基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取

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基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

ｆｕｔｄａｎｓｓａｐｒａｈｗａｏｏｅａｅｎＩａｌ— ｉｇｏｉｐｏｃｓｐｒｐｓｄｂｓｄｏＣＡｎａｄＨＨＴ．Ｗｉｈｔｅａｐｏｃｔｈｐｒａｈ，ｔｅｖｂａｉｎｓｇａｓｗｅｅｄｃｍｐｓｄｈｉｒｔｏｉｎｌｒｅｏｏｅ
调制干扰分量而失效。提出了基于ＨＴ和独立分量分析（Ｃ的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解ＨＩＡ）（ＭＤ）Ｅ将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数ＩＭＦ分量，通过提取若干包含主要信息的ＩＭＦ分量，应用带
通滤波器和Ｈｌｅ变换获取ＩｉｒｂｔＭＦ分量的高频包络波形，再应用ＩＡ分离包络波形并进行频谱分析，而判断滚动轴承的Ｃ进
（ｏｅｅｏＭｅｈｎｃｌｎｌｃｃｌｎｉｅｒｇＫｎｎｎｅｓｙｏｃｅｃｎｅｈｏｇ，ｕｍｎ５０３ｈｎ）ＣｌｇｆｃａｉｄＥｅｔａＥｇｅｎ，ｕｍｉｇＵｉｒｉｆｉｎｅａｄＴｃｎｌｙＫｎｉ６０９，ＣｉａｌａａｉｒｎｉｖｔＳｏｇ
ｐｓｆｔｒｎｉｅｔｒｎｆｍｔｎｕｓｑｅｔ，ｈｄｐｎｅｔｏｐｎｎａａｓＩＡ）ａｍｌｅｅａａａｓｌｄＨｌｒｔｓｒａｉ．ＳｂｅｕｎｙｔｅｎｅｅｄｎｍｏｅｔｎｌｉＣｗｓｐｏｄｔｓｐｒｔｅａｉｂａｏｏｌｉｃｙｓ（ｅｙｏｅｔｅｅｖｌｐｓｎｏｉｄｐｎｅｔｏｐｎｎｓ（Ｃ）ａｃｒｉｇｔｉｄｐｎｅｃｆｉｒｔｎｓｕｃｓｉａｙｈｎｅｐｈｎｅｅｔｎｅｅｄｎｃｍｏｅｔＩｓｃｏｄｎｅｅｄｎｅｏｂａｏｏｒｅ．Ｆｎｌ，ｔｅｅｖｌｅｏｉｏｎｖｉｌｏ

基于降噪及独立分量分析的轴承故障声信号特征提取

维普资讯
第３卷第１１期
２００８年２月
武汉科技大学学报（自然科学版）
Ｊｆｕａｉｆｃ＆Ｔｅｈ（ｔｒｌｃｎห้องสมุดไป่ตู้ｅＥｉｏ）．ｏｈｎＵｎ．ｏｉＷＳ．ｃ．ＮａｕａＳｉｃｄｔｎｅｉ
Ｍ
样还可以写为厂Ｘ… ，，，＋）形式。该（ … ｘＸ。的
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∑ＹＥ一），就是选择合适的ＹｙＲ（］也使得
Ｖｏ．１Ｎｏ１１３，．
Ｆｅ．０ｂ２０８
基于降噪及独立分量分析的轴承故障声信号特征提取
吕勇，友荣，涵，志刚李肖王
（汉科技大学机械自动化学院，北武汉，３０１武湖４０８）
噪声引起的，局部投影算法的主要原理就是识别
这个零子空间，后找出与其对应的。然假设零子空间是Ｍ维的，在只需找出Ｍ现个正交的矢量，且满足吸引子局部投影到这些矢量的值为最小，影到零子空间的矢量为Ｙ投
信号的降噪和特征提取一直是设备故障信号处理的两个主要研究方向。在设备故障诊断中，
将采集到的信号进行分类加工处理，括对数据包
０ｏｌＸｌ）＋（１一ｌＸ。

《2024年基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法研究》范文

《基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法研究》篇一一、引言随着工业自动化和智能化水平的不断提高，机械设备的故障诊断与预测维护变得越来越重要。

