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针对最小解熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)算法易受强噪声和野值的影响,引出了最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的齿轮箱故障特征提取方法,克服了MED算法的不足。然而凭先验信息选取的故障周期,可能导致MCKD解卷积效果很差,因此提出了MCKD算法的最佳故障周期搜索思路,即在合适的滤波器阶数L下,最佳故障周期的搜索可以限定于理论计算周期左右的某一范围内,使不同步距M关于最佳周期的最大相关峭度达到全局最优,以确保了MCKD算法具有良好的解卷积效果。断齿与局部断齿故障特征提取试验结果佐证了最佳故障周期搜索思路的可行性及其效果。 相似文献
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针对泵注系统轴承振动信号传递路径长,故障特征微弱而导致传统机器学习方法难以进行故障诊断的问题,提出一种基于改进变分模态分解(IVMD)和一维卷积神经网络(1DCNN)的泵注系统轴承故障诊断模型。首先,通过多个传感器采集泵注系统轴承振动信号;然后,利用Elastic回归替换Ridge回归构造IVMD并将轴承振动信号自动分解,采用改进峭度指标进行筛选重构实现振动信号的有效降噪;最后,将降噪后的重构信号输入适用于工业多传感器系统的1DCNN进行自动特征提取和故障诊断。试验结果表明,IVMD-1DCNN模型的故障诊断准确率达99.27%,相比于其他方法具有较大优势。另外,对1DCNN学习到的卷积核进行可视化,也在一定程度探讨了深度学习故障诊断的可解释性问题。 相似文献
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针对裂纹转子振动位移信号不平稳、非线性,故障特征难提取,且在故障初期缺少对样本的收集和整理等问题,提出了一种基于VMD(Variational Mode Decomposition-变分模态分解)和AR(Auto Regressive-自回归)模型的转子裂纹故障诊断方法。采用VMD方法对转子位移信号处理,得到若干个平稳的本征模态函数(Intrinsic Mode Function),再分别对每个IMF分量建立AR模型,利用最小二乘法计算模型参数和残差的方差,将模型参数和残差的方差作为系统状态特征向量,建立马氏距离(Mahalanobis distance)判别函数,通过设置相应加权参数得到综合距离来实现裂纹故障诊断。最后采用VMD和AR方法进行了转子裂纹故障的诊断实验,实验结果表明,基于VMD和AR模型诊断转子裂纹故障是可行和有效的,克服了AR模型在诊断转子裂纹故障的不足。 相似文献
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提出一种基于内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)、自回归(Auto-Regressive,AR)模型和关联维数的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先采用经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)将滚动轴承振动信号分解成若干个IMF,然后对包含主要故障信息的IMF分量建立AR模型,计算AR模型自回归参数的关联维数,并以关联维数作为特征向量输入神经网络分类器,最后通过网络的输出结果来识别轴承的工作状态和故障类型.对实验数据的分析结果表明,该方法能有效地应用于滚动轴承的故障诊断. 相似文献
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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。 相似文献
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针对强噪声干扰下,最大相关峭度解卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)对于弱响应轴承滚动体故障信号指定周期冲击增强和辨识能力有限,无法自适应确定参数的问题,提出一种改进MCKD故障诊断方法。首先利用小波多尺度分解得到故障响应高频分量使冲击成份更加凸显;然后以峭度值最大准则复选出最优故障信号高频分量,降低噪音的干扰;最后结合小波方差自适应确定MCKD参数。轴承故障仿真、实验数据分析结果表明,该方法能够实现弱响应的轴承滚动体故障诊断,同时适用轴承内外圈故障诊断。 相似文献
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针对齿轮箱的滚动轴承故障信号因噪声干扰,难以进行有效提取的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭图相结合的轴承故障特征提取方法。首先,利用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)将振动信号分解成若干个本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF),通过相关峭度计算选取故障信息最突出的分量信号;然后,利用快速谱峭图自适应地确定带通滤波;最后,对滤波后的信号进行平方包络谱分析,提取出故障信息。通过公开数据分析和齿轮箱轴承故障实验,证明了该方法的有效性和可行性。 相似文献
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针对飞机环控涡轮轴承运行时的非线性动力学特性,为了更加准确地分析轴承的故障,从振动信号分析的角度,提出基于EEMD和分形维数相结合的轴承状态特征量提取方法。先对轴承正常、内圈故障、外圈故障和保持架故障等不同运行状态下的振动信号进行EEMD分解,滤除噪声信号,提高信噪比,以减小背景噪声对分形的不利影响。然后对去噪信号再进行相空间重构,计算其关联维数并进行对比分析。实验结果表明:关联维数作为非线性几何不变量可以作为环控涡轮轴承运行状态的特征量;该方法能够准确有效地识别轴承的运行状态。 相似文献
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滚动轴承处于早期故障阶段的时候,特征信号比较微弱,同时受到干扰噪声的影响,造成故障特征难以提取。针对这一问题,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的故障诊断方法。在强噪声背景条件下,LMD对微弱故障信号特征难以提取,故对LMD分解得到的一组乘积函数(Product function,PF),利用相关系数与峭度值筛选出敏感分量进行信号重构,然后利用MCKD进行滤波,突出故障信号尖脉冲,最后根据信号的包络功率谱提取故障特征频率。算法仿真和实验证明了该方法的有效性。 相似文献
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基于VMD的故障特征信号提取方法 总被引:2,自引:0,他引:2
变模式分解(variational mode decomposition,简称VMD)能够将多分量信号一次性分解成多个单分量调幅调频信号(variational intrinsic mode function,简称VIMF),但对噪声比较敏感。利用VMD对噪声的敏感特性,提出了一种基于VMD的降噪方法。利用排列熵定量确定VMD分解后各分量的含噪程度,对高噪分量直接剔除,对低噪分量进行Savitzky-Golay平滑处理,然后重构信号。运用该方法降噪后,对重构信号进行变模式分解,能够有效提取故障特征信号。仿真和实例分析表明,基于VMD的降噪方法的降噪效果优于小波变换降噪方法,VMD能有效提取故障特征信号。 相似文献
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强噪环境下,复合故障特征提取难度更大,VMD(Variational Mode Decomposition)被大量应用于齿轮箱故障诊断中;但是它属于参数型分解方法,K过大或过小都会导致过分解或欠分解现象,因此分解的层数需要自适应的确定。提出了一种多点峭度和VMD的复合故障特征提取方法。考虑到多点峭度可以提取多故障的冲击性周期的个数;周期性冲击个数决定VMD的分解层数K,通过VMD处理后,进一步通过FFT确定故障特征。所提出的自适应复合故障特征提取方法和EEMD(En?semble Empirical Mode Decomposition)对比分析,验证了它可以克服模态混叠的特征,通过对实测性信号处理进一步确定了此方法的有效性。最终确定了齿轮剥落和轴承滚珠等复合故障特征。 相似文献
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基于小波包的滚动轴承故障特征提取 总被引:7,自引:0,他引:7
在深入分析离散小波包变换快速算法的基础上,给出了离散小波包变换快速算法中产生频率混淆的原因,即由正交镜像滤波器的非理想截止特必, 隔点采样和隔点插零的特性共同作用产生的,提出了一种消除频率混淆的算法,利用该算法和原算法,分别对某型滚动轴承内环剥落故障的振动信号进行处理,提取其故障特征,结果表明,原算法由于存在频率混淆,可能掩盖故障特征,提出的新算法,由于很好地消除了频率混淆,能有效地提取滚动轴承局部故障的特征。 相似文献