基于DS⁃VMD及相关峭度的滚动轴承故障诊断

为了自适应确定变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的有关参数,减少轴承振动信号处理过程中对先验知识的依赖,提出了一种基于微分搜索(differential search,简称DS)的VMD参数自适应寻优算法,结合相关峭度指标实现轴承故障特征自适应提取。首先,采用DS算法对VMD的相关参数进行自适应寻优,并对信号进行VMD;其次,计算各本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMF)的相关峭度值,并利用该指标对各分量进行加权重构;然后,对重构信号进行包络谱分析以提取轴承故障特征;最后,将所提出方法与通过经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法及人为确定参数的传统VMD进行对比。仿真信号和实验数据分析表明:DS算法可有效确定VMD相关参数组合,且所提出方法可以更加准确、有效地识别出滚动轴承故障特征频率;与快速峭度图方法对比,所提出方法依然可以获得更好的结果。     

基于POVMD和CAF的低转速齿轮箱故障诊断

针对低转速齿轮箱齿轮故障特征频率低、故障特征频率易被背景噪声淹没,使其难以准确提取的问题,提出了基于参数优化的变分模态分解(parameter optimization variational mode decomposition,简称POVMD)和循环自相关函数(cyclic autocorrelation function,简称CAF)结合的故障诊断方法。首先,通过POVMD对原始信号进行分解,选用余弦相似度度量选取敏感的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF);其次,计算其循环自相关函数谱,获得包含调制特征的循环自相关函数谱切片;最后,使用Teager能量算子(Teager energy operator,简称TEO)算法对切片解调,提取故障特征频率。同时将本方法与相关方法进行了对比分析,特征频率提取效果更加显著,仿真信号和实验数据分析验证了该方法的有效性和可靠性。     

基于k值优化VMD的滚动轴承故障诊断方法

针对旋转机械中滚动轴承早期信噪比较低的故障特征提取困难问题,提出了一种基于能量的变分模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)模态数k优化选取方法,用以提取滚动轴承早期故障特征,同时避免了信号分解过分或不足。首先,对振动信号进行VMD预分解,分别在不同k值条件下计算分量信号能量与原始信号总能量;其次,根据基于能量的模态数k选取准则,确定最佳模态数值对信号进行VMD分解;最后,通过峭度准则选择分量进行信号重构,对其进行包络分析,提取故障特征频率。将该方法运用到实际故障信号中,有效提取出滚动轴承内圈微弱故障特征,实现了早期故障特征判别,具有一定的应用价值和实际意义。     

基于VMD-MDE和ELM的柱塞泵微弱故障诊断

针对早期微弱故障信号易受噪声干扰、难以提取和识别的问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)多尺度散布熵(multiscale dispersion entropy,简称MDE)和极限学习机(extreme learning machine,简称ELM)的柱塞泵微弱故障诊断方法。首先,采集各状态的振动信号进行VMD分解,得到若干模态分量,根据各模态分量Hilbert包络谱中特征频率能量贡献率大小,提出以归一化特征能量占比(feature energy ratio,简称FER)为重构准则的变分模态分解特征能量重构法(variational mode decomposition feature-energyreconsitution,简称VMDF),对各模态分量进行信号重构;其次,计算重构信号的MDE,对各尺度散布熵进行分析,选择有效尺度散布熵作为特征向量;最后,将提取的特征向量输入ELM完成故障模式识别。柱塞泵不同程度滑靴端面磨损故障的实验结果表明,该方法不仅提高了模式识别效率,还可以更好地反映故障程度变化规律,具有较好的应用性。     

基于平均自相关和优化VMD的轴箱轴承故障诊断

针对动车组运行过程中轴箱轴承振动加速度信号非平稳特性以及较大的背景噪声导致故障特征难以提取的问题,提出一种平均自相关结合参数优化变分模态分解（variational mode decomposition,简称VMD）的轴箱轴承故障诊断方法。首先,利用平均自相关对原始信号进行降噪,增强故障周期性冲击信息;其次,以故障特征频率能量比相反数为适应度函数,利用哈里斯鹰优化算法（Harris hawks optimization,简称HHO）优化VMD的模态分量数和二次惩罚系数,实现对降噪信号的自适应分解并提取出最佳模态分量;最后,计算其平方包络谱进行故障诊断分析。仿真和试验结果表明：该方法能够有效地降低背景噪声的影响,稳定地提取出周期性故障冲击成分,实现轴箱轴承故障的准确诊断。     

