基于CEEMDAN能量熵的故障特征提取方法

作为武器装备的重要组成部分,复杂机械设备发生故障会严重影响其性能,如何将故障特征有效提取出来尤为重要。针对复杂机械设备振动信号非平稳非线性的特点,本文提出利用自适应噪声集合经验模态分解（CEEMDAN）结合能量熵的方法提取信号故障特征,并以某型装备柴油机为例进行验证。通过构建多分量调制信号,分析比较了EMD、EEMD、CEEMD以及CEEMDAN四种算法的分解效果。利用CEEMDAN对振动信号进行分解,提取相关性较大的IMF分量的能量熵作为特征向量,输入到支持向量机中进行模式分类。研究表明,CEEMDAN能够一定程度上抑制了模态混叠问题,对于不同类型的故障能够有效的识别。     

基于改进小波去噪预处理和EEMD的采煤机齿轮箱故障诊断

针对采煤现场强噪声背景下采煤机齿轮箱振动信号集合经验模态分解(EEMD)故障特征不明显和分解效率较低的问题,提出基于改进小波去噪预处理和EEMD的故障诊断方法。采用小波改进阈值函数法对振动信号进行去噪预处理,与传统小波阈值函数法相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行EEMD分解得到若干个本征模态分量(IMF),计算各IMF分量的相关度并剔除虚假分量。将该方法应用于采煤机齿轮箱行星轮的故障诊断,通过对真实的IMF分量进行频谱分析并提取信号的故障特征频率,与未去噪的信号进行对比。研究结果表明:该方法能够突出故障特征频率,使分解效率提高17.35%,并能进一步减小模态混叠现象。     

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MCKD与CEEMDAN的声信号故障特征提取方法

在双转子轴承状态监测与故障诊断中,信号传递路径复杂,很难通过加速度传感器直接获得信号,而声音信号有非接触式测量的优势,包含大量特征信息.为了能够准确、有效地通过声音信号实现滚动轴承故障诊断,检测出轴承故障,提出了基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法.首先运用最大相关峭度解卷积方法增强轴承故障声音信号中的冲击,然后对处理后的信号进行CEEMDAN处理,计算每个经验模态分量的峭度值,根据峭度值选取最优分量并求Hilbert包络谱,以准确提取故障特征频率.文中采用该方法基于声音信号实现滚动轴承故障诊断,为提取最优分量提供了理想筛选标准,一定程度上降低了故障诊断的复杂程度,具有良好的自适应性.     

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。     

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。     

基于小波包分析与互补集合经验模态分解的轴承故障诊断应用

针对滚动轴承早期故障信号特征微弱且难以提取的问题,提出结合小波包分析与互补集合经验模态分解的故障诊断方法;凭借小波包在分解时能处理噪声的功能,通过预处理振动信号初步消除噪声,然后利用互补集合经验模态分解得到各本征模态函数分量,并结合快速谱峭度的频带范围和相关系数计算,从而筛选出真实分量用以重构获得有效的故障特征信号。结果表明,该方法能较好地识别并提取目标轴承的故障特征信息,具有一定的可行性和有效性。     

基于改进的经验模态分解的后视镜驱动器故障诊断方法

针对电动后视镜驱动器振动信号非平稳非线性及信噪比低,提取传统特征难以有效识别样本故障状态的问题,提出了一种改进的集成经验模态分解算法(EEMD).使用EEMD对振动信号进行了分解,利用相关系数与峭度系数筛选有效本征模态函数(IMF)分量.应用自回归模型(AR)功率谱估计方法,建立最佳阶次的AR模型,对有效IMF分量进行...     

一种基于变分模态分解参数优化的轴承故障诊断方法

为解决变分模态分解方法在提取齿轮箱滚动轴承的故障特征频率时受模态个数和惩罚项系数影响的问题,提出了一种基于人工鱼群算法优化变分模态分解的轴承故障诊断方法.首先,利用人工鱼群算法优化变分模态分解方法的模态个数和惩罚项系数;其次,故障振动信号经优化的变分模态分解方法分解,获得若干模态分量;最后,筛选包络熵值最小的分量进行包络分析,提取故障特征频率.实验结果表明:在优化参数过程中,寻优收敛时间缩短46％,并最终有效提取轴承故障特征频率.研究结果可解决变分模态分解方法受参数影响的问题,实现轴承故障诊断,具有实际意义.     

