共查询到17条相似文献,搜索用时 56 毫秒
1.
2.
为了更好地选取变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)的参数并综合考虑轴承故障信号周期冲击性及循环平稳性,构建一种平均包络谱峭度结合平均样本熵优化的变分模态分解及加权合成峭度提取最优本征模态分量(intrinsic mode function,IMF)的轴承故障诊断方法.首先... 相似文献
3.
4.
针对变分模态分解方法(Variation mode decomposition, VMD)在提取滚动轴承振动信号的故障特征频率时受参数设置影响及敏感模态分量的选取问题,构建一种基于海洋捕食者算法(Marine Predator Algorithm,MPA)优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用以包络熵为适应度函数的海洋捕食者算法对变分模态分解算法的模态个数K和二次惩罚因子α进行自适应选定;其次,使用获得的最佳参数组合对故障振动信号进行变分模态分解,得到多个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);最后,计算各模态分量的平方包络基尼系数(Squared Envelope Gini Index,SEGI),选择系数最大的模态作为最优IMF并进行包络分析,提取相应的故障特征频率。通过公开数据集和实验数据验证表明该方法可解决VMD受参数设置影响的问题,成功诊断轴承故障。且相比于峭度和相关系数指标,平方包络基尼系数指标在筛选最优IMF具备更佳的准确性和鲁棒性。 相似文献
5.
受运行环境及传递路径影响,滚动轴承声音信号中包含有强背景噪声和较大的非周期性瞬态冲击成分,导致轴承故障特征提取困难.文中提出一种基于自适应变分模态分解(AVMD)的滚动轴承噪声信号故障诊断方法.该方法首先根据不同的信号自适应地确定模式数和惩罚因子,利用优化参数的VMD对原始信号进行分解,得到多个本征模式分量;然后计算各... 相似文献
6.
为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,提出一种变分模态分解( Variational Mode Decomposition,VMD )、改进粗粒化多尺度散布熵( Improved Coarse-grained Multi-scale Dispersion Entropy,IMDE )和概率神经网络(Probabilistic Neural Network,PNN )相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD处理,根据互相关系数准则筛选最佳模态分量,突显振动信号的故障特性;然后针对多尺度散布熵(Multi-scale Dispersion Entropy,MDE)不稳定的缺点,对MDE的粗粒化过程进行改进,提出IMDE的非线性分析方法。模拟信号分析结果表明,相比于MDE方法,IMDE方法降低了熵值波动,提高了熵值稳定性。将两种方法运用于实际滚动轴承实验数据,发现相比于MDE,IMDE熵值曲线更平滑稳定,不同滚动轴承状态下的IMDE熵值曲线区分更加明显。最后采用PNN对提取的特征进行识别,与MPE-PNN,MDE-PNN以及VMD-MDE-PNN方法相比,所提的MD-IMDE-PNN方法能精确地识别滚动轴承的故障类型,且识别率更高。 相似文献
7.
针对滚动轴承振动信号的非线性、非平稳特征,提出了基于参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、多尺度排列熵(Multi?scale Permutation Entropy,MPE)和粒子群?布谷鸟搜索融合算法优化 Elman神经网络的故障诊断方法。针对 VMD 中模态分量个数和惩罚因子难以确定的问题,引入鲸鱼优化算法,令其自主搜寻最优解;利用获得最优参数的 VMD 对滚动轴承故障仿真信号进行分解,对最佳模态分量进行包络谱分析,对比仿真故障频率与实际值的吻合度,验证该方法的可行性。考虑到 MPE 具有可探究信号内动力突变的优点,将其与参数优化 VMD 相结合,求取滚动轴承振动信号各阶模态分量的 MPE 值,选择部分熵值构建特征向量,并将其投放在三维空间观察其差异性,判断其是否能够良好地表征不同故障类型。针对 Elman 神经网络识别精度低的问题,将粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法和布谷鸟搜索(Cuckoo Search,CS)算法相融合,以此联合优化 Elman 网络的权重和阈值,以提升网络的收敛精度和诊断精度。以实验采集和凯斯西储大学的滚动轴承振动信号为研究对象,应用所提方法进行分析。结果表明,所提方法不仅能够自适应地将信号分解,并提取出有效的故障特征,还能准确实现故障模式的分类,提高故障识别率。 相似文献
8.
