基于优化VMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(PSO)优化参数L,M的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合提取滚动轴承故障特征频率的方法.首先,确定VMD中K值,对信号进行分解后得到一系列模态分量;然后利用EWK指标选择包含故障信息最多的有效模态分量进行后续分析,利用优化的MCKD对其进行增强;最后对增强信号进行包络解调提取故障特征频率,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法可以精确地提取出轴承故障信号中的特征频率,实现故障诊断.     

采用参数自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障特征信号因受传输路径和强噪声的干扰而导致周期性故障脉冲难以提取以及最大相关峭度解卷积(MCKD)参数依赖人为经验选择的问题，提出一种参数自适应MCKD的滚动轴承故障特征提取方法。以解卷积信号的包络谱熵作为适应度函数，利用麻雀搜索算法强大的全局搜索能力自适应地选择MKCD方法的最佳参数组合；利用参数优化后的MCKD方法对故障信号进行解卷积运算，滤除掉信号中的噪声，以突显由轴承故障激发的周期性故障脉冲；对解卷积信号进行包络解调，以提取出轴承故障特征频率成分。仿真结果表明，与遗传算法和粒子群算法相比，采用麻雀搜索算法可使MCKD参数在优化中具有更快的收敛速度和更强的稳定性。对滚动轴承进行全寿命周期实验及对工程案例的实验结果表明：所提方法能自适应提取强噪声中的轴承周期性故障脉冲成分，信号的峭度提高了3倍，鲁棒性更强；与直接谱分析和快速谱峭度方法相比，所提方法能完整提取信号中的故障特征频率成分，成功率可达100%,有效提高了滚动轴承的故障诊断精度。     

基于粒子群优化的MCKD算法在轴承故障诊断中的应用

针对最大相关峭度解卷积(MCKD)算法在提取轴承故障特征过程中对滤波效果评价的不足,提出以峭度和故障特征频率能量比值组成的复合评价指标来评价故障诊断结果的优劣;MCKD算法中影响故障诊断结果的参数为滤波器结构元素长度L,本文中通过粒子群算法对参数L进行自适应寻优。仿真信号和实测信号表明:采用该方法得到的最优L对信号进行处理,可以提取出故障特征,找到故障频率;对比发现,该方法明显提高了轴承故障诊断的精度和准确度。     

基于MCKD和teager能量算子的滚动轴承复合故障诊断

滚动轴承是旋转机械的主要部件之一,复杂多变的工作环境导致其频繁出现故障,且大部分情况下多种故障复合.针对这一问题,提出一种基于改进最大相关峭度解卷积(MCKD)和teager能量算子混合的滚动轴承复合故障诊断方法.该方法通过粒子群优化算法(PSO)对不同类型故障下MCKD的影响参数(L和M)进行寻优,设置与故障类型相对应的解卷积周期,以相关峭度最大化进行MCKD算法迭代运算,优化滤波器系数,改进的MCKD算法减少了噪声的干扰.然后利用teager能量算子具有检测信号瞬态冲击的优势,对信号的teager能量进行频谱分析,实现复合故障诊断.最后利用西储大学轴承数据和轴承故障模拟实验台对该方法进行验证,结果表明该方法能从滚动轴承单一和复合故障中有效提取故障特征信息,准确识别出故障类型.     

基于包络切片谱和时频谱的轴承故障诊断

为了有效提取轴承故障信号的故障特征以及更好地显示其时频特性,提出了基于局部均值分解(LMD)的包络切片谱分析及时频分布方法。首先,使用LMD对轴承故障信号进行分解得到一组PF分量。然后,对各PF分量的包络信号(瞬时幅值)进行切片谱分析。同时,由PF分量的瞬时频率和瞬时幅值获得各PF分量的时频分布。实测轴承故障信号的LMD包络切片谱分析及时频分布结果表明,LMD包络切片谱可准确获得内圈故障轴承和外圈故障轴承的故障特征频率,LMD时频分布可更直观地显示轴承故障信号的时变瞬时特性,可用于辨别轴承的故障形式。     

一种自适应Morlet小波滤波方法及其在滚动轴承早期故障特征提取中的应用

针对滚动轴承早期故障信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于混洗蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的自适应Morlet小波滤波方法.首先利用自相关分析去除宽频随机噪声,然后通过SFLA优化Morlet小波的滤波参数,获得在最小信息熵下的中心频率和滤波带宽.由自适应Morlet小波滤波器获得的滤波信号,其中的冲击成分可以很好地被表征.最后对滤波后的信号做包络谱分析即可提取滚动轴承的故障频率.实验表明,自适应Morlet小波滤波方法可以成功地从低信噪比信号中提取出周期冲击特征,对于滚动轴承早期故障振动信号,能够有效地提取冲击特征频率实现滚动轴承早期故障诊断.     

