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Infogram和改进MNAD相结合的滚动轴承早期故障诊断
被引量：
1
1
作者
束海星
魏志刚
+2 位作者
左俊杰
刘晓超
吴立奇
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第5期814-823,共10页
针对滚动轴承的故障特征提取易受到随机噪声的影响,该文提出了一种基于Infogram(信息图)和改进MNAD(Minimum noise amplitude deconvolution,最小噪声振幅反褶积)的故障特征提取算法。首先利用Infogram得到最优频带和带宽进行带通滤波,...
针对滚动轴承的故障特征提取易受到随机噪声的影响,该文提出了一种基于Infogram(信息图)和改进MNAD(Minimum noise amplitude deconvolution,最小噪声振幅反褶积)的故障特征提取算法。首先利用Infogram得到最优频带和带宽进行带通滤波,从而降低噪声成分的影响。其次,对预处理后的信号计算其多点峭度谱,并将平方包络基尼系数(Square envelope Gini coefficient,SEGI)应用于MNAD的滤波器长度选取中,自适应选取MNAD的最佳滤波器长度。最后,基于多点峭度谱和最优滤波器长度优化MNAD的参数,并结合包络谱进行滚动轴承的故障诊断。仿真信号、实验数据分析证明了该方法的有效性。同时将其应用于工程实测信号中,验证其在实际工况中的解卷积能力。
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关键词
平方包络基尼系数
多点峭度谱
信息图
最小噪声振幅反褶积
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职称材料
基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取
被引量：
17
2
作者
刘迎松
魏志刚
+2 位作者
束海星
刘晓超
陆强
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023年第3期102-109,共8页
针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题,提出一种将参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, ...
针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题,提出一种将参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, MCKD)相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先,利用经麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化的VMD对故障信号进行自适应分解,构建加权峭度指标以筛选有效模态分量;然后对有效模态分量利用经SSA优化后的MCKD进行增强;最后,对增强后的信号进行包络解调分析,提取出轴承故障特征频率。实验和工程实际案例分析表明,所提出的方法能够自适应增强轴承信号中的微弱冲击成分,有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征。
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关键词
故障诊断
滚动轴承
麻雀搜索算法(SSA)
变分模态分解
最大相关峭度解卷积
特征提取
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职称材料
基于VMD-PE-MCKD低速重载滚动轴承故障特征提取
被引量：
7
3
作者
毛欢
魏志刚
+3 位作者
刘迎松
韦雅宁
王宏元
陆强
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第4期152-157,共6页
针对低速重载滚动轴承故障特征频率低、难提取的问题,提出一种基于变分模态分解和最大相关峭度解卷积并且结合利用排列熵筛选分量的方法。首先对原始振动信号进行变分模态分解,得到若干个本征模态分量;其次,根据利用排列熵筛选分量的原...
针对低速重载滚动轴承故障特征频率低、难提取的问题,提出一种基于变分模态分解和最大相关峭度解卷积并且结合利用排列熵筛选分量的方法。首先对原始振动信号进行变分模态分解,得到若干个本征模态分量;其次,根据利用排列熵筛选分量的原则,将筛选出的分量利用最大相关峭度解卷积方法进行去噪;最后对处理后的分量进行包络谱分析,从而提取故障特征频率,实现故障诊断。通过分析低速轴承仿真信号以及工程实测所得低速重载轴承振动信号,验证了该方法的有效性。
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关键词
故障诊断
低速重载轴承
变分模态分解
排列熵
最大相关峭度解卷积
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职称材料
题名
Infogram和改进MNAD相结合的滚动轴承早期故障诊断
被引量：
1
1
作者
束海星
魏志刚
左俊杰
刘晓超
吴立奇
机构
安徽工业大学机械工程学院
马钢
(
集团
)
股份有限公司
出处
《机械科学与技术》
北大核心
2025年第5期814-823,共10页
基金
安徽省重点研发计划(202004h07020005)。
文摘
