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基于VMD-MCKD的微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法 被引量：1
1
作者 费红博 张超 +2 位作者 吴乐 徐帅 张敬 《机电工程》 北大核心 2025年第2期237-246,共10页
针对强噪声背景下滚动轴承早期故障冲击信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)与最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法(微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法)。首先,采用时频域差值信... 针对强噪声背景下滚动轴承早期故障冲击信号微弱,故障特征难以提取的问题,提出了一种基于参数自适应变分模态分解(VMD)与最大相关峭度解卷积(MCKD)的滚动轴承故障诊断方法(微弱故障信号降噪及冲击特征增强方法)。首先,采用时频域差值信息引导VMD,并引入相似系数差值和能量差值比作为迭代收敛条件,重新设定了适用于信号分解的终止准则;然后,采用改进的减法平均优化算法,对MCKD中的解卷周期T、移位数M和滤波器长度L进行了优化,确保了参数组合的最佳性;借助MCKD方法的冲击特征提取能力,精确获取了目标周期性冲击信号;最后,依托内蒙古科技大学机械工程学院配备的HZXT-DS-003型双跨转子滚动轴承试验台,构建了故障轴承数据集,对基于VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断方法的有效性进行了验证。研究结果表明:采用该方法能有效抑制噪声,显著增强信号的周期冲击特性、故障特征频率及其倍频,从而完成了对滚动轴承早期微弱故障的准确诊断;与其他方法相比,该方法在频谱中更为突出地展现故障特征频率及其倍频峰值,且信噪比提升了78%;此外,即使在不同信噪比的噪声环境下,该方法仍能保持卓越的信号处理能力。 展开更多
关键词 滚动轴承 早期故障特征 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 参数自适应 周期性冲击信号
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奇异谱分解和最大相关峭度解卷积在轴承故障声学诊断中的应用
2
作者 姚容华 周俊 +1 位作者 伍星 刘韬 《振动工程学报》 北大核心 2025年第8期1764-1774,共11页
故障特征成分的有效分离是滚动轴承复合故障诊断的核心,在强噪声及各个故障之间相互干扰耦合的背景下,滚动轴承声学复合故障诊断极具挑战性。本文提出一种优化奇异谱分解(optimized singular spectrum decomposition,OSSD)和参数自适应... 故障特征成分的有效分离是滚动轴承复合故障诊断的核心,在强噪声及各个故障之间相互干扰耦合的背景下,滚动轴承声学复合故障诊断极具挑战性。本文提出一种优化奇异谱分解(optimized singular spectrum decomposition,OSSD)和参数自适应最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的复合故障声学诊断方法。采用包络峭度作为指标辅助OSSD快速确定最佳分解层数,以克服人工经验确定分解层数的不确定性,将信号分解为多个奇异谱分量。将故障特征频率能量幅值比作为指标自适应选择包含主要故障特征信息的两个奇异谱分量。利用参数自适应MCKD对所选择的最佳分量进行滤波和信号特征增强,通过包络谱分析提取故障特征频率实现故障诊断。通过滚动轴承仿真信号和试验声学信号验证了所提方法的有效性,该研究为旋转机械复合故障诊断提供了一种手段。 展开更多
关键词 复合故障 滚动轴承 奇异谱分解 最大相关峭度解卷积
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基于改进共振稀疏分解的滚动轴承早期故障特征提取方法
3
作者 孙梦 高丙朋 程静 《机械强度》 北大核心 2025年第6期17-26,共10页
针对滚动轴承发生早期故障时其故障特征微弱,复杂运行环境下的故障特征容易被噪声淹没的问题,提出了基于改进的人工大猩猩部队(Improved Artificial Gorilla Troops Optimizer,IGTO)算法、优化共振稀疏分解(Resonancebased Sparse Signa... 针对滚动轴承发生早期故障时其故障特征微弱,复杂运行环境下的故障特征容易被噪声淹没的问题,提出了基于改进的人工大猩猩部队(Improved Artificial Gorilla Troops Optimizer,IGTO)算法、优化共振稀疏分解(Resonancebased Sparse Signal Decomposition,RSSD)、多参数与稀疏最大谐波噪声比解卷积(Sparse Maximum Harmonics-to-noise-ratio Deconvolution,SMHD)方法相结合的早期故障诊断方法。