一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究
基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法
基于MOBWO-MCKD的风机滚动轴承故障特征提取方法霍忠堂;高建松;张丁丁【期刊名称】《机电工程》【年(卷),期】2024(41)1【摘要】针对风力发电机轴承振动信号受强背景噪声及其他设备激励源影响,导致早期微弱故障特征不易提取这一问题,提出了一种基于多目标白鲸优化算法(MOBWO)优化的最大相关峰度反卷积(MCKD)风力发电机轴承故障特征提取方法。
首先,采用MOBWO强大的全局及局部搜索能力优化了MCKD关键参数,获取了最佳参数组合;其次,利用优化后的MCKD对原始信号进行了解卷积运算,消除了背景噪声及其他设备激励源的影响,突出了轴承周期性脉冲信号;然后对解卷积信号进行了包络谱分析,提取了轴承故障特征频率,并将其与理论计算故障特征频率值进行了诊断结果对比;最后,采用实际工程中采集到的风力发电机轴承内圈和外圈的故障数据,对MOBWO-MCKD方法的有效性进行了试验验证。
研究结果表明:基于MOBWO-MCKD的故障特征提取方法能够有效地消除背景噪声及其他设备激励源的干扰;由内圈信号包络谱可得到的内圈故障频率为f IR=125.87 Hz、2fIR=251.74 Hz;由外圈信号包络谱可得到的外圈故障频率为f OR=84.47 Hz、2f OR=168.94 Hz、3f OR=253.41 Hz。
该特征提取方法可以为实际工程风力发电机轴承早期微弱故障特征提取研究提供一定的参考。
【总页数】7页(P123-129)【作者】霍忠堂;高建松;张丁丁【作者单位】邯郸学院机电学院【正文语种】中文【中图分类】TH133.33【相关文献】1.基于VMD和奇异值能量差分谱的风机滚动轴承故障特征提取方法2.一种基于改进VMD和UMAP的滚动轴承故障特征提取方法3.基于静电监测和稀疏表示的滚动轴承故障特征提取方法研究4.基于多惩罚因子优化VMD的滚动轴承故障特征提取方法5.基于IVMD算法的动车组滚动轴承故障特征提取方法研究因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
基于改进HHT的微弱故障信号特征提取方法
基于改进HHT的微弱故障信号特征提取方法周小龙;姜振海;马风雷【摘要】针对微弱故障信号故障特征难以提取的问题，提出一种基于改进希尔伯特-黄变换的故障特征提取方法。
该方法首先采用平均总体经验模态分解将故障信号分解成一系列固有模态函数，再选取对故障特征敏感的固有模态函数进行希尔伯特谱和边际谱分析，从中提取故障特征。
仿真和实际试验证明：希尔伯特谱和边际谱能够清晰呈现故障信号时域和频域内的细微特性，为微弱故障信号的特征提取提供了一种切实可行的方法。
%For solving the difficulty in extinction of weak fault signal, a method based on improved Hilbert-Huang transform is proposed. The weak fault signal is decomposed by ensemble empirical mode decomposition, and the intrinsic mode functions are obtained,then the sensitive intrinsic mode functions are selected by the sensitivity evaluation method. Finally,the Hilbert spectrum and marginal spectrum of the signals are obtained by the sensitive intrinsic mode functions,and the characteristics of the weak fault signal