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。     

基于快速峭度图算法与平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法

针对共振解调技术应用在滚动轴承故障诊断中存在信噪比低和带通滤波器参数需要依靠经验确定的问题,提出了一种基于快速峭度图算法与平方包络共振解调技术相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法.根据快速峭度图算法的自适应性,确定带通滤波器的参数,并提取滚动轴承故障振动信号高频共振带中包含的故障特征频段;计算去直流后信号的信噪比,若其信噪比大于1,则利用平方包络方法进行重构,以突出故障特征信号;对重构信号进行频谱分析,得到其故障特征频率,识别出相应的故障类型.通过故障滚动轴承试验,验证了该方法的有效性和准确性.     

基于改进的EEMD数据融合方法在轴承故障诊断中的应用

提出一种基于改进的EEMD谱峭度的多传感器联合轴承故障诊断方法,通过多个加速度传感器联合采集振动信号,利用EEMD自适应地将信号分解成多个分量,通过计算每个IMF分量的互相关系数法进行自适应重构以突出故障特征信号;对合成后的信号画快速峭度图,获得峭度最大时的中心频率和带宽;根据快速峭度图自适应确定电子谐振器的参数,并对此合成信号进行谐振增益;对谐振增益后的信号进行Hilbert解调,并与理论计算的轴承故障特征频率比较,从而确定故障部位.通过仿真的故障轴承信号和滚动轴承实验进行了验证,结果表明:该方法对滚动轴承故障的检测精度更高,提取精度和抗噪声能力方面有了明显的改进,对工程实践具有重要的指导意义.     

滚动轴承故障振动信号特征与诊断方法

简述了恒转速条件下滚动轴承故障信号共振解调的优点和基本原理,通过实验和理论分析研究了变转速轴承故障振动信号的特点.指出了轴承损伤点冲击信号的非周期性、轴承共振频率随转速变化的变频特性,以及故障信号的双变频调制特性.建立了由变频转速信号为调制信号、变频共振衰减信号为载波的滚动轴承故障模型.给出了阶比循环平稳自相关函数的计算方法.利用循环平稳分析对旋转机械振动信号的解调功能,结合连续隐马尔可夫模型(CHMM)对动态信号的识别能力,提出了一种适用于变转速运转条件下的滚动轴承故障诊断方法,通过实验验证了方法的可行性.     

采用品质因子优化和子带重构的共振稀疏分解滚动轴承故障诊断方法

针对强背景噪声下的滚动轴承早期故障诊断问题,提出了一种融合遗传算法品质因子参数优化、子带重构共振稀疏分解(RSSD)和小波变换的故障诊断方法。该方法以滚动轴承早期故障振动信号RSSD低共振分量峭度指标作为目标函数,利用遗传算法对品质因子参数组合进行优化选择。依据能量分布占优原则对低共振分量进行主子带重构、减少噪声干扰且增强故障信号冲击特征。借助小波分析局部优化和多分辨的特性,对重构低共振分量进行多尺度小波分解,提取轴承故障特征且深度挖掘轴承故障特征信息。通过滚动轴承的2种不同类型故障诊断实例表明,与一般RSSD方法相比,该方法具有更强的削弱背景噪声影响、凸显微弱故障特征的能力。     

基于自适应数学形态学的滚动轴承故障诊断方法

作为一种非线性信号处理方法,数学形态学法对信号的特征提取完全在时域中进行,与其他非线性非平稳的信号处理方法相比,它具有幅值不偏移、不衰减等显著优点.基于此,提出一种自适应的数学形态学和谱相关分析相结合的轴承故障诊断方法.该方法通过基于信号的三角结构元素和非单一形态学开闭运算对已知故障信号加以训练,自适应得到各故障类型的结构元素高和最优开闭运算加权因子,构建形态学模型;之后将测试信号通过形态学模型进行特征提取,并与训练信号进行频域内相关性分析;最终根据相关系数大小识别故障.以西储大学轴承故障数据为例,表明了该方法不仅能识别出不同类型的故障,而且还能识别不同损伤等级的故障,相比传统的方法识别率和可靠性有所提高.     