机械故障特征提取作为故障诊断的关键技术之一，对于提高设备的运行可靠性和维护效率具有重要意义。

然而，由于机械设备运行环境的复杂性和多变性，传统的故障特征提取方法往往难以准确有效地提取出故障信息。

因此，研究基于新型信号处理技术的机械故障特征提取方法，对于提高故障诊断的准确性和可靠性具有重要意义。

本文提出了一种基于经验模态分解（EMD）和随机共振的机械故障特征提取方法，旨在为机械设备的故障诊断提供一种新的有效手段。

二、EMD技术及其在机械故障特征提取中的应用EMD（Empirical Mode Decomposition）是一种自适应的信号时频分析方法，能够有效地处理非线性、非平稳信号。

在机械故障特征提取中，EMD可以通过对振动信号进行多层次分解，将复杂的信号分解为若干个具有物理意义的固有模态函数（IMF），从而提取出与故障相关的特征信息。

然而，EMD方法在处理含有噪声的信号时，往往会出现模态混叠等问题，影响特征提取的准确性。

三、随机共振技术及其在机械故障特征增强中的应用随机共振是一种利用随机噪声辅助信号处理的非线性处理方法。

在机械故障特征提取中，随机共振技术可以通过引入适当的随机噪声，增强信号中的微弱特征，提高信噪比，从而更好地提取出与故障相关的特征信息。

然而，随机共振技术在应用过程中需要合理选择噪声参数和滤波器参数，以避免噪声的干扰和滤波器的过度平滑。

四、基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法针对传统方法在机械故障特征提取中的局限性，本文提出了一种基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法。

该方法首先利用EMD对振动信号进行多层次分解，得到若干个IMF分量；然后，对每个IMF分量进行随机共振处理，增强其中的微弱特征；最后，通过统计分析和机器学习等方法，从处理后的IMF分量中提取出与故障相关的特征信息。

大数据分析中的特征提取方法

大数据分析中的特征提取方法在大数据分析领域，特征提取是一个至关重要的步骤。

通过对数据进行特征提取，我们可以从庞大的数据集中筛选出最具代表性和相关性的特征，从而更好地理解数据并为进一步的分析和预测建立可靠的模型。

在本文中，我们将介绍几种常见的大数据分析中的特征提取方法。

首先，常见的特征提取方法之一是主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）。

PCA可以从高维度的数据中提取出最具代表性的主要特征，并用较低维度的变量表示。

它通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系，在新的坐标系中，数据的方差会最大化，从而保留最重要的特征。

