基于EMD和Wigner分布的轴承故障诊断研究

将经验模态分解和Wigner—Ville分布应用于轴承故障诊断的研究。首先将故障信号分解成一系列固有模态函数，再对分解后的固有模态函数进行Wigner—Ville分布分析，可有效抑制频率干扰现象，使时频分布图更加清晰，仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果表明：基于经验模态分解和Wigner—Ville分布的分析方法，能有效地诊断轴承的故障。     

基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断研究

为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。     

基于EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断研究

针对齿轮箱复合故障诊断中,多级传动相互干扰,微弱的轴承故障会被强烈的齿轮故障和噪声湮没而难以提取的问题,提出了基于EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法。首先利用单个加速度传感器采集齿轮箱振动信号,对采集的信号进行EEMD分解,根据峭度准则和相关系数重构IMF分量;然后应用盲源分离方法对重构的IMF分量进行求解,对分离的信号进行包络解调分析,确定出齿轮故障通道,轴承故障通道和噪声通道;最后对齿轮故障通道进行傅里叶变换,轴承故障通道进行基于谱峭度的共振解调分析,提取出信号的特征频率,完成齿轮箱的复合故障诊断。通过实验验证了该方法的有效性和可行性。     

基于CEEMDAN-SVM的高铁轴承故障诊断研究

高铁轴承在高铁运行中起着重要作用,对其进行状态检测和故障诊断有着十分重要的作用和意义。总结出一种基于自适应辅助噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)和样本熵(SampEn)相结合的高铁轴承故障诊断方法。振动信号经过分解获得诸多的本征模态分量(IMF),计算其样本熵特征参数来表征不同故障状态下的轴承信号的相关特征,并构造相应的训练和测试样本数据,而后将样本数据录入支持向量机(SVM)并配合灰狼优化算法(GWO)进行训练和测试,完成轴承故障的分类和识别。实验结果表明,此方法能够有效区分不同故障状态下的轴承振动信号。     

基于LCD和奇异值分解的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号在初期特征频率微弱而且难以提取的问题,提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和奇异值分解相结合的故障诊断方式。首先对采集到的目标信号进行LCD分解,得到一系列内禀模态分量(ISC),然后再通过峭度—相关系数筛选用来重构真实的ISC分量,利用奇异值分解对重构分量进行分解。接着求出所对应的差分谱,根据差分谱理论再次进行重构,最后再对重构信号进行能量算子包络解调。通过实验验证,相比于传统包络解调,所提的方法能够有效地提取出故障轴承的特征频率。     

基于改进EMD 的地震信号去噪

压制随机噪声是地震数据处理过程中的一个重要环节,目前大多数去噪技术都不同程度存在去噪效果差、易损伤有效信号等问题。利用经验模态分解可将信号自适应地分解为不同特征尺度固有模态函数的优点,及小波变换模极大值滤波方法对噪声的依赖性较小且适合于低信噪比信号去噪的优势,构造了一种经验模态分解与小波变换模极大值相结合的新的去噪算法,该算法很好地实现了地震有效信号与随机噪声的分离,有效提高了地震数据信噪比。将该算法应用于仿真实验和实际地震数据处理,结果都表明该方法明显优于常规经验模态分解去噪效果。     

基于EMD的非线性信号自适应分析

根据EMD分解原理,提出通过选择平均包络中的突变点确定自适应滤波器截止分量阶,以此构造时空滤波器组进行非线性信号自适应分析的方法,成功应用于分析波音737飞机涡轮轴振动信号。从噪声中自适应地提取随转速变化的信号分量和低频振动分量,与小波分析方法相比,在轴向位移检测中取得了更为满意的效果。该方法不仅改进了涡轮轴振动信号分析方法,也适用于解决其他非线性信号的分析问题。     

基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法

为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题，课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲；然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数，并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量，重构后进行DEO3S解调，依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明：所提方法解调信号的误差更小，提取轴承故障频率更精确。     

