轴承故障诊断中的振动信号易受噪声干扰,具有多分量、非平稳的特性。为寻找更优的轴承故障诊断方法,研究了自适应调频模式分解法(ACMD)和其应用。该方法将轴承故障信号自适应分解为多个分量,然后选择峭度最大的分量进行希尔伯特变换并计算包络谱,最后通过分析包络谱中的轴承故障特征频率实现故障的诊断。该方法能够有效提取滚动轴承故障信号的特征频率,有良好的应用前景。
作者:李俊; 刘永葆; 余又红 期刊:《航空动力学报》 2019年第11期
针对传统智能诊断方法依靠专家知识和人工提取数据特征工作量大的问题,结合深度学习方法在特征提取和处理大数据方面的优势,研究了一种基于卷积神经网络和振动信号峭度指标的滚动轴承故障诊断方法。该方法将深度学习应用于轴承故障诊断,提取滚动轴承正常状态、内圈故障、外圈故障和滚动体故障4种状态的振动信号,将振动信号分段处理得到峭度指标,使用数据到图像的转换方法将峭度指标转换为灰度图,送入卷积神经网络模型完成故障分类...
作者:曾荣; 曾锐利; 贾翔宇; 白睿; 张志强 期刊:《军事交通学院学报》 2019年第05期
针对发动机噪声信号信噪比低、故障特征提取困难等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)结合独立分量分析(ICA)的降噪方法。首先通过VMD分解得到分量中心频率确定合适的分解层数,以峭度准则重构噪声信号和故障信号,然后通过FastICA将重构信号再次分解,得到降噪后的故障信号,最后与经验模态分解(EMD)降噪对比,结合实例和仿真表明,该方法能够有效抑制模态混叠,增强发动机噪声信号故障特征。
独立成分分析算法是在混合信号和源信号未知的情况下,通过一些线性分析,使其恢复源信号的一种方法。笔者主要是研究一种鲁棒性比较好的新的独立成分分析方法RobustICA,并用此方法对人工合成的混合信号进行分离,仿真结果证明此算法可以成功的分离混合信号,并且较原有的算法有更大的准确性。
作者:艾延廷; 方妍; 田晶 期刊:《机械设计与制造》 2019年第12期
针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳的特点,提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与空域相关相结合的信号特征提取方法。首先,利用EMD方法将振动信号分解成若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);然后采用峭度准则选取能够反应故障特征的IMF分量进行重构,再对重构信号运用空域相关法进行降噪;最后将处理后的振动信号进行Hilbert包络谱分析,提取出轴承的故障特征。采用所建立的方法分析轴承外圈故障...
作者:孙守宇; 郑君里; 吴里江; 赵莹 期刊:《电子学报》 2005年第03期
本文提出了一种自适应学习率盲信源分离的自然梯度算法,自适应学习率仅依赖于神经网络输出峭度平方和的负指数.开始阶段由于小的峭度,学习率大收敛速度快.之后,随着峭度变大,学习率慢慢变小,产生小的稳态误差.在线性无记忆混合的情况下,用欠高斯信源进行的模拟实验表明,与固定学习率相比,本文提出的峭度自适应学习率盲信源分离算法具有收敛速度快和稳态误差小的特点.
作者:戴峥; 汪胡根; 乔飞; 李峰; 钱艳园; 王俊生 期刊:《测控技术》 2018年第12期
局部放电能有效反映电气设备绝缘劣化的严重程度,是变电站电气设备在线监测的重要组成部分。从局放噪声的特点出发,提出一种基于频谱分析滤波、时域峭度和匹配追踪相结合的局部放电噪声分离方法。该方法首先根据能量的高低将谐频噪声从检测信号中滤除,然后通过计算残余信号的峭度寻找局放发生的信号时段,最后应用局放的先验模型结合匹配追踪的方法快速分离局放噪声信号。结果表明,该方法不仅大大提高了局放信号识别率和计算速度,而...
作者:郭辉; 伍川辉; 刘泽潮; 黄衍; 于昊明 期刊:《铁道科学与工程学报》 2019年第07期
经验小波变换(EWT)作为自适应的信号分解方法,其分解结果与频带边界的划分密切相关。尺度空间表征(SSR)算法可以根据信号的频谱自适应地实现信号的频带划分。但是,在对轴承信号处理时SSR容易产生过度划分,这就导致一个共振频带被分解成多个分量,从而无法有效地提取故障冲击。因此,提出基于峭度准则与互相关分析的改进EWT算法:首先,根据尺度空间表征对信号的频谱进行划分;然后,计算每个分量的峭度值,对峭度值大于阈值的分量进行相关...
作者:郑启亮; 庄哲; 施莹 期刊:《内燃机与配件》 2018年第12期
列车的横向稳定性是判定列车运行性能的重要指标。如果列车在运行过程中出现蛇形失稳,将会对列车的运行造成严重的后果,所以对列车的横向运动稳定性进行实时检测是十分必要的。现有的应用较为广泛的方法都是基于时域的方法,但由于时域方法存在一定的滞后性,所以要从列车转向架横向加速度的频域信息上对蛇行失稳的特征进行研究。本文研究了如何利用频域峭度这一特征值对列车的蛇行失稳进行判别。
作者:张雪英; 刘秀丽; 栾忠权 期刊:《组合机床与自动化加工技术》 2018年第09期
为实现齿轮故障模式的有效识别,提出了基于峭度准则变分模态分解(VMD)的样本熵与概率神经网络(PNN)的齿轮故障诊断方法。首先,利用VMD将齿轮振动信号进行分解;然后,提取峭度最大及次大分量的样本熵并组成特征向量;最后,将特征向量分别输入BPNN和PNN实现故障模式识别。通过齿轮故障试验对该方法进行验证,结果表明,基于峭度准则VMD样本熵与PNN相结合时的故障诊断准确率达96.25%,高于与BPNN结合时的准确率;将所提方法与基于峭度准则EE...
