EMD降噪与小波变换在轴承故障诊断中的应用

在轴承故障诊断中,为降低噪声对小波变换的干扰,提出了先用经验模态分解、再用小波变换对信号进行分析的综合处理法.在用经验模态分解方法的自适应性对信号进行分解的基础上,选用峭度值优选贡献率高的固有模态函数重构信号,计算其自相关函数,然后进行小波变换,得到分解后细节信号的级联谱,对效果最好的分量进行Hilbert解调.该方法解决了噪声对弱故障信号干扰导致诊断效果不明显的问题,提高了小波变换的故障识别率和效率.轴承滚动体点蚀故障试验结果表明:该方法能有效提取轴承滚动体故障特征,与传统包络解调相比具有更好的效果.     

基于最优Morlet小波的全信息能量熵提取及其在滚动轴承状态监测中的应用

为利用振动信号中隐含的冲击特征成分来反映轴承性能退化趋势,综合利用小波变换技术和全信息技术,提出一种基于最优Morlet小波变换的全信息能量熵提取方法．以最小Shannon熵优化Morlet小波形状参数,通过多源振动数据的小波变换系数,利用信息熵综合反映冲击特征能量在不同频带分布差异．滚动轴承全寿命数据的应用结果表明,全信息能量熵的变化趋势能够监测轴承状态的劣化过程,而伴随的早期故障检测可以提高轴承使用的安全性．     

基于激光雷达的高炉回旋区深度探测研究

炼铁高炉回旋区深度的直接探测存在较大困难,提出了一种基于激光雷达的回旋区边缘探测方法。探测得到的回波信号存在较大噪声干扰,为提取边缘回波信号,首先对噪声特点进行分析,判明噪声包括白噪声和1/fγ非平稳随机噪声;由此采用多小波平移不变算法进行滤波处理;采用H ilbert-Huang变换对滤波后的信号进行处理,对其瞬时能量进行分析。由于回旋区边缘表现出较为强烈的局部能量,从能量谱中可较好地提取回旋区边缘信号。试验表明,采用激光雷达探测回旋区的深度,能较为真实地反映高炉回旋区的真实状态,其值较计算建模方法更可靠。进一步的研究可望得到回旋区的二维或三维形貌。     

火炮射击冲击加速度信号提取方法研究

火炮结构在受到射击产生的冲击时易发生故障,最终影响火炮的寿命和性能。故障信号通常淹没在冲击加速度信号中,不易被识别。针对上述问题提出一种基于经验小波变换(EWT)和能量算子的信号提取方法,通过能量算子增强冲击响应特征,改进传统EWT的频谱分割方法,将火炮加速度信号分解为多个模态,有效地提取火炮的冲击特征。实验表明,改进后的EWT方法相对传统EWT对故障信号提取效果更好,时频图表现更清晰。     

基于 EEMD 的滚动轴承故障诊断方法

针对经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法处理轴承振动信号时存在的缺点,指出极值点的选择是产生模态混叠现象的原因。分析了集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposi-tion,EEMD）方法抑制模态混叠现象的原理,讨论了加入高斯白噪声的次数和大小对 EEMD 方法分解结果的影响,并通过仿真和实测信号对 EMD 和 EEMD 方法的性能进行了比较测试。结果表明：EEMD 方法不仅能够有效地抑制模态混叠现象,而且能更好地反映出轴承振动信号中的故障信息。同时,对通过 EEMD 方法得到的重构信号进行平方包络分析,结果证明：该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征。     

基于MOMEDA和IITD的滚动轴承微弱故障特征提取

为了清晰准确地提取出强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征,对采集的外圈故障轴承的振动信号用MOMEDA进行信号增强;然后,利用IITD分解得到一系列模态,并对分解得到的模态进行包络解调提取故障特征;最后,进行了故障模拟实验,实验结果表明了该方法的有效性。     

基于MED和EEMD的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期微弱故障特征难以提取的问题,提出将最小熵反褶积(MED)和集成经验模态分解(EEMD)方法相结合用于提取轴承微弱故障特征的方法。首先,采用MED对滚动轴承振动信号降噪,以增强冲击特征;然后,利用EEMD分解降噪后信号得到一组固有模态分量(IMF),依据相关系数和峭度准则,选择敏感的IMF分量重构信号,并采用希尔伯特包络解调提取故障特征;最后,通过仿真信号和实验台信号验证了该方法的有效性。     

基于小波包变换和伪魏格纳分布的轴承故障诊断

将小波包变换理论和伪魏格纳分布应用于齿轮箱故障诊断中,结合实例对轴承的振动信号进行分析,结果表明:小波包变换能有效地提取各频段的高频成分,通过对提取的信号做伪魏格纳分布,结果能形象、直观地反映出轴承故障的时-频信息,而且对故障信息具有较强的判别能力。     

基于不同能量值特征优选的水声目标识别

采用Bartlet平均周期图、小波变换和经验模态分解方法分别提取信号的频段能量值特征、IMF能量值特征，重点对IMF能量值特征进行特征优选。通过设计BP神经网络分类器，对实测的四类舰船目标的辐射噪声信号进行测试，取得了较好的识别效果。     

