基于GSO算法的自适应随机共振轴承故障诊断

针对强噪声下轴承故障弱信号较难检测和传统仅靠单参数优化随机共振系统问题,提出一种基于萤火虫优化算法(GSO)的自适应随机共振轴承故障信号检测方法。首先按固定频率压缩比压缩频率;然后以传统随机共振系统输出信噪比作为GSO算法的初始荧光素,利用GSO算法选取随机共振系统的结构参数a、b;最后通过双稳随机共振系统的输出信噪比检测轴承故障弱信号是否增强,通过系统的输出时域图分析信号的周期性,通过功率谱分析轴承故障弱信号的特征频率。仿真验证与试验验证结果分析表明,该方法可检测出轴承故障弱信号,实现弱信号的增强和降噪。     

基于果蝇优化算法的自适应随机共振轴承故障信号检测方法

针对传统自适应随机共振系统只能单参数优化,而基于群智能算法的自适应随机共振系统存在优化算法参数选取困难、收敛速度慢的缺陷,提出了基于果蝇优化算法的自适应随机共振方法。该方法以双稳随机共振系统输出信噪比作为果蝇优化算法的味道浓度,结合二次采样技术,自适应选取随机共振系统的结构参数,实现周期信号的特征增强。数据仿真与轴承内圈故障数据分析表明,该方法简单易行,收敛速度快,能有效的检测特征信号,实现轴承故障诊断。     

自适应二阶双稳态随机共振的微弱特征增强检测方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣故障特征难以提取的问题,提出一种自适应二阶双稳态随机共振方法。首先系统输出信号的信噪比作为蚁群算法的自适应度函数,然后采用蚁群算法优化二阶随机共振系统的参数和阻尼因子,再利用优化得到的最佳参数设置二阶随机共振系统,最后实现微弱故障特征的增强与提取。数值仿真分析表明:该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱正弦信号;而且深沟球轴承滚动体故障实验结果证明提出的方法能有效增强与提取滚动体故障特征频率。仿真与实验对比结果表明:提出的方法优于传统随机共振方法,归功于该方法不仅能够利用蚁群算法并行选择和优化随机共振系统参数,而且克服传统随机共振方法对高通滤波器的依赖。     

集成TEO解调和随机共振的行星齿轮箱早期故障诊断方法

针对行星齿轮箱早期微弱故障难以诊断的问题,提出一种结合Teager能量算子(TEO)解调和随机共振增强输出的方法以实现故障特征提取。首先,对行星齿轮箱振动信号进行经验模式分解(EMD)并选取包含故障信息的分量信号,使用TEO解调运算获得分量信号的解调信号。其次,为满足随机共振系统的小参数条件,将解调信号做适当压缩处理并进行频率二次采样。再次,以定义的随机共振系统输出信噪比为适应度函数,采用粒子群算法优化随机共振系统的结构参数,进而重构随机共振系统以实现信号、噪声以及非线性系统的最佳匹配。最后,将信号重新输入参数优化后的随机共振系统实现故障特征的增强提取。仿真和实验均表明:该方法获取了随机共振系统的大信噪比输出,实现了强噪声下微弱故障特征的准确和高效提取,是一种行之有效的行星齿轮箱早期微弱故障诊断方法。     

基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取

针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法（SSA）和随机共振（SR）相结合的微弱信号提取方法。首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将该方法应用于轴承内圈故障和轻度磨损钻头微弱信号的提取中。结果表明：提出的方法对微弱信号的提取性能优于传统的SR模型以及PSO-SR模型,有效提高了信号信噪比,实现了故障微弱信号的提取与增强。     

基于分段线性非饱和随机共振的机械早期故障诊断方法研究

针对大型机械设备运行环境恶劣、故障特征难以提取的问题,提出一种基于分段线性双稳态势函数模型的非饱和随机共振方法。该方法通过分段线性化的势函数代替经典的双稳态势函数,然后利用频移尺度变换实现机械设备振动信号的小参数化,使其满足随机共振系统的输入条件;最后,将系统输出信号的信噪比作为遗传算法的目标函数,优化非饱和随机共振系统参数,实现机械设备早期故障特征的增强与提取。仿真分析表明该方法可以有效地提取淹没在强噪声背景下的微弱故障冲击特征,而且轴承实验证明提出的方法能够有效增强与提取故障特征频率。仿真与实验结果进一步表明提出的方法优于经典双稳态随机共振方法,不仅能够获得高的输出信噪比,而且在特征频率处具有更高的幅值。以上优点归功于提出方法不仅克服经典双稳态随机共振系统的内在输出饱和问题,而且利用遗传算法实现系统与输入信号之间的最佳匹配。     

基于SVD与Fast Kurtogram算法的滚动轴承声发射故障诊断

针对声发射检测齿轮箱轴承故障问题,提出基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)与Fast Kurtogram算法的故障诊断方法。通过奇异值分解提高信号信噪比;将Fast Kurtogram算法用于故障信号共振解调带通滤波器参数确定,结合能量算子解调包络谱,成功提取齿轮箱轴承内外圈故障特征,有效改善传统共振解调中人工选择滤波器参数的不确定性。通过仿真与实验数据验证所提方法的有效性。     

耦合双稳系统随机共振的轴承故障检测方法

耦合双稳系统由两个双稳系统经非线性方式耦合而成.分析了影响耦合双稳系统随机共振产生的Kramers逃逸率及平均跃迁频率与耦合系数的关系,提出了通过调节耦合系数大小来产生和增强随机共振的方法,并将该方法应用于轴承故障信号检测中.数值仿真和实验结果表明,在系统参数固定时,调节耦合系数能增强系统输出功率谱在特征频率处的谱值,可检测出单一双稳系统随机共振所不能检测出的微弱轴承故障信号频率,该方法在轴承故障信号检测中的应用是有效的.     

基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法

针对滚动轴承微弱故障振动信号在噪声环境下故障特征难以提取的问题,提出一种基于周期势函数的自适应二阶欠阻尼随机共振信号增强方法。采用粒子群算法对系统参数和阻尼系数的自适应匹配,实现对多个拟增强频段的随机共振,更加适用于工程实际中多故障信号提取。数据库考题检验和工程实验验证表明:1)该方法明显提高了输出信噪比,故障特征频率处主峰突出,边带干扰少,方便故障的机器判读,误判率低;2)随着噪声强度的增加,虽然输出信噪比有所降低,但该方法的检测效果仍优于基于周期势函数的自适应一阶随机共振方法的检测效果;3)该方法对噪声的适应性更强,在噪声环境下对于微弱故障信号的提取有着明显优势。     

基于非线性耦合双稳态随机共振的轴承微弱故障信号增强检测方法研究

针对滚动轴承微弱故障信号难以检测的难题,提出一种基于新型非线性耦合双稳态随机共振模型的轴承微弱故障信号增强检测方法。噪声背景下,随机共振可以实现微弱信号的增强输出,提高微弱信号特征的检测。提出的非线性耦合双稳态系统是由两个单一双稳态系统经非线性方式耦合而成,通过分析耦合系数、阻尼系数随着噪声强度改变的信噪改善比响应特性曲线图研究了不同参数对随机共振现象的影响。结果表明,耦合双稳系统比单一双稳态系统具有更强随机共振现象的产生。最后采用模型对轴承故障微弱信号进行了增强检测应用,所提出的非线性耦合双稳态随机共振能够实现在复杂的噪声背景下对微弱故障信号的检测。