滚动轴承早期冲击性故障特征提取的综合算法研究 被引量：29

1

作者 崔玲丽 康晨晖 +1 位作者 胥永刚 高立新 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2422-2427,共6页

针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降... 针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降噪,并依据共振带能量比确定小波包分解的最佳分解尺度和选取熵阈值的最佳阈值,寻求共振带的最优解,然后进行共振解调提取故障信号特征。实验数据分析结果表明了该算法对滚动轴承早期冲击性故障提取的可行性和有效性。 展开更多

关键词 共振解调 小波包变换 冲击性故障 特征提取 共振带能量比

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基于双树复小波和奇异差分谱的齿轮故障诊断研究 被引量：13

2

作者 胥永刚 孟志鹏 +1 位作者 陆明 付胜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第1期11-16,23,共7页

针对齿轮故障振动信号的非平稳特性和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频... 针对齿轮故障振动信号的非平稳特性和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 双树复小波 HANKEL矩阵 奇异值 奇异差分谱 故障诊断 dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT ) singular value decomposition (SVD)

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基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型 被引量：42

3

作者 昝涛 王辉 +2 位作者 刘智豪 王民 高相胜 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期142-149,163,共9页

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发... 针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发挥卷积网络自动学习原始信号特征的优势;同时可将谱分析数据在模型任意位置输入模型,以提升模型的识别精度和抗干扰能力。通过滚动轴承模拟试验,进行可行性和有效性验证,同时与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和典型的卷积神经模型进行对比,证明了所提出模型的优势;向测试集中加入噪声来检验模型的鲁棒性,并且运用增量学习方法提升模型在强噪声环境下的识别性能;通过滚动轴承故障实例,验证模型的识别性能和泛化能力。试验结果表明,所提出的模型提升了传统卷积模型的识别率和收敛性能,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。 展开更多

关键词 深度学习 卷积神经网络 滚动轴承 故障诊断

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双树复小波和奇异差分谱在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：19

4

作者 胥永刚 孟志鹏 +1 位作者 陆明 付胜 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第6期965-973,共9页

针对滚动轴承故障振动信号中包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波将非平稳振动信号分解为几个不同频段的分量;然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进... 针对滚动轴承故障振动信号中包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波将非平稳振动信号分解为几个不同频段的分量;然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,根据奇异值差分谱最大突变点来确定奇异值个数进行重构;最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取轴承故障的故障信息,提取出了故障特征,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 故障诊断 滚动轴承 双树复小波 HANKEL矩阵 奇异差分谱

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双树复小波和局部投影算法在齿轮故障诊断中的应用 被引量：10

5

作者 胥永刚 赵国亮 +1 位作者 马朝永 杨红玉 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期650-656,共7页

齿轮故障振动信号往往表现为非线性非平稳特性,并且早期故障振动信号往往包含较强的背景噪声,不利于故障特征的提取。针对该问题,提出了基于双树复小波变换和局部投影算法的齿轮故障诊断方法。首先,对故障信号进行双树复小波变换,得到... 齿轮故障振动信号往往表现为非线性非平稳特性,并且早期故障振动信号往往包含较强的背景噪声,不利于故障特征的提取。针对该问题,提出了基于双树复小波变换和局部投影算法的齿轮故障诊断方法。首先,对故障信号进行双树复小波变换,得到不同尺度下的小波系数和最后一层的尺度系数,并计算各层小波系数的模与相角。然后,选择模周期性较强的小波系数或尺度系数进行局部投影算法处理,得到周期性增强的系数的模,并选择合适的阈值进行软阈值处理。最后,利用处理后的系数进行双树复小波重构,从而提取出齿轮故障特征信号,进行希尔伯特包络解调分析便能准确地得到故障特征频率。仿真信号和工程应用表明,该方法能够有效地提取齿轮故障特征信息,提供了一种齿轮故障特征提取的新方法。 展开更多

关键词 故障诊断 双树复小波变换 局部投影算法 软阈值 齿轮

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基于EMD解调的齿轮裂纹早期故障诊断研究 被引量：4

6

作者 崔玲丽 胥永刚 +1 位作者 胡邦喜 张建宇 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2010年第1期5-9,共5页

