基于卷积稀疏表示及等距映射的轴承故障诊断

针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首先,通过在不同惩罚因子下的CSR提取不同稀疏特征的脉冲;其次,针对提取的一系列脉冲进行希尔伯特变换,构造脉冲包络空间;最后,利用等距映射(isometric feature mapping,简称Isomap)流形学习算法对脉冲包络空间求解低维本征包络,以实现故障诊断。通过仿真数据以及台架实验数据验证表明:基于CSRHT-Isomap算法的轮对轴承故障诊断方法可以很好地提取轴承内圈及滚动体故障特征,通过与基于聚合经验模态分解和小波包变换的包络空间算法进行比较,证明该方法在提取本征包络、强化本征包络谱以及放大故障特征频率的谐波数方面具备较大优势。     

基于特征融合和稀疏表示的齿轮故障诊断

提出了基于特征融合和稀疏表示的机械故障诊断方法。用小波包分解齿轮振动信号,提取各频带的能量,组成初始特征向量。为了去除初始特征向量中的冗余信息,采用核主元分析进行特征融合,对初始特征向量进行降维,将降维之后的特征向量进行归一化,作为稀疏表示分类的输入。齿轮故障诊断实验表明,所提方法能较好地诊断出齿轮不同类型的故障。     

基于稀疏表示的故障敏感特征提取方法

针对故障诊断中的特征选择问题,提出一种基于非负稀疏表示的低维敏感特征提取方法。为了增强主分量的可解释性,针对L1-范数优化目标,通过权系数的稀疏和非负约束实现非负稀疏主分量的提取。采用主分量特征的累积方差变化率自适应地确定稀疏度,并依据稀疏分量与原始特征少关联的需求确定稀疏分量的数目,实现敏感特征的优化提取。通过仿真数据的分析表明,非负稀疏分量不仅提取出描述原始数据分布的敏感特征,还提高了数据的聚类性能。将该方法应用于滚动轴承的多种故障状态识别中,在由非负稀疏主分量构成的特征空间中,数据的聚类效果优于主分量特征空间;综合分析稀疏参数的选取和敏感特征的提取过程,表明提出的稀疏表示方法不仅能自适应地确定稀疏度,还能有效地获取原始特征的敏感程度,为故障诊断特征提取提供了很好的解决方案。     

一种基于稀疏表示的图像去噪算法

利用稀疏表示的自适应特征,将稀疏表示的多分辨理论应用于图像的去噪处理中,提出了一种基于稀疏表示的图像分块去噪方法。首先将噪声图像分割成一定尺寸的图像块,选出同质块与非同质块;然后利用小波去噪方法处理同质块,而采用脊波去噪方法处理非同质块,从而得到去噪后的图像;最后采用维纳滤波器对去噪后的图像进一步处理。实验结果表明,该方法与单纯的小波去噪方法和脊波去噪方法相比,信噪比有了较高的改善,较好地去除图像噪声,并且很好地保存图像的边缘纹理信息。     

基于稀疏分解理论的航空发动机轴承故障诊断

航空发动机轴承在高温、高压、高转速等恶劣条件下运行,机动工况较多,因而故障模式复杂,背景噪声强烈,难以及时有效地诊断。针对上述问题,提出基于稀疏分解的逐级匹配形态分析(Stagewise matching morphological component analysis,SMMCA)方法。稀疏分解是一种在超完备字典上对信号进行分解,并通过优化重构算法求解信号最稀疏表达的信号处理方法。逐级匹配形态分析基于稀疏分解理论,根据信号组成成分的差异,分别构造相应成分的稀疏字典,然后通过交替投影理论和逐级正交匹配追踪算法(Stagewise orthogonal matching pursuit,St OMP)对各组成成分进行优化重构,从而实现各成分的降噪和分离,准确快速地捕获信号中的特征信息。将提出的基于稀疏分解的逐级匹配形态分析方法应用于航空发动机轴承故障诊断,仿真和试验对比分析验证了该算法的有效性。     

基于时变噪声结构的自适应加权稀疏模型及航空轴承故障诊断

航空发动机的非平稳运行工况、时变气流环境等导致传感器采集到的振动噪声信号具有时变特性,同时,主轴轴承高转速运行工况导致其故障波形混叠变异,难以有效识别诊断。针对该问题,揭示了航空轴承噪声信号方差的时变特性,提出了基于时变噪声结构的自适应加权稀疏诊断模型。首先针对混叠变异故障波形难以构造匹配的稀疏表示字典的问题,构造了与特征周期先验匹配的分割算子,分析了故障特征矩阵的低秩先验,建立了混叠变异特征的自适应奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)字典;然后,揭示了航空轴承噪声方差的时变特性,构造了与噪声时变结构和特征奇异值分布模式相匹配的自适应权重矩阵;进而,构建了自适应加权稀疏诊断模型(Adaptiveweightedsparsediagnosismodel,AWSM),开发了AWSM的优化求解算法。仿真分析表明,提出算法可有效实现航空轴承时变噪声的滤除,从而可靠提取轴承微弱的故障特征。最后,航空轴承实验验证了该算法可以实现运行转速高达25 000 r/min、剥落面积为1.0 mm2的航空轴承故障诊断。     