通过PCA，我们可以减少数据的维度，提高计算效率，并找到最显著的数据特征。

另一个常用的特征提取方法是独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）。

ICA假设数据是由独立的源信号混合而成的，通过分离混合信号，我们可以得到原始数据的独立分量。

与PCA不同，ICA不仅可以提取数据的主要特征，还可以提取数据中的相互独立的成分。

这在图像处理、语音信号分析等领域具有广泛的应用。

另外，序列模式挖掘（Sequential Pattern Mining）也是一种常见的特征提取方法。

在序列数据中，存在着时间上的相关性和顺序性。

通过挖掘序列数据中的频繁模式，我们可以发现数据中的规律和趋势。

序列模式挖掘可以应用于电商领域的用户购买行为分析、生物信息学中的DNA序列分析等领域。

除了上述方法外，还有一些基于统计学的特征提取方法，如卡方检验、互信息等。

卡方检验可以用来评估两个变量之间的相关性。

在大数据分析中，我们可以通过卡方检验来确定哪些特征与目标变量之间具有显著的相关性。

互信息则是衡量两个随机变量之间的相关性和依赖性的指标。

通过计算特征与目标变量之间的互信息，我们可以确定最具预测性的特征。

此外，基于机器学习的特征选择方法也得到了广泛的应用。

基于特征提取的机械故障诊断技术研究

基于特征提取的机械故障诊断技术研究引言机械设备在各个工业领域中扮演着重要的角色。

然而，随着设备年限的增长和运行时间的逐渐增加，机械故障频繁发生，给工业生产带来了许多不利影响。

因此，研发一种高效可靠的机械故障诊断技术变得至关重要。

本文将介绍一种基于特征提取的机械故障诊断技术，探讨其原理、方法和应用。

一、机械故障诊断的重要性机械故障诊断是指通过对机械设备进行监测和分析，发现潜在故障的可能性，从而及时采取修复措施，避免机器停运和产生不必要的损失。

机械故障不仅会导致设备停机，还可能引发生产事故，危及生产安全。

因此，研究和开发一种高效可靠的机械故障诊断技术，对于提高设备稳定性和生产效率具有重要意义。

二、特征提取的概念和方法2.1 特征提取的概念特征提取是从原始数据中提取出具有代表性的特征信息，用于描述和区分不同类别的机械故障模式。

特征提取可以帮助我们更好地理解机械运行状态，并从中发现异常变化和故障信号。

2.2 特征提取的方法在机械故障诊断中，常用的特征提取方法包括时域特征、频域特征和时频域特征等。

- 时域特征：时域特征是指在时间维度上对信号进行分析，如均值、方差、峰值等。

时域特征可以揭示信号的整体幅值和变化趋势。

- 频域特征：频域特征是指将信号转换到频率域进行分析，如功率谱密度、频谱峰值等。

频域特征可以揭示信号的频率分布情况。

- 时频域特征：时频域特征是指将信号同时转换到时域和频域进行分析，如小波变换、短时傅里叶变换等。

时频域特征可以揭示信号的时变特性。

三、基于特征提取的机械故障诊断技术基于特征提取的机械故障诊断技术主要包括数据采集、特征提取、故障分类和模式识别等步骤。

3.1 数据采集数据采集是机械故障诊断的第一步，它涉及到对机械设备进行监测和采样。

常用的数据采集方法包括传感器监测和信号采集仪器。

3.2 特征提取特征提取是机械故障诊断的核心步骤。

通过使用合适的特征提取方法，我们可以从原始数据中提取出具有代表性的特征信息。

基于特征提取与识别的机械故障检测方法研究

基于特征提取与识别的机械故障检测方法研究在现代工业生产中，机械设备是生产过程中不可或缺的重要工具。

然而，由于长期使用和磨损，机械设备容易出现故障，影响生产效率和产品质量。

因此，开发一种准确、高效的故障检测方法对于提高设备的可靠性和降低故障率至关重要。

本文将重点研究基于特征提取与识别的机械故障检测方法。

一、引言随着工业自动化的快速发展，机械故障检测变得越来越重要。

常见的机械故障包括轴承故障、齿轮故障、轴扭曲等。

传统的故障检测方法主要依赖于人工诊断，这种方法存在着许多局限性，如主观性强、诊断效率低下等。

因此，使用自动化的特征提取与识别方法成为一种更为可行的选择。

二、特征提取方法特征提取是机械故障检测方法的重要组成部分。

通过提取故障信号中的特征，可以有效判断机械设备是否存在故障。

常见的特征提取方法包括时域分析、频域分析和小波分析等。

1. 时域分析时域分析通过对故障信号的波形进行分析来获得特征信息。

常用的时域参数有均值、标准差和峭度等。

通过计算这些参数，可以得到代表故障特征的数值。

然而，时域分析只能提供有限的信息，对于复杂的故障检测可能不够准确。

2. 频域分析频域分析通过将故障信号转化为频域上的频谱图，以获取故障频率信息。

常用的频域分析方法包括傅里叶变换和功率谱密度估计等。

通过分析频谱图，可以准确地检测出故障频率，但是无法提供时域的详细信息。

3. 小波分析小波分析是一种时频分析方法，可以同时提供时域和频域的信息。

小波分析通过将信号分解成不同频率的小波系数，然后通过对小波系数进行重构来提取特征。

相比于时域分析和频域分析，小波分析能够提供更为全面和准确的信息。

三、特征识别方法特征识别是机械故障检测方法的另外一个关键环节。

通过将提取的特征与故障数据库中的样本进行比对，可以实现自动化的故障诊断。

1. 统计方法统计方法是特征识别的一种常用方法。

通过计算提取特征的统计量，如均值、方差、相关系数等，可以将故障信号与正常信号进行区分。

独立分量分析技术在设备故障诊断中的应用

独立分量分析技术在设备故障诊断中的应用张会兴(中石化东北油气分公司,吉林长春　130062) 摘　要:针对设备振动信号复杂难以分离的特点,提出采用独立分量分析技术对多源振动混合信号进行分离降噪和特征提取。

