基于小波包自适应Teager能量谱的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征信息难以识别以及从小波包分解后的频带不能有效确定并自适应提取共振带的问题,提出了频带幅值熵的概念。在此基础上,将小波包变换和Teager能量谱结合,提出了基于小波包变换自适应Teager能量谱的早期故障诊断方法。该方法首先利用小波包对采集到的振动信号进行分解,并计算各子带的频带幅值熵。然后将熵值按升序排列后依次作为阈值,提取频带幅值熵大于阈值的子带,依据峭度指标确定最佳熵阈值以及小波包最佳分解层数,从而自适应并且有效地提取出共振带。最后对共振带进行Teager能量谱分析,即可从中准确地识别出轴承的故障特征频率。通过信号仿真与实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。     

基于1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的特点,提出了基于最小熵解卷积与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法,首先利用最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)对强噪声下滚动轴承信号进行降噪处理,然后对降噪后的信号进行Teager能量算子解调,最后对解调后的信号进行1.5维谱分析。通过对内外圈故障的仿真信号及实验数据的处理分析,且与包络谱方法进行了对比,验证了该方法的有效性和准确性。     

基于MCKD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障冲击特征微弱,背景噪声干扰严重,冲击特征难以提取,本文提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,简称MCKD)与1.5维Teager能量谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。由于轴承出现故障时其信号表现为周期性冲击,根据这一特性,本文首先利用MCKD的提取淹没在噪声信号中的周期性冲击特征成分,对原始信号进行降噪;然后再利用1.5维Teager能量谱得出信号的故障特征信息,并将该方法与谱峭度方法进行对比,通过仿真信号与实测信号验证了该方法的有效性和可行性。     

基于DT-CWT和奇异能量差分谱的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承故障信号具有非平稳、能量低等特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了将双树复小波和奇异值能量差分谱相结合的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的振动信号进行分解,再重构单支信号,由于噪声的干扰,从重构后分量的频谱中很难对故障做出正确的判断。然后对包含故障特征的分量求取奇异值能量差分谱,确定有效阶次进行信号重构降噪。最后对降噪信号求Hibert包络谱,便能准确获得故障特征频率。通过信号仿真和实验数据分析验证了该方法的有效性。     

基于HVD与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法研究北大核心

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障信号特征难以提取的特点,提出了一种基于Hilbert振动分解(HVD)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先将故障信号进行HVD分解,然后采用相关系数法重构原始信号,降低噪声的干扰,增强故障信号的冲击特征,最后对重构后的信号进行1.5维Teager能量谱运算,提取出滚动轴承的故障特征。     

基于傅里叶分解与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征难以提取的特点,提出了基于傅里叶分解(FDM)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先利用傅里叶分解的自适应性特点,将故障信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的固有频带函数,然后利用自相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,对重构后的信号求解1.5维Teager能量谱,从而得到故障特征频率,进行故障诊断。仿真结果表明,与传统的包络谱分析相比,该方法的故障特征更加明显,效果更好。最后将该方法成功地应用到实际的滚动轴承故障诊断中,进一步验证了该方法的有效性。     

LCD联合改进Teager算子的轴承故障诊断

提出了将局部特征尺度分解(Local characteristic-scale decomposition,简称LCD)和改进Teager能量算子(NTEO)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先简单介绍了近几年新提出的一种自适应时频分析方法 LCD,它能够将一个复杂的多分量信号分解为若干内禀尺度分量(Intrinsic scale component,简称ISC),计算各阶ISC的峭度和与原信号的相关度,然后对峭度和相关度都比较大的ISC用NTEO计算瞬时Teager能量序列,接下来把各阶Teager能量序列相加得到总的能量序列,最后对能量序列做快速傅里叶变换,查找故障频率。分别把有内圈和外圈故障的轴承的振动信号进行了分析,有效的提取出了故障特征频率,并与传统的Hilbert包络谱方法和Teager能量谱进行对比,验证了方法的优越性。     

基于总变差去噪和Teager能量谱的滚动轴承故障诊断

针对强噪声背景下滚动轴承振动信号故障特征难以提取的问题,提出了结合总变差去噪和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取方法.首先,使用总变差去噪方法对滚动轴承振动信号降噪;然后,对降噪后的信号进行Teager能量谱分析,从中识别出滚动轴承的故障特征频率,实现对滚动轴承的故障诊断:最后.通过美国凯西西储大学的实验数据验证...     