首先,以低共振分量的平方包络谱相关峭度(Squared Envelope Spectral Correlated Kurtosis,SE-SCK)负值为目标函数,利用IGTO同时优化RSSD的品质因子Q、权重系数λ和拉格朗日乘子μ,实现小波基函数和耗散函数的最优匹配,以获得富含故障信息的最优低共振分量;其次,将其输入SMHD进行滤波处理;最后,进行包络谱分析提取故障特征。算法对比试验表明,IGTO算法寻优性能显著提高;仿真和XJTU-SY轴承全寿命周期故障信号试验结果表明,所提方法更能有效地提取滚动轴承早期微弱故障特征。 展开更多
关键词 改进的人工大猩猩部队算法 共振稀疏分解 平方包络谱相关峭度 稀疏最大谐波噪声比解卷积 早期故障诊断
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基于ASA-MCKD的IAS信号针齿故障特征提取研究
4
作者 张佳鑫 郭瑜 《机电工程》 北大核心 2025年第6期1110-1117,共8页
针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,... 针对工业机器人旋转矢量(RV)减速器低速级非完整周期旋转工况下,针齿故障特征提取困难的问题,提出了一种基于角度同步平均(ASA)和自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)增强包络的瞬时角速度信号(IAS)的RV减速器针齿故障特征提取方法。首先,采用了向前差分法将编码器原信号转化为角度域的IAS信号,对IAS信号进行了角域同步平均处理,提高了信号信噪比;然后,采用边带信噪比指标选择了最优的解调频带,设计了带通滤波器,对平均后的信号进行了滤波,根据故障特征指标自适应选取了最优MCKD参数;最后,对滤波后的信号进行了故障特征增强,对增强后的信号进行了包络解调阶次分析,提取了针齿故障特征。研究结果表明:根据边带信噪比指标选取了中心频率为1560×,带宽为80×的带通滤波器,采用故障特征指标选择MCKD最优滤波器长度为258,并采用该方法对针齿故障信号处理后能观察到40×及其谐波的特征阶次,可有效提取RV减速器低速级非完整周期旋转工况下的针齿故障特征。与其他同类方法相比,MCKD方法在识别故障类型方面具有先进性。 展开更多
关键词 旋转矢量减速器 针齿故障 角度同步平均 最大相关峭度解卷积 瞬时角速度信号 特征阶次计算
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自适应双阻尼小波字典的轴承复合故障诊断方法
5
作者 胡俊锋 赵丽娟 +1 位作者 严雪竹 张龙 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期239-246,共8页
针对强背景噪声下难以准确提取出轴承复合故障中各故障类型有效特征的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和稀疏表征的轴承复合故障诊断方法。该方法首先通过MCKD算法实现复合故障... 针对强背景噪声下难以准确提取出轴承复合故障中各故障类型有效特征的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和稀疏表征的轴承复合故障诊断方法。该方法首先通过MCKD算法实现复合故障的分离,并达到初步增强故障冲击特征的效果;然后进行稀疏表征字典设计先验知识分析,构造与真实故障脉冲响应更加匹配的双阻尼非对称小波参数字典,结合正交匹配追踪算法,稀疏重构出各故障特征;最后对重构分量做包络谱分析,提取轴承故障特征频率。考虑到MCKD算法和非对称小波中的参数选取决定着最终的特征提取效果,使用鲸鱼优化算法实现参数自动优化选取。仿真数据和试验台数据分析结果表明,所提出的方法可有效提取出轴承复合故障中的各类故障成分,且相比常用的单阻尼Laplace小波字典具有一定的优越性。 展开更多
关键词 复合故障 最大相关峭度解卷积(MCKD)算法 双阻尼非对称小波 稀疏分解 特征提取
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基于VME与MCKD的齿轮箱中速轴故障诊断方法研究
6
作者 季晓龙 赵芡莹 +3 位作者 罗智 王祖达 蔡海洋 张震 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第3期543-547,共5页
在行星级齿轮箱故障诊断方法研究中,通常采用高速轴测点检测中速轴故障信息,所采集的信号中中速轴频率成分易受到高速轴的信息干扰,导致其信噪比较低。通过结合变分模态提取(VME)算法与最大相关峭度反卷积(MCKD)算法,可在抑制原始信号... 在行星级齿轮箱故障诊断方法研究中,通常采用高速轴测点检测中速轴故障信息,所采集的信号中中速轴频率成分易受到高速轴的信息干扰,导致其信噪比较低。通过结合变分模态提取(VME)算法与最大相关峭度反卷积(MCKD)算法,可在抑制原始信号中噪声成分的同时,有效提取中速轴的相关频率成分,从而解决高速轴测点下中速轴相关频率易受其他信号干扰的问题。 展开更多
