主分量分析和隐马尔科夫模型结合的轴承监测诊断方法

为了快速识别轴承的故障模式以及性能退化状态,提出了一种基于主分量分析和隐马尔科夫模型的轴承监测诊断方法。该方法首先提取了轴承振动信号的混合域故障特征集,使用主分量分析对混合域故障特征集降维,然后使用降维后的特征训练隐马尔科夫模型,最后用降维后的测试样本测试模型的性能,根据隐马尔科夫模型输出的对数似然概率,确定轴承故障模式以及轴承的性能退化状态。开展了不同状态滚动轴承振动测试实验,数据分析结果表明,提出的方法诊断准确率均能达到100%,相比基于补偿距离选择特征降维及隐马尔科夫模型诊断方法,最高将分类离散度提高123.74%,并且在轴承的性能退化实验中,提出的方法能在故障早期给出故障预警,证明了该方法的有效性和准确性。     

非平稳信号的时变自回归建模及其在轴承故障诊断中的应用

基于时变自回归（TVAR）方法实现了非平稳随机信号的参数化建模,提出采用最小信息准则确定模型阶数．通过多分量线性调频仿真信号的时变谱估计,表明该方法分辨率高,没有交叉项的干扰,计算速度快．在仿真分析的基础上,应用参数化时频谱和BP神经网络方法进行滚动轴承故障信号的分类和辨识,并基于能量法对时频图进行特征提取．分析结果表明,时变自回归方法的拟合精度高,能有效提取轴承故障信号特征,同时结合神经网络能对故障进行准确诊断．     

谐波小波样本熵与HMM模型的轴承故障模式识别

根据谐波小波分解非平稳振动信号优良特性与隐马尔科夫(HMM)模型的时序模式分类能力,提出了一种基于谐波小波样本熵与HMM模型结合的轴承故障模式识别方法.该方法首先利用谐波小波对轴承各个状态故障信号进行分解,进而由谐波小波三维时频网格图的频率层数特征计算合理的样本熵维数和阈值,依次提取轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列;然后将序列前120组输入HMM模型中进行训练得到对应故障模型,剩余80组进行测试与识别,通过对比对数似然估计概率输出值确定轴承故障类型.实验通过与BP和RBF神经网络模型进行不同训练组数的正确识别率对比,验证了该组合方法具有识别准确率高,稳定性强的优点.     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析的滚动轴承故障诊断方法用于实现滚动轴承早期故障的检测.该方法的诊断过程如下:对轴承原始振动信号进行频谱分析,获取振动信号能量集中的频段.根据频段的范围和振动信号的采样频率确定小波包分解的层数.采用小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号中能量集中的频段并生成相应的重构信号,对重构后的振动信号进行Hilbert变换和二次频谱分析.通过对比轴承故障的特征频率和二次频谱中的特征谱线判断轴承是否有故障及其发生位置.运用上述方法对具有外环故障的滚动轴承进行了实验研究并成功地实现了滚动轴承外环故障的检测.实验结果表明基于小波包分析的诊断方法可以有效诊断出滚动轴承的早期故障.     

浅谈一种基于AR模型的电厂电动机故障诊断新方法

电动机是电厂的重要设备,对发电厂的电动机故障进行诊断有重要意义。本文采用虚拟仪器系统作为开发平台,根据电动机振动信号的特点,对其进行虚拟诊断测试,在实际测试中,提出倒谱分析方法,是基于自回归AR模型的一种电机振动信号检测方法,首先是AR建模,并进行阶次预测和系数预测,得到相关参数;再进行倒谱变换,快速准确地提取出所需要的频谱信息,从而判断电机是否出现故障。     

基于Hilbert变换的滚动轴承内环和外环故障诊断

针对滚动轴承的外环和内环发生故障时轴承产生的振动信号具有调制的特点,提出基于Hilbert变换的滚动轴承内、外环故障诊断方法,介绍基于Hilbert变换的调制信号解调过程:运用Hilbert变换对滚动轴承的振动信号进行包络解调,实现载波和调制波的分离.通过对调制波进行频谱分析实现滚动轴承内、外环故障的诊断,对具有内环故障和外环故障的滚动轴承进行故障诊断仿真.仿真结果表明:基于Hilbert变换的包络解调技术能有效提取调制信号中的包络信号,对包络信号进行频谱分析后可以实现滚动轴承内、外环故障的诊断;诊断结果与实际故障相吻合,基于Hilbert变换的包络解调技术可应用于滚动轴承内、外环故障的诊断.     

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.     