基于快速稀疏扫频干涉的动态间隙测量方法

本文建立了基于扫频干涉的动态间隙测量模型,推导出间隙与多普勒误差、光源扫频速率之间的关系式;定义多 普勒误差修正系数,对多普勒误差进行补偿。 分析了扫频速度变化时的间隙瞬时频率变化特征,获得傅里叶变换频率解 调法的适用条件。 仿真分析了间隙以三角波形式变化情况下,稀疏扫频点数、噪声等对傅里叶变换解调的影响;进而分 析了该方法在篦齿间隙测量中的适用性。 最后,搭建快速稀疏扫频干涉间隙测量系统并开展动态测量实验,结果表明: 扫频分别速率为 20、40 及 60 kHz,间隙变化频率分别为 100、500 及 1 000 Hz 的情况下,测量均方误差不超过 0. 2 μm,重 复性误差小于 0. 3 μm。     

基于自适应超完备稀疏表示的图像去噪方法

基于超完备字典的图像稀疏表示是一种新的图像表示理论,利用超完备字典的冗余性可以有效地捕捉图像的各种结构特征,从而实现图像的有效表示.当前稀疏表示的理论研究主要集中在稀疏分解算法和字典构造算法两方面.本文提出一种新的超完备字典构造算法:K-LMS算法,该算法由K均值聚类算法泛化获得,可用于超完备字典的自适应更新,以实现图像的有效表示.针对图像去噪问题,本文给出一种基于超完备稀疏表示的去噪方法,该方法利用图像在超完备字典上的自适应稀疏分解,通过阈值处理的方法实现了图像去噪,实验结果证实了本文所提方法的有效性.     

航空发动机振动数据稀疏傅里叶变换分析

稀疏傅里叶变换是近年来新兴的一种基于信号稀疏特性的频谱分析方法,稀疏傅里叶变换通过识别舍弃对分析结果无影响的频率信号,从而对大数据进行快速准确的处理。为了探究稀疏傅里叶变换在航空发动机振动数据分析中的实用性,结合实际飞行试验振动数据,将稀疏傅里叶变换方法与传统快速傅里叶变换方法在频谱特性、运行时间、算法稳定性等方面进行了研究,通过对比可以发现,稀疏傅里叶变换算法在保证准确率的情况下,可以极大地提高振动数据分析的效率。     

基于振动信号分析的煤矿主通风机故障诊断的研究

介绍了煤矿主通风机结构及常出现的机械故障,并对故障机理做了说明,同时针对机械故障表现出的振动特征进行了分析,对窗口傅里叶变换在主通风机故障诊断中的应用以及局限性做了说明。     

基于Fourier变换的滑动轴承故障诊断技术

基于Fourier变换的基本原理,介绍了滑动轴承的故障类型,对其产生振动的原因和半速涡动与油膜振荡进行了分析,讨论了滑动轴承振动诊断技术的原理以及相关的一些诊断依据和措施.     

Motor Fault Diagnosis Based on Short-time Fourier Transform and Convolutional Neural Network

With the rapid development of mechanical equipment, the mechanical health monitoring field has entered the era of big data. However, the method of manual feature extraction has the disadvantages of low efficiency and poor accuracy, when handling big data. In this study, the research object was the asynchronous motor in the drivetrain diagnostics simulator system. The vibration signals of different fault motors were collected. The raw signal was pretreated using short time Fourier transform (STFT) to obtain the corresponding time-frequency map. Then, the feature of the time-frequency map was adaptively extracted by using a convolutional neural network (CNN). The effects of the pretreatment method, and the hyper parameters of network diagnostic accuracy, were investigated experimentally. The experimental results showed that the influence of the preprocessing method is small, and that the batch-size is the main factor affecting accuracy and training efficiency. By investigating feature visualization, it was shown that, in the case of big data, the extracted CNN features can represent complex mapping relationships between signal and health status, and can also overcome the prior knowledge and engineering experience requirement for feature extraction, which is used by traditional diagnosis methods. This paper proposes a new method, based on STFT and CNN, which can complete motor fault diagnosis tasks more intelligently and accurately.     

