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改进型EEMD和MSB解调方法及其在轴承故障特征提取中的应用 被引量:4
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作者 甄冬 田少宁 +2 位作者 郭俊超 孟召宗 谷丰收 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2023年第5期1447-1456,共10页
针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特性,提出了一种基于改进集成经验模态分解(IEEMD)和调制信号双谱(MSB)分析的故障特征提取方法。将集成经验模态分解(EEMD)应用于滚动轴承的振动信号处理,将其分解成一系列的本征模态函数(IMFs)... 针对滚动轴承振动信号的强非线性和非平稳特性,提出了一种基于改进集成经验模态分解(IEEMD)和调制信号双谱(MSB)分析的故障特征提取方法。将集成经验模态分解(EEMD)应用于滚动轴承的振动信号处理,将其分解成一系列的本征模态函数(IMFs);通过累计均值(MSAM)准则将IMFs自适应地分为低频IMFs和高频IMFs,其中高频IMFs采用小波阈值降噪进行处理;将降噪后的高频IMFs与低频IMFs进行重构以获取高信噪比的瞬态脉冲信号;利用MSB进一步抑制瞬态脉冲信号中的随机噪声和干扰分量,并提取信号故障特征。与谱峭度(SK)和WEEMD-MSB分析结果进行对比,验证了该方法在轴承微弱故障特征提取方面的优越性。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 改进经验模态分解 调制信号双谱分析 累计均值
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Research on Feature Extraction Method for Low-Speed Reciprocating Bearings Based on Segmented Short Signal Modulation Signal Bispectrum Slicing
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作者 Hao Zhang 《Open Journal of Applied Sciences》 2023年第12期2306-2319,共14页
Bearing condition monitoring and fault diagnosis (CMFD) can investigate bearing faults in the early stages, preventing the subsequent impacts of machine bearing failures effectively. CMFD for low-speed, non-continuous... Bearing condition monitoring and fault diagnosis (CMFD) can investigate bearing faults in the early stages, preventing the subsequent impacts of machine bearing failures effectively. CMFD for low-speed, non-continuous operation bearings, such as yaw bearings and pitch bearings in wind turbines, and rotating support bearings in space launch towers, presents more challenges compared to continuous rolling bearings. Firstly, these bearings have very slow speeds, resulting in weak collected fault signals that are heavily masked by severe noise interference. Secondly, their limited rotational angles during operation lead to a restricted number of fault signals. Lastly, the interference from deceleration and direction-changing impact signals significantly affects fault impact signals. To address these challenges, this paper proposes a method for extracting fault features in low-speed reciprocating bearings based on short signal segmentation and modulation signal bispectrum (MSB) slicing. This method initially separates short signals corresponding to individual cycles from the vibration signals based on encoder signals. Subsequently, MSB analysis is performed on each short signal to generate MSB carrier-slice spectra. The optimal carrier frequency and its corresponding modulation signal slice spectrum are determined based on the carrier-slice spectra. Finally, the MSB modulation signal slice spectra of the short signal set are averaged to obtain the overall average feature of the sliced spectra. 展开更多
关键词 Fault Diagnosis The modulation signal bispectrum Short signal Low-Speed Reciprocating Bearings Slewing Bearing
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低速往复运转轴承故障的调制信号双谱切片总体平均特征提取
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作者 张浩 胡雷 +1 位作者 徐元栋 胡茑庆 《机械传动》 北大核心 2024年第8期169-176,共8页