实验结果表明,利用该方法可有效对多源信号进行分离降噪,提取特征信号,从而达到提高故障诊断准确率的目的。

关键词:动设备;独立分量分析;分离降噪;故障诊断中图分类号:T E509 文献标识码:A 文章编号:1006—7981(2012)16—0107—02 利用振动信号对设备进行故障诊断是目前较常用的方法之一[1],然而,由于设备结构复杂,激励源众多,或者因工作环境恶劣等因素致使背景噪声较强,大多情况下采集的振动信号一般是多源振动的混合信号,或者信号中还往往混有大量的噪声信号,如不对原始混合信号进行有效的预处理,势必影响诊断的准确性和精确性。

因此,诊断前必须对直接采集的振动信号进行降噪和特征提取等预处理工作,以提高故障诊断信息的质量,为后续准确诊断提供有力保障。

本文探讨了独立分量分析(Independent Component Analysis ,ICA )降噪方法在石化动设备振动信号预处理中的应用,通过ICA 方法对强背景噪声下振动信号进行分离降噪处理,提取故障特征信号,以提高诊断的准确性。

1　独立分量分析原理与算法1.1　ICA 基本原理独立分量分析理论和方法是20世纪80年代由Jutten 等人[2]提出,自该方法问世以来,已经在生物医学信号处理、混合语音信号分离、盲源分离等方面得到了较好应用。

由于其在盲源分离方面表现出来的优势,近年来它的应用领域逐步扩大。

ICA 处理的对象是一组相互独立统计的信源经线性组合而产生的混合信号,最终从混合信号中提取出各独立的信号分量[3]。

独立分量分析是一种较新的统计信号处理方法,ICA 处理的基本目标是要找到一个线性变换,使变换后的各信号之间尽可能统计独立。

常用故障特征提取方法综述

常用故障特征提取方法综述摘要：随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行，直接关系到一个行业发展的各个层面。

机械故障诊断的基本任务是监视机械设备的运行状态，诊断和判断机械设备的故障并提供有效的排故措施，指导设备管理和维修。

在机械故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也是最困难的问题之一是故障信号的特征提取。

本文就故障诊断的两大类常用方式做了比较说明，并结合实例说明各类方法的优缺点，给读者在实际应用中提供了选择余地。

关键词：故障诊断特征提取1、故障特征提取方法研究的目的与意义随着现代工业及科学技术的迅速发展，生产设备日趋大型化、集成化、高速化、自动化和智能化，设备在生产中的地位越来越重要，对设备的管理也提出了更高的要求，能否保证一些关键设备的正常运行，直接关系到一个行业发展的各个层面[1,2]。

现代化工业生产，一旦发生故障，损失将十分巨大，因此，为尽最大可能地避免事故的发生，机械设备状态监测与故障诊断技术近年来得到了极为广泛的重视，其应用所达到的深入程度十分令人鼓舞。

目前，机械设备状态监测与故障诊断已基本上形成了一门既有理论基础、又有实际应用背景的交叉性学科[1-3]。

机械故障诊断的基本任务是监视机械设备的运行状态，诊断和判断机械设备的故障并提供有效的排故措施，指导设备管理和维修。

机械故障诊断主要包括四个步骤[4,5]，即信号测取、特征提取、状态诊断和状态分析。

在机械故障诊断的发展过程中，人们发现最重要、最关键而且也是最困难的问题之一是故障信号的特征提取。

在某种意义上，特征提取可以说是当前机械故障诊断研究中的瓶颈问题，它直接关系到故障诊断的准确性和故障早期预报的可靠性[3,5]。

在实际应用中，故障与征兆之间往往并不存在简单的一一对应的关系，一种故障可能对应若多种征兆，反之一种征兆也可能由于多种故障所致，这些给故障特征提取带来了困难，为了从根本上解决特征提取这个关键问题，通常我们必须要借助信号处理，特别是现代信号处理的理论、方法和技术手段，从采集的原始数据中寻找出特征信息，提取特征值，从而保证有效、准确地进行故障诊断，也就是说，信号处理与故障诊断有着极为密切的联系，信号处理、特征提取是故障诊断中必不可少的一个重要环节[3]。