基于LCD-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法

鉴于在复杂工况和强背景噪声环境下,滚动轴承的非线性非平稳信号的特征提取非常困难,导致早期故障难以诊断,提出了一种基于局部特征尺度分解(LCD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的故障特征提取方法.首先,利用LCD对信号进行分解,获得一系列瞬时频率具有物理意义的内禀尺度分量(ISC),选取相关系数较大的ISC分量进行重构;然后,利用MCKD方法对重构信号进行处理,增强冲击信号频率,实现降噪;最后,对经LCD-MCKD处理过的信号进行希尔伯特包络谱分析,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法能够有效提取故障特征频率,实现故障诊断.     

基于MCKD与CEEMDAN的声信号故障特征提取方法

在双转子轴承状态监测与故障诊断中,信号传递路径复杂,很难通过加速度传感器直接获得信号,而声音信号有非接触式测量的优势,包含大量特征信息.为了能够准确、有效地通过声音信号实现滚动轴承故障诊断,检测出轴承故障,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法.首先运用最大相关峭度解卷积方法增强轴承故障声音信号中的冲击,然后对处理后的信号进行CEEMDAN处理,计算每个经验模态分量的峭度值,根据峭度值选取最优分量并求Hilbert包络谱,以准确提取故障特征频率.文中采用该方法基于声音信号实现滚动轴承故障诊断,为提取最优分量提供了理想筛选标准,一定程度上降低了故障诊断的复杂程度,具有良好的自适应性.     

基于包络解调滤波的滚动轴承复合故障诊断

针对在变转速工况下进行滚动轴承复合故障诊断时,由于故障间的相互作用使得多种故障特征混叠在一起,彼此干扰,造成误判﹑漏判等问题,以及时域滤波过程中共振频带参数难以获得这一问题,提出基于包络解调滤波的滚动轴承复合故障诊断方法。首先,使用多项式函数拟合轴承转速,并根据轴承各部分的故障特征频率系数和转速信息计算瞬时故障特征频率(IFCF)趋势线;其次,根据各部分IFCF趋势线的拟合函数,构造解调算法的相位函数,对原始信号经过Hilbert变换得到的包络信号解调;最后,以各部分IFCF拟合函数的初始值为中心频率构造窄带巴特沃斯带通滤波器,对解调信号进行滤波处理,并对滤波后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)得到包络解调滤波信号的频谱。研究结果表明:该算法使轴承IFCF的能量集中在初始值的位置,使用巴特沃斯带通滤波器便可以在包络信号中提取解调后的故障信息。该方法既克服了转速变化引起的"频率模糊"现象,又避免了时域滤波中共振频带难以确定的问题。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。     

基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法

针对共振解调方法需要选取包含较多故障信息的共振频带这一特点,提出了一种基于鲸鱼优化算法的自适应共振解调轴承故障诊断方法。首先,使用鲸鱼优化算法,以峭度和包络谱峭度构造的复合峭度作为优化目标,对带通滤波器参数中心频率和带宽进行自适应选择。然后,使用寻优得到的最优中心频率和带宽对轴承故障信号进行滤波分析。最后,对滤波后信号进行包络解调处理,提取出故障特征频率,判断轴承故障类型。通过对仿真信号和轴承内、外圈故障信号的分析诊断,可以证明该方法能够满足共振解调方法中对共振频带选取的要求,完成轴承信号故障频率的提取,是一种有效的轴承故障诊断方法。     

基于稀疏表示的轴承早期故障特征提取

低速重载机械设备中的滚动轴承由于承受巨大载荷,极易出现内外环故障. 在故障早期阶段,反映故障特征的冲击成分很微弱,极易被噪声覆盖而难以识别. 为准确诊断轴承早期故障,提出基于稀疏表示的故障特征提取方法. 该方法利用K-SVD字典训练算法构造出能准确匹配冲击成分的字典,克服了参数化字典缺乏自适应性的问题;稀疏编码过程中,采用批处理正交匹配追踪算法(batch orthogonal matching pursuit,Batch-OMP)对振动信号进行分解,以逼近信号的峭度值最大原则作为分解结束条件,自适应确定出分解次数;最后,通过对重构的特征成分进行包络谱分析得出故障类型. 对仿真信号和轴承振动信号进行故障特征提取,结果表明所提方法能准确提取出冲击成分,验证了其有效性和实用性.      

