改进稀疏注意力和Autogram的滚动轴承微弱特征提取

1

作者 毛勇 黄勇波 +2 位作者 侯修群 苗碧琪 张钊光 《噪声与振动控制》 北大核心 2025年第1期158-164,235,共8页

滚动轴承故障信息在分析域中呈现稀疏分布的特点,针对复杂无关信息会严重干扰声发射信号特征提取的问题,提出一种改进稀疏注意力机制结合Autogram的滚动轴承微弱特征提取方法。对声发射时域信号进行平方包络,利用基于改进深度稀疏注意... 滚动轴承故障信息在分析域中呈现稀疏分布的特点,针对复杂无关信息会严重干扰声发射信号特征提取的问题,提出一种改进稀疏注意力机制结合Autogram的滚动轴承微弱特征提取方法。对声发射时域信号进行平方包络,利用基于改进深度稀疏注意力机制的多尺度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN),挖掘关键频段信息;将关键频段作为滤波依据进行滤波处理,获取注意力增强信号;进一步,考虑到滚动轴承缺陷引起的声发射信号具有强周期性与脉冲性,引入Autogram方法,利用平方包络的自相关峭度作为筛选指标优选解调频带,以解决谱峭度等方法在低信噪比及非高斯噪声干扰情况下特征提取效果不佳的问题;最后,计算最优解调子信号的平方包络谱,实现滚动轴承微弱故障特征提取。基于滚动轴承内圈、外圈故障实测信号进行验证,并与Kurtogram、Autogram方法进行对比,证明所提方法可实现滚动轴承声发射信号微弱特征增强与故障特征提取。 展开更多

关键词 故障诊断 稀疏注意力机制 autogram 特征增强 滚动轴承

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改进Autogram方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：4

2

作者 胥永刚 李爽 +1 位作者 张坤 马朝永 《轴承》 北大核心 2021年第11期53-58,共6页

针对传统Autogram方法频带划分方式不合理的问题,采用了复合顺序划分法对Autogram方法进行改进。首先,计算原始信号的频谱并进行1,2,…,N等分,在此基础上每层各取其中一个频段等分成2段置于左右两侧成为新的划分层,从而得到若干包含不... 针对传统Autogram方法频带划分方式不合理的问题,采用了复合顺序划分法对Autogram方法进行改进。首先,计算原始信号的频谱并进行1,2,…,N等分,在此基础上每层各取其中一个频段等分成2段置于左右两侧成为新的划分层,从而得到若干包含不同频率分量的频段;然后,为各频段构建合适的经验小波滤波器组进行滤波重构,计算各重构分量平方包络的无偏自相关后的峭度并绘制Autogram图;最后,选择峭度最大值对应的频段进行包络分析,提取故障特征信息。仿真和试验数据表明,改进Autogram方法在频带划分方式及滤波器选用上更加合理,能够有效获取滚动轴承振动信号的故障特征。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 autogram 频带 复合顺序划分 经验小波变换 信号重构

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改进Autogram及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：2

3

作者 何勇 王红 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2022年第3期451-456,共6页

针对自相关谱峭度(Autogram)诊断效果易受最大重叠离散小波包变换(MODWPT)预设分解层数影响的不足,本文提出一种参数自适应Autogram诊断方法。该方法将平均包络熵(MEE)最小值作为优化目标对MODWPT最佳分解层数进行搜寻,并以分解后节点... 针对自相关谱峭度(Autogram)诊断效果易受最大重叠离散小波包变换(MODWPT)预设分解层数影响的不足,本文提出一种参数自适应Autogram诊断方法。该方法将平均包络熵(MEE)最小值作为优化目标对MODWPT最佳分解层数进行搜寻,并以分解后节点平方包络自相关峭度的最大值来确定最优频带的中心频率及带宽,最后通过包络解调提取故障特征信息。研究结果表明,自适应的分解层数确定方法较好地改善了Autogram方法的故障诊断效果,该方法可以快速、准确地识别出滚动轴承的故障特征。 展开更多

关键词 滚动轴承 改进autogram 自适应MODWPT 平均包络熵 故障特征提取

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融合Autogram的共振解调和1.5维谱的滚动轴承复合故障诊断方法 被引量：11

