基于联合抗噪算法的滚动轴承故障诊断研究

轴承通常工作于复杂噪声环境下,使得时域振动信号容易受到各种噪声的污染,从而误导诊断结果。针对以上问题,提出基于一维卷积自编码(1D-DCAE)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的联合抗噪故障诊断算法。为了模拟真实噪声环境,在原始振动信号中添加不同信噪比的高斯噪声,用1D-DCAE对原始信号降噪,再将降噪信号用于1D-CNN进行故障诊断。基于全卷积神经网络搭建1D-DCAE模型,并舍弃池化层以降低信息丢失,以提高联合诊断模型的抗噪能力。结果表明:采用基于全卷积网络搭建的1D-DACE有更好的降噪效果,改进后的模型能自适应诊断各种噪声环境下的故障。     

基于Matlab的自适应滤波器设计

滤波器在电子设备中已得到广泛的应用,而自适应滤波器可以不必事先给定信号及噪声的自相关函数,它可以利用前一时刻已获得的滤波器参数自动地调节现时刻的滤波器参数,从而实现最优滤波。介绍了自适应滤波器原理,并对LMS自适应算法进行了分析,最后用Matlab对自适应低通滤波器进行了仿真和实现,并分析了该自适应滤波器的性能。     

基于双通道Teager能量重组的滚动轴承故障诊断方法研究

针对在列车轴箱采集到的故障信号伴随有较强背景噪声干扰这一问题,提出了一种基于双通道IMF(Intrinsic Mode Function)相关重组的滚动轴承故障诊断方法,其依据峭度选取最优共振带,通过EMD(Empirical Mode Decomposition)与相关系数求取合理的IMF分量,以Teager能量算子实现解调并基于相关函数对信号进行重组,削弱噪声干扰的同时强化故障信息。通过铁路轴承综合实验台验证,该方法可有效降噪并提取故障特征频率。     

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。     

结合CEEMDAN和灰度关联分析方法的滚动轴承性能退化评估

针对大型机械设备中滚动轴承容易发生故障的问题,提出一种将自适应噪声的完备经验模态分解(CEEMDAN)和灰度关联分析相结合的滚动轴承性能退化评估方法。首先利用CEEMDAN对轴承全寿命周期的振动信号进行分解,得到能量熵特征,其次以正常状态下的特征矢量作为灰度关联分析的参考序列,然后计算轴承全寿命周期内的特征矢量与正常特征矢量的关联度,作为性能退化过程的定量评估指标,结果表明该方法能及时发现早期故障,并能很好的描述轴承退化的各个阶段。最后利用基于CEEMDAN和Hilbert包络解调的方法对评估结果的正确性进行了验证。     

平稳噪声背景下短时动态信号的自适应滤波

根据短时动态信号与平稳背景噪声的特征区别，以时间序列的AR模型理论为依据，导出背景噪声自适应白化滤波器的结构，并用变步长LMS算法实现自适应滤波．合理设计LMS算法的收敛速度，使得滤波器既能白化背景噪声，又能使动态信号失真不大．当输入信号只有平稳背景噪声时，滤波器输出是白噪声；如果输入信号中含有短时动态信号，则滤波器输出就含有明显的信号波形．仿真计算结果表明，文中给出的方法用于从4，5级海况下的海洋波浪噪声中提取动态船舶水压场信号时，能提高信噪比达20dB．该方法可推广到其它场合，用于从平稳噪声背景中提取短时动态信号．     

基于MED-Teager能量算子的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断中因实测信号背景噪声较大、信噪比较低,导致表征轴承故障信息的周期冲击成分被淹没于噪声中无法有效提取故障冲击特征的问题,提出一种基于MED和Teager能量算子的故障诊断模型。首先对信号最小熵解卷积(MED)处理消除采样过程中传递路径的影响;而后以Teager能量算子对滤波信号的能量值进行跟踪,从信号能量的角度进一步消除滤波信号中的带内噪声,使故障冲击特征得到二次增强;最后通过包络谱分析得到诊断结果。仿真数据及实验数据分析验证了所提诊断模型的有效性。     

