经验模式分解在汽轮机局部碰摩故障信号分析中的应用

采用经验模式分解（Empirical Mode Decomposition,简称EMD）方法对汽轮机转子局部碰摩振动信号进行分解,实现碰摩、噪声和背景信号的分离,从而提取局部碰摩振动信号的故障特征．分析结果表明,对具有局部碰摩故障的汽轮机振动信号进行EMD分解得到的内蕴模态函数（IMF）具有明显的碰摩特性．EMD方法可以有效地应用于汽轮机转子局部碰摩故障诊断中．     

基于EEMD的发动机失火故障检测

针对发动机失火故障信息难以提取的问题, 提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD: Ensemble Empirical Mode Decomposition)的发动机失火故障检测方法。该方法能自适应地将曲轴转速信号分解为若干个本征模态函数(IMF: Intrinsic Mode Function), 确定包含故障信息的IMF, 通过该IMF 幅值的异常波动, 可以较准确地判断发动机发生失火故障的时间。并通过AMESim 建立了发动机仿真模型, 从中采集了3 种情况的曲轴转速信号, 分别利用EEMD 分解并最终检测失火故障。实验结果表明, 该方法能有效提取故障信息, 实现失火故障的离线检测, 并可以作为在线检测的基础。     

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。     

经验模态分解(EMD)在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征，提出了基于经验模态分解(Empiri-cal Mode Decomposition，简称EMD)和神经网络的滚葡轴承故障诊断方法，首先对原始信号进行了经验模态分解，将其分解为多个平稳的固有模态函数(Intrinsic Mode functioll，简称IMF)之和，再选取若干个包含主要故障信息的IMF分量，并从中提取时城特征措标——峭度或裕度因子作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障模式，对滚动轴承的内圈、外圈故障信号的分析结果表明，以EMD为预处理器提取时域特征参数的神经网络诊断方法比直接从原信号中提取时域特征参数的诊断方法有更高的故障识剐率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。     

基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

组合模函数方法及其在机械故障诊断中的应用

针对信号被噪声污染时,经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)分析信号得到的本征模函数(intrinsic mode function,IMF)会发生明显畸变,从而降低经验模式分解精度这一问题,提出了组合模函数方法。该方法利用经验模式分解算法对信号进行分解,然后将特定的本征模函数组合起来,从而得到一个新的带宽依据信号特点自适应变化的带通滤波器,揭示信号特征。将所提出的方法应用于仿真数据及某电厂发电机组高压缸振动超限故障数据分析。结果表明:组合模函数方法能够较好地解决本征模函数畸变问题,明显提高经验模式分解精度,有助于精确提取故障特征和正确诊断故障类型;组合模函数方法对工程环境采集的机械设备故障数据分析和特征提取具有一定实用价值。     

基于经验模态分解的低信噪比探地雷达数据处理

阐述经验模态分解原理及复信号分析理论,着重讨论EMD分解应满足的条件及具体分解过程.应用EMD方法对单道GPR数据及GPR正演加噪剖面分别进行分解,得到从高至低不同频率范围的本征模态函数GPR图.然后,以湖南长沙黑麋峰抽水蓄能电站进厂交通隧洞实测GPR剖面为例,首先对该剖面进行EMD分解去除部分噪声,再利用Hilbert变换求取GPR剖面复信号,并提取瞬时振幅、瞬时相位、瞬时频率3个参数,绘制出相互独立的瞬时参数剖面图.研究结果表明:EMD分解对于低信噪比GPR数据具有较强的适应性,把EMD分解应用于含噪的雷达信号,并结合GPR复信号分析技术得到的“三瞬”信息,避免了使用单一时距剖面分析所造成的解释偏差,可以较好地实现对低信噪比GPR数据的噪声去除,突出雷达剖面中异常体特征,达到提高GPR信号分析效果及解释精度的目的.     

集合经验模式分解在柴油机机械故障诊断中的应用

针对柴油机表面振动信号非平稳、非线性等特点,引入集合经验模式分解(EEMD)的信号分析方法,对原始振动信号叠加适当的随机高斯白噪声,从而改变信号的局部时间跨度,有效抑制了经验模式分解(EMD)的模式混叠现象.通过Hilbert变换作边际谱曲线以提取故障特征信息.仿真试验和发动机故障实例证实了EEMD算法可以提高振动信号的分析精度,在柴油机机械故障诊断领域应用前景广泛.     

基于EMD关联维的齿轮箱齿轮状态振动辨识

论述了经验模式分解(EMD)的理论和特性,以及关联维数及其特性,并根据实际齿轮箱振动信号的非平稳特征和简单监测征兆的需要,引入分别适于非线性非平稳信号分析和表征系统观测序列非线性、不规则程度的经验模式分解和关联维数,提出用EMD关联维来辨识齿轮箱振动信号,结果表明：当齿轮处于不同状态时,与齿轮故障密切相关的内在模式函数的关联维数明显不同,EMD关联维方法可以作为齿轮故障的特征提取工具。     

随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断

针对已有的柴油机失火故障诊断方法需要精细且耗时的时频特征提取过程,且对实际含有噪声的样本诊断准确率低的问题,提出了一种随机丢弃和批标准化的深度卷积神经网络柴油机失火故障诊断方法。在不同的转速工况下进行柴油机失火故障模拟试验,将采集到的原始缸盖振动信号作为深度卷积神经网络的输入,并在输入端引入随机丢弃抑制输入噪声,通过一维卷积操作自动提取失火故障模式特征,接着在各卷积输出层对特征信号进行批标准化处理,以减少信号在深度卷积层内部的方差偏移,最后基于多分类函数完成失火故障分类。不同噪声环境和方法的对比试验结果表明,所提方法的分类准确率最高可达100%,同时在保证算法准确率的前提下,其鲁棒性优于依赖时频提取特征的方法。     

经验模态分解中的频域分辨率及其改进方法

经验模态分解(EMD)的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本征模态函数带宽过大的不足,对单次EMD分解结果本征模态函数的带宽进行了研究,计算了其瞬时频率分辨率,以此为依据提出了经验模态分解中限制当前信号带宽的改进屏蔽信号方法.此方法完全解决了模式混淆的问题,尽可能地减少了经验模态分解中信号相互作用的不利影响,有效地提高了本征模态函数经H ilbert变换后其瞬时频率表达的频域分辨率.     

