EMD与ICA相结合的复杂转子系统早期故障诊断

为了提取复杂转子系统微弱故障信息,对其早期故障进行预知诊断,针对某型涡桨发动机的减速器传动机构接连发生的齿轮毂裂纹故障问题,通过布置多组加速度传感器对多组正常齿轮毂和预制早期裂纹故障的齿轮毂进行正常试车下的振动信号采集。采用EMD(empirical mode decomposition)方法把测试信号分解成多个IMF分量,选取合适IMF分量利用基于非高斯性极大的ICA(independent component analysis)固定点算法进行混合再分离,得到了信息较为独立的特征分量。通过对特征分量进行解调分析得到能清晰反应故障状态的调制信号信息。结果表明基于EMD与ICA相结合的特征信号分离提取技术加包络解调法能有效地识别复杂转子系统早期故障信息。     

基于DTCWT与GA改进稀疏分解的轴承故障诊断

为解决滚动轴承故障信号信噪比低、故障特征难以提取的问题,提出一种双树复小波分解(DTCWT)与遗传算法(GA)相结合的改进稀疏分解方法.首先,采用双树复小波对轴承振动信号进行分解,并结合峭度最大准则提取包含冲击特征的最优分量,对该分量进行稀疏重构,实现强噪声信号的深度降噪、故障冲击特征的重构;然后,针对稀疏分解在处理高维复杂信号时计算效率低的问题,使用遗传算法优化基于匹配追踪(MP)算法的寻优过程,提升信号的重构效率;最后,提出基于残差信号包络熵的终止准则以合理选取迭代次数.经仿真与实验验证,与传统的稀疏分解相比,该方法能在强噪声背景下自适应地提取故障信号中的冲击特征,实现滚动轴承的故障识别.     

基于变分模态分解与独立分量分析的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承早期故障振动信号能量小且易受背景噪声干扰,从而导致故障特征提取困难等问题,提出基于变分模态分解(VMD)与独立分量分析(ICA)相结合的故障特征提取方法;该方法首先将原始故障信号进行VMD,得到若干正交的本征模态分量(IMF),然后依据峭度准则对分解后的信号进行分组重构,作为ICA的输入矩阵,最后采用Fast ICA算法实现故障信号与噪声信号的分离,从而提取机械故障特征信息;将轴承故障数据作为研究对象进行故障特征提取,并与集成经验模态分解-独立分量分析(EEMD-ICA)方法对特征信号的提取效果进行对比。结果表明,基于VMD与ICA的轴承故障特征提取方法提高了分解效率,解决了信号易受噪声干扰的问题,实现了轴承故障的精确诊断。     

基于稀疏表示的轴承早期故障特征提取

低速重载机械设备中的滚动轴承由于承受巨大载荷,极易出现内外环故障. 在故障早期阶段,反映故障特征的冲击成分很微弱,极易被噪声覆盖而难以识别. 为准确诊断轴承早期故障,提出基于稀疏表示的故障特征提取方法. 该方法利用K-SVD字典训练算法构造出能准确匹配冲击成分的字典,克服了参数化字典缺乏自适应性的问题;稀疏编码过程中,采用批处理正交匹配追踪算法(batch orthogonal matching pursuit,Batch-OMP)对振动信号进行分解,以逼近信号的峭度值最大原则作为分解结束条件,自适应确定出分解次数;最后,通过对重构的特征成分进行包络谱分析得出故障类型. 对仿真信号和轴承振动信号进行故障特征提取,结果表明所提方法能准确提取出冲击成分,验证了其有效性和实用性.      

基于稳健独立分量分析的转子故障信息增强方法

针对实际转子振动信号中信源相互叠加干扰、故障信息微弱的问题,提出一种基于稳健独立分量分析(RICA)的转子故障信息增强方法。首先引入双树复小波变换,对信号进行降噪预处理,降低分离算法对噪声的敏感程度。再用稳健独立分量分析对降噪后信号进行分离和信息增强。并对比其他2种经典的盲源分离算法,通过数值仿真比较它们的分离效果。结果表明:新方法通过优化步长因子得到全局最优值,采用代数方法得到最优步长参数,实现简单,并且避免了预白化处理,使得算法运算量降低;对小数据量信号,算法收敛速度快、信号分离质量高。此方法可以更有效地分离故障源及提取信号的本质故障特征。     

基于稳健独立分量分析的转子故障信息增强方法

针对实际转子振动信号中信源相互叠加干扰、故障信息微弱的问题,提出一种基于稳健独立分量分析(RICA)的转子故障信息增强方法。首先引入双树复小波变换,对信号进行降噪预处理,降低分离算法对噪声的敏感程度。再用稳健独立分量分析对降噪后信号进行分离和信息增强。并对比其他2种经典的盲源分离算法,通过数值仿真比较它们的分离效果。结果表明:新方法通过优化步长因子得到全局最优值,采用代数方法得到最优步长参数,实现简单,并且避免了预白化处理,使得算法运算量降低;对小数据量信号,算法收敛速度快、信号分离质量高。此方法可以更有效地分离故障源及提取信号的本质故障特征。     

基于Mallat算法的一维离散小波变换的实现

目的研究信号的局部化特征。方法应用Mallat算法,实现了信号一维离散小波变换的逐级抽取过程。结果信号经过离散小波变换后,将平滑分量和细节分量分离开来。结论应用该算法能够由粗到细的分析信号,同时也能通过滤波器组实现原始信号的重构。     

基于Matlab方法水下爆炸声信号的特征提取及其分析

为了解水下爆炸声信号的特征, 采用Welch法实现对水下爆炸声信号的特征提取,然后利用Mallat算法,采用一维离散小波变换对爆炸信号进行逐级过程提取分析,将信号中的平滑分量和细节分量分离开来. 研究结果表明, 该方法可以更加合理地得到水下爆炸信号的全部特征,从而达到准确分析信号特性的目的.     