噪声背景下语音识别中的端点检测

整个实验系统主要研究的是语音识别中在噪声背景下的端点检测.在实际环境中,加性背景噪声对语音识别的影响非常大,在信噪比小的情况下,无法进行端点检测.在此研究过程中,首先进行加性噪声模型的建立,而后通过滤波对带噪语音信号进行预处理,这里采用维纳滤波和自适应LMS滤波进行滤波.在进行语音信号的预处理后,使用VAD算法进行端点检测.建立整个实验系统后,通过试验比较维纳滤波器和自适应LMS滤波器的优劣,找出最佳方案.     

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...     

一种基于EMD的共振解调改进方法

针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量（IMF）,并对单分量进行滤波处理,最后重构选取滤波后的基本模式分量,并对重构信号进行包络解调分析,得到故障特征频率和故障类型。滚动轴承故障诊断表明,改进方法不仅能够自适应地确定共振频带,而且可以有效地提取故障特征,识别故障类型。     

基于ICEEMDAN-MPE和GWO-SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障状态难以准确且快速的识别,提出了一种基于改进自适应噪声完备集成经验模态分解(Improved Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise, ICEEMDAN)-多尺度排列熵(Multi-Scale Permutation Entropy, MPE)和灰狼算法优化支持向量机(Grey Wolf Optimization Algorithm-Support Vector Machine, GWO-SVM)结合的故障诊断方法。首先将轴承信号进行ICEEMDAN分解,然后选取其中相关性较大的IMF(Intrinsic Mode Function)分量计算多尺度排列熵构成特征集合,最后通过GWO-SVM算法进行故障状态识别。通过滚动轴承数据集和不同算法的对比实验,验证了ICEEMDAN-MPE-GWO-SVM方法的有效性,表明该方法可以准确且快速的诊断滚动轴承的故障情况。     

LMS自适应滤波器的FPGA实现

LMS自适应滤波器是一种广泛使用的数字信号处理算法,对其实现有多种方法.通过研究其特性的基础上,提出了在FPGA中使用软处理的嵌入式实现方案,文中对实现方式的优缺点进行了分析,并给出了硬件实现中的有线字长效应进行了详细的分析.     

基于LMS形态滤波和Hilbert变换的电能质量扰动定位

针对电能质量中常见的几种暂态扰动,为了实现对其正确地检测和定位,提出了一种最小均方(LMS)自适应形态滤波和Hilbert变换相结合的方法。首先,扰动信号中往往夹杂中各种噪声,采用基于LMS算法的广义形态学滤波器对扰动信号进行降噪处理。然后,对降噪后的信号进行Hilbert变换,提取扰动信号的幅值包络,可以实现对扰动的初步定位。最后,对提取的幅值包络进行后向差分处理,形成定位脉冲,实现对暂态扰动起止时刻和持续时间的精确定位。通过在不同条件下的仿真对比实验,证明了该方法的有效性。     

形态小波变换在轴承故障信号处理中的应用

基于数学形态学的形态小波变换是对信号基于形态特征的非线性分解，选取合适的信号分解算子既能够抑制噪声，又能够提取信号中的冲击成分。形态小波变换只有加减法和取极大、极小运算，与通用的时频分析方法相比计算简单。仿真数据和实验信号的分析表明：形态小波变换能够准确有效地提取轴承故障的特征频率成分，适用于轴承故障的在线诊断。     

基于FPGA的单端行波故障测距系统的设计与实现

针对现有的10 k V输电线单端行波故障测距理论,提出了一种基于Cyclone IV系列FPGA芯片EP4CE15F17C8N的软硬件实现方案。采用FPGA自顶向下模块化思想,设计了行波故障测距系统,采用AD7356进行高速数据采集,通过改进的凯伦鲍尔矩阵进行相模变换,用FIR滤波器IP核进行小波变换求模极大值,最后根据模极大值的极性选择测距公式计算故障距离。通过时序仿真和板级测试表明,该方案设计时序稳定,且定位精度高、实时性强。     

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.      