针对滚动轴承的故障特征提取易受到随机噪声的影响,该文提出了一种基于Infogram(信息图)和改进MNAD(Minimum noise amplitude deconvolution,最小噪声振幅反褶积)的故障特征提取算法。首先利用Infogram得到最优频带和带宽进行带通滤波,从而降低噪声成分的影响。其次,对预处理后的信号计算其多点峭度谱,并将平方包络基尼系数(Square envelope Gini coefficient,SEGI)应用于MNAD的滤波器长度选取中,自适应选取MNAD的最佳滤波器长度。最后,基于多点峭度谱和最优滤波器长度优化MNAD的参数,并结合包络谱进行滚动轴承的故障诊断。仿真信号、实验数据分析证明了该方法的有效性。同时将其应用于工程实测信号中,验证其在实际工况中的解卷积能力。
关键词
平方包络基尼系数
多点峭度谱
信息图
最小噪声振幅反褶积
Keywords
square envelope Gini coefficient
multipoint kurtosis spectrum
infogram
MNAD
分类号
TH133 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取
被引量：
17
2
作者
刘迎松
魏志刚
束海星
刘晓超
陆强
机构
安徽工业大学机械工程学院
马钢
(
集团
)
股份有限公司
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023年第3期102-109,共8页
基金
安徽省重点研发计划资助项目(202004h07020005)。
文摘
针对传输路径复杂和强噪声干扰条件下滚动轴承故障信号信噪比低、微弱故障特征难以提取的问题,提出一种将参数优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution, MCKD)相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。首先,利用经麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化的VMD对故障信号进行自适应分解,构建加权峭度指标以筛选有效模态分量;然后对有效模态分量利用经SSA优化后的MCKD进行增强;最后,对增强后的信号进行包络解调分析,提取出轴承故障特征频率。实验和工程实际案例分析表明,所提出的方法能够自适应增强轴承信号中的微弱冲击成分,有效提取出强噪声背景下的滚动轴承微弱故障特征。
关键词
故障诊断
滚动轴承
麻雀搜索算法(SSA)
变分模态分解
最大相关峭度解卷积
特征提取
Keywords
fault diagnosis
rolling bearing
sparrow search algorithm(SSA)
variational mode decomposition(VMD)
maximum correlated kurtosis deconvolution(MCKD)
feature extraction
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
基于VMD-PE-MCKD低速重载滚动轴承故障特征提取
被引量：
7
3
作者
毛欢
魏志刚
刘迎松
韦雅宁
王宏元
陆强
机构
安徽工业大学机械工程学院
马钢
(
集团
)
股份有限公司
出处
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022年第4期152-157,共6页
基金
安徽省重点研发计划资助项目(202004h07020005)。
文摘
针对低速重载滚动轴承故障特征频率低、难提取的问题,提出一种基于变分模态分解和最大相关峭度解卷积并且结合利用排列熵筛选分量的方法。首先对原始振动信号进行变分模态分解,得到若干个本征模态分量;其次,根据利用排列熵筛选分量的原则,将筛选出的分量利用最大相关峭度解卷积方法进行去噪;最后对处理后的分量进行包络谱分析,从而提取故障特征频率,实现故障诊断。通过分析低速轴承仿真信号以及工程实测所得低速重载轴承振动信号,验证了该方法的有效性。
关键词
故障诊断
低速重载轴承
变分模态分解
排列熵
最大相关峭度解卷积
Keywords
fault diagnosis
low-speed heavy-duty bearing
variational mode decomposition
permutation entropy
maximum correlation kurtosis deconvolution
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
Infogram和改进MNAD相结合的滚动轴承早期故障诊断
束海星
魏志刚
左俊杰
刘晓超
吴立奇
《机械科学与技术》
北大核心
2025
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于参数自适应VMD和MCKD的滚动轴承微弱故障特征提取
刘迎松
魏志刚
束海星
刘晓超
陆强
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2023
17
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于VMD-PE-MCKD低速重载滚动轴承故障特征提取
毛欢
魏志刚
刘迎松
韦雅宁
王宏元
陆强
《噪声与振动控制》
CSCD
北大核心
2022
7
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职称材料
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