基于IPSO-MCKD的汽车变速箱轴承故障诊断 被引量：5

1

作者 牛礼民 万凌初 胡超 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第3期134-139,共6页

针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出... 针对车辆在城区运行过程中频繁启停造成变速箱滚动轴承故障易发的问题,在轴承故障诊断中引入最大相关峭度反卷积(Maximum Correlation Kurtosis Deconvolution,MCKD)的方法,为了避免过于依赖人工选择MCKD算法中滤波器系数和移位数,提出了一种参数自适应的最大相关峭度反卷积的故障诊断方法。该方法以输入信号的包络谱中最大相关峭度为目标函数,采用改进后的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法优化MCKD中的滤波器系数和位移数,最后通过对故障信号的包络谱进行分析,提取轴承的故障特征。仿真和试验的结果表明,该方法可以有效降低环境中的噪声干扰,准确从强噪声中提取故障特征,实现故障诊断。 展开更多

关键词 变速箱轴承 mckd算法 IPSO算法 故障诊断

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基于多目标优化MCKD的轴承微弱故障诊断研究

2

作者 贺高锋 赵美卿 《煤矿机械》 2024年第6期178-181,共4页

针对最大相关峭度反褶积(MCKD)算法中滤波步长对轴承微弱故障信号处理准确性的影响较为严重这一缺陷,提出基于多目标优化MCKD的自适应轴承微弱故障诊断方法。首先针对多尺度极差熵(MRE)对故障信号中的有用信息不能全面反映的缺陷,对其... 针对最大相关峭度反褶积(MCKD)算法中滤波步长对轴承微弱故障信号处理准确性的影响较为严重这一缺陷,提出基于多目标优化MCKD的自适应轴承微弱故障诊断方法。首先针对多尺度极差熵(MRE)对故障信号中的有用信息不能全面反映的缺陷,对其进行均值化处理形成多尺度均值极差熵(MMRE);随后以MMRE和符号动态熵(SDE)为目标函数,采用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对MCKD算法中的滤波步长进行优化选取,使得MCKD算法可以自适应地处理轴承微弱故障信号。通过试验数据对该方法进行验证并与单目标优化法进行对比,证明了该方法的有效性及可靠性。 展开更多

关键词 MMRE SDE mckd MOPSO算法 故障诊断

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自适应双阻尼小波字典的轴承复合故障诊断方法

3

作者 胡俊锋 赵丽娟 +1 位作者 严雪竹 张龙 《振动与冲击》 北大核心 2025年第7期239-246,共8页

针对强背景噪声下难以准确提取出轴承复合故障中各故障类型有效特征的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和稀疏表征的轴承复合故障诊断方法。该方法首先通过MCKD算法实现复合故障... 针对强背景噪声下难以准确提取出轴承复合故障中各故障类型有效特征的问题,提出一种基于最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和稀疏表征的轴承复合故障诊断方法。该方法首先通过MCKD算法实现复合故障的分离,并达到初步增强故障冲击特征的效果;然后进行稀疏表征字典设计先验知识分析,构造与真实故障脉冲响应更加匹配的双阻尼非对称小波参数字典,结合正交匹配追踪算法,稀疏重构出各故障特征;最后对重构分量做包络谱分析,提取轴承故障特征频率。考虑到MCKD算法和非对称小波中的参数选取决定着最终的特征提取效果,使用鲸鱼优化算法实现参数自动优化选取。仿真数据和试验台数据分析结果表明,所提出的方法可有效提取出轴承复合故障中的各类故障成分,且相比常用的单阻尼Laplace小波字典具有一定的优越性。 展开更多

关键词 复合故障 最大相关峭度解卷积(mckd)算法 双阻尼非对称小波 稀疏分解 特征提取

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自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法 被引量：10

4

作者 宋宇博 刘运航 朱大鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期83-91,共9页

为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)的优势,提出了一种自适应U... 为了准确提取强噪声背景下较微弱的轴承故障特征信息,结合均相经验模态分解(uniform phase empirical mode decomposition, UPEMD)和最大相关峭度解卷积方法(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)的优势,提出了一种自适应UPEMD-MCKD轴承故障特征提取方法。该方法将样本熵和峭度指标相结合构建最小熵峭比,采用遗传算法对最小熵峭比的最小值进行搜索,以确定移位数、滤波器长度和周期的最佳参数组合。经均相模态分解方法预处理的含噪信号通过相关性计算选取有效分量进行信号重构,重构信号借助最佳参数组合下的MCKD算法提取故障特征。内圈故障和外圈故障的实例分析表明,所提方法借助UPEMD的噪声抑制能力和最小熵峭比的参数组合寻优评价能力,能够从故障信号中有效的提取出微弱的故障特征。 展开更多

关键词 强噪声 滚动轴承 均相经验模态分解(UPEMD) 遗传算法 最大相关峭度解卷积(mckd) 特征提取

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Shannon能量与MCKD的电机早期故障诊断 被引量：8

