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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
1
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。
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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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职称材料
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：
1
2
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。
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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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职称材料
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：
14
3
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.
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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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职称材料
题名
基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究
被引量：
1
1
作者
刘洋
李凌均
王宇
王钧铄
曹亚磊
机构
郑州大学机械与动力工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期35-40,共6页
基金
国家自然科学基金项目资助项目(51775515)。
文摘
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。
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
Keywords
fast iterative filter decomposition(FIF)
maximum
second-order
cyclostationarity
blind
deconvolution
(
cycbd
)
rolling bearing
feature extraction
cyclic frequency
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
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：
1
2
作者
刘桂敏
吴建德
李卓睿
李祥
机构
昆明理工大学信息工程与自动化学院
昆明理工大学云南省人工智能重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022年第10期55-65,共11页
基金
国家自然科学基金(51765022)
云南省科技计划项目(2019FD042)。
文摘
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。
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
Keywords
compound fault
Infogram
maximum
second-order
cyclostationarity
blind
deconvolution
(
cycbd
)
sparsity of envelope spectrum
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
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：
14
3
作者
罗忠
徐迪
李雷
马辉
机构
东北大学机械工程与自动化学院
东北大学航空动力装备振动及控制教育部重点实验室
出处
《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
基金
国家自然科学基金资助项目(11872148,U1908217)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(N2003012,N2003013,N180703018,N170308028)
装备预研领域基金资助项目(61407200107).
文摘
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.
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
Keywords
fault diagnosis
spindle bearing of turboshaft engine
particle swarm optimization(PSO)
second-order
cyclostationarity
blind
deconvolution
(
cycbd
)
分类号
V214.1 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究
刘洋
李凌均
王宇
王钧铄
曹亚磊
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
Infogram和参数优化CYCBD在滚动轴承复合故障特征分离中的应用
刘桂敏
吴建德
李卓睿
李祥
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2022
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法
罗忠
徐迪
李雷
马辉
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
14
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下载PDF
职称材料
已选择
0
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参考文献
引证文献
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