关键词 变分模态分解(VME) 最大相关峭度反卷积(MCKD) 风力发电机齿轮箱 故障诊断
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改进MCKD-MEEMD在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：1
7
作者 张超 秦敏敏 张少飞 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第7期193-199,共7页
为了解决实际工况中故障信号被噪声掩盖,故障特征频率难以提取的问题,提出改进最大峭度解卷积(MCKD)和改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,提出使用合成峭度作为指标来选取MCKD的最优参数:位移数M和最... 为了解决实际工况中故障信号被噪声掩盖,故障特征频率难以提取的问题,提出改进最大峭度解卷积(MCKD)和改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,提出使用合成峭度作为指标来选取MCKD的最优参数:位移数M和最大滤波器长度L;然后将最优参数代入MCKD算法中,得到最佳降噪信号;最后对降噪信号使用MEEMD分解,得到若干本征模态分量(IMF),选取合适的分量做信号重构,再对重构信号做频谱分析,在频谱中可以寻找出故障频率以及其他的信息。通过仿真分析了MEEMD方法的优越性及不足之处,并使用改进MCKD方法对不足处进行了改进,将改进MCKD-MEEMD方法与MEEMD方法以及传统MCKD-MEEMD方法进行了实验对比分析,证明了改进MCKD-MEEMD方法的故障诊断效果更好。 展开更多
关键词 最大相关峭度解卷积 合成峭度 经验模态分解 故障诊断
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基于自适应MCKD与CNN的滚动轴承故障诊断
8
作者 高淑芝 石烁 张义民 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第9期186-189,共4页
为了解决强背景噪声下故障特征提取困难及传统方法依赖经验和知识的问题,提出了一种基于自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)与卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群算法(PSO)优化MCKD的参数。其次,对滚动轴承故障信... 为了解决强背景噪声下故障特征提取困难及传统方法依赖经验和知识的问题,提出了一种基于自适应最大相关峭度解卷积(MCKD)与卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用粒子群算法(PSO)优化MCKD的参数。其次,对滚动轴承故障信号进行信号滤波,得到降噪后的信号。最后,将降噪后的信号输入到构建的CNN模型中进行训练和测试,得到轴承故障诊断的分类结果。通过轴承寿命试验台的故障数据集的测试和评价,将提出的方法与未经过降噪的CNN方法进行比较,验证了该方法具有较高的诊断精度。 展开更多
关键词 最大相关峭度解卷积 卷积神经网络 滚动轴承 故障诊断
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基于改进PSO-VMD-MCKD的滚动轴承故障诊断 被引量：3
9
作者 宿磊 刘智 +2 位作者 顾杰斐 李可 薛志钢 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第4期118-124,共7页
针对滚动轴承信号在强噪声背景下故障特征提取困难的问题,提出一种变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的故障诊断方法。首先基于VMD方法... 针对滚动轴承信号在强噪声背景下故障特征提取困难的问题,提出一种变分模态分解(Variational Modal Decomposition,VMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)相结合的故障诊断方法。首先基于VMD方法选取故障信号的最优模态分量,然后采用MCKD算法增强最优分量信号中的冲击成分,最后通过包络谱分析提取滚动轴承的故障频率。利用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)对VMD算法中的参数α和K以及MCKD算法中的参数L和M进行寻优,并对PSO算法中惯性因子和学习因子的更新方法加以改进,以提高参数寻优过程的收敛速度。仿真分析和试验结果表明,所提出的诊断方法可以有效提取被强噪声淹没的滚动轴承故障特征。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 粒子群优化
