基于HMFDE和t-SNE的旋转机械故障诊断方法

针对旋转机械的故障特征提取较难,以及单一类型的特征无法全面反映故障特性的问题,提出了一种基于混合多尺度波动散布熵(HMFDE)、t分布-随机邻域嵌入(t-SNE)和郊狼优化算法(COA)优化极限学习机(ELM)的旋转机械故障诊断方法。首先,采用特征加权提出了混合多尺度波动散布熵方法,并将其用于提取旋转机械振动信号的故障特征;随后,采用t-SNE方法对混合故障特征进行了特征降维,挑选出了最能够反映故障特性的特征子集,构建了敏感特征样本;最后,采用郊狼优化算法对极限学习机的输入权重和隐含层阈值进行了优化,完成了旋转机械的故障识别和分类;以齿轮箱和滚动轴承故障数据集为对象,对基于HMFDE、t-SNE和COA-ELM的故障诊断方法进行了实验,验证了方法的有效性。研究结果表明:采用HMFDE-t-SNE-CAO-ELM故障诊断方法可以取得100%的故障识别准确率,该方法能够有效地诊断旋转机械的不同故障类型和损伤;相较于基于单一类型特征的故障诊断方法,其准确率分别可以提高0.68%、22.42%、29.18%(齿轮箱)和1.43%、8.23%、23.67%(滚动轴承),虽然牺牲了一定的计算效率,但准确率得到了明显的提高;相较于其他常规故障分类器,COA-ELM的故障识别准确率具有明显的优势。

基于CMMFDE与多传感器信息融合的旋转机械故障诊断研究

采用单一传感器采集的振动信号难以准确描述旋转机械动态特性,导致提取的故障特征无法准确辨识旋转机械故障。针对这一缺陷,提出了一种基于复合多元多尺度波动散布熵(CMMFDE)、多传感器信息融合和哈里斯鹰算法优化极限学习机(HHO-ELM)的旋转机械故障诊断方法。首先,引入复合多元粗粒化处理,提出了CMMFDE方法,避免了传统单变量分析方法只能处理单一通道振动信号而导致特征的表征性能不足的缺陷,增强了故障特征的表征性能;随后,利用布置在旋转机械不同部位的传感器收集了多种类型的信号,组成混合多通道信号,并进行了CMMFDE分析,构建了故障特征;最后,采用HHO对极限学习机的参数进行了自适应优化,并对特征样本进行了训练和测试,完成了旋转机械的故障识别工作;利用齿轮箱、离心泵两种典型的旋转机械数据集进行了实验分析。研究结果表明:该方法对多个通道的信号进行分析时,所获得的准确率达到了100%和98%,优于对单个通道信号进行分析时获得的准确率,同时CMMFDE方法的准确率和特征提取时间均优于精细复合多元多尺度熵(RCMMSE)、精细复合多元多尺度模糊熵(RCMMFE)、精细复合多元多尺度排列熵(RCMMPE)、多元多尺度波动散布熵(MMFDE)。

基于时频分布的行星齿轮箱滚动轴承故障诊断研究

齿轮箱滚动轴承缺陷的两个主要特征不仅与频率有关,而且与时间有着密切的关系。如果单从时域或者频域分析滚动轴承的故障信号,很难获得故障信号的特征全貌。使用时间和频率的联合函数来表示信号,将联合时频分析引入滚动轴承的故障诊断,进行信号分析,会更符合实际。文中结合实例对行星齿轮箱滚动轴承的各种振动信号进行分析,结果表明,通过对信号作伪Wigner-Ville分布(pseudo-Wigner-Villedistribution,PWD),能形象、直观地反映出轴承故障的时—频域信息,而且对故障信息具有较强的判别能力,得到比较理想的诊断结果,为机械振动的非平稳时变信号的分析提供了方便可行的手段。

基于复解析小波变换的瞬时频率分析方法

提出了利用基于复解析小波变换的瞬时频率分析的新方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起 ,具有自适应分析能力。对信号作复小波解析变换得到信号的瞬时频率 ,通过瞬时频率的功率谱分析就可提取信号特征。通过对齿轮故障振动信号的分析 ,表明该方法能有效地诊断齿轮局部故障 ,且与传统的频域方法相比具有更好的分析效果。

基于DEMD局部时频熵和SVM的风电齿轮箱故障诊断方法研究

为了有效地从非线性、非平稳性的风电齿轮箱故障信号中提取有用的信息成分,将微分经验模式分解、局部时频熵和支持向量机相结合,提出了一种微分经验模式分解局部时频熵和支持向量机的风电齿轮箱故障诊断方法。采用自适应多尺度的数学形态学对故障信号进行滤波;将滤波后的信号进行微分经验模式分解,获得齿轮振动信号的若干IMF分量;把每一个IMF进行分块,计算每一块的局部时频熵值;把局部时频熵值作为支持向量机的输入参数,通过支持向量机进行故障识别与诊断。实验结果表明,基于微分经验模式分解局部时频熵和支持向量机相结合的方法能够对风电齿轮箱故障信号进行准确有效地识别分类。

一种基于行星齿轮箱复合运动的故障诊断指标

行星齿轮箱广泛应用于风力发电、航空、船舶等大型工程机械中,恶劣的工作环境使得其中的关键部件容易出现严重的磨损或疲劳断裂等故障。现有的故障诊断方法大多在时、频域中对信号进行处理,然而由于行星齿轮箱振动响应信号频率成分的复杂性和故障传递路径的时变特性,使得传统的针对定轴转动齿轮系统的故障诊断方法很难有效的对行星齿轮箱进行故障诊断;抓住行星齿轮系统复合运动的突出特征,结合故障振动传递路径的时变特性,提出了一种基于故障运动特征的潮汐频率特征指标对行星齿轮箱进行故障诊断。通过对行星齿轮箱太阳轮局部故障的振动数据分析,验证了潮汐频率指标的存在,分析了潮汐频率作为行星齿轮箱故障诊断指标的优势和前景。

用瞬态频率波动法诊断轮齿磨损故障

齿轮故障常常是导致设备失效的主要原因,因此,对其进行早期故障诊断显得尤为重要。在研究希尔伯特理论的基础上,对瞬态频率波动分析法应用在齿轮磨损故障诊断的可行性做了阐述,并通过具体实验进行了验证,证明了TFF(t)曲线与齿面磨损情况有良好的对应关系。

用瞬态频率波动法诊断齿轮故障

利用瞬态频率波动法实现频率调制信号的解调，提取齿轮的局部裂纹信息，并通过黄河ＴＮ２５２型汽车变速器疲劳试验的信号分析来验证。