4

作者 王慧滨 剡昌锋 +2 位作者 孟佳东 陈光亿 吴黎晓 《振动工程学报》 EI CSCD 北大核心 2022年第6期1541-1551,共11页

对滚动轴承复合故障进行诊断时,通常采用先分离后诊断的信号处理方法,由于故障特征信号相互耦合或干扰,容易出现误诊或漏诊的现象,针对该问题,提出了基于Autogram的共振解调和1.5维谱的复合故障诊断方法,能够在不分离复合故障信号的前... 对滚动轴承复合故障进行诊断时,通常采用先分离后诊断的信号处理方法,由于故障特征信号相互耦合或干扰,容易出现误诊或漏诊的现象,针对该问题,提出了基于Autogram的共振解调和1.5维谱的复合故障诊断方法,能够在不分离复合故障信号的前提下识别故障类型。采用变分模态分解(VMD)对原始振动信号降噪,提出了一种综合指标Z选取VMD的有效分量进行信号重构,提高信号的信噪比;使用Autogram算法确定共振频带中心频率和带宽,对共振信号进行包络解调,得到包络信号的1.5维谱,根据1.5维谱中的故障特征来识别滚动轴承复合故障的类型。采用滚动轴承3种不同类型复合故障的实测信号验证了所提方法的可行性,试验结果表明,所提出的方法可以提高复合故障识别的准确性和直观性。 展开更多

关键词 复合故障诊断 滚动轴承 VMD autogram 1.5维谱

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基于改进Autogram的滚动轴承故障诊断 被引量：1

5

作者 刘尚坤 张伟 +2 位作者 孙宇浩 孔德刚 赵晓顺 《河北大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期1-8,共8页

针对Autogram以无偏自相关峭度指标选取解调频带时易出现不准确、故障诊断困难的问题,将平方包络负熵引入Autogram中,结合平方包络负熵受噪声影响小且能衡量周期冲击成分的优点,提出一种采用平方包络负熵指标选取最优解调频带的改进Auto... 针对Autogram以无偏自相关峭度指标选取解调频带时易出现不准确、故障诊断困难的问题,将平方包络负熵引入Autogram中,结合平方包络负熵受噪声影响小且能衡量周期冲击成分的优点,提出一种采用平方包络负熵指标选取最优解调频带的改进Autogram方法.首先采用最大重叠离散小波包变换(MODWPT)对轴承振动信号进行频带分解,再计算每个频带信号的平方包络负熵,将平方包络负熵最大的频带作为最优解调频带,最后通过分析最优解调频带平方包络谱的频率成分来诊断轴承故障类型.将轴承故障实验信号分析结果与Autogram、快速谱峭度方法对比,结果表明,改进Autogram方法在解调频带的选取上更为合理,所提取的故障特征频率更明显,轴承故障诊断更准确. 展开更多

关键词 平方包络负熵 改进autogram 最优解调频带 故障诊断

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基于三分法EMD和Autogram的滚动轴承故障诊断 被引量：6

6

作者 杨雨竹 李耀明 周进杰 《电子测量技术》 北大核心 2021年第23期151-157,共7页

针对强噪声下滚动轴承故障微弱,特征频率难以提取致使无法精准诊断故障的问题,提出了基于三分法经验模态分解融合Autogram阈值算法的故障诊断方法,在采用EMD对信号初步降噪时,提出一种基于M指标的三分法EMD将所有固有模态函数重构成3个... 针对强噪声下滚动轴承故障微弱,特征频率难以提取致使无法精准诊断故障的问题,提出了基于三分法经验模态分解融合Autogram阈值算法的故障诊断方法,在采用EMD对信号初步降噪时,提出一种基于M指标的三分法EMD将所有固有模态函数重构成3个分量(记M1,M2,M3),M2即为所需的故障分量;选用Autogram算法处理M2分量确定共振频带,对共振信号做阈值包络谱处理,得到3种阈值频谱,根据阈值谱中故障特征频率诊断滚动轴承故障类型。采用了仿真信号结合滚动轴承的内、外圈实测数据试验方法证明了该方法的有效性,实验结果证明该方法故障诊断率可达95%以上。 展开更多

