基于优化VMD和MCKD的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障信号易受噪声等背景信息干扰难于提取故障特征的现象,提出了将优化K值的变分模态分解(VMD)和粒子群优化算法(PSO)优化参数L,M的最大相关峭度解卷积(MCKD)相结合提取滚动轴承故障特征频率的方法.首先,确定VMD中K值,对信号进行分解后得到一系列模态分量;然后利用EWK指标选择包含故障信息最多的有效模态分量进行后续分析,利用优化的MCKD对其进行增强;最后对增强信号进行包络解调提取故障特征频率,验证所提方法的有效性.仿真和实验表明该方法可以精确地提取出轴承故障信号中的特征频率,实现故障诊断.     

基于EMD和ICA的感应电动机故障检测

针对感应电动机的转子断条故障和轴承故障,以定子电流信号为研究对象,结合经验模态分解(EMD)和独立分量分析(ICA)原理提出了一种新颖的故障检测方法.该方法首先对定子电流信号进行经验模态分解,去除高频IMF部分,消除噪声干扰;然后用独立分量分析的方法进行特征提取,进而判断故障类型.仿真试验结果表明,该方法用于感应电动机故障诊断是行之有效的.     

基于VMD-DBN的滚动轴承故障诊断方法

为揭示滚动轴承故障振动信号的典型特征规律,结合变分模态分解(VMD)与深度置信网络(DBN)的优势,提出轴承振动信号特征的提取方法.将信号先进行基于VMD的分解,根据各模态分量频谱图确定其模态参数,得到若干个模态分量.然后,基于DBN强大的特征提取能力,采用DBN无监督特征提取方法,将得到的模态分量映射到一维,并融合各分量的DBN特征形成特征向量,将其作为粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)的输入进行故障诊断.实验验证与对比分析证明了VMD-DBN方法的可行性与优越性.     

基于固有时间尺度分解与最大相关峭度解卷积的轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的非平稳性、非线性及复杂性特征以及在故障识别过程中存在噪声干扰、故障特征不清晰的问题,提出一种基于固有时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)与最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)结合的轴承故障特征提取方法。利用固有时间尺度分解对故障信号进行分解,降低信号分解中的模态混叠;对分解的固有旋转分量进行选择,提取故障信号的有用成分,实现信号降噪;采用粒子群优化的MCKD提取故障特征信号的冲击成分。实验结果表明,该方法可以降低信号的模态混叠问题,增强故障特征,有利于噪声环境下轴承故障特征的提取。     

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。     

基于改进变分模态分解及循环相关熵谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下非高斯脉冲噪声和高斯噪声对滚动轴承故障诊断产生严重干扰的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)并与循环相关熵谱(cyclic correntropy spectrum, CCES)相结合的故障诊断方法。首先,针对VMD传统重构指标易受噪声影响的问题,引入相关熵峭度(correlation entropy kurtosis index, CEK)指标对VMD分解后的模态分量进行选择与重构,去除高斯噪声;然后针对重构后信号仍存在的脉冲噪声影响问题,对重构信号进行CCES投影融合去除非高斯脉冲噪声干扰并增强特征;最后对融合结果进行分析与故障诊断。经仿真测试与实验表明,所提出的方法可以在高斯噪声和非高斯脉冲噪声背景下有效提取滚动轴承故障特征频率并实现故障诊断。     

基于MED和自适应VMD的行星齿轮箱故障诊断方法

为解决变分模态分解(VMD)在行星齿轮箱故障特征频率提取过程出现的鲁棒性低及分解个数不确定的问题,提出一种基于最小熵反褶积(MED)和自适应变分模态分解(AVMD)的齿轮箱故障诊断方法.首先通过MED对信号进行降噪,突出故障信号特征;采用瞬时频率的新定义及变差概念,自适应选择VMD的级数;使用VMD方法将行星齿轮箱的断齿故障信号分解为若干个本征模态函数(IMF)分量;根据相关系数分析选取带有故障信号的IMF分量,对其进行包络谱分析,以提取故障特征频率.仿真信号和试验信号分析结果表明,使用MED去噪后信号的峰值信噪比提高了10%,解决了传统VMD个数经验选择出现的误差问题从而实现此过程自适应化,解决了VMD在强噪声下针对非线性非平稳信号鲁棒性低的问题,准确提取了风电齿轮箱的故障特征频率.     

VMD的时频特性及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对在强噪声干扰下的滚动轴承早期故障振动信号信噪比低导致故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解和Teager能量算子包络解调的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先利用VMD算法对故障信号进行分解成若干不同频率的本征模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);通过峭度准则筛选出峭度值最大的IMF,将其作为故障特征最敏感分量;利用Teager能量算子解调算法对该分量进行包络解调分析,提取调制故障特征.将该方法应用到仿真信号和滚动轴承故障振动信号分析当中,同时与EMD、小波变换方法进行了比较.结果表明,该方法提高了信号的分解效率,在噪声鲁棒性和抑制模态混叠方面具有良好的性能,能够实现滚动轴承故障的精确诊断,具有一定的理论研究意义和工程实用价值.     

