基于压缩感知的滚动轴承故障信号提取技术研究

针对目前奈奎斯特采样方式对信号进行采集所产生的数据量较大的问题,提出一种基于压缩感知并结合神经网络的滚动轴承故障信号检测方法,通过K-奇异值分解算法构造冗余字典,利用神经网络以映射后观测矩阵的前一部分值预测全部观测值,实现信号的二次压缩,最终利用子空间追踪算法基于预测出的观测矩阵对信号进行重构,通过重构信号频谱可获得轴承故障信息.经过对测量矩阵、算法参数及神经网络等内容的分析,可在较少的数据量下以较高精度实现对滚动轴承故障信息的提取,并通过仿真对比实验证明了方法的有效性,在总压缩比为0.72～0.92时,此方法能够保证信号匹配度约为0.83,明显优于传统方法,且对于轴承内圈、外圈和滚动体故障信号皆有较好的重构效果.     

基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法研究

利用声发射信号的高频特性采集滚动轴承故障信息,运用小波分析把信号分解在不同频带,对信号进行重构,从而消除背景噪声,再应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析。实验结果证明,基于声发射信号的小波包络谱分析可有效地检测滚动轴承故障。     

一种改进时域同步平均的滚动轴承故障诊断方法研究

复杂结构设备的滚动轴承其振动信号成分复杂,故障信号微弱,信噪比很小,常规诊断方法难以有效消除背景噪声,有效提取故障信息.文中研究了基于相位补偿时域同步平均的滚动轴承故障诊断方法,并根据轴承故障信号存在调制的特点,探讨了同步周期的合理选取.通过对轴承内圈故障的仿真研究,验证了相位补偿时域同步平均方法的有效性,它能够同时提取故障特征频率与调制频率,为精确诊断轴承故障提供了新的途径.经进一步实验研究,证明该方法是有效的.     

复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力，研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题；分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响，运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法，通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构；基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法，用以增强重构信号的周期性故障特征，消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响；利用1.5维谱分析重构信号，建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法，实现了轴承滚动体故障的准确诊断；为了证明方法的有效性，选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明：网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征，减少了无关频率分量，明显降低了其他成分的干扰；提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频...     

基于虚拟仪器的机车滚动轴承故障诊断研究

介绍了机车滚动轴承故障诊断的机理。利用LabVIEW软件和相关硬件,设计了一种机车滚动轴承故障诊断系统。该系统结合某一型号机车轮对,利用CompactDAQ和NI9233加速度采集模块采集滚动轴承振动信号。根据滚动轴承机理,振动信号包含滚动轴承故障信息。因此,运用小波变换函数,对振动信号进行时频域分析处理,获取有用的故障特征信息,进而确定故障类型。从实验结果可以看出,该方法能准确地找到故障频率,对于机车滚动轴承故障诊断有很好的指导意义。     

基于MR-DCA的滚动轴承微弱故障诊断

【目的】针对滚动轴承微弱故障难以识别的问题,提出了一种基于MR-DCA的滚动轴承故障诊断方法。【方法】利用最大相关峭度解卷积以及共振稀疏分解的方法对输入样本进行预处理,可以有效地滤除原信号中的噪声,突出故障冲击成分。将所获得的故障分量的二维时频图以及原始信号作为网络的训练样本,经两个特征学习模块后,使用注意力机制对输入特征进行筛选,通过权值重分配可以有效地提高模型计算效率和识别精度。为了验证模型性能,使用某大学的滚动轴承微弱故障数据进行故障诊断分析,同时开展消融实验,对诊断模型各个模块的有效性进行验证。【结果】结果表明,所提出的方法识别准确率更高,且具有更快的训练速度和迭代速度。【结论】所提模型在进行滚动轴承微弱故障诊断时可以实现良好的诊断性能。     

基于倒阶比谱的滚动轴承故障诊断

为从变速滚动轴承振动信号中提取轴承故障特征,利用了基于倒阶比分析的诊断方法.该方法利用计算阶比跟踪算法,采集转速信号和振动信号,并对振动信号进行角度域重采样,获得角度增量恒定的角度域周期平稳信号,再进行倒谱分析,最后依据倒阶比谱分析结果进行故障识别和诊断.由于阶比分析能将非平稳时域信号转换为平稳的角度域信号,而倒谱分析能很好的抑制频率模糊,所以将阶比分析和倒谱分析相结合,充分利用二者优点,能从干扰中准确识别故障特征,适合于变速滚动轴承信号的故障特征提取.实验证明该方法有效,能够提取变转速滚动轴承故障特征,具有一定的工程应用价值.     