基于一种EEMD的能量算子解调机械故障诊断

针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性、非平稳性以及信号出现的复杂调制现象,提出了一种基于小波包熵与EEMD(总体模态分解)相结合的能量算子解调故障诊断方法.根据信号的小波包熵值对信号小波包降噪,采用EEMD方法选取相关度最大的IMF(本征模态分量)以避免选取信号的盲目性,对该分量进行能量算子解调,实现提取该分量下的故障信号的幅值和频率信息.对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于EMD分析存在的模态混叠现象以及普通Hilbert解调法的运算精度满足不了诊断需求的情况,该方法能够有效解调出故障频率信息,以实现对故障类别的推断.     

基于EEMD降噪与二次相位耦合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承出现故障时故障信号常常被强的背景噪声所淹没,故障特征难以准确提取的问题,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)降噪与二次相位耦合的故障诊断方法.对原始信号进行EEMD分解,通过相关系数-峭度值的大小选取EEMD分解后得到的固有模态函数(IMF).对筛选出来的IMF进行了重构从而达到降噪的目的.对重构后的包络信号进行1.5维谱分析,提取二次相位耦合产生的非线性特征,从而得到滚动轴承故障特征频率信息.通过实测滚动轴承数据验证了该方法可以有效地提取轴承内圈和外圈的故障特征,从而识别轴承的故障.     

自适应频移变尺度振动共振轴承故障诊断

针对广泛应用于水轮机、风电机组等设备中的滚动轴承存在早期故障难以检测的问题,提出了自适应频移变尺度振动共振轴承早期故障诊断方法。该方法利用高频周期激励促使滚动轴承振动信号中的噪声能量转向轴承故障特征频率,并自适应地频移变尺度轴承故障特征频率使其满足振动共振的小参数检测条件,最后通过参数优化最佳地检测出轴承早期故障。利用轴承实验数据验证了该方法的有效性,与最大相关峭度解卷积技术相比,所提方法的诊断结果具有一定的优势和工程应用价值。     

基于广义谐波小波分析的低速重载轴承故障诊断

研制出一种低频振动传感器作为谐振器,利用谐波小波在频域连续分布且具有严格的盒形谱特性,通过适当调整参数m和n,构造出不同频段的带通滤波器对信号进行广义谐波小波变换.通过广义谐波小波变换实现低速重载轴承振动信号的共振解调,从而提取出故障轴承的低频冲击信息,为低速重载轴承的故障诊断提供了一种新的有效方法.运用该方法准确判断出炼钢转炉悬挂齿轮箱耳轴轴承的故障.     

参数自适应VMD在高速列车轴箱轴承故障诊断中的应用

针对高速列车轴箱轴承故障特征提取困难和变分模态分解(VMD)参数的人为设置影响分解效果的问题,提出参数自适应VMD轴箱轴承故障诊断方法。首先,以平均包络谱熵为适应度函数,利用麻雀搜索算法自适应地寻找不同工况下的最优模态数K和惩罚因子α;其次,对原始轴承时域信号进行VMD分解,利用快速谱峭度图分析最小包络熵的IMF分量,并根据分析结果对该IMF分量进行带通滤波以增强故障特征;最后,对滤波后信号进行希尔伯特包络解调分析,并将分析结果与理论计算所得特征频率进行对比,对轴箱轴承故障进行分类辨识。研究结果表明：与经验模态分解(EMD)、局域均值分解(LMD)、集合经验模态分解(EEMD)等自适应信号分解方法相比,本文所提方法能更有效地降低噪声的影响,提取复杂耦合工况下轴箱轴承振动信号中的故障特征。     

EMD共振解调在滚动轴承故障诊断中的应用

针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-piricalMode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用H ilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结果表明:该方法能诊断真实情况的滚动轴承疲劳失效故障.     