are detected. The sim-ulation and actual experiment results show that the Hilbert spectrum and marginal spectrum can display the subtle features corresponding to time and frequency of weak fault signals,and offered a practical method for its feature extraction.【期刊名称】《东北电力大学学报》【年(卷),期】2016(036)005【总页数】5页(P52-56)【关键词】希尔伯特-黄变换;平均总体经验模态分解;微弱信号;特征提取【作者】周小龙;姜振海;马风雷【作者单位】东北电力大学工程训练教学中心，吉林吉林132012;长春工业大学机电工程学院，长春130012;长春工业大学机电工程学院，长春130012【正文语种】中文【中图分类】TH17在机械传动设备中，当某一零件出现早期缺陷时，其振动信号十分微弱，往往被其它零部件的运行振动信号和背景噪声所淹没，为故障的检测和诊断带来困难[1]。
《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、引言随着工业技术的快速发展，机械设备的复杂性和运行环境的多样性使得故障诊断变得日益重要。
机械故障特征提取作为故障诊断的关键环节，其准确性和效率直接影响到故障诊断的准确性。
针对这一挑战，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。
该方法通过对信号进行多层次分析，提取出机械故障的微弱特征，为后续的故障诊断提供有力的支持。
二、EMD方法概述EMD是一种自适应的信号处理方法，能够将复杂的非线性、非平稳信号分解为一系列具有不同特征尺度的固有模态函数（IMF）。
在机械故障诊断中，EMD方法能够有效地提取出信号中的瞬态成分和微弱特征，为故障诊断提供重要的信息。
三、随机共振理论及应用随机共振理论是一种基于非线性动力学的信号处理方法。
该方法通过引入外部噪声来增强信号中的微弱特征，从而提高信号的信噪比。
在机械故障诊断中，随机共振理论可以有效地提取出隐藏在噪声中的故障特征，为故障诊断提供可靠的依据。
四、基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法本文提出的基于EMD和随机共振的机械故障特征提取方法，首先利用EMD方法对原始信号进行多层次分解，得到一系列IMF。
然后，对每个IMF进行随机共振处理，通过引入适当的噪声来增强信号中的微弱特征。
最后，对处理后的IMF进行进一步的分析和特征提取，得到机械故障的特征信息。
五、实验与分析为了验证本文提出的方法的有效性，我们进行了大量的实验。
实验结果表明，该方法能够有效地提取出机械故障的微弱特征，提高了信号的信噪比。
与传统的故障诊断方法相比，该方法具有更高的准确性和可靠性。
此外，我们还对不同工况下的机械进行了实验，结果表明该方法具有一定的适应性和鲁棒性。
六、结论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。
该方法通过多层次分析和处理，能够有效地提取出机械故障的微弱特征，为后续的故障诊断提供有力的支持。
信号特征提取方法与应用研究
信号特征提取方法与应用研究信号特征提取方法与应用研究一、引言信号特征提取是指从原始信号中提取出具有代表性的信息，用于研究和分析信号的特性和模式。
在不同领域的应用中，信号的特征提取是非常重要的一步。
信号特征可以揭示信号内在的规律和特点，从而为信号处理、分类、识别、故障诊断等提供理论基础。
本文旨在探讨信号特征提取方法的原理与应用研究。
二、信号特征提取方法目前，常用的信号特征提取方法主要包括时域特征、频域特征和小波特征等。
时域特征是通过对信号的幅值序列进行分析，提取出信号的均值、方差、能量等统计量的方法。
