基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断灵敏性分析

研究了基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断的灵敏性问题.首先利用两个带机匣的航空发动机转子试验器进行了冲击响应试验,比较了滚动轴承处冲击激励引起的轴承座测点响应和机匣测点响应的差别;然后利用这两个带机匣的转子试验器进行了滚动轴承故障模拟试验,详细对比分析了轴承座测点信号和机匣测点信号的时域波形、频谱和小波包络谱.结果表明:当滚动轴承和机匣的连接刚度较小时,故障滚动轴承的振动信号传递到机匣上时会产生很大的衰减,然而利用传统的基于小波包变换的包络解调方法仍然可以很好地诊断出外圈故障和内圈故障,对于滚动体故障的诊断效果略差.研究结果对于实际中基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断提供了试验依据.      

卷积神经网络和峭度在轴承故障诊断中的应用

针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类。在进行滚动轴承故障诊断的实验时,所提的模型诊断准确率达到99.5%,高于传统支持向量机(SVM)算法的95.8%。      

基于WPD-KVI-Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征精准识别

为了能够有效地从轴承早期故障激励的高频振动信号中提取出故障特征信息,基于最优小波包基选取方法和峭度值最大筛选原则,提出了一种改进的小波包分解（WPD）、峭度值指标（KVI）与Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征识别方法。计算选取最优小波包基,确定分解层数;采用WPD方法对轴承故障振动信号进行分解,获得若干个Node分量;基于峭度值指标最大原则筛选出有效的Node分量进行信号重构;对重构信号进行包络解调分析,提取出故障特征频率对轴承故障进行诊断。采用建立的方法对凯斯西储大学滚珠轴承外圈、内圈故障实验数据和自行开展的滚棒轴承外圈、滚动体故障实验数据进行了分析与诊断。研究结果表明：该方法能够有效提高故障信号高频分辨率、保留周期性冲击成分,并能准确有效提取出滚珠和滚棒轴承故障特征频率的1~7倍频及其与轴转频调制的系列边频带频率,实现对滚动轴承故障特征的精准识别与故障诊断。     

基于经验模态分解剩余信号能量特征的滚动轴承故障模式智能识别

针对滚动轴承故障模式识别问题,分析了振动信号的时域特征与经验模态分解剩余信号的能量特征,并将采集的特征一起构成了多域多类别的原始故障特征向量集,同时采用遗传算法对支持向量机径向基核函数参数和惩罚参数进行了寻优,提出了结合经验模态分解剩余信号能量特征的遗传算法优化支持向量机参数的滚动轴承故障模式识别方法。实验表明,给出的故障模式识别方法,对滚动轴承的外圈故障、内圈故障、滚动体故障及正常状态有很好的识别效果,具有较强的实用性,能够为滚动轴承故障的模式识别和智能诊断提供帮助。     

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.      

基于IITD和FCM聚类的滚动轴承故障诊断

基于Akima插值和固有时间尺度分解（ITD）中的线性变换,提出了一种改进的固有时间尺度分解（IITD）,在此基础上,进一步提出基于IITD近似熵（AE）和模糊C均值聚类（FCM）相结合的滚动轴承故障的诊断方法。采用IITD方法对滚动轴承的振动信号进行分解,通过互信息分析,筛选出前3个含主要特征信息的固有旋转分量（PR）,计算其近似熵值作为信号的特征向量,将得到的特征向量输入到FCM分类器中分析并得到分类结果。实验分析表明:分别与基于EMD、ITD近似熵和FCM聚类相结合的方法比较,该方法的分类系数更接近1,平均模糊熵更接近0,即此方法对滚动轴承的正常、内圈故障、外圈故障、滚动体故障信号以及对内圈的不同损伤程度信号均能更有效更准确地进行分类。      

滚动轴承故障特征提取的VMD包络切片谱分析方法

为了准确提取滚动轴承故障非平稳信号中的故障特征,提出基于变分模态分解（VMD）和包络切片谱的轴承故障特征提 取方法。该方法使用 VMD将轴承故障信号分解成 1组模态分量,并进行 Hilbert变换求取各模态分量的包络信号,进而求取包络 信号的切片谱（VMD包络切片谱）来提取轴承故障特征。为了进行对比,同时对各模态分量进行幅值谱分析,得到其VMD幅值谱。 分别采用VMD包络切片谱和VMD幅值谱对正常轴承振动信号、内圈故障信号、外圈故障信号、滚动体故障信号进行分析。结果 表明：在VMD幅值谱中无轴承故障特征频率,在VMD包络切片谱中分别存在内圈、外圈和滚动体的故障特征频率fi、fo、fb及相关的 倍频和调制频率成分,从而验证了VMD包络切片谱进行轴承故障特征提取的有效性与优越性。     

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断

针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.      