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增强的最小相关广义Lp/Lq范数反卷积在旋转机械故障诊断中的应用 被引量：2
10
作者 谭翠 黄晨光 +2 位作者 易彩 周秋阳 林建辉 《中国测试》 CAS 北大核心 2024年第10期157-166,共10页
用于提取滚动轴承故障周期冲击特征的最小相关广义Lp/Lq范数反卷积(MCG-Lp/Lq-D)存在对先验周期参数的精确度要求过高的问题。因此有必要提出一种新的周期估计方法-具有约束的自适应周期估计(APEC),该方法可以在强噪声条件下依然能够稳... 用于提取滚动轴承故障周期冲击特征的最小相关广义Lp/Lq范数反卷积(MCG-Lp/Lq-D)存在对先验周期参数的精确度要求过高的问题。因此有必要提出一种新的周期估计方法-具有约束的自适应周期估计(APEC),该方法可以在强噪声条件下依然能够稳定的给出周期信息的真实估计或其近似值,随后将APEC引入到MCG-Lp/Lq-D构造了新的盲解卷积算法EMCG-Lp/Lq-D,该方法不仅能在强噪声条件下通过APEC自适应调整故障周期,同时还继承了MCG-Lp/Lq-D对噪声和异常值鲁棒的特点。由于APEC是一种需要先验周期(不要求精确周期)指导的周期估计方法,这使得其在低信噪比(SNR)条件下具有更好的鲁棒性来估计故障周期,从而使EMCG-Lp/Lq-D的运用范围相较于MCG-Lp/Lq-D的更广泛。最后,仿真和实验验证了EMCG-Lp/Lq-D的有效性和优越性。 展开更多
关键词 最大相关峭度反卷积 自适应故障周期估计 故障诊断 机器状态监测 局部故障
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基于泵送频率的往复泵活塞故障诊断方法 被引量：7
11
作者 李喆仁 刘志亮 +4 位作者 莫巍 王文权 徐友红 王皓 万夫 《流体机械》 CSCD 北大核心 2024年第4期95-104,共10页
为了确保往复式钻井泵的高质量运行,实施在线故障监测至关重要。从BW-250型钻井泵液力端的易损件入手,设计了试验探究钻井泵的振动信号的成分;通过对频率成分的分析,揭示了泵送频率幅值与活塞刺漏故障之间的关系,并依据机理提出了以泵... 为了确保往复式钻井泵的高质量运行,实施在线故障监测至关重要。从BW-250型钻井泵液力端的易损件入手,设计了试验探究钻井泵的振动信号的成分;通过对频率成分的分析,揭示了泵送频率幅值与活塞刺漏故障之间的关系,并依据机理提出了以泵送频率幅值作为诊断指标的钻井泵活塞故障检测方法,进一步结合最大相关峭度解卷积滤波及包络谱分析等方法从泵送频率处能量变化的角度,对活塞刺漏这一故障进行了诊断;结合实验室以及钻井现场采集的数据对该方法进行了验证,并将诊断结果同其他振动指标做了对比。结果表明,该方法对于往复泵活塞故障诊断的准确率为91.1%,相较于均方根诊断准确率提升了3.6%、相较于脉冲因子、裕度因子和峭度3种统计指标诊断准确率提升了9%以上。该方法取得了良好的结果,为往复泵活塞组件的故障诊断提出了一种较好的解决思路。 展开更多
关键词 往复泵 振动分析 最大相关峭度解卷积 活塞故障诊断 泵送频率
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基于局部能量密度的中介轴承故障特征提取与诊断方法 被引量：3
12
作者 栾孝驰 郝冠丞 +2 位作者 沙云东 张振鹏 赵奉同 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期239-250,共12页
针对航空发动机中介轴承振动信号在复杂传递路径和强背景噪声条件下的故障特征提取难题,本文提出了一种基于局部能量密度(LED)的中介轴承故障特征提取与诊断方法。首先,采用奇异谱分析对故障信号进行初步的降噪处理,并通过基于余弦值的... 针对航空发动机中介轴承振动信号在复杂传递路径和强背景噪声条件下的故障特征提取难题,本文提出了一种基于局部能量密度(LED)的中介轴承故障特征提取与诊断方法。首先,采用奇异谱分析对故障信号进行初步的降噪处理,并通过基于余弦值的方法确定最优的重构阶次,以保留信号中的关键故障信息。接着,引入新指标LED,用于量化故障特征频率及其谐波在局部频率范围内的能量比例。该指标不仅能有效提取微弱的故障特征,而且对于实际故障频率与理论故障频率之间可能存在的偏差表现出较强的鲁棒性。以LED作为适应度函数,通过人工蜂鸟算法优化的最大相关峭度解卷积(MCKD)增强奇异谱分析降噪后信号中的故障特征。最后,通过包络谱分析完成故障诊断。本文通过中介轴承故障模拟实验和加噪实验验证了所提方法的有效性,实验结果表明,与现有的故障诊断技术相比,本文所提出的方法的故障特征系数(FFC)和LED分别增加20.7%~218%和22.9%~134%。在0 dB,-4 dB和-10 dB噪声条件下,该方法仍准确地识别到外圈故障的特征频率及倍频,表明所提出的SSA_MCKD能有效降低信号噪声并提取滚动轴承的故障特征。 展开更多
