基于MMSE和谱峭度的滚动轴承故障诊断方法

共振解调作为滚动轴承常用的故障诊断方法,存在带通滤波器参数难以确定的缺点,针对此缺点以及滚动轴承早期故障信号信噪比低的问题,结合最小均方误差估计方法(MMSE)和基于谱峭度的共振解调方法,并将其应用于滚动轴承早期微弱故障诊断中。首先用MMSE方法抑制白噪声来提高信噪比,然后利用谱峭度自适应确定最优带通滤波器参数,最后对带通滤波后的信号进行能量算子解调谱分析,得出诊断结果。数字仿真信号和实验信号验证了该方法的有效性。     

基于VMD和谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承故障信号为多分量非平稳振动信号、故障早期特征微弱诊断困难的问题,该文提出变分模态分解(VMD)结合谱峭度的滚动轴承早期故障诊断方法。首先对振动信号进行VMD分解得到若干分量信号,选择峭度最大分量作为最优分量,然后对最优分量进行快速谱峭度计算并进行带通滤波、凸显故障冲击成分,通过分析滤波信号包络谱中故障频率成分实现故障诊断。实验数据分析结果表明该方法能有效诊断轴承早期故障,有一定的工程应用价值。     

基于典型谱相关峭度图的滚动轴承故障诊断方法EI北大核心CSCD

针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障冲击信号具有周期性的特点,提出了一种典型谱相关峭度图算法。该算法在借鉴典型谱峭度图算法区间划分的思想基础上,将相关峭度指标代替峭度指标,不但避免了宽频带解调引入的噪声干扰,而且充分利用了典型故障冲击的周期性信息,并通过优化谱相关峭度值,快速定位典型故障冲击信号所在的频率区间,并将该算法应用于最优解调频带的确定。通过对仿真信号和轮对轴承实验信号的分析表明,该算法无论在准确性还是在稳定性方面均表现出了极大的优越性,能够有效的自适应定位共振频带。     

基于AR模型和谱峭度法的滚动轴承故障诊断

自回归(AR)模型是平稳信号分析的重要工具,本文利用峭度最大原则确定AR模型最优阶次,然后利用此AR模型对滚动轴承故障信号进行预处理,剔除可线性预测的平稳成分,得到的残余分量中理论上只包含了噪声信号和信号的非平稳部分,从而降低了后期数据分析难度。谱峭度对于非平稳信号非常敏感,它可以将非平稳信号从噪声中检测出来,因此将两者结合起来可以更有效的对滚动轴承故障进行诊断,实验结果验证了此方法的有效性。     

EMD的LabVIEW实现及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对LabVIEW工具箱中缺少EMD算法的问题,对LabVIEW进行二次开发,实现EMD（EmpiricalMode Decomposition）的算法及HHT（Hilbert Huang Transform）分析方法。并且提出利用EMD的高频IMF（Intnnsic Mode Function）进行共振解调提取轴承故障特征信息的方法。故障诊断实例证明,该方法与传统共振解调方法相比,具有较大的优势。     

改进增强峭度图和增强包络谱在滚动轴承故障诊断上的应用

针对滚动轴承故障诊断问题,在分析了基于二进制小波包分解的增强峭度图方法的不足后,提出了基于谐波小波包分解的改进增强峭度图方法。通过计算故障信号的改进增强峭度图,筛选出峭度值最大的最优节点,利用最优节点处的谐波小波包系数进行信号重构,并对重构信号做增强包络谱分析,利用故障特征频率的理论计算值与增强包络谱中峰值明显的谱线进行对比,从而对轴承故障类型做出判断。运用所提出的诊断方法分别对滚动轴承内圈故障模拟、实测信号进行分析,结果表明,该方法具有一定的可靠性,能够满足实际的工程需要。     

基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。     

一种谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断方法

提出一种基于谱峭度和Morlet小波的滚动轴承微弱故障诊断新方法。该方法利用Morlet小波的滤波特性,基于谱峭度表征的Morlet小波系数最大化原则,采用频带平移及外扩的方法自适应地在全频范围内定位由冲击信号激起的各个共振频带,再利用谱峭度和带宽这两个参数有选择地利用一个或若干个共振带进行轴承微弱故障诊断。与原有的谱峭度快速算法相比,该方法能有效避免一个共振带被人为分割为多个频带以及将非共振频带并入共振频带中的现象,从而提高了轴承故障诊断效果。另外,该方法避免了传统方法只利用一个共振带而丢弃其他频带的做法,可以利用找到的不同共振频带的轴承信息进行微弱故障特征增强,以提高微弱故障诊断性能。滚动轴承微弱故障实验证明了新方法的有效性。     

谱峭度方法在柔性薄壁轴承故障特征频率提取中的应用

柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,工作时其内、外圈都受力变形为椭圆,这导致正常柔性薄壁轴承的振动信号存在周期性冲击,这种冲击背景使柔性薄壁轴承的故障特征提取更为困难。谱峭度方法是利用峭度对信号中的瞬态成分敏感这一特性,根据峭度值最大原则来准确提取共振带,克服了传统共振解调技术存在带通滤波器参数需要人工预先确定的缺陷。对自适应谱峭度,基于滤波器组的快速谱峭度以及基于短时傅里叶变换的快速谱峭度进行了对比分析,利用它们提取柔性薄壁轴承内、外圈故障特征频率,对这三种方法的特征提取效果进行了比较,结果表明自适应谱峭度方法更适合于提取柔性薄壁轴承的故障特征频率。     

