RSK-MOMEDA与PF在滚动轴承故障预测中的应用

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作者 赵英杰 傅子霞 沈建 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期40-45,共6页

针对滚动轴承故障预测起始点确定困难以及故障预测结果不科学的问题,深入开展滚动轴承故障预测方法研究,提出了基于快速谱峭度-多点最优最小熵解卷积(Rapid Spectral Kurtosis and Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Ad... 针对滚动轴承故障预测起始点确定困难以及故障预测结果不科学的问题,深入开展滚动轴承故障预测方法研究,提出了基于快速谱峭度-多点最优最小熵解卷积(Rapid Spectral Kurtosis and Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,简称RSK-MOMEDA)与粒子滤波(Particle Filter,简称PF)的滚动轴承故障预测方法。通过RSK-MOMEDA方法实现轴承早期故障特征增强,进而挖掘出滚动轴承全寿命退化数据中的早期故障发生节点,从而为后续故障预测起始点的确定提供科学依据;基于PF方法的概率统计特性,开展滚动轴承故障预测并给出置信区间下的故障预测结果,有效提升滚动轴承故障预测的置信度,为工程实际提供一种有益故障预测参考方法。 展开更多

关键词 滚动轴承 早期故障诊断 快速谱峭度-多点最优最小熵解卷积 粒子滤波 故障预测

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基于迭代SGMD与改进MOMEDA的滚动轴承微弱故障诊断 被引量：2

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作者 王富珂 高丙朋 蔡鑫 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第12期145-150,157,共7页

针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭... 针对强背景噪声下滚动轴承故障特征微弱的问题,提出一种基于迭代辛几何模态分解(ISGMD)与改进多点最优最小熵解卷积调整(IMOMEDA)相结合的故障诊断方法。首先,利用ISGMD对故障信号进行分解并基于综合指标选取最优分量;其次,根据多点峭度谱确定MOMEDA的故障周期,利用白鹭群优化算法(ESOA)对滤波器长度进行自适应寻优,通过IMOMEDA对最优分量进行解卷积处理;最后,对解卷积处理后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率完成故障诊断。仿真及实验分析结果表明,所提方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承微弱故障特征信息。 展开更多

关键词 滚动轴承 迭代辛几何模态分解 改进多点最优最小熵解卷积调整 综合指标 白鹭群优化算法 故障诊断

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列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法 被引量：2

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作者 彭乐乐 陈谢祺 +2 位作者 郑树彬 林建辉 钟倩文 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2023年第11期109-118,共10页

列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术是确保轨道车辆可靠运行的关键技术之一,现有的方法存在数据量大传输困难及特征小数据监测可视化不明显的问题。为此,提出一种列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法,利用粒... 列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术是确保轨道车辆可靠运行的关键技术之一,现有的方法存在数据量大传输困难及特征小数据监测可视化不明显的问题。为此,提出一种列车牵引电机轴承故障特征稀疏在线监测方法,利用粒子群优化多点最优调整的最小熵解卷积的方法(PSO-MOMED)提取了背景噪声下电机轴承故障特征信号,采用离散余弦变换的压缩感知方法实现电机轴承特征的小数量多传感器采集,基于高阶频率加权能量算子(HFWEO)增强轴承故障特征稀疏可视化,并通过搭建试验台及某线路现场实测验证了所提方法的有效性。实验结果表明,信噪比为-10 dB时,相比传统方法,粒子群优化多点最优调整的最小熵解卷积方法可以更加有效的提取故障特征信号;在压缩率90%的情况下,从牵引电机轴承故障特征稀疏感知信号中能清晰表征轴承故障特征频率成分,有效解决了列车牵引电机轴承状态多传感数据无线感知及在线监测技术难题。 展开更多

关键词 轨道车辆 多传感无线监测 粒子群多点最优调整的最小熵解卷积 压缩感知 高阶频率加权能量算子

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基于SK‑MOMEDA的风电机组轴承复合故障特征分离提取 被引量：7

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作者 向玲 李京蓄 +1 位作者 胡爱军 李营 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第4期644-651,826,共9页

