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基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用
被引量：
1
1
作者
刘晖
姚德臣
+1 位作者
杨建伟
魏明辉
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第5期836-844,共9页
针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关...
针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关峭度的融合指标,自适应选择RSSD分解参数,得到了仿真信号的最优低共振分量;然后,利用GTO结合包络熵,自适应选择CYCBD的循环频率和滤波器长度,对最优低共振分量进行了解卷积运算,从包络谱中获得了信号的故障特征频率;最后,利用美国凯斯西储大学试验台和MFS-MG机械故障综合模拟试验台数据,综合验证了该方法的有效性,并将试验结果与RSSD-MCKD方法的结果进行了对比。研究结果表明,该方法能够准确地得到仿真信号的故障频率为20 Hz、美国凯斯西储大学试验台近似故障频率为107.5 Hz、MFS-MG试验台近似故障频率为87.6 Hz。自适应RSSD-CYCBD方法能够有效地识别出故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承故障诊断的目的。
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关键词
滚动轴承
故障诊断
共振稀疏分解
最大二阶循环平稳盲反卷积
人工大猩猩部队优化算法
包络熵
高强度噪声
下载PDF
职称材料
基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究
被引量：
1
2
作者
刘洋
李凌均
+2 位作者
王宇
王钧铄
曹亚磊
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期35-40,共6页
针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关...
针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关系数准则对和源信号相关系数大于0.6的分量进行重构,并根据FIF得到的分解结果设置合适的循环频率采集器;最后,利用CYCBD方法对重构后的信号进行解混去噪,对处理后的信号进行包络解调分析。仿真实验以及相关实验数据表明,所提方法具有良好的信噪分离效果,相较于信号中突出的噪声分量,处理得到的故障特征频率幅值高于噪声幅值,可以有效实现轴承故障频率及其倍频特征的提取。
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关键词
快速迭代滤波分解(FIF)
最大二阶循环平稳盲解卷积(
cycbd
)
滚动轴承
特征提取
循环频率
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职称材料
一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断
被引量：
3
3
作者
齐咏生
单成成
+2 位作者
贾舜宇
刘利强
董朝轶
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期2927-2941,2952,共16页
针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振...
针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。
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关键词
齿轮箱
复合故障
循环谱分析
最大二阶循环平稳盲解卷积
1.5维导数谱
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职称材料
题名
基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用
被引量：
1
1
作者
刘晖
姚德臣
杨建伟
魏明辉
机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
北京建筑大学城市轨道交通车辆服役性能保障北京重点实验室
出处
《机电工程》
CAS
北大核心
2024年第5期836-844,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51975038,52272385,52205083)
北京市自然科学基金资助项目(L211008,L221027,L211007,3214042)。
文摘
针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关峭度的融合指标,自适应选择RSSD分解参数,得到了仿真信号的最优低共振分量;然后,利用GTO结合包络熵,自适应选择CYCBD的循环频率和滤波器长度,对最优低共振分量进行了解卷积运算,从包络谱中获得了信号的故障特征频率;最后,利用美国凯斯西储大学试验台和MFS-MG机械故障综合模拟试验台数据,综合验证了该方法的有效性,并将试验结果与RSSD-MCKD方法的结果进行了对比。研究结果表明,该方法能够准确地得到仿真信号的故障频率为20 Hz、美国凯斯西储大学试验台近似故障频率为107.5 Hz、MFS-MG试验台近似故障频率为87.6 Hz。自适应RSSD-CYCBD方法能够有效地识别出故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承故障诊断的目的。
关键词
滚动轴承
故障诊断
共振稀疏分解
最大二阶循环平稳盲反卷积
人工大猩猩部队优化算法
包络熵
高强度噪声
Keywords
rolling bearings
fault diagnosis
resonance sparse decomposition(RSSD)
maximum
second-order
cyclic
smooth
blind
deconvolution
(
cycbd
)
artificial force gorilla troops optimization algorithm(GTO)
envelope entropy
high-intensity noise
分类号
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究
被引量：
1
2
作者
刘洋
李凌均
王宇
王钧铄
曹亚磊
机构
郑州大学机械与动力工程学院
出处
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022年第4期35-40,共6页
基金
国家自然科学基金项目资助项目(51775515)。
文摘
针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关系数准则对和源信号相关系数大于0.6的分量进行重构,并根据FIF得到的分解结果设置合适的循环频率采集器;最后,利用CYCBD方法对重构后的信号进行解混去噪,对处理后的信号进行包络解调分析。仿真实验以及相关实验数据表明,所提方法具有良好的信噪分离效果,相较于信号中突出的噪声分量,处理得到的故障特征频率幅值高于噪声幅值,可以有效实现轴承故障频率及其倍频特征的提取。
关键词
快速迭代滤波分解(FIF)
最大二阶循环平稳盲解卷积(
cycbd
)
滚动轴承
特征提取
循环频率
Keywords
fast iterative filter decomposition(FIF)
maximum
second-order
cyclostationarity
blind
deconvolution
(
cycbd
)
rolling bearing
feature extraction
cyclic
frequency
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
下载PDF
职称材料
题名
一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断
被引量：
3
3
作者
齐咏生
单成成
贾舜宇
刘利强
董朝轶
机构
内蒙古工业大学电力学院
内蒙古自治区机电控制重点实验室
出处
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第24期2927-2941,2952,共16页
基金
国家自然科学基金(61763037)
内蒙古自治区自然科学基金(2020MS05029)
+1 种基金
内蒙古自治区科技计划(2020GG0283)
内蒙古自治区科技成果转化项目(CGZH2018129)。
文摘
针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。
关键词
齿轮箱
复合故障
循环谱分析
最大二阶循环平稳盲解卷积
1.5维导数谱
Keywords
gearbox
compound fault
cyclic
spectrum analysis
maximum
second-order
cyclostationarity
blind
deconvolution
(
cycbd
)
1.5-dimensional derivative spectrum
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用
刘晖
姚德臣
杨建伟
魏明辉
《机电工程》
CAS
北大核心
2024
1
下载PDF
职称材料
2
基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究
刘洋
李凌均
王宇
王钧铄
曹亚磊
《郑州大学学报（工学版）》
CAS
北大核心
2022
1
下载PDF
职称材料
3
一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断
齐咏生
单成成
贾舜宇
刘利强
董朝轶
《中国机械工程》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
下载PDF
职称材料
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