关键词 中介轴承 奇异谱分析 最大相关峭度解卷积 局部能量密度 人工蜂鸟算法 故障诊断
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基于SVMD与参数优化MCKD的轴承故障诊断 被引量：6
13
作者 钟先友 何流 赵潇 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第7期1179-1188,共10页
针对轴承故障信号存在噪声干扰,难以提取故障特征的问题,提出了一种将连续变分模态分解(SVMD)与改进的最大相关峭度反卷积(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先,为了表征轴承振动信号中的故障特征,将峭度与高斯核相结合,提出了比峭度... 针对轴承故障信号存在噪声干扰,难以提取故障特征的问题,提出了一种将连续变分模态分解(SVMD)与改进的最大相关峭度反卷积(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先,为了表征轴承振动信号中的故障特征,将峭度与高斯核相结合,提出了比峭度指标更为突出的加权峭度指标;其次,利用SVMD方法对轴承信号进行了分解,获得了若干模态分量,并使用加权峭度指标从多个模态分量中筛选出了故障特征最丰富的模态分量;然后,以包络熵为标准,通过几何平均优化器(GMO)优化MCKD的滤波器长度和周期两个参数,获得了最佳的参数组合;最后,采用GMO-MCKD方法对轴承信号进行了降噪,对降噪后的信号进行了包络分析,提取了轴承特征频率;同时,采用粒子群优化(PSO)的变分模态分解(VMD)和粒子群优化的变分模态提取(VME),对轴承信号进行了对照分析。研究结果表明:采用SVMD-GMO-MCKD方法在辛辛那提数据集中诊断出轴承特征频率为234.4 Hz及其二倍频;在西储大学轴承数据集中诊断出轴承特征频率为108.96 Hz,二倍频为218.09 Hz。该方法可以增强滚动轴承的周期性冲击成分,在有干扰的背景下有效地提取出滚动轴承内圈和外圈的故障特征,且轴承故障特征提取效果优于PSO-VMD和PSO-VME方法。 展开更多
关键词 噪声干扰 连续变分模态分解 最大相关峭度反卷积 几何平均优化器 故障特征提取效果 轴承特征频率
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基于振动与声发射敏感参数识别的主轴承故障诊断方法 被引量：3
14
作者 栾孝驰 佟鑫宇 +2 位作者 沙云东 陈兴武 郭小鹏 《推进技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期269-281,共13页
针对航空发动机主轴承故障特征信息提取困难的问题,提出了一种基于声发射特征参数与多参数筛选的小波包变换(MFSWPD)-粒子群优化算法(PSO)-最大相关峭度反卷积(MCKD)融合的轴承故障诊断方法。该方法通过声发射参数判断轴承状态并通过小... 针对航空发动机主轴承故障特征信息提取困难的问题,提出了一种基于声发射特征参数与多参数筛选的小波包变换(MFSWPD)-粒子群优化算法(PSO)-最大相关峭度反卷积(MCKD)融合的轴承故障诊断方法。该方法通过声发射参数判断轴承状态并通过小波包变换获得节点分量,针对分量进行筛选重构,再通过粒子群迭代优化的自适应最大相关峭度反卷积进行故障诊断。为验证该方法的有效性,开展某型双转子航空发动机主轴承故障模拟试验及某型涡扇发动机主轴承真实剥落故障试验,并在试验正式开始前进行断铅试验,检验轴承损伤点到测试点之间的声发射幅值衰减特性。结果表明:声发射断铅信号从轴承损伤位置到测试点位置幅值衰减约为55 dB。基于声发射与振动敏感参数的轴承故障诊断方法可有效提高故障信息的特征提取能力,精准判别主轴承的典型故障类型。 展开更多
关键词 航空发动机 主轴承 故障诊断 敏感参数特征识别 粒子群优化算法 最大相关峭度反卷积
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基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法 被引量：5
15
作者 霍忠堂 高建松 张丁丁 《机电工程》 北大核心 2024年第1期123-129,共7页