基于倒频谱的轴承材料接触疲劳失效诊断

采用轴承接触疲劳试验机,设计了基于Lab VIEW的轴承材料接触疲劳失效诊断的软件系统,利用轴承振动信号的均方根值及温度信号来判定轴承材料的疲劳磨损程度,并通过对振动信号进行倒频谱分析来判定轴承材料的疲劳磨损区域,结果表明:振动信号均方根值结合倒频谱分析能够实现对轴承材料的接触疲劳失效诊断.     

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。     

基于VMD-TEO窗和DBiLSTM的早期轴承故障诊断

针对现代滚动轴承早期故障监测因数据量增大所带来的诊断困难问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与TEO窗特征提取的深层双向长短记忆神经网络(DBiLSTM)轴承故障诊断方法。首先,利用改进果蝇算法优化的VMD-TEO窗函数,提取轴承振动信号的瞬时能量特征,构造具有时序特性的特征矩阵;其次,利用训练集对DBiLSTM模型进行学习以确定模型参数;最后,用测试集对模型进行验证,输出轴承状态识别结果。试验采用凯西西楚大学轴承故障数据集,结果表明:该方法在处理数据量较大的滚动轴承故障诊断问题时,能有效地对多种故障类型,不同损伤等级的滚动轴承振动信号进行识别。     

基于小波分析的轴承故障诊断研究

提出了基于正交变换的滚动轴承故障诊断新方法。利用正交小波基将滚动轴承故障信号变换到时间 -频率域 ,通过小波重构信号的希尔波特变换解调和包络谱分析 ,对轴承的故障进行了有效的诊断。文中实例证明 ,小波变换对处理非平稳信号具有很好的应用效果     

时变自回归模型在清醒大鼠局部场电位特征分析中的应用

同步和去同步状态是清醒大鼠脑活动的两种典型状态,分析不同状态下局部场电位(LFP)的时频特性差异是提取刺激响应特征的基础。针对LFP信号的非平稳特性,采用时变自回归(TVAR)算法建立LFP状态空间模型;并利用卡尔曼滤波迭代方法对模型系数进行动态更新。然后基于TVAR系数计算LFP的功率谱,对不同状态的LFP信号进行时频特性分析。研究结果表明,利用TVAR模型结合卡尔曼滤波算法获得的时频功率谱与基于短时傅里叶变换方法的结果相比,具有更高的时频分辨率,而且通过对LFP的时频分析可以有效捕捉大脑活动状态的动态变化,对于大脑功能机制的解析具有重要意义。     

齿轮箱在线故障诊断系统设计及应用

为了尽早发现齿轮箱台架寿命试验中的故障发生及其位置,避免对试验设备及人员造成伤害,针对齿轮箱工作过程中的安全问题,开发了一套齿轮箱在线故障诊断系统。该系统利用加速度传感器检测箱体的振动信号,通过时域分析实现齿轮箱试验的实时监测与故障预警;对时域信号进行时频域分析,采用ZFFT（基于复调制的细化频谱算法）细化频谱方法处理频域信号,通过分析典型故障信号特征,建立故障特征向量,实现故障类型判定。试验结果表明,该系统能实现齿轮箱故障预判,并能准确识别出典型故障。     

基于高阶谱和Tamura纹理的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种基于高阶谱(high order spectrum, HOS)和Tamura纹理特征相结合的故障诊断方法。首先,通过高阶谱方法将滚动轴承故障振动信号的冲击提取出来;然后,对高阶谱进行处理得到二维等高线图;最后依据轴承故障相同时等高线图具有相似性以及不同时具有差异性这一特性,采用基于人类视觉感知的Tamura纹理描述方法提取特征参数后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。结果表明：高阶谱结合Tamura纹理特征的滚动轴承故障诊断方法在较少特征参数下故障识别准确率能达到较高的精度,对于故障尺寸不同的混合振动信号识别准确率稳定,诊断效果良好。     

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。     

基于熵权法和灰色关联度分析的轴承故障诊断

文章以滚动轴承时域振动信号和频域振动信号中的无量纲特征参数作为故障诊断中的评价指标;在传统的灰色关联度基础上,引入熵值理论,将熵权法与灰色关联度分析方法相结合,建立基于熵权法的灰色关联度分析模型,并将其应用到轴承的故障诊断中;最后通过故障诊断实例验证了该方法可以有效地实现轴承故障状态的诊断,通过熵权赋值取得了理想的灰色...     

基于匹配追踪时频LBP谱图的内燃机气门故障诊断方法

为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法(MP)获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机(SVM)对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP谱图识别的故障诊断方法具有较强的故障特征描述能力,能够准确诊断内燃机气门故障。     

形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性.