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EEMD降噪与二次相位耦合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承出现故障时故障信号常常被强的背景噪声所淹没,故障特征难以准确提取的问题,提出了一种基于总体平均经验模态分解(EEMD)降噪与二次相位耦合的故障诊断方法.对原始信号进行EEMD分解,通过相关系数-峭度值的大小选取EEMD分解后得到的固有模态函数(IMF).对筛选出来的IMF进行了重构从而达到降噪的目的.对重构后的包络信号进行1.5维谱分析,提取二次相位耦合产生的非线性特征,从而得到滚动轴承故障特征频率信息.通过实测滚动轴承数据验证了该方法可以有效地提取轴承内圈和外圈的故障特征,从而识别轴承的故障.     

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EEMD-Renyi熵和PCA-PNN的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障特征提取与状态监测问题,提出一种基于集合经验模式分解(EEMD)、Renyi熵、主元分析(PCA)和概率神经网络(PNN)的新方法.首先,将轴承振动信号通过EEMD分解成一组本征模态函数(IMF),计算每个IMF分量的Renyi熵值作为表征故障特征的向量,采用主元分析(PCA)对特征降维,提取主元输入概...     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

EEMD-SVD方法及其在高速列车滚动轴承故障诊断中的应用

结合聚合经验模态分解(Ensemble empirical model decomposition,EEMD)优秀的非平稳信号分解能力和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的强去噪能力,提出了一种高速列车滚动轴承故障检测的新方法。该方法是应用EEMD对轴承轴箱位置的振动信号分解得到基本模式分量(Intrinsic Mode Function,IMF),对IMF矩阵做SVD得到正交化结果,分别利用各奇异值重构信号,应用各特征信号的Hilbert包络解调处理得到的包络谱诊断轴承故障类型。利用仿真信号数据和人工伤轴承试验数据对该方法进行验证,结果表明,该方法能有效提取轴承的故障特征信息,特征波形清晰准确,相比传统EEMD方法,在强噪声干扰时故障特征的诊断能力得到了显著提高。     

IFD与KELM结合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号非线性、非平稳的特点,提出基于迭代滤波分解(iterative filtering decomposition, IFD)提取各分量特征,结合核极限学习机(kernel extreme learning machine, KELM)的故障诊断方法.通过对原始信号进行IFD分解,得到一组本征模态函数(intrinsic mode functions, IMF).计算包含主要故障信息在内的IMF分量能量与排列熵组成的故障特征向量,将特征向量作为KELM输入识别轴承的故障类型.实验分析结果表明,以IFD作为预处理器的特征融合方法比经验模态分解(empirical mode decomposition, EMD)为预处理器的特征融合方法有更高的故障识别率,并且该方法在少量样本情况下仍能有效识别故障类型.     

参数优化变分模态分解方法在滚动轴承早期故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解的轴承早期故障诊断方法。首先利用粒子群优化算法对变分模态分解算法的最佳影响参数组合进行搜索,搜索结束后根据所得结果设定变分模态分解算法的惩罚参数和分量个数,并利用参数优化变分模态分解算法对故障信号进行处理。原故障信号经过处理后被分解为若干本征模态函数分量,由此筛选出最佳信号分量并进行包络解调运算,最终通过分析信号的包络谱可判断轴承的故障类型。利用参数优化变分模态分解方法对轴承故障仿真和实测信号进行分析,均成功提取出微弱特征频率信息,表明参数优化变分模态分解方法可实现滚动轴承早期故障的有效判别,具有一定的可靠性和应用价值。     

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EEMD-HHT边际谱的轴承故障诊断

提出一种基于聚合经验模态分解 (ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和Hilbert-Huang变换（HHT）边际谱的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EEMD方法将轴承振动信号分解成若干个模态混叠得到较好抑制的固有模态函数（IMFs）,然后对各IMF进行Hilbert变换,求出轴承振动信号的总HHT边际谱,最后根据该边际谱的幅值特性,确定滚动轴承的故障特征。本文方法提供了一种滚动轴承故障诊断的有效工具。     

基于HHT的转子振动故障诊断研究

转子振动的故障特征难以提取,而HHT(Hilbert-Huang transform,简称HHT)方法是通过经验模态分解将信号分解成若干个IMF(intrinsic mode function,简称IMF),能够清楚地获得信号的时频分布情况,从而准确地反映系统的固有属性.本文首先揭示了转子系统故障诊断的一般流程,阐述了HHT的原理.其次提出了将HHT应用于转子振动故障特征提取的方法.最后利用Matlab建立了数学模型,进行了数值仿真,验证了希尔伯特-黄变换算法的有效性.