的噪声分量,突出故障冲击分量,对于轴承信号的处理具有较强的抗干扰性,然而对强噪声干扰下的信号则效果不够理想。针对该问题,提出将最小熵解卷积(MED)用于信号的预处理,以此消除信号采样过程中的传递噪声干扰,增强信噪比;而后以FWEO对处理后信号的瞬时能量进行追踪,从能量的角度进行故障特征的二次增强;最后通过包络谱分析获得诊断结果。仿真数据、实验室数据均表明所提方法能够在受强噪声干扰下的轴承故障信号中大幅消除噪声,准确提取出故障分量。     

基于VMD与时间序列分析的滚动轴承故障特征提取方法

为了在非线性、非平稳的滚动轴承故障振动信号中有效提取出敏感的故障特征,提出了基于变分模态分解(VMD)与时间序列分析相结合的特征提取方法。首先通过VMD将原始信号分解为不同预设尺度的本征模态分量(IMF),对各个IMF分量建立时间序列预测模型,通过叠加重构得到最终的预测模型,比较评价指标确定最优参数的选取。最后,通过仿真信号与滚动轴承实际故障数据分析,并与经验模式分解(EMD)进行对比,结果表明该方法能够有效的提取到故障特征频率。     

基于CEEMDAN-IGWO-SVM的轴承故障诊断研究

为了提高支持向量机(SVM)在轴承故障诊断时的准确率和识别效率,提出了一种基于具有自适应白噪声的完整集成经验模态分解方法(CEEMDAN)、改进灰狼优化算法(IGWO)和支持向量机(SVM)相结合的故障诊断方法。首先用CEEMDAN与Shannon熵对振动信号消噪、分解,获得典型故障的敏感信号;其次,将粒子群算法(PSO)惯性权重w与粒子“飞行”速度v引入灰狼优化算法(GWO),得到IGWO,通过IGWO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数,增强SVM的学习能力和泛化能力;最后,利用美国西储大学的轴承试验数据验证优化模型的有效性。结果表明,IGWO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对轴承进行故障诊断;与GA、PSO、和GWO算法优化的SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。     

基于轴承摩擦力的滑动轴承摩擦故障监测方法

针对声发射(Acoustic Emission,AE)难以监测大型机械滑动轴承摩擦故障的问题。从轴瓦摩擦力学模型出发,分析摩擦故障发生时轴与轴承摩擦力的作用形式,通过AE信号均方根计算轴与轴承的摩擦力,并用于滑动轴承摩擦故障监测。鉴于滑动轴承摩擦故障信息微弱的特点,对AE信号幅值包络,增强摩擦脉冲的信息;再引入钟形脉冲函数识别摩擦故障脉冲,简化了轴瓦摩擦力的计算公式。最后通过实验模拟了驱动轴升速、加载以及轴瓦切断供油的过程,与AE传统特征相比,轴承摩擦力特征对轴承摩擦故障更敏感,方法更有效,更适合滑动轴承摩擦故障的状态监测。     

基于多特征提取和LSSVM的轴承故障诊断

针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。     

基于GWO-CMFH和改进ResNet轴承故障诊断

针对不同程度的小分类轴承故障,现有故障诊断方法准确率不高的问题,提出基于GWO-CMFH和改进ResNet的滚动轴承故障诊断方法。对于同一类型不同程度故障,提出基于GWO自适应优化结构元素参数的CMFH滤波方法,增强振动信号的脉冲故障特征并抑制背景噪声;采用连续小波变换将滤波后的信号转换成二维时频图谱;最后,提出基于混合注意力机制改进的残差网络模型,提高轴承故障诊断精度。在西储大学、东南大学及所选轴承数据集上进行验证实验,不同故障程度的小分类诊断准确率分别达到99.73%、98.12%和99.07%,表明所提方法具有很好的抗噪性、鲁棒性,可提高滚动轴承不同故障程度的诊断效果。     

基于C-GRU的电机轴承故障诊断

针对单一卷积神经网络模型在轴承故障诊断工作对于训练样本需求过多的不足,根据采集到的电机轴承振动数据为时序数据的特点,结合门控循环单元在处理时序数据所具有的优势,采用了基于卷积神经网络和门控循环单元(C-GRU)的电机轴承故障诊断算法.将CNN在特征提取的优点与GRU处理时序数据的优点有机结合起来,在选择合适的网络结构和...