频域特征是通过将信号进行傅里叶变换，得到信号的频谱信息，从而提取信号的频率、幅值以及相位等特征。
小波特征则是将信号进行小波变换，得到信号的时频分布特性，从而提取信号的时频信息。
三、信号特征提取方法的应用研究1. 信号处理信号特征提取在信号处理中起到了至关重要的作用。
信号处理是指对信号进行滤波、降噪、去噪等处理，以提高信号的质量和清晰度。
信号特征提取可以帮助我们寻找到信号中的有效信息，从而更好地进行信号处理。
2. 信号分类与识别在信号分类与识别中，利用信号特征提取可以对不同类别的信号进行区分和判别。
通过比较信号特征之间的差异，可以对信号进行有效的分类和识别。
例如，声音信号的频谱特征可以用于语音识别，图像信号的纹理特征可以用于图像分类等。
3. 故障诊断信号特征提取在故障诊断中也具有重要的应用价值。
通过对故障信号进行特征提取，可以发现信号中的故障模式和规律。
例如，在机械设备故障诊断中，可以通过振动信号的频率谱特征、包络谱特征等来判断设备是否存在故障。
四、信号特征提取方法的优化研究为了更好地提取信号特征，目前还存在一些需要解决的问题。
例如，当信号存在噪声时，噪声会对信号的特征提取造成干扰。
因此，如何有效地降低噪声对信号特征提取的影响，是一个亟待解决的问题。
此外，当前的信号特征提取方法还存在一定的局限性，无法完全满足复杂信号的特征提取需求。
利用参数自适应多点最优最小熵反褶积的行星轮轴承微弱故障特征提取
第34卷第3期2021年6月振动工程学报Journal of Vibration EngineeringVol.34No.3Jun.2021利用参数自适应多点最优最小熵反褶积的行星轮轴承微弱故障特征提取王朝阁1，李宏坤1，胡少梁1，胡瑞杰1，任学平2（1.大连理工大学机械工程学院，辽宁大连116024；2.内蒙古科技大学机械工程学院，内蒙古包头014010）摘要:针对行星轮轴承故障振动信号受复杂传递路径、强背景噪声和齿轮振动干扰的影响，导致故障特征微弱难以提取的问题，提出一种参数自适应的多点最优最小熵反褶积（parameter adaptive multipoint optimal minimum entro‑py deconvolution adjusted，PA‑MOMEDA）的行星轮轴承微弱故障诊断方法。
为克服MOMEDA依赖人为经验选取主要影响参数的不足，建立多目标优化新指标，通过粒子群算法优良的寻优特性来自动确定最佳的影响参数，使用参数优化的MOMEDA对行星轮轴承故障信号进行最佳解卷积运算。
针对MOMEDA解卷积信号存在严重边缘效应的问题，设计一种波形延伸策略对解卷积信号进行自适应补偿，提高了MOMEDA对微弱故障冲击特征的解卷积性能。
对提升的解卷积信号进行包络解调处理，即可从其包络谱中提取到明显的故障特征频率。
通过行星轮轴承故障仿真和工程实验数据分析表明，相比传统的MOMEDA方法、MCKD方法和快速谱峭度方法，该方法能成功地提取微弱的故障冲击特征且更加明显，提高了行星轮轴承故障诊断的准确性和鲁棒性。
关键词:故障诊断；行星齿轮箱；行星轮轴承；特征提取；多点最优最小熵反褶积（MOMEDA）中图分类号:TH165+.3；TH133.33文献标志码:A文章编号:1004-4523（2021）03-0633-13DOI：10.16385/ki.issn.1004-4523.2021.03.022引言行星齿轮箱具有传动平稳、体积小巧、减速比大和效率高等优点，已被广泛应用于直升机、重型卡车、风力发电和舰船等大型复杂机械设备中［1］。
强噪声背景下机械故障微弱信号特征提取方法研究
基于DBN的故障特征提取及诊断方法研究
基于DBN的故障特征提取及诊断方法研究一、本文概述随着工业技术的快速发展和复杂度的日益提升，设备故障诊断技术在保障工业系统安全、稳定、高效运行方面扮演着越来越重要的角色。
传统的故障特征提取和诊断方法在面对复杂多变、非线性、强耦合的工业故障时，往往表现出一定的局限性和不足。
因此，研究新型的故障特征提取及诊断方法具有重要的理论和实践价值。