针对在实际工况中风电机组滚动轴承发生复合故障时,多个故障间相互作用,彼此干扰,造成复合故障特征难以分离问题,提出了基于谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)与多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvo... 针对在实际工况中风电机组滚动轴承发生复合故障时,多个故障间相互作用,彼此干扰,造成复合故障特征难以分离问题,提出了基于谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)与多点最优调整的最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA)的风电机组滚动轴承复合故障特征分离提取方法。首先,对复合故障信号进行谱峭度分析,选出能量较大的共振频带,并通过构建带通滤波器对相应的共振频带进行滤波,对滤波信号进行包络谱分析,对单一故障特征进行分离提取;其次,对未能实现单一故障特征提取的滤波信号进行多点峭度谱分析并确定故障周期,应用MOMEDA完成后续分离提取过程。仿真信号和工程应用分析结果表明,该方法能够准确且有效地实现轴承复合故障特征的分离提取。 展开更多

关键词 风电机组 轴承 复合故障 分离提取 谱峭度 多点最优调整的最小熵解卷积

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基于ACMD与改进MOMEDA的滚动轴承故障诊断 被引量：7

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作者 石佳 黄宇峰 王锋 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第16期218-226,261,共10页

针对强背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应非线性调频分量分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)与改进多点优化最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOM... 针对强背景噪声下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出基于自适应非线性调频分量分解(adaptive chirp mode decomposition,ACMD)与改进多点优化最小熵解卷积(improved multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,IMOMEDA)的故障诊断方法。(1)为提高信号信噪比,采用基于基尼系数指标的ACMD,进行信号重构预处理;(2)为提高参数设定的准确性,提出改进的MOMEDA方法——利用天鹰优化算法,以多点峭度最大为目标,寻优确定滤波器周期参数;(3)对信号进行包络谱分析,通过对比包络谱的主导频率成分与理论故障特征频率,判断故障类型。仿真及实测数据分析结果表明,该方法能有效提取强背景噪声下的滚动轴承故障信号的特征信息,具备一定的优越性与实用性。 展开更多

关键词 自适应非线性调频分量分解(ACMD) 基尼系数 天鹰优化算法 多点最优调整最小熵解卷积 滚动轴承 故障诊断

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改进MOMEDA方法及其在滚动轴承故障特征增强中的应用 被引量：5

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作者 陈丙炎 宋冬利 +1 位作者 张卫华 程尧 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期1-8,共8页

针对多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)方法在增强轴承故障特征时无法自动识别故障脉冲周期及解卷积信号长度减少的不足,提出一种改进的MOMEDA(Improved MOMEDA,IMOMEDA)方... 针对多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted,MOMEDA)方法在增强轴承故障特征时无法自动识别故障脉冲周期及解卷积信号长度减少的不足,提出一种改进的MOMEDA(Improved MOMEDA,IMOMEDA)方法。采用振动信号的平方包络的自相关谱自适应地识别故障脉冲周期,根据识别的脉冲周期对振动信号解卷积以增强周期性脉冲特征;然后利用信号波形延拓方法对解卷积信号延拓使其长度与原始信号保持一致;最后对已获得的解卷积信号再进行一定次数的解卷积以有效增强原始信号中的周期性特征。轴承故障仿真信号和铁路轴承实验信号的分析结果及与Kurtogram方法的对比结果表明:改进的MOMEDA方法能够自动识别故障脉冲周期并有效增强滚动轴承的故障特征。 展开更多

关键词 特征增强 故障诊断 铁路轴承 多点最优最小熵解卷积调整 自相关函数

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基于改进SSD和MOMEDA的滚动轴承复合故障诊断 被引量：2

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作者 刘尚坤 张伟 +2 位作者 范壮壮 孔德刚 张秀花 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第6期138-141,145,共5页

针对滚动轴承复合故障特征存在交叉影响又受环境噪声干扰、分离诊断困难问题,提出一种基于改进奇异谱分解(SSD)和多点最优最小熵解卷积调整(MOMEDA)的滚动轴承复合故障分离诊断方法。首先,为了克服SSD分解层数需要凭经验设定而难以选到... 针对滚动轴承复合故障特征存在交叉影响又受环境噪声干扰、分离诊断困难问题,提出一种基于改进奇异谱分解(SSD)和多点最优最小熵解卷积调整(MOMEDA)的滚动轴承复合故障分离诊断方法。首先,为了克服SSD分解层数需要凭经验设定而难以选到最优分量的缺点,提出相关峭度图方式优选复合故障中不同故障各自最优分解层数的改进SSD方法;其次,对选出的各最优分量,利用MOMEDA能够降噪、增强冲击特征的优点,进一步削弱其中残存的交叉及干扰成分;最后,由包络分析诊断出复合故障。实验信号分析结果表明:改进SSD方法能准确确定复合故障中不同故障的各自最优分解层数,经MOMEDA处理后的故障特征更明确、诊断更可靠,实现了轴承复合故障的有效分离和故障类型的准确诊断,为轴承复合故障的分离诊断提供了一条途径。 展开更多