风电机组的偏航轴承和变桨轴承、航天发射塔架的回转支承轴承、起重机和挖掘机的转盘轴承等,都具有低速往复运转的特点。低速往复运转轴承的故障诊断极具挑战:低速工况下损伤接触的冲击力小,损伤冲击信号弱;减速换向冲击信号对故障冲击... 风电机组的偏航轴承和变桨轴承、航天发射塔架的回转支承轴承、起重机和挖掘机的转盘轴承等,都具有低速往复运转的特点。低速往复运转轴承的故障诊断极具挑战:低速工况下损伤接触的冲击力小,损伤冲击信号弱;减速换向冲击信号对故障冲击信号的干扰大;覆盖多个往复运转行程的长信号不具有周期性,等等。为了解决上述问题,提出一种基于调制信号双谱(Modulation Signal Bispectrum,MSB)切片总体平均的低速往复运转轴承故障诊断方法。首先,利用转速跟踪过零点对振动信号进行信号重采样处理,并依据编码器信号从重采样信号中分离出单个行程的短信号集合;然后,对每一个短信号进行MSB分析,生成MSB的载波切片谱,根据载波切片谱寻找最优载波频率及其对应的调制信号切片谱;最后,对短信号集合的MSB调制信号切片谱进行总体平均,生成切片谱总体平均特征。故障试验数据验证结果表明,MSB切片总体平均特征能够有效诊断低速往复运转轴承的故障。 展开更多
关键词 故障诊断 调制信号双谱 短信号 低速往复运转轴承 变桨轴承
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基于小波包能量和调制信号双谱边带估计的齿轮磨损监测 被引量:4
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作者 温新宇 张瑞亮 +2 位作者 谷丰收 刘普 施延栋 《机械传动》 北大核心 2021年第2期117-123,共7页
为提高调制信号双谱边带估计的分析效果和鲁棒性,提出了小波包能量和调制信号双谱边带估计相结合的磨损特征提取方法。首先,使用小波包变换将信号分解为多个频段,计算每个频段的小波包能量,选取小波包能量较高的频段进行重构,以达到优... 为提高调制信号双谱边带估计的分析效果和鲁棒性,提出了小波包能量和调制信号双谱边带估计相结合的磨损特征提取方法。首先,使用小波包变换将信号分解为多个频段,计算每个频段的小波包能量,选取小波包能量较高的频段进行重构,以达到优选分析频段和降低计算量的目的;然后,对重构信号进行调制信号双谱边带估计以提取齿面磨损特征,并通过合理构建指标实现齿面磨损损伤状态的在线监测。仿真与试验结果表明,所提出方法具有更强的鲁棒性,能够更准确地监测齿面磨损的发展过程,评估磨损损伤程度。 展开更多
关键词 齿轮传动 磨损监测 调制信号双谱 小波包变换
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基于MSB和CNN的弧齿锥齿轮损伤故障识别
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作者 杨大炼 雷家乐 蒋玲莉 《湖南科技大学学报(自然科学版)》 北大核心 2023年第4期59-65,共7页
针对弧齿锥齿轮损伤程度识别率低的问题,提出一种基于调制信号双谱和卷积神经网络的弧齿锥齿轮损伤程度识别方法.采集弧齿锥齿轮在正常、轻度损伤及中度损伤3种状态下的振动加速度信号,分别计算其调制信号双谱特征图,构建卷积神经网络,... 针对弧齿锥齿轮损伤程度识别率低的问题,提出一种基于调制信号双谱和卷积神经网络的弧齿锥齿轮损伤程度识别方法.采集弧齿锥齿轮在正常、轻度损伤及中度损伤3种状态下的振动加速度信号,分别计算其调制信号双谱特征图,构建卷积神经网络,并将调制信号双谱特征图作为输入样本训练卷积神经网络.试验结果表明:本文方法可以有效地提高弧齿锥齿轮损伤程度的识别率,平均识别准确率达99.91%. 展开更多
关键词 卷积神经网络 调制信号双谱 弧齿锥齿轮 故障诊断
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基于频谱编辑和调制信号双谱的齿轮裂纹故障诊断 被引量:2
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作者 李加伟 张永祥 赵磊 《中国测试》 CAS 北大核心 2021年第2期98-105,共8页
齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取。针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行... 齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取。针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行双谱分析,采用相邻切片融合平均的方法对双谱进行降噪,从降噪后双谱中选取故障特征频率明显的切片进行组合平均得到复合切片谱,进而提取出齿轮的故障特征。仿真和实验信号表明:在低信噪比条件下,频谱编辑与调制信号双谱相结合的方法能够有效抑制谐波信号以及白噪声的干扰,提取出故障特征,实现齿轮裂纹故障诊断。 展开更多
关键词 齿轮裂纹 故障诊断 频谱编辑 调制信号双谱
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一种WACEEMDAN和MSB的轴承故障诊断方法 被引量:2
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作者 王星河 王红军 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第11期91-99,共9页
针对滚动轴承发生故障时的冲击信号易被噪声淹没和其非平稳的特性,以及传统使用自适应白噪声平均总体经验模态分解(CEEMDAN)时固有模态函数(IMFs)中的有效信息不能被充分利用等问题,提出了一种基于加权自适应白噪声平均总体经验模态分解... 针对滚动轴承发生故障时的冲击信号易被噪声淹没和其非平稳的特性,以及传统使用自适应白噪声平均总体经验模态分解(CEEMDAN)时固有模态函数(IMFs)中的有效信息不能被充分利用等问题,提出了一种基于加权自适应白噪声平均总体经验模态分解(WACEEMDAN)和调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障特征提取方法。首先,使用CEEMDAN将采集的非平稳振动信号分解成若干具有平稳特性的IMFs;然后,构建了一种强调敏感分量的新型指标:相关—峭度值,利用该指标对各个IMFs加权并重构为WACEEMDAN信号;最后,应用调制信号双谱(MSB)分解WACEEMDAN信号中的调制分量并提取故障特征频率。研究结果表明,通过使用西安交通大学通用轴承数据集和我们试验台进行了验证,所提出的WACEEMDAN—MSB方法能够准确的提取出轴承故障特征频率,从而验证了WACEEMDAN—MSB方法的有效性。 展开更多
关键词 加权自适应白噪声平均总体经验模态分解 调制信号双谱 故障诊断 特征提取