齿轮轮齿发生早期裂纹时，裂纹故障信号卜分微弱。为了有效提取早期裂纹故障特征，文中提出基于经验模式分解（empirical mode decomposition，EMD）的早期故障诊断方法。该方法首先去除振动信号中的啮合基频及其谐波成分，得到残余信... 齿轮轮齿发生早期裂纹时，裂纹故障信号卜分微弱。为了有效提取早期裂纹故障特征，文中提出基于经验模式分解（empirical mode decomposition，EMD）的早期故障诊断方法。该方法首先去除振动信号中的啮合基频及其谐波成分，得到残余信号，然后针对残余信号进行基于EMD解调分析和处理。仿真及工程实例分析结果表明，所提方法能成功地将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动中提取出来，更有利于及早发现故障，并判断故障的严重程度。 展开更多

关键词 齿轮裂纹 早期故障 经验模式分解 解调

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金属磁记忆在齿轮早期微裂纹检测中的应用 被引量：3

7

作者 崔玲丽 康晨晖 +2 位作者 张建宇 高立新 胥永刚 《北京工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1441-1445,共5页

依据金属磁记忆检测的基本原理,提出关于齿轮早期局部微裂纹缺陷的漏磁信号模型,指出在裂纹区域,漏磁场的切向分量具有峰值,而法向分量过零、其梯度具有峰值,分析了裂纹深度对上述特征的影响,并将上述理论应用于实际齿轮表面微裂纹检测... 依据金属磁记忆检测的基本原理,提出关于齿轮早期局部微裂纹缺陷的漏磁信号模型,指出在裂纹区域,漏磁场的切向分量具有峰值,而法向分量过零、其梯度具有峰值,分析了裂纹深度对上述特征的影响,并将上述理论应用于实际齿轮表面微裂纹检测,显微分析的结果论证了磁记忆检测的有效性。 展开更多

关键词 金属磁记忆 齿轮 微裂纹检测

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基于MDS和神经网络的滚动轴承故障诊断方法 被引量：5

8

作者 马朝永 黄攀 +1 位作者 胥永刚 付胜 《噪声与振动控制》 CSCD 2017年第4期171-174,共4页

针对滚动轴承的智能诊断问题,提出基于多维尺度分析(Multidimensional Scaling,简称MDS)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标,再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理,减少后续模式识别难... 针对滚动轴承的智能诊断问题,提出基于多维尺度分析(Multidimensional Scaling,简称MDS)和神经网络的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先提取原始信号常用的时域统计指标,再将包含故障信息的统计指标进行MDS降维处理,减少后续模式识别难度,最后将降维后的统计指标作为神经网络的输入参数来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承正常状态、滚动体故障、外圈故障和内圈故障四种模式下的振动信号进行分析,结果表明,运用MDS进行降维预处理的神经网络故障诊断方法比没有经过预处理的故障诊断方法有更高的故障识别效率,可以准确有效识别滚动轴承的故障类型。 展开更多

关键词 振动与波 滚动轴承 多维尺度分析 神经网络 故障诊断

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基于遗传编程的无量纲指标在行星齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：4

9

作者 胥永刚 马伟峰 +1 位作者 马朝永 付胜 《噪声与振动控制》 CSCD 2017年第4期175-179,共5页

针对传统的信号处理方法较难获取行星齿轮箱故障特征和有量纲指标在变工况情况下诊断失效的问题,提出将无量纲指标应用于行星齿轮箱故障诊断的方法。首先分别计算行星齿轮箱在不同故障模式下振动信号的七个无量纲指标,然后用遗传编程的... 针对传统的信号处理方法较难获取行星齿轮箱故障特征和有量纲指标在变工况情况下诊断失效的问题,提出将无量纲指标应用于行星齿轮箱故障诊断的方法。首先分别计算行星齿轮箱在不同故障模式下振动信号的七个无量纲指标,然后用遗传编程的方法构建新的复合诊断指标,最后将该复合诊断指标在变载荷、变转速工况下对不同的故障模式进行区分。实验结果表明,该方法可以识别行星齿轮箱在不同工况下的故障状态,验证了其有效性。 展开更多

关键词 振动与波 行星齿轮箱 遗传编程 无量纲指标 复合诊断指标 模式识别

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基于声发射和ICA信号处理的轧机齿轮箱故障诊断 被引量：3

