基于LMS和Fast-Kurtogram的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出一种LMS(Least Mean Square,LMS)算法降噪、FastKurtogram选频和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先对采集到的信号进行自适应降噪,减弱背景噪声的影响;然后利用谱峭度值对故障信号中瞬态成分敏感的特性,通过计算降噪后信号的快速峭度图,确定滤波器最优频带中心和带宽;最后进行共振包络解调提取出滚动轴承早期故障特征。通过仿真和实验验证分析,验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的适用性和有效性。

基于VMDFK和图像编码技术CNN网络刀具磨损状态识别

针对采集刀具加工数据过程中有冗余信息和干扰信号,导致刀具磨损状态特征识别困难、识别精度不高等问题,提出一种基于快速谱峭度图的变分模态分解模态分量选取(VMDFK)与格拉姆角场(GAF)图像编码技术相结合的卷积神经网络(CNN)刀具磨损状态识别方法。首先通过变分模态分解和快速谱峭度图,筛选符合要求的模态分量并重构;再采用形态滤波对重构信号去噪和增强;最后通过格拉姆角场图像编码技术,将经去噪增强后的信号转换为格拉姆角场图,并将其输入卷积神经网络中提取特征,较好地解决了信号中的干扰和图像识别中图像特征不明显问题。实验结果表明:该方法可准确清晰地展现刀具磨损状态的特征,在即时性、准确度等方面有较大提高,实现对刀具不同磨损状态的实时智能识别,具有较好的效果。

基于ICEEMDAN和共振解调的轴承故障检测方法

对于滚动轴承的故障检测,提出了一种基于带自适应噪声的改进完全集合经验模态分解(ICEEMDAN)和共振解调的轴承故障检测方法。通过ICEEMDAN算法,把原始振动信号分解为若干个IMF分量;选取有效IMF分量进行求和,得到重构信号;使用快速峭度图法确定共振频带,然后以此设计相应滤波器进行滤波;使用形态学滤波方法进行共振信号的解调,然后再利用FFT得到轴承的故障特征频谱图。内、外圈故障振动数据验证结果表明,该方法能够检测出滚动轴承的故障。

一种融合共振稀疏分解和快速谱峭度的诊断方法及其在轴箱轴承诊断中的应用

针对轴箱轴承故障振动信号噪声大造成故障特征频率提取困难的问题,文中提出一种基于共振稀疏分解算法和快速谱峭度法相融合的故障诊断方法。首先利用共振稀疏分解算法,将信号分解为不同共振特性的分量,再以谱峭度为指标,利用快速谱峭度法选择最佳滤波参数对低共振分量进行滤波,最后对滤波所得信号包络解调,以判断轴承的故障状态。通过仿真信号及轴箱故障轴承振动信号证明,此方法可以有效提取轴箱轴承故障特征信息并进行故障诊断。

经验快速谱峭度及其在滚动轴承故障诊断中的应用

快速谱峭度(Fast Kurtogram,FK)通过构造有限冲击响应滤波器从频谱上将信号二分或三分为几个不同频带的分量后,判断每个分量的谱峭度大小以提取调制信息。该方法运算速度很快,但有时包含故障信息的频段无法被均分的谱峭度图容纳,甚至可能导致提取出的分量中无法检测到明显的故障信息。提出一种新的频谱边界划分方法用以优化快速谱峭度,并称之为经验快速谱峭度(Empirical Fast Kurtogram,EFK)。首先,将信号频谱的傅里叶变换函数中代表频谱趋势的成分提取出来,并搜索其极小值点序列;然后,以极小值点在频谱中的位置作为频谱划分的边界,采用Meyer小波构造滤波器并重构信号分量以求取峭度;最终,构造出一种新的快速谱峭度图,选择谱峭度最大的频段提取故障信息。该方法依据信号频谱的趋势划分边界可以有效地避免由于均分频谱导致的不合理现象,模拟信号及滚动轴承内圈、外圈故障信号证明了该方法的有效性。

