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EEMD-ICA联合降噪的旋转机械故障信号检测方法
被引量：
19
1
作者
高康平
徐信芯
+1 位作者
焦生杰
师宁
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第2期95-101,共7页
针对旋转机械前期故障信号微弱、易被噪声淹没、故障特征难以提取的问题,提出一种聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的故障特征提取方法。首先,...
针对旋转机械前期故障信号微弱、易被噪声淹没、故障特征难以提取的问题,提出一种聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的故障特征提取方法。首先,运用EEMD理论将振动信号分解为一系列的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后根据相关系数和均方根准则选取含有原始信号多的IMF分量构造观测信号,引入虚拟噪声通道;最后,通过FastICA算法将噪声与故障特征信号进行分离,并对分离出的有用信号进行频谱分析,突显故障频率。通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将其应用于轴承的内外圈故障识别,与传统的EEMD-WTD降噪方法对比,结果表明:所提出的方法能提取出清晰微弱故障特征信号,对低频噪声的抑制效果明显优于EEMD-WTD方法。
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关键词
故障诊断
独立成分分析
聚合经验模态分解
微弱信号检测
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职称材料
基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取
被引量：
2
2
作者
高康平
徐信芯
+1 位作者
师宁
焦生杰
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第1期112-118,共7页
针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法(SSA)和随机共振(SR)相结合的微弱信号提取方法。首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,...
针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法(SSA)和随机共振(SR)相结合的微弱信号提取方法。首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将该方法应用于轴承内圈故障和轻度磨损钻头微弱信号的提取中。结果表明:提出的方法对微弱信号的提取性能优于传统的SR模型以及PSO-SR模型,有效提高了信号信噪比,实现了故障微弱信号的提取与增强。
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关键词
振动与波
微弱信号检测
随机共振
麻雀优化算法
特征提取
旋转机械
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职称材料
题名
EEMD-ICA联合降噪的旋转机械故障信号检测方法
被引量：
19
1
作者
高康平
徐信芯
焦生杰
师宁
机构
长安大学工程机械系公路养护装备国家工程实验室
河南省高远
公路
养护
技术有限公司
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第2期95-101,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51805041)
新乡市重大科技专项资助项目(ZD19007)
+2 种基金
河南省重大科技专项资助项目(191110211500)
陕西省青年科技新星资助项目(2020KJXX-044)
长安大学博士研究生创新能力培养资助项目(300203211252)。
文摘
针对旋转机械前期故障信号微弱、易被噪声淹没、故障特征难以提取的问题,提出一种聚合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和独立成分分析(Independent Component Analysis,ICA)相结合的故障特征提取方法。首先,运用EEMD理论将振动信号分解为一系列的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF),然后根据相关系数和均方根准则选取含有原始信号多的IMF分量构造观测信号,引入虚拟噪声通道;最后,通过FastICA算法将噪声与故障特征信号进行分离,并对分离出的有用信号进行频谱分析,突显故障频率。通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将其应用于轴承的内外圈故障识别,与传统的EEMD-WTD降噪方法对比,结果表明:所提出的方法能提取出清晰微弱故障特征信号,对低频噪声的抑制效果明显优于EEMD-WTD方法。
关键词
故障诊断
独立成分分析
聚合经验模态分解
微弱信号检测
Keywords
fault diagnosis
independent component analysis
ensemble empirical mode decomposition
weak signal detection
分类号
TP206.3 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取
被引量：
2
2
作者
高康平
徐信芯
师宁
焦生杰
机构
长安大学工程机械系公路养护装备国家工程实验室
河南省高远
公路
养护
技术有限公司
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第1期112-118,共7页
基金
国家自然科学基金资助项目(51805041)
新乡市重大科技专项资助项目(ZD19007)
河南省重大科技专项资助项目(191110211500)。
文摘
针对旋转机械早期故障信号微弱,富含大量噪声的问题,提出麻雀优化算法(SSA)和随机共振(SR)相结合的微弱信号提取方法。首先,对大参数信号进行变尺度处理,使其满足SR的要求;其次,以信噪比作为目标函数,运用SSA算法优化SR模型的结构参数,利用系统的SR实现微弱信号信噪比的提高;最后,通过仿真信号验证所提出方法的有效性,并将该方法应用于轴承内圈故障和轻度磨损钻头微弱信号的提取中。结果表明:提出的方法对微弱信号的提取性能优于传统的SR模型以及PSO-SR模型,有效提高了信号信噪比,实现了故障微弱信号的提取与增强。
关键词
振动与波
微弱信号检测
随机共振
麻雀优化算法
特征提取
旋转机械
Keywords
vibration and wave
weak signal detection
stochastic resonance
sparrow search algorithm
feature extraction
rotating machinery
分类号
O241.82 [理学—计算数学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
EEMD-ICA联合降噪的旋转机械故障信号检测方法
高康平
徐信芯
焦生杰
师宁
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022
19
在线阅读
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职称材料
2
基于SSA和随机共振的旋转机械微弱信号提取
高康平
徐信芯
师宁
焦生杰
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022
2
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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参考文献
引证文献
统计分析
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