基于深度时频特征的机车轴承故障诊断

针对现有机车轴承诊断方法存在故障特征提取不理想、诊断精度低等问题,提出了一种基于深度时频特征的机车轴承故障诊断新方法;利用双通道一维和二维卷积神经网络(CNN)分别对输入的一维原始信号和连续小波变换(CWT)提取的二维时频信号进行深度特征提取;为使输入的一维原始信号简单而有效地反映出信号在时域的全局特征,上通道使用一维CNN,为使输入的二维时频域信号能多角度地反映出信号的细微局部变化,下通道使用二维CNN;在融合层中将上下通道特征自动融合成一个新的深度时频特征,并将提取到的深度融合时频特征经归一化指数函数进行故障分类识别;在此基础上,分析了某局机务段实测的7种机车轴承数据,验证了本文方法的实际工程应用价值。研究结果表明:基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法对7种机车轴承故障的平均诊断精度达到了100%,与一维CNN模型、二维CNN模型和支持向量机(SVM)模型相比,平均诊断精度分别提高了0.7%、1.9%和2.2%;本文方法提取的深度时频特征中每类故障分布间隔规则有序,类内间距很小,而单个一维CNN模型和二维CNN模型提取的特征的每类故障分布间隔不规则,类内间距较大,说明基于深度时频特征的机车轴承故障诊断方法提取深度特征的能力优越,是一种解决机车轴承故障诊断问题的有效模型。      

基于能量分析的列车轴承故障声发射信号研究

货车轴承早期微弱故障的声发射信号由于背景噪声干扰引起故障特征不明显,提出一种基于能量分析的故障声发射信号特征提取方法。采用铁路货车轮对轴承故障实验台进行测试,利用能量算子在检测信号瞬态冲击成分方面的优势,增强故障声发射信号中的瞬态冲击特征,通过信号瞬时能量的频谱识别特征频率,从而判断故障原因。实验结果验证了能量方法用于货车轴承声发射故障诊断的有效性。     

基于距离测度法的中枢神经系统损伤检测

基于AR模型的EEG信号距离测度方法可以较好地表征中枢神经系统损伤的情况.主要探讨在这种方法中利用不同的定阶准则建立相应的AR模型及其对距离测度结果的影响.同时,使用自适应滤波器对原始信号进行滤波;将分离后的平稳和非平稳成分再进行距离测度法的研究.对滤波器的参数分析表明,这种方法可以很好地消除EEG信号中可能混有的不同程度的噪声,得到的距离测度结果也能更好地表示损伤的变化情况.     

Zynq上实现地铁杂散电流的多分辨率采集系统

由于地铁杂散电流信号的微弱性、间断性等特征的存在,使其治理一直是个难题。分析和研究杂散电流信号的各种特征,需要采集大量的杂散电流数据,而在常规的杂散电流信号采集系统中,存在采样率低、传输速率慢、功能单一等现象。为了实现在低分辨率下有效地监测杂散电流信号,而在高分辨率下对杂散电流信号的特征进行分析,基于Zynq中现场可编程门阵列(field programmable gate array,FPGA)部分设计了一套片上地铁杂散电流信号的多分辨率采集系统。利用FPGA部分的模数转换硬核进行前端信号采集,并设计多通道数据分流知识产权(intellectual property,IP)核、单通道数据流协议转换IP核分别实现多路信号的标定与数据协议转换功能,最后通过数据广播IP核和抽取滤波器组IP核实现多分辨率信号采集。实现结果表明,在Zynq上实现的地铁杂散电流信号采集系统,能实现信号的多分辨率采集及监测;且同时能解决数据的高速传输问题。