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基于TVD和MSB的滚动轴承故障特征提取 被引量:11
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作者 朱丹宸 张永祥 +1 位作者 赵磊 朱群伟 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期103-109,125,共8页
针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被背景噪声淹没的特点,提出一种基于二阶全变分去噪(TVD)与调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用二阶TVD处理故障信号,包络谱相关峭度被用于确定滤波过程中的参数λ;为进一步抑制... 针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被背景噪声淹没的特点,提出一种基于二阶全变分去噪(TVD)与调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。该方法利用二阶TVD处理故障信号,包络谱相关峭度被用于确定滤波过程中的参数λ;为进一步抑制噪声干扰,对滤波后信号进行MSB分析,选取故障特征频率占比最大的5个切片进行平均得到复合切片谱,提取出轴承故障特征;通过分析复合切片谱,判断轴承故障类型。将该方法运用到轴承故障仿真和实验信号。结果表明,所提出的方法能够有效抑制强背景噪声的干扰,实现了滚动轴承的故障诊断,证明了方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承 故障诊断 全变分去噪(TVD) 调制信号双谱(MSB)
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基于WAEEMD和MSB的滚动轴承故障特征提取 被引量:9
9
作者 郭俊超 甄冬 +2 位作者 孟召宗 师占群 谷丰收 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第15期1793-1800,共8页
针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后... 针对调制信号双谱(MSB)方法仅能处理平稳信号的不足,提出了一种基于加权平均集成经验模态分解(WAEEMD)和MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先,利用WAEEMD将滚动轴承的非平稳振动信号分解成一系列具有平稳特性的固有模态函数(IMF);然后,开发了一种基于Teager能量峭度(TEK)的加权平均方法以强调敏感IMF的重要性,并将加权后的IMF重构为WAEEMD滤波信号;最后,应用MSB分解WAEEMD滤波信号中的调制分量并提取故障特征频率。仿真和实验结果表明,相对于快速谱峭度(FK)和EEMD-MSB方法,WAEEMD-MSB方法能更准确地获取故障特征,从而验证了WAEEMD-MSB方法的有效性。 展开更多
关键词 加权平均集成经验模态分解 调制信号双谱 Teager能量峭度 滚动轴承 特征提取
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基于转速提取和优化MSB的滚动轴承故障诊断 被引量:4
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作者 冯坤 李业政 贺雅 《机电工程》 CAS 北大核心 2022年第4期452-459,共8页
在变转速工况下,齿轮箱滚动轴承的振动信号呈现强烈的非平稳性特征,导致无法对其进行故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于转速提取和优化调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用同步提取变换(SET),从原始振动信号中提... 在变转速工况下,齿轮箱滚动轴承的振动信号呈现强烈的非平稳性特征,导致无法对其进行故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于转速提取和优化调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用同步提取变换(SET),从原始振动信号中提取了参考轴的瞬时转速;再对原始信号进行了预白化和最小熵反褶积(MED)滤波,得到了特征增强的降噪信号,并结合提取的转速信号进行了角域重采样,建立了阶次域调制信号双谱(MSB);基于MSB分布,构造了更能体现主导调制分量与载波分量非线性耦合程度的改进载波谱;最后,根据改进载波谱对载波切片进行了择优挑选,结合MSB和双谱相干函数构造了改进调制谱,进一步消除了噪声的干扰,从而提取到了滚动轴承的显著故障特征。研究结果表明:该方法可以用于有效提取变转速齿轮箱滚动轴承的故障特征阶次,从而实现对滚动轴承进行有效的故障诊断;与传统的诊断方法相比,该方法具有明显的优势。 展开更多
关键词 齿轮箱滚动轴承 故障特征阶次 同步提取变换 转速提取 调制信号双谱 改进调制谱
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基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法 被引量:1
11
作者 冯坤 颜康 +2 位作者 胡明辉 贺雅 江志农 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2021年第13期182-192,共11页
针对快速谱峭度图和传统切片MSB(modulation signal bispectrum)算法在强干扰条件下提取轴承故障特征不佳的问题,提出一种基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用MSB算法计算得到原始振动信号的调制信号双谱,对主维... 针对快速谱峭度图和传统切片MSB(modulation signal bispectrum)算法在强干扰条件下提取轴承故障特征不佳的问题,提出一种基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用MSB算法计算得到原始振动信号的调制信号双谱,对主维度进行切片叠加得到载波谱;然后基于MSB凸显滚动轴承故障信号调制特征的性质,通过粒子群寻优算法对切片范围进行择优;最后,对故障特征所在切片的双谱相干函数与调制信号双谱进行组合处理,进行增强性重构得到调制谱,去除了大部分噪声分量,直接提取出故障特征。通过仿真、实验验证了调制增强切片MSB算法能够实现长传递路径、强噪声干扰条件下的滚动轴承故障特征提取,所得结果比快速谱峭度图更加直观、清晰。 展开更多
关键词 切片MSB 调制增强 滚动轴承 特征提取
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