基于旋转坐标系转轴振动信号的滚动轴承故障诊断方法

实验验证了基于旋转坐标系转轴振动信号的滚动轴承局部故障诊断方法.建立起滚动轴承故障实验台, 采用压电晶体加速度传感器测取转轴的振动.通过滚动轴承内环、外环、滚动体和保持架四种典型故障的实验分析结果, 证明了该方法的可行性, 并发现转轴振动信号的传递路径相对简单, 对轴承内环、滚动体和保持架早期微小故障的发现与诊断可能是有利的.      

基于PCA-LMD 的滚动轴承信号混合特征选取与故障诊断

为了对非平稳、低信噪比的轴承振动信号进行分析,提出1 种基于PCA-LMD 的滚动轴承振动信号混合特征选取及智能 故障诊断方法。基于Hankel 矩阵对实测轴承振动信号进行主成分分析（PCA）降噪处理。对降噪后的非平稳信号进行局部均值分解 （LMD）,得到一系列具有瞬时物理意义的乘积函数（PF）。通过特征分析和对比,选取前5 阶PF 分量的能量比特征、样本熵、均方根及 波形指标作为信号混合特征向量。将特征向量输入到支持向量机（SVM）分类器进行训练与测试,从而实现故障诊断。结果表明：通过 对包含不同故障程度的滚动体、内圈、外圈故障的轴承实测数据进行分析,故障诊断正确率达到98%,验证了本方法的有效性,对航 空发动机轴承的故障诊断具有借鉴和指导作用。     

基于CEEMDAN降噪与双谱分析的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提 取的准确性，将基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）用于滚动轴承振动信号的降噪中，并对降噪后的轴承故障信号 进行双谱分析。结果表明：CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰，经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱全局图存在明显差异，根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分；通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率，从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚 动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。     

基于融合信息(火用)的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息(火用)特征,提出基于融合信息(火用)的转子振动故障支持向量机（SVM）诊断方法.首先,在转子试验台上分别模拟转子不平衡、轴系不对中、转子裂纹和转子碰磨4种典型故障,采集这4种典型故障在多转速和多测点下的振动加速度信号;其次,提取基于时域的奇异谱熵和频域的功率谱熵的转子振动故障过程变化规律的信息(火用)特征;最后,将提取到的信息(火用)特征作为故障向量,建立SVM故障诊断模型,进而对转子振动故障进行诊断.实例诊断结果表明：将信息(火用)特征与支持向量机相结合进行转子振动故障诊断,诊断结果准确率达到了97%,有效地提高了故障诊断的准确率.     

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征，去除无关IMF分量的影响。      

基于融合信息熵距的转子裂纹-碰摩耦合故障诊断方法

针对转子系统的裂纹-碰摩耦合故障,提出了一种基于融合信息熵距的转子振动故障诊断方法.利用转子实验台模拟转子系统裂纹故障、碰摩故障及裂纹-碰摩耦合故障,并采集三种典型故障的振动加速度信号.利用时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵以及小波空间特征谱熵,计算融合信息熵距实现故障诊断.实例研究表明:这四种信息熵形成了综合评价转子振动状态的特征指标,多测点、多转速下的信息熵距曲线较好地区分了单一故障和耦合故障,有效地提高了转子振动故障诊断的准确性.测试信号与其对应的振动故障之间的信息熵距最小,信息熵距曲线位于坐标轴的最下方,达到了诊断单一故障和耦合故障的目的.      

基于ARCN模型的轴承故障诊断

提出注意力循环机制与胶囊网络融合的注意力循环胶囊网络（ARCN）的诊断模型。提取时序特征信息构建初级胶囊;自适应融合路由机制、注意力循环机制构建数字胶囊特征;基于西储大学轴承实验数据,验证了ARCN模型的准确率、鲁棒性、稳定性、收敛误差,其准确率相比Caps模型识别准确率提高1.2%、收敛误差达到0.2。基于实验仿真平台,采集正常、内环故障、外环故障和滚动体故障的振动信号,并通过小波基变换获取的时频图构建ARCN模型的数据集。仿真实验结果表明:ARCN模型下,每类故障被误诊的概率不超过总样本的1%。      

基于平滑先验分析和排列熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,滚动轴承振动信号的特征信息表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,提出一种基于平滑先验分析(Smoothness priors approach,SPA)和排列熵(Permutation entropy,PE)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用平滑先验分析方法代替传统的时间序列分解方法对滚动轴承信号进行分解,得到轴承信号的趋势项和去趋势项;其次,分别计算趋势项和去趋势项的排列熵值;最后,将排列熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于滚动轴承实验数据并进行对比分析,结果表明,在训练样本数为每类50%的条件下,该方法的故障诊断正确率比PE和经验模态分解-PE分别高出12.5%和3.125%。