本文提出了一种基于深度置信网络（Deep Belief Network, DBN）的故障特征提取及诊断方法。
深度置信网络是一种深层概率生成模型，具有强大的特征学习和分类能力，能够从原始数据中自动提取出有效的特征表示，对于处理复杂、非线性的工业故障问题具有显著优势。
本文首先介绍了深度置信网络的基本原理和结构，然后详细阐述了如何利用DBN进行故障特征提取和分类诊断的过程。
接着，通过实际工业数据的实验验证，对比分析了基于DBN的故障特征提取及诊断方法与传统方法的性能差异，并探讨了其在实际应用中的优势和潜在问题。
对本文的工作进行了总结，并对未来的研究方向进行了展望。
本文的研究不仅为工业故障特征提取和诊断提供了新的思路和方法，也为深度学习在故障诊断领域的应用提供了有益的参考和借鉴。
二、深度信念网络（DBN）理论基础深度信念网络（Deep Belief Network, DBN）是一种深度学习模型，它利用非监督学习逐层训练网络，最后再通过有监督学习对网络进行微调。
DBN的理论基础主要源自于神经网络和概率图模型，特别是受限玻尔兹曼机（Restricted Boltzmann Machine, RBM）。
受限玻尔兹曼机是一种随机生成模型，由两层神经元组成：可见层和隐藏层。
这两层神经元之间是全连接的，但层内的神经元之间是相互独立的。
RBM的能量函数定义了网络的状态分布，而网络的训练过程就是最小化能量函数的过程。
深度信念网络由多层RBM堆叠而成，通过逐层训练的方式初始化网络的权重。
在训练过程中，每一层的RBM都被视为一个无向图模型，用于学习输入数据的特征表示。
基于差值信号的故障特征提取及应用
１ 故 障特征的提取及预处理
１１ 小波 包分析［ ． “
小 波包分 析是在 小波 分 析理 论 的基 础上 发展 起来 的
一
种适合工程实际应用的数学物理方法， 能够为信号提供
种更加 精细 的分 析方法 。它将频 带进行 多层次划 分 ， 对
一
使 电路的输 出产 生很 明显的变化 ， 故障更 易发现 。软 故 硬 障指元件性能参 数 的偏 离 ， 与整个 电路 性能 的降低 之间关
ｍｅｈ ｄｔ ｅｖ ｒ ｆｅ ｔｖ ． ｔ ｏ ｏ ｂ ｅｙ ｅｆｃｉｅ Ｋｅ ｗｏ ｄ ： ｄｆｅ ｅ ｔ ｌｓｇ ａ ；ｆａ ｕ ｅｅ ｔａ ｔｏ ｙ ｒｓ ｉ ｒ ｎ ｉ ｉｎ Ｉ ｅ ｔ ｒ ｘ ｒ ｃｉｎ；ｆｕ ｉｇ ｏ ｉ ｆ ａ ａ ｈ ｄａ ｎ ｓｓ
Ｏ 引 言
细微 的 ， 且不 易诊 断 。如 果 用小 波 变化 直接 提 取 特征 ， 两
小波包的分解算法为 ： 由尺度 Ｊ基下的系数 ｛ 计算
出下一 层尺度 ＋ １ 下的 系数 钟 ｄ 讲 ， ： 基 。和 即
种信 号之间 的差别 也只是 反映在 高频部分 ， 果直 接将 但如 它们送 到分类器训 练 ， 断效 果 并不 理 想 ， 主要 因为分 诊 这 类器训 练起主要作 用 是数 据 比较 大 的低 频 部分 。标 准信 号波形是 被测 电路 重要 的理想 参 考信 号 ， 因此 ， 以利 用 可 这一标准 信号波形 与该 电路 在 有容 差 的正 常状 态 下和 各
故 障特征提取 是故障诊 断最重 要 、 键而 且也是 最 最关 困难 的瓶 颈问题［ 。针对模 拟 电路 故 障诊断 的 问题 ， １ ］ 常常 根据 电路 输出 的波 形 曲线 来识 别 对应 的故 障模式 。一 般
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∫∞
T D ( t, Σ) =
S ( t, f ) ei2Πf Σdf
-∞
(5)
如果TD ( t, Σ) 中t 是定值而Σ是变量, 式 (5) 就是
Ξ 收稿日期: 2005212229; 修订日期: 2006206207 基金项目: 湖北省自然科学基金资助 (2005ABA 287)
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振 动 工 程 学 报
第 20 卷
图 2 采用两种方案提取的强周期背景信号中弱信号