遗传算法优化最小二乘支持向量机的故障诊断

提出一种基于遗传算法分层优化多类最小二乘支持向量机(least squares supportveotor machine,LS-SVM)的故障诊断模型。首先将故障信号经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)为平稳本征模态(intrinsic mode function,I MF)分量,再选择表征故障调制特征的I MF分量并提取瞬时幅值能量作为故障特征输入到遗传算法分层优化好的采用多项式核的多类LS-SVM中进行故障识别。EMD分解可自适应分离故障调制信号;瞬时幅值能量矢量的不同表征各类故障的可分性;遗传算法分层优化惩罚因子和多项式核参数可以使LS-SVM摆脱对故障类型与模式编号映射关系先验知识的依赖,提高LS-SVM的故障预测精度和自适应诊断能力,并可以推广应用于线性、径向基、Sigmoid等核条件下的LS-SVM优化。一个深沟球轴承故障诊断实例说明该模型的有效性。     

某型涡扇发动机中介轴承微弱故障特征信号提取技术

研究航空发动机在降转速过程中中介轴承微弱故障特征信号的提取技术,提出了一种基于计算阶次分析、三次样条插值分析与包络谱分析相结合的新方法。基于滚动轴承模拟故障实验和航空发动机中介轴承微弱故障实验测得的降速工况下的转速信号和振动信号,首先对转速信号在时域内积分获得角位移-时间信号;再对该信号进行线性插值获得等角度间隔的角位移-时间信号;然后利用该时间序列对振动信号进行三次样条差值获得等角度间隔分布的重采样振动信号;最后对重采样振动信号进行包络分析及快速傅里叶变换获得阶次包络谱。通过两种实验分析表明该方法能有效提取出复杂路径下航空发动机中介轴承微弱故障特征信息。该方法为航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取提供了一种重要手段,具有广泛的应用前景。     

一种基于经验模态分解和流形学习的滚动轴承故障诊断方法

提出一种基于经验模态分解(EMD)和流形学习(LTSA)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用EMD对滚动轴承振动信号进行自适应分解,计算IMF分量的协方差矩阵特征值,组成滚动轴承状态原始特征集;然后利用LTSA对原始特征集进一步的融合提取;将所得新特征输入到K-means分类器中进行故障识别与聚类。实验分析结果表明:该方法可以有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。     

基于内禀尺度分量的自适应时频分析方法

在定义一种瞬时频率具有物理意义的单分量信号一内禀尺度分量(简称ISC)的基础上,提出一种新的信号自适应时频分析方法-局部特征尺度分解方法(简称LCD).LCD方法可以自适应地将任意一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的ISC分量之和.对LCD方法的基本理论进行研究,分别采用LCD方法和经验模态分解(简称EMD)方法对仿真信号进行分析,对比结果表明:LCD方法的有效性及在端点效应、计算时间等方面都优于EMD方法,并且把LCD方法应用于齿轮的实验振动信号分析,LCD方法可以有效地应用于齿轮故障诊断.     

Hilbert—Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法（EMD）和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法（EMD）把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函（IMF）,适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。能有效地诊断齿轮的故障。     

基于改进EMD的船舶液舱液位测量方法及数据分析

分析了自由浮态下提高液位测量精度的方法,然后针对采集到的非平稳液位信号,提出了一种改进的局部经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法进行滤波处理,去除信号中各瞬时频率成分,提取信号的平均趋势,并计算液位有效高度.仿真结果表明,采用改进后的局部EMD方法能有效地提高分解精度,实验数据的分析表明提出的液位测量方法是可行的,具有工程应用价值.     

基于EEMD和Hilbert边际谱的天然气压缩机故障诊断

针对天然气压缩机出现故障时其振动信号呈现出的非平稳非线性特性,提出了基于集总经验模式分解和Hilbert边际谱的压缩机故障诊断方法。首先采用EEMD算法对振动信号进行自适应抗混叠分解,得到不同频带的固有模态函数,然后利用Hilbert边际谱频率分辨率高的特点来提取故障信息。将该方法用于实际天然气压缩机的故障诊断,结果表明本文提出的方法能够成功诊断出压缩机的故障,与基于经验模式分解(EMD)的方法相比具有明显的优势。     

基于阶次跟踪和经验模式分解的齿轮故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法.对齿轮箱加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模式分解(EMD)得到多个固有模式函数(IMF),最后对包含齿轮故障信息的IMF分量进行阶次谱分析.结果表明,阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的频率模糊现象,EMD方法能够提取包含故障信息的IMF分量,将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景.     

利用EMD方法和小波变换进行信号奇异性检测

本文采用经验模式分解(EMD)与小波变换相结合的方法分析非平稳机械故障信号的奇异性，进行机械故障诊断。与直接对原信号进行小波分析相比较，该方法提取的奇异性特征明显。数值模拟和对故障轴承的振动信号分析表明了该方法的有效性。