基于FWECS-CYCBD的轴承故障特征提取研究 被引量：1

1

作者 褚惟 刘韬 刘畅 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期928-935,1038,共9页

针对最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationary blind deconvolution,简称CYCBD)特征提取中循环频率和滤波带宽难确定的问题,引入频率加权能量相关谱(frequency weighted energy correlation spectrum,简称FWECS... 针对最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationary blind deconvolution,简称CYCBD)特征提取中循环频率和滤波带宽难确定的问题,引入频率加权能量相关谱(frequency weighted energy correlation spectrum,简称FWECS)来改进CYCBD,实现了低信噪比条件下的滚动轴承故障特征提取。首先,通过FWECS获取周期冲击频率,构造循环频率集;其次,利用最大加权谐波显著性指标设计了一种等步长搜索策略,自适应选取滤波器长度;最后,基于优选的循环频率和滤波带宽进行CYCBD解卷积。轴承仿真和实验数据表明:在循环频率等先验信息未知的情况下,FWECS-CYCBD对故障信号中的微弱冲击特征更敏感;与最小熵解卷积、改进最大相关峭度解卷积和自适应最大二阶循环平稳盲解卷积等方法相比,所提方法在低信噪比条件下能较好地提取轴承故障特征频率信息。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 特征提取 最大二阶循环平稳盲解卷积 频率加权能量相关谱 加权谐波显著性指数

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基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用 被引量：1

2

作者 刘晖 姚德臣 +1 位作者 杨建伟 魏明辉 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第5期836-844,共9页

针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关... 针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关峭度的融合指标,自适应选择RSSD分解参数,得到了仿真信号的最优低共振分量;然后,利用GTO结合包络熵,自适应选择CYCBD的循环频率和滤波器长度,对最优低共振分量进行了解卷积运算,从包络谱中获得了信号的故障特征频率;最后,利用美国凯斯西储大学试验台和MFS-MG机械故障综合模拟试验台数据,综合验证了该方法的有效性,并将试验结果与RSSD-MCKD方法的结果进行了对比。研究结果表明,该方法能够准确地得到仿真信号的故障频率为20 Hz、美国凯斯西储大学试验台近似故障频率为107.5 Hz、MFS-MG试验台近似故障频率为87.6 Hz。自适应RSSD-CYCBD方法能够有效地识别出故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承故障诊断的目的。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 共振稀疏分解 最大二阶循环平稳盲反卷积 人工大猩猩部队优化算法 包络熵 高强度噪声

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编码器时间序列重构和CYCBD在滚动轴承故障特征提取中的应用

3

作者 杨新敏 郭瑜 +1 位作者 陈鑫 樊家伟 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期1616-1624,共9页

针对最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)算法在轴承故障特征提取中的有效性及计算效率受滤波器长度影响的问题,提出谐波谱峰因子(HSC)作为评价指标自适应确定CYCBD的滤波器长度,通过编码器时间序列重构的方法平衡优化过程的计算效率。根... 针对最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)算法在轴承故障特征提取中的有效性及计算效率受滤波器长度影响的问题,提出谐波谱峰因子(HSC)作为评价指标自适应确定CYCBD的滤波器长度,通过编码器时间序列重构的方法平衡优化过程的计算效率。根据滚动轴承固有参数计算轴承故障阶次,并根据其设置循环频率;根据故障阶次确定时间序列重构的脉冲数;用中心差分法计算重构后信号的瞬时角速度;采用等步长搜索策略以谐波谱峰因子作为评价指标自适应确定CYCBD的滤波器长度;根据谐波谱峰因子最大时对应的阶次谱揭示滚动轴承故障特征。仿真和试验数据分析结果表明,所提方法能自适应确定滤波器长度,对提高CYCBD算法计算效率有明显效果,适用于滚动轴承故障特征提取。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 编码器 最大二阶循环平稳盲解卷积 谐波谱峰因子

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基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究 被引量：1