试验在传动系统故障实验台上进行, 试验工况 为空载, 减速箱为一级减速。主动齿轮为19 齿, 从动 齿轮为95 齿, 输入轴转速1 100 r m in。齿轮故障为 主动齿轮有一个齿断裂。采样频率为2 kH z。主动齿 轮的转频 f r= 1 100 60= 18133 H z, 即主动齿轮断 齿产生的振动冲击信号间隔时间为 01054 s。
TD 算法可将任意的初始时间序列变换成一组 有时限的、局部化的时间序列, 虽然该算法本身就可 以对弱信号进行放大, 突出信号的局部信息, 但微弱 故障特征信号往往还包含了背景信号及噪声的干 扰, 为了去掉原始时间序列中的强背景信号及噪声 的影响, 强化和提取弱特征信息, 故而采用 TD 算法 结合希尔伯特包络变换提取弱故障特征。 可采用两 种方案提取弱特征信号: 先对时间序列作一次希尔 伯特包络后再进行TD 分解, 通过获取TD 分解的对 角元素组成的信号, 可得到弱特征信号; 或先对时间 序列作TD 分解, 再对TD 分解的对角元素作一次希 尔伯特包络变换, 这两种方式均可获取弱特征信号, 两种方案分别如图 1 (a) 和图 1 (b) 所示。
f exp 2Π
-
f 2 (t 2
Σ) 2
exp (- i2Πf Σ) dΣ
(1)
S 变换实质上是采用了一个可改变高度与宽度 的窗函数代替了短时傅里叶变换 (ST FT ) 的固定窗 函数, 使得其具有信号的局部缩放功能[4]。
信号x (t) 的S 变换S (t, f ) 还可写为x ( t) 的傅里 叶变换的另一种形式
冲击信号 p ( t) = 011e- 5t sin (10Πt) , 两原始信号及叠
加后的信号y (t) 如图3 (a) 所示, 图3 (b) 为采用方案1
对信号 y ( t) 作包络后得到的 TD 分解; 显然, 从图 3 (a) 原始信号中很难看出冲击信号。 而采用方案 1
与方案 2 后提取到的弱冲击信号m ( t) 如图 3 (c) 与 3
(9)
∧
TD 时序分解的可逆性由式 (10) 给出
∑ N - 1 ∧
∧
TD [jT , kT ] = x [kT ]
(10)
j= 0
∧
由TD 时序分解离散化求解公式 (10) 可知, TD
时序分解算法实质上是将信号分解成为N 个分量,
这些分量的幅值总和等于原信号的幅值。 故而在分
图 1 弱特征信号的两种提取方法
希尔伯特变换在信号的包络检测、系统的非线 信号 p ( t) = 011exp (- 5t) sin (10Πt) , 两原始信号及
性分析、相关分析等方面都有重要的用途[1]。设x ( t) 为时域信号, 其希尔伯特变换 h ( t) 的定义为
叠加后的信号y ( t) 如图2 (a) 示。图2 (b) 为采用方案 1 对信号 y ( t) 作包络后得到的 TD 分解; 显然, 从图
2 (a) 原始信号中很难看出冲击信号。 但对此信号采
用方案 1 与方案 2 后得到弱冲击特征信号m (t) 如图
2 (c) 与 2 (d) 所示。
2) 混沌信号叠加冲击信号中弱冲击信号的提取
对杜
芬方
程
¨
x
+
·
012x -
x + x 3 = 40co st 采用四
阶龙格库塔法积分, 产生的混沌信号归一化后叠加
∧
变换S 可以通过对式 (1) 进行频域采样来计算。
∑ ∧
S
j
T
,
n NT
N 2- 1 ∧
=
X
m= - N 2
m+ n NT
exp
-
2Π2m 2
n2
exp
i2Πm j
NT
(7)
式中 N 为时间序列的样本点数, T 为采样间隔,
采样时间系数 (点数) j 是一个非负整数,m 和n 为频
∧∧
率系数 ( t= jT , Α= m N T , f = n N T ) , X 为 x 的离散
(12)
对于离散信号, 希尔伯特包络定义为
Eδi ( t) =
x
2 i
+
h
2 i
(i
=
1, 2, …, n )
(13)
∧
在大多数应用中, 可通过样本时间序列 x 的快
速 FFT 计算获得 S 变换, 这样再由离散 S 变换获得
3 基于 TD 算法的弱特征信号提取
离散 TD 时序分解。 考虑到计算效率的原因, 离散S