CEEMDAN辅助快速谱峭度的滚动轴承故障诊断方法

为解决集合经验模态（EEMD）存在分量重构误差大和提取的故障特征不明显问题，课题组提出一种自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）辅助快速谱峭度的故障诊断方法。首先采用CEEMDAN将故障信号分解为多个IMF分量，计算分量的谱峭度值，选择峭度和相关度最大的分量进行重构；然后通过快速谱峭度图确定最大共振频带，进行带通滤波分析，获得故障信息；最后采用某滚动轴承实验数据分别对内圈故障和外圈故障进行实验分析。结果表明：与原始故障信号相比，该方法获得的包络谱更清晰，故障频率更明显，内圈故障频率为162 Hz，外圈故障频率为107 Hz。该方法提取故障特征突出，可以得到有效的故障频带。     

基于模态分解的Hilbert-Huang变换

Hilbert-Huang变换(HHT)是近年来发展起来的一种新的时频分析方法。本文首先阐述了基于经验模态分解(EMD)的Hilbert—Huang变换(HHT)的基本原理及英特点,然后将该方法用于实例,对比分析了HHT变换和传统的傅立叶变换的实验结杲,进而说明了该方法用于信号时频分析的可行性和优越性。     

基于Gabor变换的信号降噪方法

介绍了Gabor变换的基本理论，提出了一种基于Gabor变换的降噪方法。该方法首先对信号进行Gabor变换，并选择合适的阈值对Gabor展开系数进行处理，然后对处理后的Gabor展开系数进行Gabor逆变换，从而实现降噪。仿真结果表明，该方法具有很好的降噪效果，为机械故障诊断提供了一种新的思路。     

基于Gabor变换的自适应降噪方法

简要介绍了Gabor变换的基本思想,提出了一种新的基于Gabor变换的自适应信号降噪方法。分析了该方法的降噪特性,同时比较了小波降噪和该方法的降噪效果。将该方法用于齿轮箱的故障诊断,结果表明,该方法能够有效识别齿轮箱中的齿轮典型故障。     

基于EMD分解和共振解调的滚动轴承故障诊断研究

在介绍滚动轴承的故障机理的前提下,采用振动信号分析法对滚动轴承状态监测和故障诊断进行研究。通过LabVIEW编程,应用EMD分解和共振解调相结合的方法,对振动信号进行分析,获取有用故障特征,进而确定故障类型。     

基于LabVIEW的局域均值分解方法及其在列车轴承故障诊断中的应用

列车轴承故障诊断是保证铁路运营安全的重要手段，轴承振动信号的处理方法是实现故障诊断的关键。局域均值分解方法是一种自适应的信号处理方法，对于非线性非平稳信号的解调具有良好的性能。利用在测试测量领域广泛使用的LabVIEW进行了局域均值分解方法的编程，将该方法与虚拟仪器技术结合搭建了一套高速、可靠、可移植性强的系统，通过仿真信号和轮对实验的验证，证明该方法适用于工程实践。     

黄变换的穿越筛分法

基于黄变换提出了一种分解非线性、非平稳时间序列的穿越筛分方法,该方法先搜索到信号的局部极值点,然后定位出相邻局部极值点间的穿越点,最后使用三次样条对穿越点列插值,可近似得到信号的包络中值。通过实例比较分析了穿越筛分法与黄变换的经验模态分解方法,筛分结果表明该方法简单有效,可以从观测时间序列中筛分出较好的各阶固有模态函数。     

变分模态分解和形态学滤波在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承早期故障信号易被强烈的背景噪声淹没及故障特征难以提取的特点,提出了基于变分模态分解(VMD)和形态学滤波相结合的滚动轴承早期故障诊断方法。首先利用VMD将早期故障信号自适应地分解为一系列IMF分量,然后选择峭度值最大的前两个IMF分量重构,并对重构信号进行形态学滤波,最后通过Teager能量算子计算重构分量的能量谱来提取滚动轴承的故障频率,判断故障类型。将该方法应用于滚动轴承仿真信号与实际故障数据中,分析结果表明该方法能够更加有效提取故障特征频率信息,实现了滚动轴承故障的精确诊断。     