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提取，获取机械故障蕴含的一些特征，应用范围广，具有较高地工程应用价值。关键词：独立分量分析；特征提取；相关系数；故障诊断；支持向量机
中图分类号：ＴＨ１６５．３文献标识码：Ａ
Ｍａｃｈｉｎｅｒｙｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓａｎｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔ
振
第３２卷第６期
动
与
冲击
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＶＩＢＲＡＴＩＯＮＡＮＤＳＨＯＣＫ
基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取
赵志宏，杨绍普，申永军
（１．石家庄铁道大学信息科学与技术学院，石家庄０５００４３；２．河北省交通安全与控制重点实验室，石家庄０５０４３ｂｅｅｎａｐｐｌｉｅｄｔｏｔｗｏｔａｓｋｓ：ｇｅａｒｆｅａｕｈｄｉａｇｎｏｓｉｓａｎｄｒｏｌｌｅｒｂｅａｉｒｎｇｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．ＥｘｐｅｉｒｍｅｎｔｓｄｅｍｏｎｓｔｒａｔｅｔｈａｔｔｈｅＩＣＡｏｆｅａｃｈｆａｕｌｔｃａｔｅｇｏｒｙａｎｄｔｈｅｃｏｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｃａｎｅｘｔｒａｃｔｕｓｅｆｕｌｆｅａｔｕｒｅｓｏｒｆｍａｃｈｉｎｅｙｒｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ；ｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔ；ｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ；ｓｕｐｐｏ￣
ｅｘｔｒａｃｔｅｄｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｉｎｃｌｕｄｅｔｈｅｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｆａｕｌｔ．Ｔｈｅｓｕｍｏｆａｂｓｏｌｕｔｅｖａｌｕｅｓｏｆｃｏｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓｏｆｔｈｅｔｅｓｔｓａｍｐｌｅａｎｄｔｈｅｅｘｔｒａｃｔｅｄｉｎｄｅｐｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔｓｏｆｅａｃｈｃａｔｅｇｏｙｒｗａｓｕｓｅｄａｓａｆｅａｔｕｒｅｖｅｔｏｒ．Ｔｈｅｎｔｈｅｓｕｐｐｏａｖｅｃｔｏｒｍａｃｈｉｎｅｗａｓｕｓｅｄａｓａｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｆｏｒｆａｕｌｔｄｉａｇｎｏｓｉｓ．Ｔｈｅｐｒｏｐｏｓｅｄｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ
ＺＨＡＯＺｈｉ — ｈｏｎｇ，ＹＡＮＧＳｈａｏ－ｐｕ，ＳＨＥＮＹｏｎｇ－ｊｕｎ
（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｉｎｇａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｅｓ，ＳｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇＴｉｅｄａｏＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００４３，Ｃｈｉｎａ；２．ＫｅｙＬａｂｏｒａｔｏｒｙｏｆＴｒａｆｉｆｃＳａｆｅｔｙａｎｄＣｏｎｔｒｏｌｏｆＨｅｂｅｉＰｒｏｖｉｎｃｅ，Ｓｈｉｊｉａｚｈｕａｎｇ０５００４３，Ｃｈｉｎａ）
（ＩＣＡ）ａｎｄｃｏｒｒｅｌａｔｉｏｎｃｏｅｉｃｆｉｅｎｔ．ＴｈｅＩＣＡｗａｓｕｓｅｄｆｏｒａｎａｌｙｓｉｓｏｆｖｉｂｒａｔｉｏｎｓｉｇｎａｌｓｗｉｔｈｄｉｆｆｅｒｅｎｔｆａｕｌｔｃａｔｅｇｏｙ．Ｔｒｈｅ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｍａｃｈｉｎｅｒｙｆａｕｌｔｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎｍｅｔｈｏｄｗａｓｐｒｏｐｏｓｅｄｂａｓｅｄｏｎｉｎｄｅｐｅｎｄｅｎｔｃｏｍｐｏｎｅｎｔａｎａｌｙｓｉｓ
摘要：提出一种基于独立分量分析与相关系数的机械故障特征提取方法。首先对不同工况的机械振动信号分
别进行独立分量分析，获得各种工况信号的独立分量，这些独立分量中蕴含了该工况的一些内在特征；接着利用样本与不同工况信号提取的独立分量的相关系数绝对值的和作为该样本的特征，与直接利用相关系数作为特征相比鲁棒性与区分程度都得到提高；最后使用支持向量机作为分类器进行识别。分别进行了齿轮故障特征提取与轴承故障特征提取实验，实验结果表明，此方法可以很好地提取机械故障特征信息。本文方法的优点在于直接从振动信号的原始数据中进行特征