S ( t, f ) = S 3 ( t, - f )
(4)
式 中 3 表示复共轭。 这样, S ( t, f ) 的模与 S ( t,
- f ) 的模是相同的, 由此, S ( t, f ) 的幅值谱一般只
显示 f 为非负时的情况。
若将 S 变换作傅立叶逆变换, 得到一个时序分
解变换即 TD 时序分解
解的过程中, 每一个分解出来的成分的幅值相比原 信号的幅值会大大降低, 但由此分解的原理, 每个分
312 弱特征信号提取仿真研究
量仍能突出原信号的局部基本特征。
为了验证上述弱特征信号提取方法的有效性,
下面进行数值仿真实验研究。
2 希尔伯特变换
1) 正弦信号叠加冲击信号中弱冲击信号的提取 设正弦信号 x ( t) = sin (20Πt+ 012Π) , 模拟冲击
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第 1 期
吕 勇, 等: 一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究
27
图 3 采用两种方案提取强混沌背景信号中的弱信号
1 TD 算法原理及其计算
111 TD 算法原理
TD 算法是在S 变换的基础上推导出来的, 这里
首先简单介绍一下S 变换。S 变换是对Gabo r 变换与 小波变换的扩展, 实质上也是一种加窗傅里叶变
换[4, 5 ]。 信号 x ( t) 的 S 变换S ( t, f ) 可表示为
∫∞
S ( t, f ) = x (Σ) -∞
(d) 所示。
上面采用方案 1 及方案 2 两种方法获取了混在
强周期及强混沌背景信号下的弱冲击特征信号, 仿
真实验说明本文提出的两种弱冲击信号提取方案是
非常有效的。
4 齿轮断齿信号的提取实验
在齿轮装置运转状态下, 伴随着其内部故障的 发生与发展, 必然会产生振动上的异常。 实践表明,
振动信号能有效地反映设备的运行状况, 因此对减 速箱的振动进行分析。在减速箱中, 齿轮的振动信号 经过轴、轴承、轴承座传至箱体。 由于振动传递路径 较长, 激励源多, 从箱体测得的振动信号实际上非常 复杂。 因此在试验时选择振动能量较为集中和突出 的轴承座垂直方向作为测点位置, 测取振动加速度 信号。
第 20 卷第 1 期 2007 年 2 月
振 动 工 程 学 报
Jou rna l of V ib ra t ion Eng ineering
V o l. 20 N o. 1 Feb. 2007
一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究Ξ
吕 勇, 李友荣, 王志刚
(武汉科技大学机械自动化学院, 湖北 武汉 430081)
∫ S (t, f ) =
∞
X (Α+ f ) exp
-∞
-
2Π2 Α2
f2
exp ( i2ΠΑt) dΑ
(2)
S 变换是可逆的, 将函数S (t, f ) 对时间t 积分就可得
到X (f )
∫∞ S (t, f ) dt = X (f ) -∞
(3)
将式 (1) 中的 f 换为- f 可得到如下结论
第 1 期
吕 勇, 等: 一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究
25
一个时域局部化函数, 该函数作用与窗函数相似。对
于每一f 值用不同的窗函数获得S , S 的缩放特性导
致在Σ= t 附近的高频分量 (相对低频而言) 有更高的
幅值。
由式 (1)～ (5) , 可以进一步得出
∫∞ T D ( t, Σ) dΣ= x ( t) -∞
(6)
因此, 与 S 变换相似, TD 时序分解是可逆的。
112 TD 算法的离散化计算程序
∫ h (t) =
1 Π
∞ -∞
x( t-
t)ΣdΣ
=
1 Πt
x
( t)
(11)
希尔伯特变换的实质是对原始信号作一次特殊
的滤波,
其滤波因子为 1 Π
t,
但其相位作
90°相移。
希
尔伯特包络的定义为
E (t) = x 2 (t) + h2 (t)