关键词 三分法EMD autogram 阈值频谱 滚动轴承 故障诊断

原文传递

基于SGMD-Autogram的液压泵故障诊断方法研究 被引量：13

7

作者 郑直 李显泽 +1 位作者 朱勇 王宝中 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第23期234-241,共8页

辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT)存在特征提取能力不足问题,针对... 辛几何模态分解方法(Symplectic Geometry Mode Decomposition,SGMD)存在特征信息分布过于分散问题、Autogram方法中的最大重复离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT)存在特征提取能力不足问题,针对上述两问题,提出了基于SGMD-Autogram的新方法。对实测液压泵多模态故障振动信号进行SGMD分解;针对分解后产生的特征信息分布过于分散问题,提出基于最大无偏自相关谱峭度法,筛选含有丰富运行特征信息的模态分量为数据源,进而取代MODWPT,实现最优故障特征提取;对数据源进行阈值处理,并基于频谱实现对液压泵故障的诊断。通过对比分析仿真和实测液压泵斜盘故障振动信号,验证了该方法可以有效地诊断斜盘故障。 展开更多

关键词 液压泵 故障诊断 辛几何模态分解 autogram

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基于Autogram的齿轮断齿故障特征提取方法 被引量：5

8

作者 郭洋 钱鹏 +1 位作者 胡韶奕 郑直 《机床与液压》 北大核心 2021年第1期180-186,共7页

针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层数分解处理,每层得到若干个信号,被称为“node”。为了更加全... 针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层数分解处理,每层得到若干个信号,被称为“node”。为了更加全面地描述故障特征信息,对每个node进行包络谱的3种无偏自相关谱峭度求取,以便选取合适node作为信号源进行下一步分析。最后,对该信号源引入阈值处理,以便加强频谱分析的全面性,实现对齿轮断齿故障特征信息的有效提取。通过对比分析仿真和实测齿轮故障振动信号,验证了该方法的有效性。 展开更多

关键词 autogram方法 断齿故障 谱峭度 故障诊断 特征提取

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基于log-SAM改进Autogram的滚动轴承故障诊断 被引量：1

9

作者 郑直 李显泽 +2 位作者 刘伟民 王志军 曾魁魁 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2023年第12期132-139,共8页

针对Autogram算法中的无偏自相关方法所得包络结果受到强噪声污染,导致无法有效地对滚动轴承进行故障诊断问题,提出改变原算法内部处理流程,同时将无偏自相关方法替换为log-SAM方法,形成一种改进Autogram算法。首先,对实测滚动轴承振动... 针对Autogram算法中的无偏自相关方法所得包络结果受到强噪声污染,导致无法有效地对滚动轴承进行故障诊断问题,提出改变原算法内部处理流程,同时将无偏自相关方法替换为log-SAM方法,形成一种改进Autogram算法。首先,对实测滚动轴承振动信号进行最大重复离散小波包变换分解(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,MODWPT),在不同分解层数形成一系列小波包子信号;其次,对小波包子信号求取谱峭度,并筛选最大谱峭度值所对应的子信号作为数据源;最后,对数据源进行阈值处理,进而将log-SAM替代无偏自相关方法进行包络分析,实现最优故障诊断。针对滚动轴承内圈仿真故障信号和实测故障信号,实验表明,改进Autogran算法具有良好的去噪能力和诊断效果,且较原Autogram算法和其他传统方法均更具有效性和优越性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 autogram算法 log-SAM 包络分析

