非线性调频模态分解-同步提取变换方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

传统同步提取变换(SET)方法在处理多分量非平稳复杂信号时,各相邻分量的瞬时频率差要大于窗函数频率支撑范围的2倍,否则时频结果易发生频率混叠,而工程信号常常难以满足。此外,在处理高噪的复杂信号时,其时频分辨率往往不理想。针对此不足,将非线性调频模态分解(VNCMD)引入SET中,提出一种VNCMD-SET的故障诊断方法。利用VNCMD通过结合解调手段以及变分模态分解的联合优化方案来有效处理频率临近甚至交叉的非平稳信号,对故障信号进行分解重构,对该重构信号进行SET处理。将所提方法与传统SET方法进行对比研究,并进行实验验证。仿真和实验结果表明:VNCMD-SET方法明显优于传统SET方法,克服了传统SET方法的不足;VNCMD-SET方法能有效提取出故障信号的频率特征,且不发生混叠,同时具有一定的抗噪性能。

基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解方法

针对多个辐射源信号混合构成的多分量信号分离问题,提出基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法.该方法使用改进的脊路重组算法对时频分布图中各分量瞬时频率进行提取,将提取出的各分量瞬时频率作为变分非线性调频模态分解的预设频率;利用重构后的多分量信号进行瞬时频率提取,更新预设频率后继续模态分解;重复上述过程,直到迭代前、后频率差值小于预设阈值,输出对应的模态分解结果.实验结果表明,基于脊路跟踪的变分非线性调频模态分解算法比经典变分非线性调频模态分解算法具有更好的多分量信号分离效果.

基于变分非线性调频模态分解的滚动轴承多故障诊断方法研究

基于变分非线性调频模态分解,提出一种滚动轴承多故障诊断方法。对滚动轴承多故障振动信号分量的瞬时频率和瞬时幅值进行估计;在此基础上,通过最小化信号的带宽实现滚动轴承故障信号的重构。对比所提方法与变分模态分解法,通过实验案例对所提方法进行验证。结果表明:所提方法明显优于变分模态分解方法,即使在强噪声背景下,仍能有效地实现滚动轴承多故障信号的分解与重构,可以有效地诊断滚动轴承多故障。

基于变分非线性调频模态分解方法的岩质边坡爆破振动信号特征分析

为了精确获取爆破振动速度、加速度信号携带的时频特性信息,结合某矿山岩质边坡的爆破振动监测试验,基于变分非线性调频模态分解方法对监测信号进行了分析处理,揭示了速度、加速度能量在时间、频率的分布特征。结果表明:变分非线性调频模态分解方法去噪能力较强,且分解的速度信号能量集中于低频带0~50Hz范围,而加速度能量在80~100dB范围所占比例较大,且加速度能量逐渐向高频段集中,与速度能量分布有较大的差异性。

VNCMD结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断

针对传统算法难以准确提取强背景噪声下航空发动机转子系统微弱故障特征的问题,提出了变分非线性调频模态分解(VNCMD)结合Birge-Massart阈值降噪的航空发动机转子故障诊断方法。首先利用VNCMD对转子故障信号进行分解,根据峭度值及相关系数准则筛选有效信号分量,然后采用Birge-Massart阈值降噪方法对该信号分量进行降噪处理,最后对降噪后的信号进行包络解调,提取出转子故障特征信息。并通过对比经验模态分解(EMD)结合Birge-Massart阈值降噪的方法的实验结果,结果表明:该方法能够有效提升转子系统故障信息提取能力,实现转子系统故障更有效的诊断。

快速Hoyer谱图及VNCMD的变转频滚动轴承故障诊断

针对变转频情况下滚动轴承振动信号出现频谱混叠现象而无法直接提取故障特征频率的问题,提出一种基于快速Hoyer谱图及改进变分非线性调频模态分解(variational nonlinear chirp mode decomposition,简称VNCMD)的变转频轴承故障诊断方法。首先,采用快速Hoyer谱图确定轴承故障冲击所处的共振频带,对信号进行带通滤波提取轴承故障冲击成分并与低通滤波后的信号进行融合;其次,通过多分量协同转频估计方法对转频及轴承故障特征频率脊线进行估计;最后,将估计的脊线作为VNCMD的输入参数,提取转频及轴承故障冲击成分,并通过阶次分析确定轴承的故障类型。相较于集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD),所提方法可以获得更加精确的时频脊线,并通过信号分解得到正确的分量。仿真信号和实验信号均表明所提方法的有效性。