4

作者 刘洋 李凌均 +2 位作者 王宇 王钧铄 曹亚磊 《郑州大学学报（工学版）》 CAS 北大核心 2022年第4期35-40,共6页

针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关... 针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关系数准则对和源信号相关系数大于0.6的分量进行重构,并根据FIF得到的分解结果设置合适的循环频率采集器;最后,利用CYCBD方法对重构后的信号进行解混去噪,对处理后的信号进行包络解调分析。仿真实验以及相关实验数据表明,所提方法具有良好的信噪分离效果,相较于信号中突出的噪声分量,处理得到的故障特征频率幅值高于噪声幅值,可以有效实现轴承故障频率及其倍频特征的提取。 展开更多

关键词 快速迭代滤波分解(FIF) 最大二阶循环平稳盲解卷积(cycbd) 滚动轴承 特征提取 循环频率

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基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断 被引量：4

5

作者 杨岗 秦礼目 +1 位作者 吕琨 李恒奎 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第21期17-28,共12页

最大二阶循环平稳指标盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)能从强背景噪声信号中恢复周期脉冲,是轴承故障诊断的有效方法。故障特征频率是CYCBD的关键参数,由于滚动轴承存在制造误差、滚子滑... 最大二阶循环平稳指标盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)能从强背景噪声信号中恢复周期脉冲,是轴承故障诊断的有效方法。故障特征频率是CYCBD的关键参数,由于滚动轴承存在制造误差、滚子滑移等现象,导致真实的故障特征频率与理论值存在偏差,降低了CYCBD的有效性。同时,故障轴承测试信号中含有大量噪声和谐波干扰,也降低了CYCBD的故障特征提取能力。对此,提出了一种基于连续交叉小波相干分析和自适应CYCBD的轴承故障诊断方法,首先,利用正常轴承、故障轴承测试信号的交叉小波相干分析获取轴承故障共振频带。其次,基于3种归一化的周期检测指标提出一种新的周期检测技术以获取真实的轴承故障特征频率。最后,基于轴承故障共振频带信号和真实轴承故障特征频率进行CYCBD滤波,并针对滤波信号进行Teager能量算子解调分析得到能量频谱,从而进行轴承故障诊断。仿真信号和高速列车牵引电机轴承试验信号的分析结果表明,该方法能够有效识别轴承故障特征,且优于传统的CYCBD方法。 展开更多

关键词 最大二阶循环平稳指标盲解卷积方法(cycbd) 连续交叉小波相干分析 轴承故障周期检测技术 高速列车牵引电机轴承 故障诊断

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Infogram和参数优化CYCBD在滚动轴承复合故障特征分离中的应用 被引量：2

6

作者 刘桂敏 吴建德 +1 位作者 李卓睿 李祥 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2022年第10期55-65,共11页

针对滚动轴承复合故障特征难以分离的问题,提出了一种基于Infogram和参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)的复合故障特征分离方法。首先,采用Infogram方法分析故障信... 针对滚动轴承复合故障特征难以分离的问题,提出了一种基于Infogram和参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(maximum second-order cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD)的复合故障特征分离方法。首先,采用Infogram方法分析故障信号,选取最优带通滤波器,获得冲击性和循环平稳性最强的频带信号;其次,根据理论故障频率,设定CYCBD的循环频率集,并以包络谱稀疏度为依据,自适应选择CYCBD的滤波器长度;再次,对获得的频带信号进行解卷积运算,提取不同频率的故障冲击成分,实现故障分离;最后,对分离出的各故障成分进行包络解调分析,根据故障特征频率,识别故障类型。通过对仿真信号、西安交大-昇阳科技联合实验室(Xi’an Jiaotong University-Changxing Sumyoung Technology,XJTU-SY)的轴承试验数据分析,证明了所提方法可以有效实现故障特征分离。在此基础上,通过自制试验平台实测数据,进一步论证了该方法的可行性。 展开更多

关键词 复合故障 Infogram 最大二阶循环平稳盲解卷积(cycbd) 包络谱稀疏度

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基于自适应CYCBD和互相关谱的滚动轴承复合故障诊断方法 被引量：15

7

作者 朱丹宸 张永祥 +1 位作者 何伟 朱群伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第11期116-122,128,共8页

