经验模态分解与RBF神经网络在轴承故障诊断中的应用

针对轴承振动信号的非线性与非平稳性,采用经验模态分解与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先,采用经验模态分解法对轴承信号进行分解得到各个固有模态函数,提取各个固有模态函数的能量作为故障特征参量,然后将故障特征参量输入RBF神经网络进行训练与测试,实现了智能化的故障模式识别.结果表明,基于该方法的轴承故障诊断系统能够准确地识别外圈裂纹、内圈点蚀和保持架断裂等故障,具有较好的实际工程应用价值.     

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。     

基于ITD和敏感SVD的故障诊断方法研究

如何在含有噪声的振动信号中提取故障特征,是轴承故障诊断的关键问题,为此本文提出一种基于本征时间尺度分解(Intrinsic Time-scale Decomposition,ITD)和敏感奇异值分解(Sensitive Singular Value Decomposition,SSVD)的故障诊断方法.首先对时域振动信号进行ITD预处理,并根据峭度准则选取包含故障信息的敏感旋转(Proper Rotation,PR)分量用于振动信号重构,以凸显振动信号局部特征;然后对此时频信号进行敏感SVD分析,通过敏感因子及定位因子选择敏感SVD分量重构信号,以滤除噪声干扰,提取微弱故障信息;最后利用Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)计算故障信息的瞬时能量,并对其进行频谱分析,获取故障特征频率,用于识别故障类型.将此方法应用于轴承故障诊断,实验证明了所提方法的有效性.     

基于特征量融合和支持向量机的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)结合时域分析后使用主成分分析(principal component analysis, PCA)融合特征量的特征提取方法。首先,通过EMD分解得到前5个本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量的上、下包络值矩阵的奇异值;然后,对轴承原始信号进行时域分析得到各种时域特征参数;最后对奇异值和时域特征参数使用PCA降维融合后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。通过实验仿真验证,融合后的特征量诊断准确率达到了98.6%,该方法能充分地提取出轴承故障特征信息,诊断效果良好。     

基于RP与NMF的内燃机气阀故障诊断方法

针对传统的内燃机故障振动诊断方法,难以有效提取故障特征,诊断精度较低的缺点,提出一种基于递归图(recurrence plots,RP)与非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的内燃机故障诊断新方法。该方法是利用图像的方法来进行故障诊断:首先通过递归图将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成图像,然后用非负矩阵对得到递归图进行特征参数提取,最后用分类器进行分类识别完成故障诊断。将该方法应用于气阀机构8种工况下振动信号诊断实例中,结果表明:该方法克服了传统的振动诊断方法从时域或频域进行分析时参数选取和故障特征提取的难题,直接将信号生成图像,对图像进行自适应特征参数提取、分类识别,能有效诊断出内燃机气阀机构故障,故障识别精度高,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。     

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。     

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HHT边际谱熵-马氏距离的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号的非平稳特性,依据HHT(Hilbert Huang Transform)理论和非线性熵概念,提出了一种基于HHT边际谱熵和马氏距离相结合的轴承故障诊断方法。首先对采集到的正常及故障轴承振动信号作小波变换阈值去噪,然后通过HHT得到Hilbert边际谱。依据广义信息熵的概念定义了边际谱能量熵函数,基于所提取的特征函数,采用马氏距离对轴承故障类型进行分类。实验结果表明,该方法可以准确、有效地实现轴承的故障判别,为实际滚动轴承故障诊断提供一定的理论参考。     

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.     

滚动轴承性能退化过程振动特性研究

基于6205轴承开展滚动轴承性能退化规律研究。首先设计数据采集系统记录振动加速度信号,采用疲劳加速度寿命试验方案,经592小时试验获得6套轴承性能退化过程数据。然后分析振动信号常用时域参数特征,结果表明时域参量在性能退化过程具有相同的规律趋势,并将故障过程定义为早期故障、中度故障、严重故障、预警和性能失效五个阶段。最后,基于振动加速度信号特征分析了性能退化过程的故障发展规律及其特性。研究结果能用于滚动轴承性能退化评价,也能为设备主动维护提供决策依据。     

基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点,为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。     

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。     

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.     

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。     

奇异值分解对轴承振动信号中调幅特征信息的提取

为了从复杂的轴承振动信号中提取微弱的故障信息,提出了一种基于奇异值分解的特征提取方法.分析了基于奇异值分解的信号分解和特征提取原理,指出其信号分解的实质是一种线性叠加分解,并通过对轴承振动信号构造Hankel矩阵,利用奇异值分解处理后得到多个分量信号,并选择前面一定数目的分量信号进行叠加,准确地提取到了因滚道损伤引起的调幅特征,进而研究分析了不同数目分量所获得的调幅特征效果,并与小波变换进行比较.研究结果表明SVD对调幅特征的提取效果优于小波变换.     

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.     

基于小波包无量纲免疫检测器的故障诊断模型

为可靠地检出并识别旋转机械设备轴承故障,提出了一种基于小波包分解和无量纲免疫检测器的轴承故障模式识别方法.该方法采用小波包对原始时域信号进行预处理,分别提取原始时域信号和各频带范围内时域信号的无量纲指标,并计算其敏感因子,根据敏感因子选取敏感特征,结合人工免疫阴性选择算法,生成多个敏感特征无量纲免疫检测器,实现对故障进行识别和分类.仿真实验结果表明,所提方法能有效地识别各种轴承故障.     

小波包与SVM用于压缩机在线故障检测的研究

研究了滚动转子压缩机在线故障检测的方法.以压缩机壳体振动信号作为分析对象,应用小波包分解将信号分解至不同频带上,提取小波包分解系数的统计参数(包括有效值、方差、偏度和峭度)作为支持向量机(SVM)故障分类器的输入特征向量,用于判别正常与故障压缩机.测试结果表明:该方法用于转子式压缩机故障检测是有效的.