关键词 改进奇异谱分解 相关峭度 多点最优最小熵解卷积调整 滚动轴承 复合故障

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基于SVD和MOMEDA的薄壁轴承故障诊断 被引量：3

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作者 郑嘉伟 刘其洪 +1 位作者 李伟光 严嵩 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2020年第12期91-96,共6页

当柔性薄壁轴承工作时,受长短轴交替产生的冲击成分以及背景噪声的影响,很难从振动信号频谱中提取出故障频率。针对这问题,提出奇异值分解(SVD)与多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。该方法用SV... 当柔性薄壁轴承工作时,受长短轴交替产生的冲击成分以及背景噪声的影响,很难从振动信号频谱中提取出故障频率。针对这问题,提出奇异值分解(SVD)与多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。该方法用SVD算法对原始信号作降噪处理,获得重构信号,应用MOMEDA对重构信号进行增强,突出周期性故障脉冲,通过对处理后的信号进行频谱分析,从而提取出相应的故障频率。通过频谱中的主导频率与柔性薄壁轴承的故障特征频率的对比,可以判断故障位置,实现轴承的故障诊断。试验数据分析结果表明,该方法可以有效提取轴承内、外圈的故障频率。 展开更多

关键词 柔性薄壁轴承 奇异值分解 多点最优调整的最小熵解卷积 故障特征提取

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基于OSSD-EMOMEDA的轮毂电机轴承故障特征提取方法 被引量：7

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作者 丁殿勇 薛红涛 刘炳晨 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第24期9721-9732,共12页

为了解决轮毂电机轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于优化奇异谱分解(optimized singular spectrum decomposition,OSSD)和增强多点最优调整最小熵解卷积(enhance multipoint optimal minimum entropy deconvolution adju... 为了解决轮毂电机轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于优化奇异谱分解(optimized singular spectrum decomposition,OSSD)和增强多点最优调整最小熵解卷积(enhance multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,EMOMEDA)的特征提取方法,以实现故障特征的检测与提取,及时掌握轮毂电机的运行安全。首先,提出由新的时频综合指标(time-frequency composite index,TCI)自适应优化分量个数的OSSD方法,并对原始信号进行前处理,通过包络谱峰值指标选择敏感的奇异谱分量。然后,提出EMOMEDA方法,设计一种改进的波形延拓策略恢复解卷积信号长度,克服MOMEDA算法的边缘效应,并通过二次解卷积运算获得最优解卷积信号。最后,对最优解卷积信号进行包络分析,实现故障特征的增强提取。分别采用仿真和试验信号验证所提方法的可行性,并将其与多种故障特征提取方法进行对比,证明了其优越性。结果表明,所提方法能够有效提取微弱故障特征,在特征增强方面具有可观的优势。 展开更多

关键词 轮毂电机 轴承故障 特征提取 奇异谱分解 多点最优调整最小熵解卷积

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基于ITD-MOMEDA联合降噪的滚动轴承故障诊断研究 被引量：8

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作者 朱紫悦 张金萍 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第2期217-223,共7页

在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承... 在滚动轴承的实际运行过程中,其故障信号往往容易淹没于强背景噪声中,使其故障的类型难以得到识别,针对这一问题,提出了一种基于固有时间尺度分析(ITD)和多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)相结合的联合降噪方法,并将其应用于滚动轴承的故障诊断中。首先,用ITD算法对滚动轴承故障原始信号进行了分解,得到了多个固有旋转分量(PRC);其次,依据相关系数和峭度原则,挑选出了与原信号相关度较大的PRC分量,并对其进行了重构;然后,采用MOMEDA算法对重构信号进行了进一步降噪处理,完成了有用信号与噪声信号的分离;最后,对降噪后的信号进行了包络解调分析,提取出了故障特征频率,诊断出了轴承故障具体位置;此外,为了验证该方法的有效性,通过ITD与局域均值分解(LMD)、MOMEDA与最大相关峭度解卷积(MCKD)算法对仿真信号进行了对比分析,并对轴承外圈进行了实例分析。研究结果表明:相比于ITD-MCKD方法,基于ITD-MOMEDA联合降噪方法的故障诊断准确率提高4.3%,能更有效地去除强噪声,并成功地检测出轴承的故障类型。 展开更多