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基于KN-Autogram的滚动轴承故障诊断方法

10

作者 杨雨竹 李耀明 周进杰 《机械设计与制造工程》 2022年第1期108-112,共5页

Autogram方法采用峭度作为检测故障冲击的指标,但是峭度在强噪声干扰下会严重影响故障频带选取的准确性。针对此问题,提出基于KN-Autogram方法进行滚动轴承的故障诊断。KN-Autogram方法在生成KN-Autogram谱图时采用KN指标检测轴承故障冲... Autogram方法采用峭度作为检测故障冲击的指标,但是峭度在强噪声干扰下会严重影响故障频带选取的准确性。针对此问题,提出基于KN-Autogram方法进行滚动轴承的故障诊断。KN-Autogram方法在生成KN-Autogram谱图时采用KN指标检测轴承故障冲击,选取KN-Autogram谱图中最大KN值所在的频带为最优共振解调频带,对共振信号做滤波包络处理,以准确提取滚动轴承的故障特征频率。仿真和滚动轴承实测数据试验结果证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 KN-autogram 解调频带 滚动轴承 故障诊断

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基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法 被引量：2

11

作者 张刘润 郑近德 +1 位作者 潘海洋 童靳于 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期312-320,410,411,共11页

针对滚动轴承单通道信号信噪比较低、不能全面和准确表征故障特征等问题,提出了一种基于全矢谱和自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算互为垂直的两通道振动信号的自相关谱峭度图,得到信号中最佳频带的位置,并提取重构信号... 针对滚动轴承单通道信号信噪比较低、不能全面和准确表征故障特征等问题,提出了一种基于全矢谱和自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算互为垂直的两通道振动信号的自相关谱峭度图,得到信号中最佳频带的位置,并提取重构信号;其次,为了保证信号故障信息的全面性和获取精确故障特征信息,计算重构信号的全矢包络谱;最后,分析全矢包络谱中的故障特征进行故障诊断。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度和自相关谱峭度图等方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征频率,提高故障诊断的精确性。 展开更多

关键词 自相关谱峭度 快速谱峭度 全矢谱 滚动轴承 故障诊断

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自适应MCKD结合Autogram的矿用滚动轴承故障特征提取

12

作者 申勇 章翔峰 +4 位作者 姜宏 周建 汪皖 蒋艺峰 毕君东 《新疆大学学报（自然科学版中英文）》 CAS 2024年第4期505-512,共8页

为辨析矿用滚动轴承运行状态,有效地提取矿用滚动轴承故障特征,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的参数自适应优化最大相关峭度解卷积算法(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolu-tion,MCKD)与自相关谱... 为辨析矿用滚动轴承运行状态,有效地提取矿用滚动轴承故障特征,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的参数自适应优化最大相关峭度解卷积算法(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolu-tion,MCKD)与自相关谱峭度图法(Autogram)相结合的矿用滚动轴承故障特征提取算法.首先,在考虑振动信号的强周期性的基础上,采用MCKD对原始信号进行预处理以实现信号的降噪与增强;同时,针对MCKD参数选择问题,构造利用PSO对适应度函数进行寻优得到合适的参数组合[滤波长度L,解卷积周期T];此后,利用Autogram对处理后信号进行特征提取;最后,通过仿真信号及公开数据集试验信号对该算法进行验证.结果表明:PSO-MCKD-Autogram算法能够较好地克服噪声影响,可有效提取矿用滚动轴承故障特征且具有一定的鲁棒性. 展开更多

关键词 矿用滚动轴承 最大相关峭度解卷积 自相关谱峭度图 故障诊断

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基于自适应噪声消除与自相关峭度图的行星轮轴承内圈故障诊断 被引量：7

13

作者 刘珍 郭瑜 伍星 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第20期183-189,共7页

行星齿轮箱中,行星轮轴承故障信息往往被淹没在复杂的齿轮啮合振动及背景噪声中,另一方面,传统的快速谱峭度(Fast Kurtogram,FK)方法在包络解调共振解调频带确定上存在一定局限性,导致行星轮轴承的故障提取较为困难。为此,提出一种基于... 行星齿轮箱中,行星轮轴承故障信息往往被淹没在复杂的齿轮啮合振动及背景噪声中,另一方面,传统的快速谱峭度(Fast Kurtogram,FK)方法在包络解调共振解调频带确定上存在一定局限性,导致行星轮轴承的故障提取较为困难。为此,提出一种基于自适应噪声消除(Self-Adaptive Noise Cancelling,SANC)与自相关峭度图(Autogram)的行星轮轴承故障诊断方法。首先,通过SANC分离出轴承信号;再基于Autogram对分离出的轴承信号进行优化共振解调频带选择,结合包络分析提取行星轮轴承内圈故障特征。试验研究表明,Autogram能够克服FK等传统方法在信噪比较低情况下对优化共振解调频带选择存在的缺陷,对行星轮轴承内圈的故障特征进行有效提取。 展开更多