9.
《中国测试》2017,(5):91-95
针对滚动轴承信号的不规则特性,致使信号故障特征难提取及难以辨识,为实现滚动轴承故障的智能诊断,提出基于VMD能量熵与核极限学习机(kernel extreme learning machine,K-ELM)的滚动轴承故障诊断方法。首先将测得振动信号进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD),利用能量熵进一步提取各模态特征组成高维特征向量集;然后将构建的特征向量作为K-ELM算法的输入,通过训练建立K-ELM滚动轴承故障分类模型。实验结果表明:VMD能够很好地分解轴承振动信号,且K-ELM滚动轴承故障分类模型比SVM、ELM故障分类模型具有更高的精度、更强的稳定性。 相似文献
10.
滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取,为了从轴承振动信号中提取特征参数用于轴承故障诊断和识别,提出基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和排列熵(Permutation Entropy,PE)的信号特征提取方法,并采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行故障识别。对轴承振动信号进行变分模态分解,得到不同尺度的本征模态函数;计算各本征模态函数的排列熵,组成多尺度的复杂性度量特征向量;将高维特征向量输入基于支持向量基建立的分类器进行故障识别分类。通过滚动轴承实验数据分析了算法中参数选取问题,将该方法应用于滚动轴承实验数据,并与集合经验模态分解和小波包分解进行对比,分析结果表明,基于变分模态分解和排列熵的诊断方法有更高的诊断准确率,能够有效实现滚动轴承的故障诊断。 相似文献
11.
12.
13.
为有效提取滚动轴承信号的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)的自适应形态学的特征提取方法。首先利用VMD将目标信号分解为有限个模态信号,依据互信息法提取与原始信号相关的模态信号,将其进行求和重构;然后利用形态学对重构信号进行降噪处理,提取出滚动轴承的特征频率。针对形态学固有统计偏移和结构元素的选择问题,利用粒子群算法来优化改进的广义形态学滤波器,实现自适应滤波。通过数字仿真实验与滚动轴承故障试验分析,将其与基于经验模式分解(EMD)的自适应形态学、包络解调方法进行比较,结果表明该方法可以有效提取故障信号的特征频率。 相似文献
14.
针对滚动轴承早期故障信号存在大量噪声使得提取故障特征困难的问题,提出了一种基于新改进小波阈值的降噪方法。该方法是通过采用互补集合经验模态分解(CEEMD)方法将原始故障信号进行分解,得出各阶本征模态函数(IMF)分量;选取关键的IMF分量进行重构信号,将重构信号经过新改进小波阈值算法和快速谱峭度进行滤波降噪;进行Hilbert包络解调,得出滚动轴承的故障特征频率。分别用仿真噪声信号和滚动轴承的实验信号对该方法进行验证,并将新改进小波阈值算法与传统的小波硬阈值和小波软阈值算法进行比较分析,结果表明该方法可以有效提高故障信号的信噪比,降噪效果明显,能有效获得滚动轴承的故障特征频率。 相似文献
15.
现实中滚动轴承的工况复杂易变,无法有效地对其进行故障诊断。对此,提出一种基于粒子群优化的细菌觅食(Particle Swarm Optimization and Bacterial Foraging Algorithm,PSO-BFA)和改进Alexnet(第二代卷积神经网络)的滚动轴承故障诊断方法。该方法将Alexnet的结构简化,并分别在其前两层池化层之后添置局部归一化层以降低训练成本;将以小批量样本softmax的交叉熵为损失函数,按Adam迭代优化法小样本、少迭代次数训练改进Alexnet后的变负荷样本诊断精度设计为适应度函数,并结合PSO中粒子移动速度的更新方法更新BFA中细菌的游动方向来寻找改进Alexnet的结构等相关参数;根据PSO-BFA所得的参数,以相同的训练方法大样本、多迭代次数训练改进Alexnet,实现复杂工况下滚动轴承多状态故障诊断。实验结果表明所提出的方法对复杂工况下滚动轴承16种故障状态的诊断是可行的,且有更高的诊断精度、更好的抗干扰和泛化性能。 相似文献
16.