变工况下滚动轴承的故障特征提取

滚动轴承常被用于风力涡轮机、发动机等旋转机械中,由于负载、电流变化等因素将导致旋转设备中的滚动轴承在变速条件下运行。在变转速的工况下,现有时频分析、共振解调等故障诊断方法并不能有效提取故障特征,且考虑到强大背景噪声下存在故障特征提取困难的问题,本文提出了一种基于广义变分模态分解(Generalized variational mode decomposition, GVMD)和分数阶傅里叶变换(Fractional fourier transform, FRFT)的变工况故障特征提取方法。首先将在变工况下故障特征频率呈非线性分布的原始振动信号广义解调为近似线性分布,其次对解调后的信号进行变分模态分解(Variational mode decomposition, VMD)得到本征模态函数分量(Intrinsic mode functions, IMF),根据相关系数准则选取最优的分量进行分数阶域的滤波,最后通过分析滤波后信号的1.5维包络谱提取故障特征频率。通过滚动轴承仿真数据和实验数据的验证表明本文所提方法能够有效提取变工况下滚动轴承的故障特征频率。     

基于IVMD与改进KELM的发动机故障诊断

为从含有较强噪声的缸盖振动信号中提取有效的故障特征并进行故障分类,提出了采用独立变分模态分解(independent variational mode decomposition,简称IVMD)与改进核极限学习机(improved kernel extreme learning machine,简称IKELM)的发动机故障诊断方法。首先,根据频谱循环相干系数选取匹配波形对信号进行端点延拓,并利用变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)将延拓后信号分解为一系列固有模态分量,有效抑制了VMD中的端点效应;其次,选取有效分量作为输入观测信号,进行核独立成分分析,进一步分离干扰噪声与有效信号,并消除模态混叠,得到相互独立的有效故障特征频带,进而提取各频带的自回归模型参数、多尺度模糊熵和标准化能量矩构建故障特征向量集;最后,建立基于社会情感优化算法的IKELM分类模型,对故障特征进行分类,实现发动机故障诊断。仿真和实验结果表明,所提出的方法可有效抑制VMD的端点效应,提高信号分解精度,消除噪声干扰并分离出相互独立的有效故障特征频带,增强特征参数辨识度,最终提高发动机故障诊断速度与精度,发动机故障诊断平均准确率达到99.85%。     

基于VMD与KFCM的柴油机故障诊断算法

针对柴油机的故障诊断问题,提出了一种基于变分模态分解（variational mode decomposition,简称VMD）与核模糊C均值聚类算法（kernel fuzzy C-means clustering,简称KFCM）联合的故障诊断方法。首先,针对VMD算法中分解层数K的选择问题进行了自适应优化;然后,从优化VMD算法的分解结果中选取3个关键分量计算最大奇异值,并将其作为3维的特征向量输入KFCM算法中进行分类识别;最后,对仿真信号以及某型柴油机的模拟故障实验信号使用优化VMD、传统VMD和经验模态分解（empirical mode decomposition,简称EMD）方法分别进行分解与识别。结果表明,笔者提出的方法明显改善了模态混叠现象,提高了模式识别的诊断正确率,提出的联合算法具有更好的应用前景。     

基于VMD与Hilbert谱的旋转机械碰摩故障诊断方法

为了有效地诊断旋转机械中的碰摩故障,提出了基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)与Hilbert谱分析的故障诊断方法。首先,利用VMD将碰摩故障信号自适应地分解为若干个不同频率段的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF),并与集合经验模态分解(ensemble empirical mode dcomposition,简称EEMD)的处理结果进行对比分析;然后,在VMD分解的基础上,利用Hilbert谱对故障信号的时频特性进行分析。实验结果表明:与传统的频谱分析相比,该方法不但可以准确反映故障信号的频率成分,而且可以反映频率随时间的变化情况;与EEMD相比,该方法可以有效抑制模态混叠,更加准确地反映故障信息,从而验证了该方法的可行性与有效性。     

变分模态分解在转子故障诊断中的应用

针对转子故障诊断问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的信号处理方法。该方法在获取分解分量的过程中通过迭代搜寻变分模型最优解来确定每个分量的频率中心及带宽,从而能够自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离,对各单分量信号进行希尔伯特变换,即可得到瞬时的频率和幅值信息。对仿真信号和典型转子故障信号进行VMD方法和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的分析比较,以验证所提方法的有效性。仿真信号的分解结果表明,变分模态能够准确分离出信号中的固有模态分量且不存在模态混叠;转子故障实验信号的分析结果表明,所提方法能够有效提取出明显的故障特征,从而准确诊断出转子存在的故障。