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基于多维度排列熵与支持向量机的轴承早期故障诊断方法 被引量：28
1
作者 贾峰 武兵 +1 位作者 熊晓燕 熊诗波 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2275-2282,共8页
针对许多现有方法无法有效诊断滚动轴承早期故障的问题,引入排列熵的方法对轴承振动信号进行早期故障分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号排列熵的影响,提出多维度排列熵的特征提取方法。利用多维度排列熵方法所提取的特征,建立了... 针对许多现有方法无法有效诊断滚动轴承早期故障的问题,引入排列熵的方法对轴承振动信号进行早期故障分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号排列熵的影响,提出多维度排列熵的特征提取方法。利用多维度排列熵方法所提取的特征,建立了基于支持向量机的轴承早期故障智能诊断模型。对轴承不同类型、不同程度的故障数据进行分析,证明了多维度排列熵方法可以有效提取轴承不同状态的特征信息,与支持向量机结合的智能诊断模型可以精确地诊断轴承不同类型的早期故障,具有很强的通用性;该模型在贫样本的情况下,依然具有很高的诊断精度,适用于滚动轴承早期故障状态的在线监测。 展开更多
关键词 多维度排列熵 支持向量机 早期故障诊断 滚动轴承
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基于ISSA-VMD的滚动轴承早期故障诊断方法 被引量：8
2
作者 刘玉明 刘自然 王鹏博 《机电工程》 CAS 北大核心 2023年第9期1426-1432,共7页
针对滚动轴承早期信号微弱导致故障特征难以提取和故障诊断准确率不高的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法-变分模态分解(ISSA-VMD)和样本熵(SE)的滚动轴承早期故障特征提取方法。首先,在轴承早期故障诊断过程中,模态分解个数和惩罚... 针对滚动轴承早期信号微弱导致故障特征难以提取和故障诊断准确率不高的问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法-变分模态分解(ISSA-VMD)和样本熵(SE)的滚动轴承早期故障特征提取方法。首先,在轴承早期故障诊断过程中,模态分解个数和惩罚因子的选择对变分模态分解(VMD)的分解效果有着很大的影响,为消除人为选择参数的影响,将麻雀搜索算法(SSA)优化为改进麻雀搜索算法(ISSA),利用ISSA参数优化后的VMD方法对信号进行了分解;然后,计算了敏感固有模态函数(IMF)分量的样本熵,构成了特征向量;最后,将特征向量作为支持向量机(SVM)的输入,进行了滚动轴承早期故障类型的识别。研究结果表明:ISSA-VMD+样本熵特征提取模型的故障诊断准确率为98.3%,与SSA-VMD+样本熵、灰狼优化算法(GWO)-VMD+样本熵、鲸鱼优化算法(WOA)-VMD+样本熵、传统VMD+样本熵、经验模态分解(EMD)+样本熵等特征提取模型相比,故障诊断准确率分别提高了3.3%、6.6%、5%、3.3%、5%;该模型可以准确地提取故障特征,提高故障诊断准确率。 展开更多
关键词 轴承早期故障 故障特征提取 改进麻雀搜索算法-变分模态分解 样本熵 支持向量机 经验模态分解
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改进型共振解调器在轴承故障诊断中的应用 被引量：6
3
作者 马增强 谷朝健 +1 位作者 李延忠 张俊甲 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第12期1925-1932,共8页
共振解调技术已经在旋转机械故障诊断中得到广泛应用,传统电压型共振解调器模拟电路能够实时、准确地提取低频共振带里的故障特征频率。受电压型运算放大器转换速度较低和二极管的非线性特性这两个方面的制约,通过传统电压型共振解调器... 共振解调技术已经在旋转机械故障诊断中得到广泛应用,传统电压型共振解调器模拟电路能够实时、准确地提取低频共振带里的故障特征频率。受电压型运算放大器转换速度较低和二极管的非线性特性这两个方面的制约,通过传统电压型共振解调器的高频信号和微弱信号发生失真现象,从而造成高频噪声背景下的轴承早期故障被误诊或者漏诊。因此,提出了一种改进型共振解调器模拟电路,通过采用第2代电流传输器(CCII+)以及AB类偏置电压补偿,改善了传统电压型共振解调器中包络检波器的性能,使该设计方法在处理高频故障信号和微弱故障信号的精度均有较大提升。随后,将该电路应用于跑合试验台,对滚动轴承典型故障进行了在线诊断。实验结果表明该改进电路不仅拓宽了信号频率适用范围,而且保证了对滚动轴承早期微弱故障的准确提取。 展开更多