基于快速谱峭度图的EEMD内禀模态分量选取方法

针对在总体平均经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)的多个内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)中,如何选取出反应故障特征的敏感IMF的问题,提出一种基于快速谱峭度图的敏感IMF选取方法。由EEMD分解获得的一组无模式混淆的IMF,计算原信号及各个IMF的快速谱峭度图,选择每个快速谱峭度图中谱峭度最大值所处的频带作为参考频带,比较各个IMF的参考频带与原信号谱峭度最大值所处频带之间的从属关系,筛选出反应故障特征的敏感IMF,为后续故障诊断提供特征信息。将该方法应用于模拟仿真信号及滚动轴承滚动体故障信号,验证了方法的有效性。

基于EEMD、度量因子和快速峭度图的滚动轴承故障诊断方法

基于EMD、谱峭度以及包络分析的滚动轴承故障诊断方法,提出了改进的基于EEMD、度量因子和快速峭度图的诊断方法。该方法首先将故障信号进行EEMD分解得到一组IMFs,然后用度量因子筛选出最能表征故障信息的IMF分量重构信号,再用快速峭度图构造最优带通滤波器,最后将滤波后的重构信号进行包络分析并将包络谱与轴承故障特征频率进行比较,从而诊断出具体故障。滚动轴承的内圈故障仿真数据以及工程实测数据均很好地验证了提出的改进方法的有效性,说明其具有良好的应用前景。

快速谱峭度结合阶次分析滚动轴承故障诊断

针对变速齿轮箱振动信号非平稳、强干扰及信号调制等特征,导致滚动轴承故障难以精确诊断,提出了融合快速谱峭度的滚动轴承故障包络阶次谱诊断方法。采用快速谱峭度自适应确定滤波参数,对时域信号进行带通滤波和包络以提高信噪比,将包络后时域非平稳信号重采样后转换为角域伪平稳信号,消除"频率模糊",对角域包络信号频谱分析得到阶次包络谱,根据阶次特征对比实现滚动轴承故障诊断,完成了从600~1 500 r/min升速过程中齿轮箱滚动轴承外圈故障的模拟与信号分析实验。结果表明,所提出的方法故障特征阶次最大误差为1.84%,能够有效提取变速工况下滚动轴承故障特征并判定其类型。

典型快速谱峭图算法的研究及应用

针对工程实际中状态监测下的具体机械部件在特定运行环境中发生故障的原因及类型具有典型性,在分析快速谱峭图算法的基础上,提出了典型快速谱峭图算法。该算法借鉴快速谱峭图算法分层和选取中心频率的思想,以典型故障的三倍特征频率为带宽,快速定位谱峭度最大的频率区间,并将该算法应用于共振解调技术滤波器参数的确定。为了验证该算法的有效性,在滚动轴承故障诊断试验台上进行了振动测试,采用基于典型快速谱峭图算法的共振解调技术进行故障诊断和类型识别。结果表明,基于典型快速谱峭图算法的共振解调技术能够较好的诊断典型故障,具有一定的工程应用价值。

基于快速峭度图算法与平方包络共振解调的滚动轴承自适应故障诊断方法

针对共振解调技术应用在滚动轴承故障诊断中存在信噪比低和带通滤波器参数需要依靠经验确定的问题,提出了一种基于快速峭度图算法与平方包络共振解调技术相结合的滚动轴承自适应故障诊断方法.根据快速峭度图算法的自适应性,确定带通滤波器的参数,并提取滚动轴承故障振动信号高频共振带中包含的故障特征频段;计算去直流后信号的信噪比,若其信噪比大于1,则利用平方包络方法进行重构,以突出故障特征信号;对重构信号进行频谱分析,得到其故障特征频率,识别出相应的故障类型.通过故障滚动轴承试验,验证了该方法的有效性和准确性.