基于FDM的机械故障信号诊断处理方法研究

傅里叶分解(FDM)是一种新的自适应时频分析方法,该方法首先定义了瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数(FIBFs),然后在整个傅里叶域自适应地搜寻解析傅里叶固有频带函数(AFIBFs),从而将非平稳非线性信号自适应地分解为若干个傅里叶固有频带函数和一个残余分量。FDM方法基于傅里叶变换,且是一种完备的、正交的、局部的和自适应的信号处理方法,数学理论充分,并且可以直接依据解析傅里叶固有频带函数直接求得时频能量谱,时频分辨率高,优点非常明显。仿真结果表明,与EMD相比,该方法无端点效应,不存在模态混叠效应,且数学理论充分。最后成功地将该方法应用到实际的滚动轴承故障诊断中。     

基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断

针对传统时频分析法无法提取转子故障特征信息的问题,提出了基于傅里叶分解方法(FDM)的转子碰摩故障诊断方法。构造了调频调幅仿真信号,对比FDM、集合经验模态分解(EEMD)、变分模态分解(VMD)的分解结果发现,FDM能够实现仿真信号的完备性分解,且时频分辨率高。利用FDM对采集到的转子试验器机匣单点-转子全周碰摩试验故障数据进行诊断,不同算法故障信号分解结果的周期功率谱密度估计和故障特征提取结果表明,该方法具有更高的诊断可靠性,可有效地解决转子故障诊断问题。     

基于傅里叶变换的同步交流发电机旋转整流器故障诊断

由于旋转整流器是同步交流发电机的核心部件,对其进行故障诊断十分重要。通过建立同步交流发电机的MATLAB模型,进行旋转整流器故障仿真,从而分析其故障特性。建立同步交流发电机物理实验平台,针对旋转整流器故障,验证基于傅里叶变换的同步交流发电机旋转整流器故障诊断方法。仿真和物理实验结果表明,该方法能够有效监测旋转整流器故障并能判别故障类型,诊断正确率较高,适用于旋转整流器的故障诊断。     

基于MEWT‑ASCS的行星齿轮箱微弱故障特征提取

针对强噪声背景下行星齿轮箱早期微弱故障难以提取以及经验小波变换对信号频率区间边界划分不恰当以及不能有效确定模态数目的问题,提出了一种基于改进经验小波变换（modified empirical wavelet transform, 简称MEWT）和自适应稀疏编码收缩（adaptive sparse coding shrinkage,简称ASCS）的早期微弱故障特征提取方法。根据信号频谱的尺度空间表示,将原始故障信号自适应地分解为一系列的窄频带本征模态分量。利用包络谱峭度（envelope spectrum kurtosis, 简称ESK）值选择敏感分量,为了进一步凸显分量中的故障信息,使用ASCS算法对敏感分量进行稀疏降噪处理,从其包络谱中即可提取到清晰的故障特征频率成分。数值仿真和实际数据分析结果表明,本研究方法能够自适应地实现故障信号的模态分解并增强微弱的故障冲击特征。此外,与经验小波变换（empirical wavelet transform, 简称EWT）,EWT?ASCS和ASCS进行对比,本研究方法可有效提取包含故障信息丰富的分量,经ASCS处理后信号故障特征得到凸显,实现了行星齿轮箱早期微弱故障的准确识别。     

基于最小熵解卷积与稀疏分解的滚动轴承微弱故障特征提取

受环境噪声及信号衰减的影响,强背景噪声下的滚动轴承故障特征往往表现得非常微弱。滚动轴承的微弱故障特征提取一直是难点。稀疏分解在滚动轴承的故障特征提取中已经取得一定的应用。但其在强背景噪声干扰下滚动轴承微弱信号故障的特征提取效果并不明显。将最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)与稀疏分解相结合用于滚动轴承的微弱故障特征提取。用MED对强噪声滚动轴承信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行稀疏分解和故障特征提取,取得了较好的效果。通过仿真和试验验证了所述方法的有效性及优点。     

基于集总经验模态分解和极坐标表示的瞬时转速诊断方法

为解决瞬时转速方法在诊断多缸中高速V型机发生失火故障时,存在的特征参数难以提取、诊断精度不高等问题,以发火间隔角不均匀的某V12柴油机为对象,进行了基于集总经验模态分解（EEMD）和极坐标表示的诊断方法研究。结果表明：构成本征模态函数IMF6分量的主频率为8.3Hz（0.5谐次）,经过EEMD分解提取了0.5谐次成分,其幅值可作为判别单缸失火故障的特征值;将0.5谐次相位及其变化规律与极坐标表示结合,能够直观准确地定位故障。     

Bearing Fault Feature Extraction Method Based on Variational Mode Decomposition of Fractional Fourier Transform

Russian Journal of Nondestructive Testing - A new method of fault feature extraction based on the fractional fourier transform variational mode decomposition (FRFT-VMD) method is proposed. First,...