强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不... 强背景噪声环境下,复合故障信号中的多特征提取与分离是实现滚动轴承复合故障诊断的重点与难点。提出了基于自适应最大二阶循环平稳盲卷积(CYCBD)和互相关谱的滚动轴承复合故障特征提取方法。首先,基于故障信号特点,通过设置CYCBD中不同的循环频率,提取不同频率的故障冲击成分,并以最大谐波显著性指数(HSI)为依据,自适应选取CYCBD的最优滤波器长度;然后,利用互相关分析进一步抑制信号中的噪声,提高信噪比;最终通过快速傅里叶变换(FFT)实现滚动轴承故障特征的提取。仿真和实测信号的分析结果表明,该方法能够去除背景噪声的干扰、提取滚动轴承复合故障特征,验证了方法的有效性。 展开更多

关键词 二阶循环平稳盲卷积 互相关谱 滚动轴承 复合故障诊断

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CYCBD和CEEMDAN相结合的滚动轴承微小故障特征提取 被引量：3

8

作者 梁士通 马洁 《机床与液压》 北大核心 2022年第2期172-177,共6页

针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环... 针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪比的目的;对处理后的信号进行CEEMDAN,得到一系列模态分量,再求各模态分量的峭度值,从中选取峭度值高的即含有较多故障特征的若干分量进行重构;对重构后的信号求其Hilbert包络谱,从中提取故障频率。采用仿真信号与西储大学轴承数据集进行仿真与实验研究,验证所提方法的有效性。 展开更多

关键词 微小故障 最大二阶循环平稳盲解卷积 自适应噪声完全集合经验模态分解 特征提取

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基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法 被引量：15

9

作者 罗忠 徐迪 +1 位作者 李雷 马辉 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期673-678,共6页

针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参... 针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参数进行寻优.首先,基于故障轴承振动特点建立信号模型,然后用PSO算法对包络谱故障特征比(FFR)进行最大化处理,将得到的最优滤波器长度参数输入到CYCBD方法中,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率.最后,将提出的方法应用于实测信号中,与传统包络谱分析相比提高了故障特征提取的效率和准确性,从而验证了该方法的有效性. 展开更多

关键词 故障诊断 涡轴发动机主轴轴承 粒子群优化 二阶循环平稳解卷积

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一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断 被引量：3

10

作者 齐咏生 单成成 +2 位作者 贾舜宇 刘利强 董朝轶 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第24期2927-2941,2952,共16页

针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振... 针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。 展开更多

关键词 齿轮箱 复合故障 循环谱分析 最大二阶循环平稳盲解卷积 1.5维导数谱

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参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积行星轮轴承故障提取 被引量：7

11

作者 林云 郭瑜 陈鑫 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期321-328,共8页

在行星齿轮箱振动中,齿轮相关振动分量通常具有较大的能量,同时轴承滑移会造成行星轮轴承故障对应振动分量的特征频率获取困难。为此,提出一种基于参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(cyclostationary blind deconvolution, CYCBD)的行... 在行星齿轮箱振动中,齿轮相关振动分量通常具有较大的能量,同时轴承滑移会造成行星轮轴承故障对应振动分量的特征频率获取困难。为此,提出一种基于参数优化最大二阶循环平稳盲解卷积(cyclostationary blind deconvolution, CYCBD)的行星轮轴承故障提取方法。该方法针对CYCBD技术在轴承滑移条件下难以获取循环频率和滤波器长度的问题,以改进的包络谱故障特征比(improved envelope spectrum fault feature ratio, IFFR)指标作为粒子群算法的适应度函数,自动获取CYCBD算法中实际的循环频率和优化滤波器长度,利用参数自适应的CYCBD算法增强了轴承故障冲击。通过解卷积结果的平方包络谱反映轴承故障特征,达到准确提取故障特征的目的。故障仿真和试验研究结果表明,该方法可以有效提取行星轮轴承故障特征。 展开更多

关键词 最大二阶循环平稳盲解卷积(cycbd) 行星齿轮箱 轴承故障诊断 故障特征比

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