基于EMD样本熵-LLTSA的故障特征提取方法

针对振动信号的非线性、非平稳性以及微弱故障特征难以提取的问题,提出了一种基于经验模态分解(EMD)、样本熵和流形学习的故障特征提取方法.该方法将EMD、样本熵和流形学习相结合.首先,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算分解得到的IMF(固有模态函数)信号的样本熵,初步提取滚动轴承状态特征值;然后利用流形学习方法对初步的提取的滚动轴承状态特征进行进一步的提取;最后利用支持向量机(SVM)对该特征提取方法进行分类评估,并将该方法运用在滚动轴承故障诊断实验中,实验证明该特征提取方法与基于小波包样本熵的故障诊断方法相比具有很好的聚类性能,且对于SVM的分类结果可达100%,在降低了特征数据的复杂度的同时,增强了故障模式识别的分类性能,具有一定的优越性.     

基于EMD和SVM的滚动轴承故障诊断方法

将支持向量机(SupportVectorMachine,简称SVM)、经验模态分解(EmpiricalModeDecomposition,简称EMD)方法和AR(Auto-Regressive,简称AR)模型相结合应用于滚动轴承故障诊断中。该方法首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,将其分解为多个内禀模态函数(IntrinsicModeFunction,简称IMF)之和,然后对每一个IMF分量建立AR模型,最后提取模型的自回归参数和残差的方差作为故障特征向量,并以此作为SVM分类器的输入参数来区分滚动轴承的工作状态和故障类型。实验结果表明,该方法在小样本情况下仍能准确、有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行分类,从而实现了滚动轴承故障诊断的自动化。      

基于ICA包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断

针对多元经验模态分解(MEMD)存在模态混叠、带内噪声干扰导致轴承故障特征信息微弱难提取问题,提出了基于独立分量分析(ICA)包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断.采用MEMD对多通道信号进行自适应分解,依据峭度和相关系数选取包含故障信息的本征模态函数(1MF);对所选取IMF分量的包络信号进行ICA分析,抑制模态混叠和...     

基于IHT的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法

针对传统解调方法在滚动轴承振动信号故障特征提取中的局限性,在迭代Hilbert变换和共振解调技术基础上,提出了一种新的基于迭代希尔伯特变换(iterated Hilbert transform,简称IHT)的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法.采用IHT将原始振动信号分解为若干个含有故障特征信息的包络幅值分量,然后用共振解调法去除残余的高频干扰噪声并求得各个包络分量的倍频谱,利用轴承理论故障频率与共振解调得到的各倍频进行对比分析,诊断出滚动轴承相应的故障类型.轴承故障实例诊断分析结果表明该方法能有效地提取轴承故障特征.      

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VMD-CWT和改进CNN的直升机轴承故障诊断

由于直升机自动倾斜器滚动轴承振动信号具有非平稳、非线性特点,并夹杂非敏感故障特征信息,导致网络模型对周期信号过于敏感,不能充分利用故障信息的问题;针对此问题,提出一种变分模态分解(VMD)与连续小波变换(CWT)联合提取敏感故障特征的方法.研究表明:在相同模型训练下,该方法相对其他方法最高可提升模型准确率20.8％.为...     

基于融合信息的转子振动故障SVM诊断方法

通过提取信息特征,提出基于融合信息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特征;最后,将提取到的信息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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Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法

结合Hilbert-Huang变换和盲源分离的优点,提出一种基于Hilbert-Huang变换和盲源分离的滚动轴承耦合故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障信号进行EMD分解（经验模态分解）,得出各个本征模态函数IMF,并对IMF进行包络解调,然后用盲源分离方法对所得到的解调信号进行盲源分离,最后对盲分离后的信号进行频谱变换,从频谱图上可以清晰地观察出滚动轴承的故障特征频率。本文建立了转子-滚动轴承故障实验台,模拟了滚动轴承耦合故障,应用本文方法进行了实例分析,结果充分表明了本文方法较单一Hilber-Huang变换具有更好的降噪能力,更加突出了滚动轴承故障特征。     

基于声发射信号信息距的滚动轴承故障诊断

在信息熵理论基础上,提出了一种融合小波能谱与马氏距离的信息距滚动轴承故障诊断方法.利用双转子试验台对滚动轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障、内圈 滚动体故障和内圈 外圈故障进行模拟,并采集其声发射信号.利用提出的信息距方法对获取的声发射信号进行分析,成功实现滚动轴承单一故障和耦合故障诊断.结果表明该方法信息利用率高于信息熵方法,能够清晰和准确地诊断出滚动轴承早期故障,效果明显优于信息熵距的诊断方法.      