基于EEMD与形态滤波的滚动轴承故障诊断方法研究

为从滚动轴承故障信号中提取出包含故障信息的特征频率,提出集合经验模式分解法(EEMD)与形态滤波相结合的解调方法。该方法首先利用EEMD自适应地将信号分解成多个IMF分量,然后计算各IMF分量与原信号的相关系数,选择合适的IMFs进行信号重构,再对重构后的信号进行形态滤波,滤除脉冲干扰,提取出故障特征信息。将该方法应用于滚动轴承故障诊断实例中,并将分析结果与直接对原信号进行包络谱分析解调的结果进行对比。结果表明,该方法提取故障信息的效果较包络谱分析解调的效果要好。     

基于改进变分模态分解及循环相关熵谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下非高斯脉冲噪声和高斯噪声对滚动轴承故障诊断产生严重干扰的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)并与循环相关熵谱(cyclic correntropy spectrum, CCES)相结合的故障诊断方法。首先,针对VMD传统重构指标易受噪声影响的问题,引入相关熵峭度(correlation entropy kurtosis index, CEK)指标对VMD分解后的模态分量进行选择与重构,去除高斯噪声;然后针对重构后信号仍存在的脉冲噪声影响问题,对重构信号进行CCES投影融合去除非高斯脉冲噪声干扰并增强特征;最后对融合结果进行分析与故障诊断。经仿真测试与实验表明,所提出的方法可以在高斯噪声和非高斯脉冲噪声背景下有效提取滚动轴承故障特征频率并实现故障诊断。     

基于残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断方法在变工况条件下诊断效果不佳的问题,提出了一种基于残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先以滚动轴承时域信号数据作为输入,针对信号的时变性改进了数据池化层,改进的数据池化层利用三个连续的卷积层串联构建而成,目的在于能够有效地提取振动信号中的故障特征信息,并减少残差神经网络中参数的计算量;然后设计了一种空洞卷积和残差块相结合的空洞残差块,用于特征信息的学习;最后通过在全连接层后加入Dropout层丢弃一定比例的神经元,能有效避免过拟合的负面影响.使用凯斯西储大学轴承数据集进行仿真实验,与SVM+EMD+Hilbert包络谱、BPNN+EMD+Hilbert包络谱和Resnet三种方法作对比分析,结果表明该方法在变工况下的滚动轴承故障诊断中具有更高的诊断准确率、更强的抗噪性和泛化能力.     

基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。     

LMD和改进小波阈值去噪的轴承声发射信号故障诊断

针对机械故障声发射信号特征提取的问题,提出了一种局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和改进的小波阈值去噪相结合的方法;并应用于滚动轴承的故障诊断。首先,把改进小波阈值与三种小波阈值去噪方法进行比较分析。通过仿真信号表明,改进小波阈值方法能更为有效地去除噪声。其次,采用LMD方法将原始轴承故障的声发射信号分解,分解为若干个乘积函数(production function,PF)的线性组合,通过相关系数原则选取能够反映故障特征的PF分量,利用改进小波阈值去噪法对选出的PF分量进行进一步去噪。最后,对去噪后的声发射信号进行包络谱分析,诊断轴承故障的位置。通过滚动轴承单一故障和耦合故障的声发射实验验证了该方法的有效性。     

基于形态滤波优化算法的滚动轴承故障特征提取方法

针对轴承故障振动信号的非线性、非平稳性的特点,而且故障信号经常被各种噪声、干扰所淹没,提出了一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)与自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器相结合的方法。原始故障信号先经过局部均值分解得到若干乘积函数(product function,PF)分量,然后采用峭度值准则,选取峭度值最大的PF分量,再将其经过自适应多结构元素多尺寸差值形态滤波器进行滤波解调,最后解调结果进行频谱分析,提取故障特征。为了体现其可行性和优越性,与包络解调、LMD-形态闭运算和LMD-形态差值滤波三种方法进行了比较,仿真信号和实测轴承故障信号的分析结果表明,它具有更强的噪声抑制和脉冲提取能力,可以有效地提取滚动轴承故障特征信息,实现故障的精确诊断。     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

基于经验模式分解的包络解调技术及其应用

提出了一种新的调制信号解调分析技术,来抑制传统的包络解调方法中经常出现的无意义的频率成分.首先,对复杂的振动信号进行经验模式分解,得到若干个基本模式分量,再对包含调制信号的基本模式分量进行包络分析以提取故障信息.该方法利用经验模式分解来实现故障信息的有效分离,从而提高了诊断信号的信噪比.利用该方法对某齿轮箱轴承座振动信号进行经验模式分解,进而解调出高速轴转频这一调制频率,准确地诊断出该故障是由齿轮轴不对中所引起的,通过针对性的维修后,消除了故障,从而验证了该方法的有效性.