基于EEMD和共振解调的滚动轴承自适应故障诊断

本文为解决滚动轴承原始振动信号信噪比低以及带通滤波器参数选择依赖于人的主观经验等影响传统共振解调技术有效应用的问题,提出了EEMD自适应消噪和自适应共振解调相结合的方法。论文首先利用EEMD自适应地将信号分解成多个分量,通过互相关系数方法进行自适应重构以突出故障特征信号,然后利用谱峭度自动确定带通滤波器的中心频率和带宽,最后对滤波后的信号进行能量算子解调谱分析。数字仿真信号和滚动轴承实验证明了该方法的有效性。     

基于EMD和Lempel-Ziv指标的滚动轴承损伤程度识别研究

针对不同损伤程度的滚动轴承内、外圈故障,提出一种基于经验模式分解(EMD)和Lempel-Ziv指标的评估方法。EMD用于高效地分解信号,并结合能量与峭度条件找出蕴含故障本质特征的最优IMF分量,在此基础上分别计算最优IMF及其包络的Lempel-Ziv归一化值,再加权求和得到最终的Lempel-Ziv综合指标。由于EMD消除了噪声干扰,有利于准确揭示轴承恶化情况,并且指标本身受实验条件影响不明显,同时介于0和1的取值方便快速使用。轴承内、外圈故障实验证实:内圈损伤的Lempel-Ziv综合指标随故障加重递减,而外圈损伤相反,随故障加剧递增。同时还分别给出了内、外圈损伤情况下不同故障程度评估的Lempel-Ziv取值区间,能有效用于轴承故障程度的识别。     

基于OHF Elman-AdaBoost算法的滚动轴承故障多时期诊断方法

针对随机噪声下滚动轴承多时期(初期、中期、晚期)故障诊断需求,提出OHF Elman-AdaBoost (output hidden feedback Elman-adaptive boosting)算法,以实现滚动轴承的精确故障诊断.采用集合经验模态分解(ensemble empirical mode decompo...     

基于EMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出了基于经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法。首先通过EMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(intrinsic mode function, IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可以通过计算不同振动信号的EMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机（support vector machine,SVM）,判断齿轮的工作状态和故障类型。实验结果表明,文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断。     

基于EMD的滚动轴承故障灰色诊断方法

经验模态分解（EMD）方法可使滚动轴承振动信号根据自身尺度自适应地分解为若干个内禀模态分量（IMF）,滚动轴承发生故障会导致振动能量在各IMF分量上的分布发生变化,结合灰色关联模型建立IMF能量分布与轴承状态之间的对应关系,可实现轴承的状态识别。为改善传统灰关联分析在模式识别方面的缺陷,基于斜率相似的原理构造了能反映曲线形状信息的相似关联度模型,结合传统的接近关联度模型建立了能同时反映曲线位置与形状特性的灰色综合关联度诊断模型。算例结果表明,该方法能准确有效地实现滚动轴承的故障诊断。     

滚动轴承故障的EMD诊断方法研究

提出了一种基于经验模式分解（Empirical Mode Decomposition，EMD）的滚动轴承故障诊断方法。这种方法中，局部损伤滚动轴承产生的高频调幅信号成分被EMD分解作为本征模函数分离出来，然后用Hilbert变换得到其包络信号，计算包络谱，就能够提取滚动轴承故障特征频率。该方法被用于分析实验台上采集的具有内圈损伤及外圈损伤的滚动轴承振动信号。分析结果表明，与传统的包络解调方法相比，新方法能够更有效地提取轴承故障特征，诊断轴承故障，因而具有重要的实用价值。     

基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取

谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分.当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大.针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法.首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,...     

基于谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断研究

包络解调分析方法是滚动轴承等旋转机械故障诊断的常用方法。当轴承滚动体发生故障时,由于其同时与轴承外、内圈接触,以及受保持架转速的影响,包络解调分析方法通常不能很好提取出滚动体故障通过频率。据滚动轴承发生故障时呈现出的二阶循环平稳特征,提出了基于二阶循环统计量的谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断方法。此方法在一定程度上解决了包络解调分析方法在滚动体故障诊断方面的缺陷,对轴承滚动体的故障诊断具有一定的借鉴意义。     

基于MID算法的组合切片分析在滚动轴承故障诊断中的应用

调制密度分布(MID)作为谱相关密度的开放性推广,能够很好地解决离散或者随机载波调制信号的检测问题,然而该算法在判定轴承故障前需要大量计算描述矩阵来估计调制密度因子,不能满足工业生产的实时性要求。为此,提出基于MID算法的组合切片分析方法,首先根据转速的波动范围,确定故障特征频率相对于理论值的波动范围,然后给定选择性因数(Δf)的范围并计算信号的MID组合切片带,最后通过切片带之间的能量对比确定轴承故障类型。该分析方法不仅对噪声不敏感,而且有效地减少了计算量,满足了实时性要求。随后,分别采用仿真信号和QPZZ-II系统(滚动轴承故障模拟实验平台)的实测数据,对MID组合切片分析方法进行了实验验证,并与包络解调分析进行了对比。实验结果表明,该方法对滚动轴承外圈、内圈和滚动体故障的检测精度更高。