基于优化VMD与BP神经网络结合的滚动轴承故障诊断方法研究

为解决滚动轴承微弱故障信号不明显、识别故障类型准确率不高及变分模态分解(VMD)分解时参数主要依靠人为设定的问题，提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化VMD参数与BP神经网络相结合的故障诊断方法。首先，使用麻雀搜索算法对VMD分解的模态分解个数及惩罚因子进行优化，搜索全局得出最优参数组合；利用优化后的参数对故障信号进行VMD分解，将分解后的本征模态分量导入BP神经网络进行模式识别。结果表明：与EMD、未优化VMD相比，优化参数后的VMD具有更高的故障诊断率99.53%,使故障诊断效果进一步提升。     

一种多层经验小波变换与多指标交叉融合的列车轮对轴承故障诊断研究

列车轮对轴承在长期使用过程中极易产生各类故障,但恶劣的工况导致其故障诊断较为困难,针对这一问题,提出了一种基于多层经验小波变换(multi-layer empirical wavelet transform, MLEWT)与多指标交叉融合的列车轮对轴承故障诊断方法。所提MLEWT方法在划分信号频谱边界过程中,不再以局部极值点作为频谱区间划分依据,而是通过设定频谱区间个数来对整个信号频谱进行多层分解,得到多个模态分量信号。提出了一种基于交叉融合峭度、平滑因子、稀疏值和峰值系数4个统计量指标的故障稀疏度大小评价方法,该方法将多个统计量指标综合考虑,有效克服了单一指标存在的不足,自适应搜寻信号MLEWT后最优的模态分量信号。通过对最优模态分量信号进行包络解调分析诊断出轴承故障。仿真信号和实际轮对轴承故障信号的分析结果表明：所提方法可以有效提取轴承故障特征信息,诊断效果优于传统的谱峭度和EWT方法。     

基于改进希尔伯特-黄变换算法的碳市场价格多尺度分解

作为一种新型非线性、非稳态数据的自适应处理算法,希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform,HHT）,近年来开始应用到人文社会科学领域。HHT的核心是经验模态分解（Empirical Mode Decomposition,EMD）算法。EMD分解过程中常会产生模态混叠和端点效应现象,造成分解结果失真。针对碳市场价格多尺度特征,改进HHT算法以提高碳市场价格多尺度分解质量。引入高斯白噪声到EMD分解中,建立集成EMD（Ensemble EMD,EEMD）算法来抑制EMD分解中存在的模态混叠现象;针对EEMD分解过程中存在的端点效应问题,通过5种端点延拓方法的比较,改进EEMD算法,得出适合碳市场价格多尺度分解的延拓方法;将改进HHT算法应用于两个不同到期时间的欧盟碳期货价格（DEC12、DEC14）进行多尺度分解,结果表明:改进HHT算法能显著提高碳市场价格分解精度,扩大了HHT在碳市场价格多尺度分析中的应用范围。     

基于共振解调的铁路货车轴承故障诊断

以铁路货车轴箱双列圆锥滚子轴承为研究对象,基于共振解调技术研究了早期故障精密诊断方法。首先在轮对跑合实验台上,采用压电加速度传感器、信号调理器和INV36DF型信号采集处理仪等搭建轴承故障测试系统,测量该类型轴承外圈和滚子存在轻微故障时的振动信号,然后通过带通滤波、包络解调和频谱分析等方法,准确提取出了轴承外圈和滚子的故障特征频率。研究结果表明,利用这种方法可以消除系统噪声干扰,能有效诊断出轴承外圈和滚子的轻微损伤。该方法对于铁路货车轴承的早期故障诊断具有较好的理论意义和实际应用价值。