基于时变滤波与CWT的齿轮箱无转速计阶次跟踪

针对转频波动工况下复杂齿轮箱系统振动信号中各啮合阶次成分相互干扰,导致对啮合频率估计困难的情况,提出一种基于时变滤波与连续小波变换(CWT)结合的无转速计阶次跟踪齿轮箱故障诊断技术。基于短时傅里叶变换(STFT)设置时变滤波器;通过时变滤波及连续小波变换(CWT),获得平滑的瞬时频率估计(IFE);再基于Vold-Kalman滤波(V KF)获得参考轴相位。该方法获得的阶次谱与计算阶次跟踪(COT)相当。最后,结合快速谱峭度算法可准确判断故障齿轮位置。通过仿真和实验表明,无转速计方法能为强噪声转速明显波动工况下的机械故障诊断提供一种新的有效手段。

一种面向大负载低转速轴承的故障诊断方法

造纸生产线上,有很多大负载、低转速的旋转设备,其轴承在承受较重载荷时,极易受到损伤,导致设备故障,甚至造成停机。因此,大负载低转速轴承的在线故障诊断非常重要。本课题在对大负载低转速轴承振动的诊断难点及当前故障诊断常用方法分析的基础上,提出了一种基于快速谱峭度包络解调分析的轴承故障诊断方法。首先采用快速谱峭度法计算振动信号的最大谱峭度值,确定最优的带通滤波器系数,然后利用带通滤波器对振动信号进行降噪处理,最后利用希尔伯特变换方法对降噪信号进行处理,分析包络谱,得到诊断结果。借助团队自行设计的轴承故障实验台,对本课题所提方法的优缺点和适用性等进行了实验研究,验证了本课题算法的有效性,并为工程应用提出了建议。

基于EEMDFK和注意力CNN网络的刀具磨损状态识别

针对加工数据采集存在数据量大且干扰信号复杂,导致刀具磨损状态识别方式复杂、识别精度低等问题,提出一种基于快速谱峭度图的集合经验模态分量选取(EEMDFK)与注意力机制的卷积神经网络(ACNN)相结合的识别方法。针对集合经验模态存在选取模态分量困难的情况,引用快速谱峭度图选择策略选取最优分量。通过集合经验模式分解从所采集的不同状况下的刀具振动信号分解出故障信号特征;通过快速谱峭度图选择策略选取内在模函数并进行HHT时频分析,生成时频图;将时频图输入所设计的识别模型进行学习,通过注意力机制提高特征提取效率,并使保存的模型在测试集中对不同刀具磨损状态进行了识别。实验结果表明,该方法对刀具不同状态下的识别率可达99.7%,实现了不同磨损状态下刀具的智能识别,并具有较好的泛化能力和鲁棒性。

基于VMD和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承故障发生初期,故障冲击特征微弱难以识别以及共振解调中带通滤波器参数难以选择的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭度的轴承早期故障特征提取方法。首先采用VMD对轴承早期故障信号进行预处理,依据峭度准则选取峭度值较大的分量进行重构;然后应用快速谱峭度法确定滤波器最优参数,使用带通滤波器对重构信号进行降噪处理;最后应用Hilbert解调方法对消噪后信号进行包络解调,分析包络谱得到诊断结果。对仿真信号和轴承试验数据的诊断分析表明,该方法可有效识别出早期故障信号。

基于萤火虫算法优化VMD的滚动轴承故障检测

滚动轴承的工作环境通常受噪声干扰严重,故对其故障检测颇有难度。针对此问题,提出基于改进萤火虫算法优化VMD参数的方法。首先利用快速谱峭度分析信号,得到带通滤波器的最佳参数后,对信号进行滤波即初步降噪;其次经萤火虫算法优化得到VMD的最优参数K和α,根据所得参数将信号分解为若干个IMF分量,并以相关系数和散布熵为原则重构信号;最后用Hilbert包络解调重构后的信号得到故障特征。通过对试验数据的分析以及与LMD分解的对比可知,该方法能可靠地检测出轴承故障特征。