针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大... 针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。首先,采用MOBWO强大的全局及局部搜索能力优化了MCKD关键参数,获取了最佳参数组合;其次,利用优化后的MCKD对原始信号进行了解卷积运算,消除了背景噪声及其他设备激励源的影响,突出了轴承周期性脉冲信号;然后对解卷积信号进行了包络谱分析,提取了轴承故障特征频率,并将其与理论计算故障特征频率值进行了诊断结果对比;最后,采用实际工程中采集到的风力发电机轴承内圈和外圈的故障数据,对MOBWO-MCKD方法的有效性进行了试验验证。研究结果表明:基于MOBWO-MCKD的故障特征提取方法能够有效地消除背景噪声及其他设备激励源的干扰;由内圈信号包络谱可得到的内圈故障频率为f IR=125.87 Hz、2f IR=251.74 Hz;由外圈信号包络谱可得到的外圈故障频率为f OR=84.47 Hz、2f OR=168.94 Hz、3f OR=253.41 Hz。该特征提取方法可以为实际工程风力发电机轴承早期微弱故障特征提取研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 风机轴承 多目标白鲸优化算法 最大相关峰度反卷积 滚动轴承内圈 轴承外圈 包络分析
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基于参数优化VMD-MCKD的滚动轴承早期故障诊断 被引量：2
16
作者 陶翰铭 张栋良 +1 位作者 吴坤鹏 吴杰 《噪声与振动控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期156-164,共9页
针对滚动轴承早期故障特征易受强背景噪声影响而难以提取的问题,提出一种基于阿基米德算法(Archimedes Optimization Algorithm,AOA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和相关最大峭度解卷积(Maximum Correlated Kur... 针对滚动轴承早期故障特征易受强背景噪声影响而难以提取的问题,提出一种基于阿基米德算法(Archimedes Optimization Algorithm,AOA)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和相关最大峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)参数的滚动轴承故障诊断方法。首先,将不同移位数下相关峭度和现有指标进行对比,选取最优相关峭度指标作为目标函数优化VMD算法中分解层数K和惩罚因子,并基于VMD分解结果选取最优分量;其次,提出一种加权包络谱峭度作为目标函数优化MCKD算法中滤波器长度L和冲击信号周期T,基于MCKD算法增强最优分量中的冲击成分;最后,通过包络谱分析判断滚动轴承故障类型。仿真和试验结果表明,该方法可以有效提取并增强故障中的冲击成分,实现在强背景噪声下的滚动轴承早期故障诊断。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 阿基米德算法 变分模态分解 最大相关峭度解卷积
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基于SCSSA-VMD-MCKD的轴承早期微弱故障异常检测方法 被引量：3
17
作者 陈立海 谭奥 +2 位作者 贺永辉 张笑琼 白晓龙 《机电工程》 CAS 北大核心 2024年第12期2129-2141,共13页
针对滚动轴承在强噪声干扰下早期微弱故障不易被检测的问题,提出了一种基于结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法优化变分模态分解与最大相关峭度解卷积(SCSSA-VMD-MCKD)的轴承早期微弱故障异常检测方法。首先,采用结合正余弦和柯西... 针对滚动轴承在强噪声干扰下早期微弱故障不易被检测的问题,提出了一种基于结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法优化变分模态分解与最大相关峭度解卷积(SCSSA-VMD-MCKD)的轴承早期微弱故障异常检测方法。首先,采用结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法(SCSSA)优化了VMD参数α和K,进而对轴承故障信号进行了自适应分解,根据加权包络谱峰值因子指标(WEPF)筛选有效模态分量,并重构得到了重构信号;然后,采用SCSSA优化了MCKD参数T、L和M,并用优化后的MCKD方法增强了重构信号故障冲击成分;最后,对经MCKD增强后的重构信号进行了包络谱分析,提取到了轴承故障特征频率及倍频;利用轴承故障仿真信号和试验信号对该故障异常检测方法进行了验证分析。研究结果表明:该检测方法能够有效降噪并自适应增强故障冲击成分,相较于经SCSSA-VMD分解并重构的信号,故障仿真信号和实测试验信号信噪比分别提升了102.6%和81.3%,均方根误差分别降低了26.7%和33.3%;轴承内外圈故障特征频率及倍频幅值更为突出,能够实现强噪声背景下滚动轴承早期微弱故障异常检测目的,与SSA-VMD-MCKD方法相比,更能突显该方法的优越性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 故障冲击成分增强 结合正余弦和柯西变异的麻雀智能搜索算法 变分模态分解 最大相关峭度解卷积