基于振动特征的变压器的故障诊断

变压器振动的主要来源是铁心和线圈振动,铁心与绕组故障引发变压器振动信号变化,故障类型不同信号变化不同.基于自主设计的变压器振动信号采集系统,采集不同故障状态下的变压器振动信号.由于变压器振动信号噪声较多,首先采用基于遗传优化的匹配追踪算法对信号稀疏表示去除噪声,然后对降噪后的不同故障类型信号进行分析处理,最后确定故障诊断方法.研究表明:箱体振动的基频反映铁心的故障,高频分量所占比例反映绕组的故障.一旦出现铁心故障,基频分量会发生明显的改变,运用快速傅里叶变换计算主频幅值的能量即可诊断出铁心故障;绕组发生故障后,会产生大量的高频分量,运用小波-高低频能量算法求取高低频包络谱,对比低频分量与总能量的比值,即可确定故障为绕组垫块脱落故障.     

基于改进粒子群的盲源分离算法研究

简要地介绍了盲源分离的基本理论,针对独立分量分析传统的优化算法易于陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种基于改进型粒子群的盲源分离算法,将独立分量分析算法与改进的粒子群算法相结合,以负熵作为目标函数.采用这种改进的粒子群算法对分离矩阵进行调整使各个信号分量之间独立,完成对瞬时混合信号的盲分离.实验信号的分离仿真结果表明,该算法能够有效地完成混叠信号的分离.同时,在与传统的盲源分离算法进行对比中,体现出了更高的分离精度和稳定的性能.     

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。     

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。     

Fault diagnosis of diesel engine valve clearance under variable operating condition based on soft interval SVM

The fault detection and diagnosis of diesel engine valve clearance can effectively improve the availability and safety of diesel engine and have extremely important value and significance.Diesel engines generally operate in various stable operating conditions,which have important influence on the fault diagnosis.However,many fault diagnosis methods have been put forward under specific stable operating condition based on vibration signal.As the result of great impact caused by operating conditions,corresponding diagnosis models cannot deal with the fault diagnosis under different operating conditions with required accuracy.In this paper,a fault diagnosis of diesel engine valve clearance under variable operating condition based on soft interval support vector machine(SVM) is proposed.Firstly,the fault features with weak condition sensitivity have been extracted according to the influence analysis of fault on vibration signal.Moreover,soft interval constraint has been applied to SVM algorithm to reduce the random influence of vibration signal on fault features.In addition,different machine learning algorithms based on different feature sets are adopted to conduct the fault diagnosis under different operating conditions for comparison.Experimental results show that the proposed method is applicable for fault diagnosis under variable operating condition with good accuracy.     

一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法

压缩感知理论是一种利用信号稀疏性或可压缩性对信号进行采样同时压缩的新颖的信号采样理论。针对稀疏度未知信号重构问题,提出了一种稀疏度自适应正交多匹配追踪重构算法。该算法在广义正交匹配算法(generalized orthogonal multi matching pursuit,GOMP)基础上结合稀疏自适应思想。根据相邻阶段信号能量差自适应调整当前步长大小选取支撑集的原子个数,先大步接近,后小步逼近信号真实稀疏度,从而实现对信号精确重构。实验仿真结果表明,该算法能有效精确重构信号。具有良好的重构性能和较高的重构效率。     

基于小波包算法的电力系统故障信号处理

提出应用小波包算法来提取电力系统暂态故障信号的基频分量。正交小波包分析能够将信号的频带分割得更精细，对频带进行多层次划分。本文提出电力系统故障信号的小波包分析方法，就是对电力系统故障信号进行细分，以便更精确地提取基频信号。并且将小波包算法与传统的傅立叶算法进行了比较。如果将小波包算法应用于数字保护，则对于提高电力系统的数字保护的准确性很有帮助。     

基于树型冗余字典正交匹配追踪的信号稀疏分解

结合树型结构和正交匹配追踪算法,提出一种信号稀疏分解的新方法.该方法的基本思想是在基于树型结构的匹配搜索过程中引入正交化过程,其中树型结构可以快速有效地实现稀疏分解,正交匹配追踪算法提高了信号分解的收敛速度和稀疏性.对语音和地震信号的测试实验结果表明,该算法能以较快的速度收敛到零.     

飞机发动机轴承滚动体故障诊断的MATLAB实现

主要论述小波变换在信号处理方面的优越性,并通过MATLAB对飞机发动机轴承滚动体故障检测数据进行降噪处理。实验结果表明,对于在频谱图上难以找到其相应的明显频率成分的准周期故障信号,利用小波变换的多重分辨率特性,使故障成分的细节信号得到放大,对比该频率和故障情况下计算出的故障频率可以找出故障的原因。     

基于局部性质的改进正交匹配追踪算法

正交匹配追踪算法是一种重要的压缩感知重构算法,针对正交匹配追踪算法中当前信号的最优估计,每一个采样点都有它的局部性质,且相邻采样点之间必然相互影响.本文基于局部性质,对正交匹配追踪算法进行改进,提高了对稀疏参数的估计精度,实现了信号的重构,实验证明了该方法的有效性.