基于互相关奇异值分解的滚动轴承故障诊断

滚动轴承在机械装置中非常重要,其运行状态与整台机械设备的工作状态有直接的关系,但在早期弱故障检测时,特征信号经常被淹没在噪声中。为了提高该故障特征的识别精度,提出了基于互相关奇异值分解的故障诊断方法。首先利用奇异值分解将轴承故障信号分解为多个分量信号;其次使用峭度值作为衡量标准,选择两个合适的奇异值分量用于互相关包络分析以获得包络谱;最后通过信号的频谱分析,得到轴承的故障频率,从而完成早期微弱故障检测。通过仿真信号和滚动轴承内圈故障实测数据仿真对比,验证了该方法的有效性。     

基于EEMD-Hilbert和FWA-SVM的滚动轴承故障诊断方法

为有效提取非平稳特性的滚动轴承振动信号特征,提高故障诊断效率,提出一种采用集合经验模态分解（empiricalmode?decomposition,EEMD）、Hilbert变换的特征提取方法,并利用烟花算法优化支持向量机（support vector machine,SVM）分类参数的滚动轴承故障诊断方法. 通过EEMD方法将目标信号分解成若干个模态函数,采取Hilbert变换获取模态函数的瞬时频率,并对模态函数及其瞬时频率进行统计特征提取,从而实现特征的有效降维. 结果表明:信号经过EEMD-Hilbert处理后特征能有效提取,将训练集和测试集各600组数据代入烟花算法优化SVM模型得到测试集正确率为99.63%;比传统的遗传算法和粒子群算法优化模型分别提高0.4%和0.2%左右;同时收敛时间更短,验证了该算法模型的可行性与有效性.      

基于TQWT和稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法

基于稀疏表示理论,提出了一种采用可调品质因子小波变换(TQWT)的滚动轴承故障诊断新方法,分析了包含早期故障成分的原始采集振动信号的特点和早期故障信号的特性,研究了稀疏表示模型在解决故障特征提取问题和故障类型识别问题的应用;运用TQWT将原始信号转换为一组子带小波系数集,研究了利用迭代收缩阈值算法提取出稀疏小波系数的有效性和谱峭度对故障冲击信号敏感的特性,通过计算各子带信号分量的谱峭度,选取包含故障信息明显的子带小波系数,建立了包含稀疏故障信号分量的故障特征提取方法;利用提取出的故障信号稀疏表示分类模型,实现了基于稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法。试验结果表明:在凯斯西储数据集上,提出的故障特征提取方法在剔除干扰成分方面有显著效果,提出方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为99.83%,对于10种类型数据的平均诊断准确率为97.73%;与只运用TQWT和迭代收缩阈值算法进行故障特征提取的方法相比,故障诊断精度提高了11.60%,算法运行时间减小8%;在QPZZ-Ⅱ旋转机械平台采集到的振动数据集上,提出的方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为100%;与传统小波去噪方法相比,准确率提高了35.67%,算法运行时间减小了7.25%。可见,本文提出的方法可以有效解决滚动轴承故障诊断问题。      

Feature Extraction of Bearing Vibration Signals Using Second Generation Wavelet and Spline-Based Local Mean Decomposition

In order to extract the fault feature frequency of weak bearing signals,we put forward a local mean decomposition(LMD)method combining with the second generation wavelet transform.After performing the second generation wavelet denoising,the spline-based LMD is used to decompose the high-frequency detail signals of the second generation wavelet signals into a number of production functions(PFs).Power spectrum analysis is applied to the PFs to detect bearing fault information and identify the fault patterns.Application in inner and outer race fault diagnosis of rolling bearing shows that the method can extract the vibration features of rolling bearing fault.This method is suitable for extracting the fault characteristics of the weak fault signals in strong noise.     

基于EMD分解和共振解调的滚动轴承故障诊断研究

在介绍滚动轴承的故障机理的前提下,采用振动信号分析法对滚动轴承状态监测和故障诊断进行研究。通过LabVIEW编程,应用EMD分解和共振解调相结合的方法,对振动信号进行分析,获取有用故障特征,进而确定故障类型。     

Fault Diagnosis of Rolling Element Bearing Using Multi-Scale Lempel-Ziv Complexity and Mahalanobis Distance Criterion

A new fault diagnosis technique for rolling element bearing using multi-scale Lempel-Ziv complexity (LZC) and Mahalanobis distance (MD) criterion is proposed in this study. A multi-scale coarse-graining process is used to extract fault features for various bearing fault conditions to overcome the limitation of the single stage coarse-graining process in the LZC algorithm. This is followed by the application of MD criterion to calculate the accuracy rate of LZC at different scales, and the best scale corresponding to the maximum accuracy rate is identified for fault pattern recognition. A comparison analysis with Euclidean distance (ED) criterion is also presented to verify the superiority of the proposed method. The result confirms that the fault diagnosis technique using a multi-scale LZC and MD criterion is more effective in distinguishing various fault conditions of rolling element bearings.     

基于EEMD-TEO熵的高速列车轴承故障诊断方法

为了解决高速列车轴承早期故障中低频信号的类间分离性较弱、保持架故障难以识别等的问题,提出了基于Teager能量算子（Teager energy operator,TEO）聚合经验模态分解（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）熵的自适应诊断方法.该方法将EEMD、样本熵、TEO相结合,利用EEMD的自适应性得到固有模态（intrinic mode function,IMF）信号,用改进的TEO从IMF中提取得到样本熵,使用支持向量机（support vector machine,SVM）判断轴承工作状态与故障类型;讨论了EEMD能量熵、EEMD奇异值熵、EEMD-TEO时频熵生成的故障特征向量以及该向量在SVM中识别结果;对正常轴承、保持架故障、滚动体故障3种状态的轴承样本数据进行了故障诊断.研究结果表明:对3种轴承的故障识别率可以达到98%,较传统的经验模态熵识别率提高了2.6%,该方法可用作高速列车轴承状态诊断.