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基于优化VMD-MCKD和谱峭度的滚动轴承复合故障诊断
18
作者 王富珂 高丙朋 《机床与液压》 北大核心 2024年第19期196-202,共7页
针对滚动轴承振动信号中复合故障特征难以准确提取而导致故障诊断困难的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)结合快速谱峭度算法的滚动轴承复合故障诊断方法。利用改进麻雀搜索算法(ISSA)优化VMD和MCKD... 针对滚动轴承振动信号中复合故障特征难以准确提取而导致故障诊断困难的问题,提出一种基于优化变分模态分解(VMD)和最大相关峭度解卷积(MCKD)结合快速谱峭度算法的滚动轴承复合故障诊断方法。利用改进麻雀搜索算法(ISSA)优化VMD和MCKD的参数,使用优化后的VMD对复合故障信号进行分解,并根据峭度准则筛选有效本征模态函数(IMF)进行信号重构,使用优化后的MCKD对重构信号进行解卷积与故障特征增强,并对解卷积信号进行包络谱分析提取故障特征频率。利用快速谱峭度算法对未提取出故障特征频率的解卷积信号进行处理,得到故障信息最丰富的频带参数并进行带通滤波处理。最后,对滤波后的信号进行包络谱分析,提取故障特征频率,从而实现故障诊断。仿真及实验结果表明:所提方法能有效分离复合故障并提取出故障特征频率,有效实现了复合故障诊断。 展开更多
关键词 复合故障 变分模态分解 最大相关峭度解卷积 快速谱峭度 改进麻雀搜索算法
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基于MCKD和重分配小波尺度谱的旋转机械复合故障诊断研究 被引量：28
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作者 钟先友 赵春华 +1 位作者 陈保家 田红亮 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第7期156-161,共6页
针对强噪声环境下旋转机械复合故障信号难于提取与分离的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和重分配小波尺度谱的旋转机械故障诊断方法。机械信号中存在的噪声会降低重分配小波尺度... 针对强噪声环境下旋转机械复合故障信号难于提取与分离的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和重分配小波尺度谱的旋转机械故障诊断方法。机械信号中存在的噪声会降低重分配小波尺度谱的时频分布可读性,故先要对信号进行MCKD降噪,同时从振动信号中分离出各个故障成分,然后进行Hilbert变换得到包络成分,最后再对包络成分进行重分配小波尺度谱分析,根据尺度图中冲击成分的周期诊断转机械复合故障,算法仿真和应用实例验证了该方法的有效性。 展开更多
关键词 最大相关峭度解卷积 重分配小波尺度谱 复合故障 最小熵解卷积
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基于最大相关峭度反褶积的轴承故障诊断方法 被引量：21
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作者 武兵 贾峰 熊晓燕 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期570-575,597,共6页
针对滚动轴承的故障信号是周期性冲击信号这一特性,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)与谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)结合的滚动轴承早期故障诊断方法,即MCKD-SK法。利用MCKD方法可... 针对滚动轴承的故障信号是周期性冲击信号这一特性,提出了最大相关峭度反褶积(maximum correlated kurtosis deconvolution,简称MCKD)与谱峭度(spectral kurtosis,简称SK)结合的滚动轴承早期故障诊断方法,即MCKD-SK法。利用MCKD方法可以有效提取滚动轴承早期故障信号中被噪声淹没的周期冲击成分,抑制信号中的噪声,实现信号降噪,提升原信号的峭度。利用SK方法可以选择合理频带,将信号中的低频信息从高频信息中解调出来。通过仿真与实际监测数据的分析和验证,证明MCKD-SK方法可以准确有效地诊断滚动轴承的早期故障,可用于滚动轴承早期故障的在线监测。 展开更多
关键词 最大相关峭度反褶积 谱峭度 解调分析 早期故障诊断
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