关键词 行星轮轴承 SANC FK autogram 故障诊断

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基于自适应自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法 被引量：14

14

作者 郑近德 王兴龙 +2 位作者 潘海洋 童靳于 刘庆运 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期778-785,792,共9页

自相关谱峭度图通过最大重叠离散小波包变换对信号频谱进行分割,并选取最大峭度值所对应频带内的信号进行诊断分析。针对自相关谱峭度图方法在分割频带时因遵循二叉树结构而导致的频带划分区域固定问题,提出一种基于自适应自相关谱峭度... 自相关谱峭度图通过最大重叠离散小波包变换对信号频谱进行分割,并选取最大峭度值所对应频带内的信号进行诊断分析。针对自相关谱峭度图方法在分割频带时因遵循二叉树结构而导致的频带划分区域固定问题,提出一种基于自适应自相关谱峭度图方法的滚动轴承故障诊断方法。自适应自相关谱峭度图方法以改进的经验小波变换为基础,对原始信号傅里叶谱进行包络与平滑处理后再分割,实现了自相关谱峭度图方法自适应分割频带的目的。通过仿真信号与实验数据分析,并将所提方法与快速谱峭度及自相关谱峭度图方法进行对比,结果表明,所提出方法能够准确地检测到合适的解调频带,同时其故障特征更加明显。 展开更多

关键词 自相关谱峭度图 改进经验小波变换 滚动轴承 故障诊断

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冷连轧过程板面粗糙度模型及其应用的研究 被引量：18

15

作者 周庆田 白振华 王骏飞 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第14期1743-1746,共4页

针对冷连轧生产工艺的特点,通过对工作辊表面粗糙度、轧制参数和所轧带材表面粗糙度的对应关系进行深入研究,在引入压印率与遗传率概念的基础上,建立了一套冷连轧机成品板面粗糙度在线预报与控制模型,并将其应用到宝钢2030五机架冷连轧... 针对冷连轧生产工艺的特点,通过对工作辊表面粗糙度、轧制参数和所轧带材表面粗糙度的对应关系进行深入研究,在引入压印率与遗传率概念的基础上,建立了一套冷连轧机成品板面粗糙度在线预报与控制模型,并将其应用到宝钢2030五机架冷连轧机的生产实践中,定量分析出主要轧制工艺参数对压印率与遗传率的影响,取得了良好的使用效果。 展开更多

关键词 冷连轧 粗糙度 压印率 遗传率

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基于MED与自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法 被引量：23

16

作者 王兴龙 郑近德 +3 位作者 潘海洋 童靳于 刘庆运 丁克勤 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第18期118-124,131,共8页

滚动轴承振动信号往往信噪比较低,且具有较强的非高斯噪声,如何选择合适的解调频带一直是故障诊断的难点。自相关谱峭度图(Autogram)是新提出的一种最优频带选择方法,通过计算解调信号的平方包络的无偏自相关的峭度,能够有效地检测到解... 滚动轴承振动信号往往信噪比较低,且具有较强的非高斯噪声,如何选择合适的解调频带一直是故障诊断的难点。自相关谱峭度图(Autogram)是新提出的一种最优频带选择方法,通过计算解调信号的平方包络的无偏自相关的峭度,能够有效地检测到解调频带及其故障频率;但此方法易受到噪声干扰,故障特征识别不明显;基于此,提出了一种基于最小熵解卷积(MED)与Autogram的滚动轴承故障诊断方法;该方法通过MED去除噪声,在得到最佳频带的同时,能够有效地突显故障特征。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度及现有方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够准确地检测到解调频带及故障频率,突出故障特征和提高故障检测效果。 展开更多

关键词 最小熵解卷积(MED) 自相关谱峭度图 快速谱峭度 解调频带 滚动轴承

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