关键词 滚动轴承 轴承故障 固有时间尺度分析 多点最优调整的最小熵解卷积 固有旋转分量 包络解调分析

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基于EHNR与PSO-MOMEDA的轴承故障诊断 被引量：1

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作者 张蓝宁 马金奎 陈淑江 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第3期76-79,共4页

针对多点最优最小熵反卷积调整(MOMEDA)在提取故障脉冲时无法自适应地识别故障脉冲周期和滤波器长度的不足,提出包络谐噪比(EHNR)与PSO-MOMEDA相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,计算原始信号的EHNR函数图,自适应计算脉冲周期;其... 针对多点最优最小熵反卷积调整(MOMEDA)在提取故障脉冲时无法自适应地识别故障脉冲周期和滤波器长度的不足,提出包络谐噪比(EHNR)与PSO-MOMEDA相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,计算原始信号的EHNR函数图,自适应计算脉冲周期;其次,以脉冲信号EHNR值为优化目标,使用PSO-MOMEDA搜索最优滤波器长度;然后,应用所提取参数对信号进行反卷积,增强故障脉冲;最后,对增强后的信号进行包络谱分析,检测故障类型。仿真信号与实验数据的结果分析表明,该方法可以有效提取轴承内、外圈故障特征频率。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 包络谐噪比 粒子群算法 多点最优最小熵反卷积调整

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SGMD-MOMEDA滚动轴承故障特征提取方法研究 被引量：2

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作者 曹亚磊 杜应军 +3 位作者 韦广 董辛旻 高丽鹏 刘雨曦 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期1279-1285,共7页

针对滚动轴承的振动信号因非线性、非平稳且信噪比低而造成故障特征难以提取的问题,基于辛几何模态分解(Symplectic Geometry Mode Decomposition, SGMD)和多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution ... 针对滚动轴承的振动信号因非线性、非平稳且信噪比低而造成故障特征难以提取的问题,基于辛几何模态分解(Symplectic Geometry Mode Decomposition, SGMD)和多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted, MOMEDA)理论,提出了SGMD-MOMEDA故障提取方法。首先,使用SGMD对故障信号进行分解,得到一列的辛几何分量(Symplectic Geometry Components, SGC);其次,依据相关性准则选取SGC进行信号重构,并确定MOMEDA分解参数;最后,使用MOMEDA方法对重构信号进行处理以提高信噪比,并利用包络谱分析对处理后的信号提取故障特征。仿真和实验结果表明,该方法能够准确地提取滚动轴承的故障频率,且与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法的对比结果显示了SGMD方法作为预处理其分解结果更加准确,在故障诊断领域具有较大的应用价值。 展开更多

关键词 辛几何模态分解 辛几何分量 多点最优最小熵解卷积调整 特征提取 滚动轴承故障诊断

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基于SWD和MOMEDA的滚动轴承微弱故障特征识别 被引量：1

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作者 朱亚军 胡建钦 +2 位作者 李武 林青云 易灿灿 《轴承》 北大核心 2021年第6期38-43,共6页

针对复杂工况下轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于群体分解(SWD)和多点调整最优最小熵解卷积(MOMEDA)的故障诊断方法。首先,利用SWD对振动信号进行模态分解,并根据相关系数选择有用分量;然后,利用MOMEDA对选取的分量实现弱... 针对复杂工况下轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于群体分解(SWD)和多点调整最优最小熵解卷积(MOMEDA)的故障诊断方法。首先,利用SWD对振动信号进行模态分解,并根据相关系数选择有用分量;然后,利用MOMEDA对选取的分量实现弱信号特征的增强;最后,通过快速傅里叶变换进行故障特征的识别。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 群体分解 多点调整最优最小熵解卷积

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