信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。     

希尔伯特-黄变换在脉冲涡流信号消噪与识别中的应用

针对传统方法无法有效识别不同尺寸细小裂纹所产生的脉冲涡流信号,提出一种基于希尔伯特-黄变换的脉冲涡流信号消噪与识别算法。对脉冲涡流信号进行集成经验模态分解并通过归一化自相关函数及其方差特性分选出含有噪声的本征模态函数;对含噪声的本征模态函数进行阈值消噪并与未做处理的本征模态函数重构成无噪声信号;对无噪声信号进行希尔伯特-黄变换并计算出希尔伯特边际谱;根据希尔伯特边际谱的差异识别出不同细小尺寸的表面与下表面裂纹。实验结果表明了所提方法的有效性,经过集成经验模态分解消噪,消除了噪声对脉冲涡流信号的干扰;而基于希尔伯特-黄变换的方法则能够有效识别出不同尺寸的裂纹。     

结合振动特征优选和GWOA-XGBoost的电机轴承故障诊断

为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。     

基于VMD和SVM的舰船辐射噪声特征提取及分类识别

针对复杂海洋背景下舰船声频辐射噪声特征提取困难的问题，提出一种基于变分模态分解、中心频率、复杂度特征和支持向量机的舰船辐射噪声特征提取及分类识别方法。对四类舰船辐射噪声信号使用变分模态方法分解，得到一定数量的固有模态函数。通过比较提取能量最大的固有模态函数中心频率和排列熵作为特征参数，并利用支持向量机方法对四类舰船信号样本进行分类识别。实验结果表明，该方法可以实现对舰船辐射噪声的特征提取，与已有方法对比，该方法具有较高的识别率。     

形态滤波和自相关降噪的Hilbert边际谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert边际谱是Hilbert-Huang变换在频域的一种表示形式,适合分析机械故障诊断中广泛存在的非平稳信号,但是噪声会影响Hilbert边际谱的分析精度。针对从装甲车辆机械系统采集的振动信号中噪声的特点,将形态滤波和自相关相结合,对振动信号进行降噪,提高了Hilbert边际谱对振动信号的分析精度,并在某型坦克变速箱主轴7216轴承滚动体点蚀故障诊断中得到了应用。     

A novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,minimum mean square variance criterion and least mean square adaptive filter

Underwater acoustic signal processing is one of the research hotspots in underwater acoustics. Noise reduction of underwater acoustic signals is the key to underwater acoustic signal processing. Owing to the complexity of marine environment and the particularity of underwater acoustic channel, noise reduction of underwater acoustic signals has always been a difficult challenge in the field of underwater acoustic signal processing. In order to solve the dilemma, we proposed a novel noise reduction technique for underwater acoustic signals based on complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise (CEEMDAN), minimum mean square variance criterion (MMSVC) and least mean square adaptive filter (LMSAF). This noise reduction technique, named CEEMDAN-MMSVC-LMSAF, has three main advantages: (i) as an improved algorithm of empirical mode decomposition (EMD) and ensemble EMD (EEMD), CEEMDAN can better suppress mode mixing, and can avoid selecting the number of decomposition in variational mode decomposition (VMD); (ii) MMSVC can identify noisy intrinsic mode function (IMF), and can avoid selecting thresholds of different permutation entropies; (iii) for noise reduction of noisy IMFs, LMSAF overcomes the selection of decomposition number and basis function for wavelet noise reduction. Firstly, CEEMDAN decomposes the original signal into IMFs, which can be divided into noisy IMFs and real IMFs. Then, MMSVC and LMSAF are used to detect identify noisy IMFs and remove noise components from noisy IMFs. Finally, both denoised noisy IMFs and real IMFs are reconstructed and the final denoised signal is obtained. Compared with other noise reduction techniques, the validity of CEEMDAN-MMSVC-LMSAF can be proved by the analysis of simulation signals and real underwater acoustic signals, which has the better noise reduction effect and has practical application value. CEEMDAN-MMSVC-LMSAF also provides a reliable basis for the detection, feature extraction, classification and recognition of underwater acoustic signals.     

非平稳数据处理方法与瞬时频率

利用“经验模式分解”(EMD)方法,任何复杂的数集都能够被分解为有限且通常数量较少的“本征模式函数”。“本征模式函数”产生瞬时频率,最终结果表示为H ilbert谱规定的能量-频率-时间分布。应用“经验模式分解”方法表示自然现象中的传统非线性平衡系统及其数据的数值结果,同时给出实例展示了这种新方法的作用和效果。这种方法阐明了能量-频率-时间分布,进一步显示出对非线性非平稳系统的处理效果———精确化、形象化和可视化。     

小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

谱分析在惯性平台试验数据处理中的应用

为了获取更多有效信息,将谱分析方法应用于惯性平台试验数据的定性分析。首先对试验数据进行差分处理得到平稳数据,再利用快速傅里叶变换就能得到数据的频谱。对某次试验数据进行处理后得到的频谱图进行了分析,结果表明此方法简单、有效。     

基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法

为了定量分析不同状态下电磁环境的变化,并有效提取电磁环境变化的干扰特征,提出了基于小波包分解和样本熵的电磁干扰分析方法.首先,时电磁环境的样本信号进行小波包分解,然后分别计算分解后备频带信号的能量谱系数和样本熵,通过能量谱系数和样本熵这两个指标的对比,综合判断电磁环境是否发生变化.仿真分析表明:样本熵可以弥补能量谱系数...