作者:李华; 伍星; 刘韬; 陈庆 期刊:《振动工程学报》 2018年第04期
针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和改进的自适应共振技术的滚动轴承故障特征提取方法。针对轴承故障信号所在频带难以选择的问题,提出了基于改进的自适应共振技术(Improved Adaptive Resonance Technology,IART)的IMF选取方法。首先,确定模态数,提出了峭度最大值的模态数确定方法;然后,对原始振动信号进行VMD分解,获得既定数目的本征模态分量(Intrinsic Mode ...
作者:郑荣慧; 陈怀海; 贺旭东; 王亮 期刊:《振动工程学报》 2017年第05期
针对传统的多输入多输出高斯随机振动试验难以应用于非高斯问题,提出了一种基于频域逆系统方法的多输入多输出非高斯随机振动试验控制方法。该方法首先通过给定的参考谱和参考峭度生成参考信号,其次根据频域中的输入输出关系生成满足要求的驱动信号。采用相位调节法生成非高斯信号,由于相位调节法不改变原信号的功率谱,因此可实现功率谱与峭度的独立均衡控制;将矩阵幂次算法用于功率谱均衡,并提出了一种类似矩阵幂次算法的峭度均衡...
作者:崔芮华; 曹欢; 耿丽恺; 刘斌 期刊:《电气传动》 2018年第10期
为了对115V/400Hz供电条件下的线路进行串联电弧故障检测,计算了点接触试验中发生电弧故障前后电流信号的峭度值、间谐波数学期望和方差,以此作为识别电弧故障的指标和BP神经网络的输入,将线路故障和正常作为输出,采用带附加动量的学习方法对神经网络进行训练。该方法的电弧识别正确率在98%以上。
作者:于磊; 陈森; 张瑞; 李可; 宿磊 期刊:《机械传动》 2019年第08期
针对齿轮箱故障诊断中存在的早期非平稳微弱故障信号特征提取困难,易受强背景噪声干扰,故障诊断精度较低等问题,提出了一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和深度支持向量机(Deep Support Vector Machine,DSVM)的齿轮箱故障诊断方法。首先,利用VMD将原始振动信号分解成若干个频率尺度的本征模态(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,并根据峭度最大准则选取IMF分量对信号进行重构;构建多层支持向量机结构,在输...
作者:杨伟; 王红军 期刊:《机床与液压》 2019年第16期
针对滚动轴承早期微弱故障湮没在高强背景噪声中、造成故障特征信息提取困难的特点,提出一种改进的共振稀疏分解方法。首先采用变分模态对信号去噪,根据峭度-相关系数准则选取包含故障特征信息量多的分量进行信号重构;然后对重构后的信号进行粒子群优化的共振稀疏分解;最后对分解得到的低共振分量进行包络分析,提取故障特征频率。实验结果证明了该方法比传统共振稀疏分解更能有效地提取故障特征频率,有效地减少了干扰成分。
作者:黄艺格; 杨雨丹; 贺知明 期刊:《医疗卫生装备》 2019年第04期
目的:针对母体心电信号和胎儿心电信号重叠度太高,导致胎儿心电分离精度低、受母体心电信号干扰的问题,提出一种峰值最大化的小波分析与快速独立成分分析(fast independent component analysis,fastICA)结合的胎儿心电提取算法。方法:首先对母体腹部混合信号(包含母体心电信号和胎儿心电信号)进行白化和去均值处理,再利用峰值确定小波包分解点,以降低混合信号重叠程度;然后利用基于负熵的fastICA分离混合心电信号,得到含有噪声的胎...
作者:姜建国; 王庆 期刊:《自动化技术与应用》 2018年第01期
针对异步电机轴承故障诊断特征提取问题,采用了一种基于改进的集总平均经验模态分解(MEEMD)与峭度-相关系数联合分析的电机轴承故障诊断方法。先对所采集到的电机振动信号进行MEEMD分解得到数个IMF分量及余量,分别计算出各IMF分量与原始信号的相关系数值和对应的峭度值做为重构信号的参考依据。通过峭度-相关系数联合分析得出含有故障特征信息的有效分量做信号重构,对重构后的信号进行谱峭度分析做带通滤波最终得到所需的平方包...
作者:吴家驹; 贺智国; 付玮 期刊:《强度与环境》 2018年第06期
本文从非高斯随机振动物理试验结果出发,研究了响应峭度与累积损伤关系。指出累积损伤和应变响应的峭度间存在相关性,峭度越高累积损伤越严重。阐述了输入输出峭度转换机理,说明跌宕周期和混响时间对于峭度转换所起的作用刚好相反。通过数字仿真讨论了输入输出峭度转换规律,表明系统混响时间越短,激励跌宕周期越长,响应信号越能维持激励信号的峭度。
作者:吴家驹; 丁镇军; 丁富海 期刊:《强度与环境》 2018年第04期
在文中介绍了用乘积模型表征非平稳非高斯随机振动的方法。在乘积公式中,载波控制自谱和互谱,调制波控制峭度和跌宕周期。一个计算模型用以模拟航天结构承受两点加速度激励的应力响应和累积损伤。计算结果表明两个模型适合用作非平稳非高斯多维随机振动的分析。
作者:王刚志; 王养军 期刊:《天津科技大学学报》 2005年第04期
研究了发动机运转时对噪声的主观评估,提供了一种新的噪声评估指标,并运用了多元统计方法分析了发动机的听觉特性.结果发现,影响发动机噪声的主观感觉的主要参数为响度特性、脉动性以及频率特性.这些特性可分别用A计权声级、峭度和高频级来加以量化.