基于NGO-VMD和DBO-SVM的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障阶段信号微弱难以提取和识别的问题,提出利用北方苍鹰算法优化变分模态分解参数,并结合蜣螂优化算法优化支持向量机的方法进行故障提取和分类识别。首先,采用北方苍鹰算法对变分模态的最佳参数进行搜索,将信号用变分模态分解为若干个本征模态函数;然后利用峭度选取最优本征模态函数;最后将其输入蜣螂优化算法-支持向量机诊断模型中进行故障分类识别。实验结果表明,北方苍鹰算法-变分模态分解方法在迭代次数和收敛精度上均有一定的优势,采用峭度选择最优本征模态函数,包络解调分析后提取早期微弱故障信号故障特征的能力最佳;蜣螂优化算法-支持向量机诊断模型能在故障信号微弱背景下,使故障诊断分类识别率有一定的提高。该方法具有较好的故障特征提取和分类识别能力,为滚动轴承早期故障诊断提供技术支持。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点,提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验,并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解,提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明,所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%,相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%,并具有良好的泛化能力。      

引入稀疏原子特征融合的滑动轴承摩擦故障状态监测

从信息融合理论出发,将特征的稀疏表达作为特征融合参数,提出一种结合K奇异值分解(KSVD）和最大相关最小冗余准则(mRMR）的轴承摩擦故障特征融合算法。该算法采用KSVD对信号稀疏化,将稀疏系数对应的字典原子作为特征融合的参数,用以表达非线性故障信息;针对字典原子集的优化选择问题,基于互信息的mRMR提出一种确定最优原子集的原子数目的准则;最后,通过最大化原则融合稀疏系数,提取故障状态监测的有效信息。轴承摩擦故障模拟实验的结果表明,所提方法能够更好地融合不同特征的故障信息,相比于单特征和其他融合特征方法,提高了约12%的故障识别率。      

基于DSmT的航空发动机早期振动故障融合诊断方法

提出在航空发动机多个部位安装多个振动传感器组成传感器网络.采用多传感器信息融合技术进行早期振动故障的诊断方法,并引入Dezert-Smarandache理论(DSmT)来处理由早期微弱故障本身所导致的各个传感器信息相互冲突的问题.在构建的早期微弱故障诊断系统框架中,采用基于本征模态函数(IMF)的信息熵特征提取方法提取各路振动数据的特征,采用反向传播(BP)神经网络完成对故障属性的判断并生成各种故障模式的基本置信分配,最后根据DSmT融合规则得到最终的诊断结果.算例表明采用该方法可以有效地解决早期微弱故障条件下的高冲突信息融合问题,故障诊断结果准确可靠.      

涡轮叶片早期裂纹的三维叶尖间隙EEMD能量熵融合诊断方法

为了解决航空发动机涡轮叶片早期裂纹故障信号微弱、难以识别的问题,提出一种基于三维叶尖间隙集成经验模态分解（EEMD）能量熵融合的涡轮叶片早期裂纹诊断方法。采集涡轮叶片三维叶尖间隙信息,利用EEMD分别对三维叶尖间隙各维信号进行处理,得到相应的固有模态函数(IMF),以此计算每一维信号分量EEMD能量熵,构建能表征叶片裂纹状态的不同EEMD能量熵高维矢量集。建立多个堆叠自动编码器(SAE)分别对各高维矢量集进行特征学习并提取所学习的深层特征表达。利用支持向量机算法(SVM)和遗传算法(GA)融合各维深层特征以综合不同维度信息进而充分判定叶片裂纹状态。通过涡轮叶片裂纹诊断试验,结果表明:所提方法能有效提高叶片早期裂纹诊断精度,其平均准确率达到98.415%,标准差仅为0.697%,具有很好的稳定性、泛化性和自适应性。     

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。      

基于MED和LMD的自动倾斜器轴承广义Shannon熵谱分析

针对轴承信号微弱故障特征易被强背景噪声淹没的问题,提出采用最小熵反褶积,通过逆滤波器最优化设计,对目标信号进行降噪处理,其峭度值提高了约3.8倍,增强了信号的微弱故障特征;针对非平稳非线性信号频率成分复杂难以解调的问题,提出采用局部均值分解(LMD)和峭度-相关系数筛选准则,其可对非平稳非线性信号进行自适应分解和最优重构,提高了信号的信噪比;针对信号耦合调制及边频突出的问题,通过引入广义Shannon熵进行包络谱带内降噪处理,信号一阶故障特征调制频率与故障特征频率的幅度比降低了24%~43%。通过实验室信号及某型直升机自动倾斜器轴承故障诊断地面试验的分析结果验证了该方法的合理性和可行性。      

多通道相关-自适应轴承故障诊断方法

提出了多通道相关-自适应共振解调(MCC-ARD)方法 ,该方法使用冗余信号源采集故障信息,并利用谱峭度(SK)优化经验模态分解(EMD)的分解效率,根据互相关系数更加合理地选择本征模态函数(IMF)分量完成重构,对重构IMF进行包络解调,实现对滚动轴承的故障诊断。通过对多通道相关-自适应共振解调方法的实测数据分析,结果表明:该方法不仅克服了单一信号源系统修正能力差的缺陷,而且相频谱辨识率为传统EMD结合谱峭度共振解调方法的2.7倍,对滚动轴承故障的诊断结果更加清晰、准确。