强噪源干扰下的滚动轴承复合故障分离方法研究

针对强背景噪声干扰下的轴承复合故障难以准确分离提取,噪声与复合故障各成分间相互影响容易造成误诊或漏诊的问题,提出基于变分模态分解(VMD)及最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。首先对复合故障信号进行变分模态分解并根据峭度及相关系数准则重构信号作为前置滤噪处理,然后选取合理的滤波器长度及解卷积周期对重构信号进行最大相关峭度解卷积运算以实现故障特征分离,并结合1.5维能量谱强化信号瞬时冲击特征的优点,准确实现复合故障诊断,最后通过噪源干扰下的外圈、内圈复合故障实测信号分析验证该方法的有效性。研究结果表明:VMD方法能够有效滤除噪声干扰,且其滤噪效果比集合经验模态分解(EEMD)方法的滤噪效果好;MCKD方法能够将外圈、内圈故障分离,避免复合故障各成分间的相互干扰;1.5维能量谱能够强化谱图中的瞬时冲击特征。     

基于乌鸦搜索算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承故障信号的自适应提取和分解的问题，提出一种基于乌鸦搜索算法优化变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法。将变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)方法的关键参数K和α采用新型的乌鸦搜索算法(crow search algorithm, CSA)进行优化，得到最优参数组合；再将最优参数组合输入到变分模态分解算法中，对故障信号进行分解从而得到多个本征模态分量(intrinsic mode function, IMF);以样本熵值为适应度函数挑选最优分量，对最优分量进行包络解调，分析其包络谱判断出轴承的故障类型。结果表明，提出的方法在兼顾全局搜索和局部搜索的同时也能将复杂的轴承故障信号准确地进行分解，提取出最优分量进行分析从而判断出轴承故障类型。     

内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法

针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.     

基于VMD降噪的RV减速器故障诊断

针对RV减速器内部构造复杂、采集到的振动信号受噪声影响严重及低频故障特征难以提取的问题,提出一种基于小波降噪结合变分模态分解(Variational Modal Decomposition, VMD)的故障诊断方法。首先利用小波降噪法对含噪声的振动信号进行降噪;再通过变分模态分解得到不同频率范围的模态分量(Intrinsic Mode Function, IMF),计算各目标分量的峭度值和信噪比,选出目标分量并进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform, FFT);最后通过减速器模数确定特征频率,可以准确定位RV减速器的故障点。结果表明：该方法较传统的频谱分析可以更有效地提取故障信息,解决了噪声干扰、低频信号调制等问题。     

基于VMD-ICA-CWT的内燃机噪声源识别方法

提出了基于变分模态分解(VMD)、独立分量分析(ICA)和连续小波变换(CWT)相结合的内燃机噪声源识别算法.首先,对内燃机进行铅覆盖,只裸露待测的第6缸部分,测量裸露部分缸盖位置处的单一通道噪声信号;然后采用变分模态分解算法将其分解为各变分模态分量,并用FastICA算法提取各独立成分,解决了对单一通道噪声信号进行盲分离的欠定问题,同时克服了传统的经验模态分解处理噪声信号时出现的模态混叠缺陷;最后利用连续小波时频分析和相干分析,对分离结果进行进一步识别.研究结果表明:该算法能有效地分离识别出内燃机的燃烧噪声和气阀机构敲击噪声.     

基于EMD和ISA方法的轨道车辆动态应变信号去工频干扰研究

针对轨道车辆动态应变信号实际通道数量小于源通道,无法直接应用独立分量分析(ICA)方法降噪的问题,提出一种基于经验模态分解(EMD)和独立子空间分析(ISA)的去除工频干扰的方法.首先对信号进行EMD分解得到本征模态(IMF),再对结果进行ICA分析,得到独立分量,然后对独立分量进行层次聚类将原信号分解到不同的子空间中,从而达到分离噪声的目的.实验结果表明该方法降噪效果优于传统滤波算法,处理后的信号损伤值高于带阻滤波值处理结果,使寿命评估结果偏向于安全,证实了将其应用于去除轨道车辆动态应变信号中工频干扰的可行性.     