自适应广义形态滤波和GG聚类在轴承故障识别中的应用研究

针对复杂工况下滚动轴承受机械噪声等因素影响轴承故障类型区分难的问题,提出了一种基于自适应广义形态滤波和GG聚类的轴承故障诊断方法。采用自适应广义形态滤波对轴承振动信号进行降噪处理,对降噪后的信号进行变模式分解,去除虚假分量和噪声分量,最后对去噪后故障特征较多的信号分量求解近似熵,作为特征向量输入GG聚类分类器中,达到故障分类。仿真实验结果证明该方法能有效提取信号特征信息,准确识别故障类型。     

形态滤波在滚动轴承故障声发射信号处理中的应用

滚动轴承的状态监测和故障诊断意义重大.为有效诊断轴承早期的微弱故障,将形态滤波方法用于轴承故障声发射信号的处理,提出采用多尺度形态开闭和闭开组合的滤波器对信号降噪处理,采用闭运算对降噪后的信号进行形态滤波解调得到明显的故障特征频率,并对比故障振动信号和声发射信号的处理效果.研究表明: 形态滤波用于轴承故障声发射信号特征提取效果明显,适用于轴承的状态监测和故障的早期诊断.     

基于EMD的复合故障诊断方法

针对转子不平衡故障和滚动轴承微弱损伤性故障的复合故障诊断问题,提出了一种基于经验模式分解的故障诊断方法,进行复合故障的耦合特征分离和轴承损伤性故障信号特征提取研究. 该方法首先通过经验模式分解将复合信号分解为若干个本征模函数(intrinsic mode function, IMF);然后通过计算各IMF与原始复合信号的相关系数确定包含故障特征信息的主要成分,除去虚假分量;最后针对主要成分中的低频成分进行频谱分析提出转子故障特征,针对主要成分中的高频成分进行Hilbert包络解调提取调制故障特征,即轴承损伤性故障特征. 仿真及实验结果表明该方法的有效性和实用性.     

基于HHT及共振解调方法的动车组走行部轴箱轴承故障诊断算法

针对动车组走行部轴箱振动信号非平稳、非线性且背景噪声频率分布范围广的复杂特性,设计了改进的希尔伯特-黄变换算法(Hilbert-Huang Transform,HHT),综合利用了HHT方法有效平稳化信号及共振解调方法有效提高信噪比的优点.通过分析动车组运行过程中轴箱轴承背景噪声成分,进行了轴箱轴承故障信号的仿真.对仿真信号分别使用HHT方法,共振解调方法及本文所设计方法进行故障分析.结果表明:相比HHT方法与共振解调方法,本文所设计方法可有效提取故障信息并分析故障类型.适用于分析高速动车组走行部特有的振动信号特征.为我国高速动车组故障诊断提供了新思路.     

基于FrFT滤波和LMS降噪的变转速滚动轴承故障诊断

变速工况下的机械故障诊断逐渐成为旋转机械监控领域的一个热门课题,在变转速下故障更容易发生且伴随更大的噪声,而相应的降噪问题目前却没有可靠的解决方法。因此提出一种基于分数阶傅里叶变换（FrFT）滤波和最小均方算法（LMS）降噪的故障诊断方法,对变转速工况下轴承振动信号进行降噪,进而提取非平稳故障特征。首先,同时获得滚动轴承振动加速度信号和转速信号;然后对Hilbert解调后的振动信号进行峰值搜索FrFT,按照搜索得到的最佳阶次和分数阶域聚集位置进行FrFT滤波;再将FrFT滤波得到的信号作为参考信号,原包络信号作为输入信号,进行LMS自适应降噪;最后对降噪后的信号按照转速重采样进行阶次分析,将包络阶次谱中的突出特征与故障特征阶次对比,判断故障。该方法可成功应用于变转速工况下滚动轴承的试验数据处理,证明了方法的有效性。     

基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取

针对共振解调方法容易受到噪声干扰,以及带通滤波器参数难以确定,很大程度上依赖经验的问题,提出一种基于奇异值分解和共振解调的滚动轴承故障特征提取方法;利用奇异值分解算法,将轴承振动信号分解成多个奇异值分量,计算各分量的峭度值,选择峭度值最大的分量,利用谱峭度算法确定中心频率和带宽,并对该分量信号进行带通滤波和包络解调分析。结果表明,提取性能以及鲁棒性能实验证明了该方法能够自适应确定滤波频带,降低噪声干扰的影响,并且在带通滤波器失效情况下有良好的稳定性。     

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。