基于小波包和Teager能量算子的齿轮故障诊断研究

齿轮箱故障振动信号通常是非平稳的,为了有效的提取故障信号的特征参数,提出了基于小波包降噪和非线性Teager能量算子的信号特征参数提取方法。利用构造的噪声信号仿真研究了此方法用于信号特征参数提取的可行性,并将此方法成功应用于齿轮偏心的齿轮箱故障诊断,证明了该方法提取齿轮故障齿轮箱振动信号特征参数的有效性。     

基于双树复小波变换的轴承故障诊断研究

提出了一种基于双树复小波变换解调技术的轴承故障诊断新方法。该方法利用双树复小波变换具有近似平移不变性、避免频率混叠和有效降噪的优点,首先对轴承故障振动信号进行双树复小波分解和重构,将振动信号分解成实部和虚部,然后计算振动信号的双树复小波幅值包络和包络谱。齿轮箱轴承故障振动实验信号的分析表明,该方法能在强噪声环境下准确提取轴承故障产生的周期性瞬态冲击信号,能有效消除频率混叠现象和强噪声的影响,能有效识别轴承内圈和外圈故障。     

自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断

针对双树复小波变换存在频率混叠以及参数需自定义的缺陷,提出自适应改进双树复小波变换的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用双树复小波变换将信号进行分解和单支重构,采用粒子群算法将分解后分量峭度值作为适应度函数,选择双树复小波的最优分解层数;其次,对重构出的低频信号进行频谱分析提取故障特征,将单支重构后的各高频分量进行变分模态分解,通过峭度值获得各高频分量经变分模态分解后的主频率分量信号;最后,分析各主频率分量信号的频谱,识别齿轮箱的故障特征。结果表明,该方法与双树复小波变换和变分模态分解相比,不仅消除了频率混叠现象,提高了信噪比和频带选择的正确性,而且还提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。     

基于CEEMD和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现局部损伤时,故障时域信号中会出现周期性冲击特征,为了能够准确地提取故障特征信息,提出了CEEMD和Teager能量算子相结合的故障诊断方法。首先应用CEEMD方法对轴承故障信号进行预处理,结果得到一系列本征模态分量,依据相关系数准则,从分解结果中选取相关系数最大的分量作为研究对象;然后采用Teager能量算子对选出分量进行解调处理;最后从得到的能量谱图中即可准确地获取故障特征信息。通过对仿真信号和轴承实验数据进行诊断分析,结果验证了该方法的有效性。     

小波包能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波包能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,以6406轴承为例采集不同工况的振动信号,然后对试验数据进行小波包变换,振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱为特征向量,最后应用基于模糊聚类的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。     

基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性,提出了一种基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断方法.该方法对系统输出信号进行小波包分解,然后进行重构,再对重构信号进行AR谱分析,从而提取出故障特征频率.试验结果表明,这种方法能有效地提取滚动轴承的故障特征,诊断其故障.     

小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用小波变换能够快速有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波。通过选用多尺度的小波变换,能较好地分离出所要分析的高频固有振动信号,然后对高频振动信号进行包络分析,从包络谱图中提取故障特征频率分量,就能诊断出滚动轴承故障发生在哪个元件上。实验结果表明,这种诊断方法是有效的。     

小波变换在滚支轴承故障诊断中的应用

采用小波变换能够快速有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波。通过选用多尺度的小波变换，能较好地分离出所要分析的高频固有振动信号，然后对高频振动信号进行包络分析，从包络谱图中提取故障特征频率分量，就能诊断出滚动轴承故障发生在哪个元件上。实验结果表明，这种诊断方法是有效的。     

改进希尔伯特-黄变换的滚动轴承故障诊断

针对希尔伯特-黄变换中经验模态分解方法存在的端点效应和虚假固有模态函数的问题,提出一种改进希尔伯特-黄变换方法并将此方法应用于滚动轴承故障诊断中。首先,利用最小二乘支持向量机和镜像延拓相结合的方法来抑制端点效应;其次,采用敏感固有模态函数选择算法选出反映故障特征的敏感固有模态函数;最后,利用敏感固有模态函数的包络谱进行故障诊断。通过仿真分析和应用实例可看出,该方法能够有效提取出滚动轴承故障信号的特征信息并准确诊断出引起滚动轴承的故障原因。