基于自适应局部迭代滤波和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取

为了提高滚动轴承的故障特征提取可靠性,该文提出了一种基于自适应局部迭代滤波(Adaptive local iterative filtering,ALIF)和能量算子解调的滚动轴承故障特征提取的方法。该方法首先利用ALIF将轴承的故障振动信号分解为若干个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,然后对包含故障信息最多的分量进行能量算子解调,得到分量的包络谱来提取轴承的故障特征。仿真结果表明:ALIF能够准确获取IMF分量,解决经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)带来的模式混叠问题,结合能量算子解调方法能更好地凸显故障信号的包络谱特征,有效地提取轴承故障特征频率。     

改进Hilbert-Huang变换的滚动轴承故障诊断

以自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)为基础,提出了一种改进的Hilbert-Huang变换(HHT)时频分析法。对滚动轴承振动信号进行CEEMDAN获得一组本征模态函数(IMF)。通过自动提取敏感IMF算法,筛选特征敏感IMF分量,计算特征敏感IMF分量的Hilbert包络谱和HHT二维时频谱,提取故障特征频率信息。研究结果表明:CEEMDAN算法有效降低了模态混叠,比经验模态分解(EMD)算法和集合经验模态分解(EEMD)算法具有优越性。将改进的HHT与自动提取敏感IMF算法相结合,可以有效分解信号的特征信息,筛选出含有故障特征信息的敏感IMF,剔除背景噪声和无故障IMF的干扰,有效提取轴承振动的故障特征频率,诊断出轴承故障的发生部位。     

基于MVMD-MOMEDA的齿轮箱故障诊断方法

针对齿轮箱振动信号受复杂传递路径、强背景噪声的影响导致早期微弱故障难以诊断的问题，提出了一种基于多元变分模态分解(MVMD)和多点最优最小熵反褶积调整(MOMEDA)的齿轮箱故障诊断方法。首先，利用MVMD将融合后的多通道振动信号进行模态分解，得到一系列表征信号局部特征的IMF分量；其次，引入峭度值(Ku),选取最佳模态进行信号重构，剔除含噪声分量高的IMF;最后，对重构信号进行MOMEDA特征提取以识别故障频率，从而进行故障诊断。结果表明，所提故障诊断方法可以有效剔除噪声分量的干扰，识别出信号中的故障冲击成分及其倍频进而确定故障类型。MVMD-MOMEDA方法解决了在单一通道问题上无法处理多源信号的缺点以及早期微弱故障特征难以提取等问题，可为故障诊断和多源信号处理提供参考。     

基于EEMD和ICA的语音去噪方法

语音去噪技术是语音识别系统走向实用化的一个关键性难题.针对语音信号为非平稳信号的特点,提出了一种基于EEMD和ICA相结合的语音去噪方法,首先利用集合经验模态分解(EEMD)算法将含噪语音信号分解为若干个独立的固有模态函数(IMF),消除了经验模态分解(EMD)算法处理语音信号时产生的模态混迭现象;然后将固有模态函数通过改进的独立分量分析(ICA)算法分离出若干个有效的语音信号分量;最后对其进行语音重构,从而达到消除噪声干扰的目的.实验结果表明,该方法在输入信噪比为-10dB的汽车噪声条件下,可以将语音信号的信噪比提高到2.741 2 dB.     

EEMD结合能量特征和小波降噪的轴承故障诊断

为解决在强背景噪声条件下滚动轴承故障诊断问题,开展基于能量特征和小波降噪的总体经验模态分解(EEMD)研究。首先以仿真信号为研究对象,对其进行总体经验模态分解,得到9个固有模态函数(IMF)和1个余项( Res),然后考虑各模态函数的能量特征,将分解后的9个IMF分量与原始信号的能量比作为判断标准,剔除附加5个低频分量,最终得到4个有效的IMF分量和1个余项,与仿真信号相符。在仿真信号分析的基础上,对含噪声信号的滚动轴承故障信号进行故障诊断试验研究,采集信号经小波降噪后,利用总体平均经验模态分解并结合能量特征,得到3个IMF分量和1个余项,然后对3个IMF分量进行包络谱分析,提取故障特征频率157.5 Hz,与滚动轴承故障内圈特征频率157.9 Hz相比,误差为0.25%,说明该方法能很好地提取含有噪声信号的轴承故障信息。该研究为强背景噪声下滚动轴承故障信息的提取提供了一种有效的方法。     

基于VMD和马氏距离SVM的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承早期故障识别较困难的问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)和马氏距离支持向量机(SVM)的诊断方法。首先,采用小波阀值法对原始振动信号进行去噪处理,获得有效的振动信号。其次,根据VMD分解后每个模态的中心频率大小不同,确定最终分解层数。同时,从分解后的变分模态分量中提取能量特征。最后,为了对样本间进行距离度量,将马氏距离引入SVM的高斯核函数计算中,建立了一个基于马氏距离的高斯函数核,用于支持向量机分类器。利用改进的SVM对轴承的运行状态进行识别,实验结果表明所提方法在识别轴承正常状态、内圈、外圈以及滚珠体故障时,具有较高的准确率。