10

作者 胥永刚 魏志恒 +1 位作者 徐海 朱立欢 《机械设计与制造》 北大核心 2017年第10期5-7,共3页

轧机齿轮箱传动系统是轧机系统的重要组成部分,也是较易出现机械故障的部分。轧机齿轮箱出现故障后其异常振动会严重影响轧制过程的稳定性,造成轧辊轴承损坏、轧件质量变差等不良后果。通过声发射监测技术实现振动信号的采集,并结合基于... 轧机齿轮箱传动系统是轧机系统的重要组成部分,也是较易出现机械故障的部分。轧机齿轮箱出现故障后其异常振动会严重影响轧制过程的稳定性,造成轧辊轴承损坏、轧件质量变差等不良后果。通过声发射监测技术实现振动信号的采集,并结合基于EMD的ICA信号处理方法,得出发现和诊断轧机齿轮箱各类故障的有效方法。通过对某钢厂轧机齿轮箱实测信号的分析验证了此方法的可靠性。该方法的应用极大提高了轧机系统在轧制过程中的稳定性,为实现精密轧制提供了帮助。 展开更多

关键词 齿轮箱 声发射 信号处理 故障诊断

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形态分量分析和谱峭度在轴承故障诊断中的应用 被引量：2

11

作者 马朝永 张学飞 胥永刚 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第4期169-173,197,共6页

滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态... 滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态分量分析和谱峭度相结合的故障诊断方法,首先用形态分量分析处理轴承故障信号,使信号中的冲击分量与谐振分量分离,再以谐振分量为对象,利用谱峭度方法对谐振分量进行滤波,对滤波结果进行Hilbert包络解调分析,然后根据包络谱诊断滚动轴承发生的故障。实验结果表明,这种方法可以提取到明显的故障特征频率,从而验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 振动与波 滚动轴承 故障诊断 形态分量分析 谱峭度

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基于Vold-Kalman滤波的阶次分析系统设计与实现 被引量：2

12

作者 昝涛 刘智豪 +1 位作者 王辉 庞兆亮 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第7期43-46,50,共5页

针对传统计算阶次分析方法分辨率低,且无法分辨密集阶次与交叉阶次等缺陷,引入Vold-Kalman滤波阶次分析理论。并通过虚拟仪器技术对上述理论进行编程实现,设计开发了一套阶次分析系统。在仿真实验与实际应用中表明,该方法能有效解决&qu... 针对传统计算阶次分析方法分辨率低,且无法分辨密集阶次与交叉阶次等缺陷,引入Vold-Kalman滤波阶次分析理论。并通过虚拟仪器技术对上述理论进行编程实现,设计开发了一套阶次分析系统。在仿真实验与实际应用中表明,该方法能有效解决"频率模糊"问题,与传统计算阶次分析相比,可大幅提高阶次谱分辨率,且系统操作快捷方便,分析结果准确可靠。 展开更多

关键词 阶次分析 LABVIEW Vold-Kalman滤波 旋转机械

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双树复小波和双谱在轴承故障诊断中的应用 被引量：6

13

作者 侯少飞 李彦生 +1 位作者 胥永刚 马朝永 《噪声与振动控制》 CSCD 2016年第5期133-138,共6页

针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含... 针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含故障特征的分量;然后对该分量进行希尔伯特包络解调;最后对包络信号求其双谱图,从而有效地提取出故障信号的特征频率,准确地进行故障识别。滚动轴承故障实验和工程应用表明,该方法能有效地提取故障轴承的故障特征频率,并且几乎可以完全抑制噪声,验证了方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 振动与波 双树复小波 双谱 希尔伯特包络 滚动轴承 故障诊断

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汽车制动钳自调螺套高压气密性检测装置研究 被引量：2

14

作者 曹获 马朝永 +1 位作者 赵海斌 黄攀 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2017年第7期121-125,16,共6页

结合生产企业对汽车制动钳自调螺套的出厂检测要求,设计了一台汽车制动钳自调螺套高压气密性检测装置,采用定量内压压差法检测自调螺套的微泄漏,并采用MCGS工控组态软件和可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)相结合的... 结合生产企业对汽车制动钳自调螺套的出厂检测要求,设计了一台汽车制动钳自调螺套高压气密性检测装置,采用定量内压压差法检测自调螺套的微泄漏,并采用MCGS工控组态软件和可编程逻辑控制器(Programmable Logic Controller,PLC)相结合的控制方式,实现了对检测装置的动作过程控制、数据采集与处理以及检测结果的自动分析与显示。检测结果表明,该检测装置能准确检测自调螺套的密封性以及耐压性,检测效率高。 展开更多

关键词 制动钳自调螺套 气密性 MCGS工控组态软件 可编程逻辑控制器

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