切割海上废弃套管的完整性监测方法

在探井任务结束后,必须把海上废弃套管从泥线以下4 m左右切割回收到地面,以清除泥线上的残留物。高压磨料射流切割系统属于目前较常用的海上废弃套管切割工具,但对该工具切割套管的完整性监测还未有成熟的方法,导致无法确定废弃套管的上提时间,这就造成了切割时间的延长和成本的增加。提出采用非接触式声发射的方法来检测套管切割信号,并采用谱峭度法来判断套管切割的完整性。在谱峭度法判别过程中,通过跟踪全频段中套管切割信号的快速谱峭度图,确定了峭度最大时的带通滤波器参数;对经过滤波的套管切割信号作ZOOM FFT运算,可得出套管在某一个角度是否被完全切透。某油田的室内外试验表明,该方法可实现360°范围内的废弃套管切割状态实时判断,提升了磨料切割的效率,降低了切割成本。所提出的方法适用于相关领域振动信号的检测与故障诊断。

循环自相关函数在滚动轴承故障特征提取的应用

应用循环自相关函数和快速谱峭度相结合的方法,对滚动轴承早期故障诊断进行分析研究。首先利用谱峭度方法确定滚动轴承振动信号的最佳带通滤波器,然后利用循环自相关函数对滤波后的信号进行解调,提取出滚动轴承故障特征频率,有效地减少了噪声信号的干扰且增强了故障信号。通过仿真与实验数据的轴承故障振动信号验证所提方法的有效性。

基于快速Kurtogram算法的中间介质随机共振信号特性分析

【目的】探讨机械关键部位缺陷信号在经过界面结构时易受中间介质的影响而难以准确识别的问题。【方法】以界面结构间常见的水和机油作为中间介质,结合随机共振理论和Kurtogram算法对不同中间介质与信号传输特性之间的关系进行深入研究。【结果】当中间介质的面积增加时,信号的能量相对衰减率呈先减小后稳定的趋势,且与机油相比,通过水的信号的能量衰减速度更快。【结论】对通过不同介质的信号进行了随机共振和快速Kurtogram算法的处理,将处理结果与原始信号对比,发现该方法能有效提高信号特征参数的可辨度;另外,能量相对衰减率能有效表征通过不同中间介质的信号在信号集中频率区域内的变化规律。

联合快速峭度图与变带宽包络谱峭度图的轮对轴承复合故障检测研究

轮对轴承是铁路车辆的关键动力部件,其健康状态严重影响车辆的运行安全,因此开展轮对轴承的故障检测研究对保障车辆的安全运行具有重要意义。快速峭度图是最为著名的定位故障频带的方法之一。然而,快速峭度图仅对复合故障中低密度冲击故障敏感,无法定位高密度冲击的故障频带。针对这一缺陷,将最新发展的冲击性测量指标,变带宽包络谱峭度引入到快速峭度图中,依据快速峭度图的滤波结构计算每一个滤波频带的变带宽包络谱峭度,建立变带宽包络谱峭度图。将快速峭度图和变带宽包络谱峭度值相结合,分别实现复合故障中低密度和高密度冲击故障的频带定位。通过对定位频带的包络解调实现复合故障的检测与判定。最后利用仿真信号和试验测试信号对所提出方法的有效性进行了验证。

基于cICA-Kurtogram的变转速齿轮故障特征提取

在变转速齿轮故障特征提取过程中,针对约束独立分量分析对源噪声免疫能力差的问题,提出一种将约束独立分量分析、计算阶次跟踪和快速谱峭度相结合的方法。根据电机瞬时转频,获得故障齿轮的瞬时啮合频率,建立矩形波参考信号;利用约束独立分量分析提取故障特征更明显的时域信号,即相应的独立分量;然后基于故障齿轮所在轴的瞬时相位,通过等角度重采样将时域相应的独立分量转换为角域平稳信号;从阶次谱中提取故障齿轮特征阶次;根据快速峭度谱选择合适的滤波器参数对角域相应的独立分量进行滤波,获得平方包络谱,以判断故障齿轮所在轴的位置。结果表明,该方法是一种适用于变转速工况下齿轮箱振动状态监测与故障诊断的有效方法。