关键词 改进型共振解调器 第2代电流传输器(CCII+) 高频信号 早期故障 滚动轴承故障诊断
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基于POA优化FMD参数的滚动轴承早期故障诊断
4
作者 雷虎 王靖岳 +2 位作者 郑珺文 侯兴达 丁建明 《失效分析与预防》 2024年第4期264-272,共9页
早期滚动轴承故障较难诊断,且特征模式分解(FMD)输入参数滤波器长度L和模态分量个数n较难准确选择。因此,提出基于鹈鹕优化算法(POA)优化FMD参数的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法以全体峭度的指标作为适应度函数,通过POA优化算法获取... 早期滚动轴承故障较难诊断,且特征模式分解(FMD)输入参数滤波器长度L和模态分量个数n较难准确选择。因此,提出基于鹈鹕优化算法(POA)优化FMD参数的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法以全体峭度的指标作为适应度函数,通过POA优化算法获取FMD优良参数组合,并且结合包络谱分析实现故障诊断。使用该方法对滚动轴承早期故障仿真信号和实验信号进行分析,结果表明:该方法通过优化FMD参数,可以从包络谱中得到故障特征频率及其倍频突出的幅值,进而诊断出滚动轴承早期故障类别;与基于固有时间尺度分解(ITD)和基于最小熵解卷积(MED)方法相比,包络谱中的故障特征频率及其倍频幅值更突出,在滚动轴承早期故障诊断中具有一定的应用前景和价值。 展开更多
关键词 特征模态分解 鹈鹕优化算法 早期故障 滚动轴承 故障诊断
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轴承在线早期故障检测的无监督张量深度迁移学习方法
5
作者 毛文涛 施华东 +1 位作者 张艳娜 仲志丹 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期867-876,共10页
基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,提出一种无监督张量深度迁移学习方法.首先,构建基于张量表示的深度多任务异常检测模型,利用核心张量构建单分类异常检测规则表示,并建立超球规则适配机制,交替优化张量分解和域无关特征... 基于张量分解可有效挖掘信号高维本质信息的优点,提出一种无监督张量深度迁移学习方法.首先,构建基于张量表示的深度多任务异常检测模型,利用核心张量构建单分类异常检测规则表示,并建立超球规则适配机制,交替优化张量分解和域无关特征提取,以实现异常检测规则在离线轴承和在线目标轴承间的有效传递,完成在线无标记数据的异常检测;其次,提出一个基于异常概率贯序累积的非参数报警阈值设定方法,可在仅设定误报警率置信度的条件下自适应选择在线阈值,并给出该阈值合理性的理论分析.在IEEE PHM Challenge 2012轴承数据集上进行实验,结果表明,所提出方法可获得更好的检测实时性和更低的误报警数,为早期故障检测提供一种具有易部署性和鲁棒性的解决方案. 展开更多
关键词 早期故障检测 深度学习 迁移学习 异常检测 滚动轴承
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基于自适应优化的TQWT轴承早期故障诊断方法
6
作者 黄慧杰 刘桐桐 任学平 《制造技术与机床》 北大核心 2019年第2期137-142,共6页
为了准确提取滚动轴承早期微弱故障特征,提出基于自适应优化的可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)轴承早期故障诊断方法。该方法利用包络谱特征频率强度系数的参数自适应寻优方法来自适应优化TQWT,以弥补传... 为了准确提取滚动轴承早期微弱故障特征,提出基于自适应优化的可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,TQWT)轴承早期故障诊断方法。该方法利用包络谱特征频率强度系数的参数自适应寻优方法来自适应优化TQWT,以弥补传统TQWT参数选择过分依赖人工经验的不足。首先利用该方法获得振动信号的最优分解结果,然后通过分析最优分解结果的包络谱来判断轴承故障类型。通过分析仿真信号以及工程试验数据证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承早期故障 可调品质因子小波变换 特征频率强度系数
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