5

作者 于元滐 杨光永 +2 位作者 戈一航 晏婷 徐天奇 《国外电子测量技术》 北大核心 2021年第10期165-169,共5页

电机早期故障存在的背景噪声大,故障特征成分不明显的特点。传统的最大相关峭度解卷积(MCKD)算法故障特征提取效果不理想。针对这一不足,提出Shannon能量与MCKD算法相结合的电机轴承故障特征提取方法。由轴承振动数据确定故障周期T与滤... 电机早期故障存在的背景噪声大,故障特征成分不明显的特点。传统的最大相关峭度解卷积(MCKD)算法故障特征提取效果不理想。针对这一不足,提出Shannon能量与MCKD算法相结合的电机轴承故障特征提取方法。由轴承振动数据确定故障周期T与滤波器长度L,然后通过MCKD解卷积处理,再经Shannon能量计算,增强故障特征成分,进一步消除噪声的影响。并与单一的MCKD算法进行对比。实验结果表明,提出的方法能有效的在强背景噪声中提取出轴承内、外圈故障特征成分,表现出更强的故障提取能力。 展开更多

关键词 故障诊断 Shannon能量 mckd算法 滚动轴承

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基于IAO-MCKD的电机轴承故障诊断 被引量：7

6

作者 刘福康 杨光永 +2 位作者 王林 吴大飞 徐天奇 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第8期71-74,共4页

针对电机轴承元件故障信号微弱的特点,为提高诊断精度,提出了一种基于改进AO(天鹰算法)优化MCKD(最大相关峭度反卷积)的诊断方法。首先,通过优化参数后的MCKD算法对噪声信号进行降噪处理;其次,对故障信号的包络谱进行分析和诊断;最后,... 针对电机轴承元件故障信号微弱的特点,为提高诊断精度,提出了一种基于改进AO(天鹰算法)优化MCKD(最大相关峭度反卷积)的诊断方法。首先,通过优化参数后的MCKD算法对噪声信号进行降噪处理;其次,对故障信号的包络谱进行分析和诊断;最后,准确提取被强噪声淹没的轴承故障信号。实验结果表明,IAO-MCKD方法与其他经典优化算法相比,能有效增强故障特征,准确提取出故障信号,且该方法具有收敛速度快,处理陷入局部最优问题更灵活等特点。 展开更多

关键词 电机轴承 mckd算法 AO算法 包络谱 故障诊断

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基于CSSA与MCKD的电机轴承故障提取 被引量：7

7

作者 于元滐 杨光永 +2 位作者 晏婷 徐天奇 戈一航 《电子测量技术》 北大核心 2021年第14期142-147,共6页

针对轴承故障特征信号易受到噪声干扰,导致轴承故障冲击特征信号提取难度大的问题,提出了使用混沌麻雀算法(CSSA)与最大相关峭度反卷积算法(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先,以峭度为原则构建CSSA的自适应函数。然后,使用CSSA算法... 针对轴承故障特征信号易受到噪声干扰,导致轴承故障冲击特征信号提取难度大的问题,提出了使用混沌麻雀算法(CSSA)与最大相关峭度反卷积算法(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先,以峭度为原则构建CSSA的自适应函数。然后,使用CSSA算法找到最优的周期T与滤波器长度L。最后,使用优化后的MCKD算法对电机轴承进行故障提取。并与未经优化的MCKD、粒子群算法优化最大相关峭度反卷积算法(PSO-MCKD)、麻雀算法优化最大相关峭度反卷积算法(SSA-MCKD)进行对比。实验结果表明,CSSA算法相对于粒子群算法(PSO)、麻雀算法(SSA)算法在搜索MCKD参数时有更快的收敛速度,更好的全局搜索能力。提出的CSSA-MCKD方法能有效地增强MCKD算法故障提取能力,并有较快的收敛速度与全局搜索能力。 展开更多

关键词 轴承故障诊断 mckd算法 SSA算法 故障冲击特征

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基于SSA-VMD-MCKD的强背景噪声环境下滚动轴承故障诊断 被引量：25

8

作者 任良 甄龙信 +2 位作者 赵云 董前程 张云鹏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期217-226,共10页

为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvo... 为在强背景噪声环境下有效提取滚动轴承微弱故障特征并准确诊断故障,提出奇异谱分析(singular spectrum analysis, SSA)、变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)和最大相关峭度解卷积(maximum correlated kurtosis deconvolution, MCKD)结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSA算法将故障信号分解,根据时域互相关准则对分解信号筛选重构;其次,利用鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)分别优化VMD的参数alpha,K以及MCKD的参数L和M,利用参数优化的VMD对重构信号进行分解,根据峭度指标从分解所得的本征模态函数(intrinsic mode function, IMF)中提取故障特征信号;再次,利用参数优化的MCKD算法增强故障特征;最后,通过频谱包络进行故障诊断。仿真和试验表明,所提方法能在强噪声干扰下有效提取并诊断轴承故障。 展开更多

关键词 奇异谱分析(SSA) 变分模态分解(VMD) 最大相关峭度解卷积(mckd) 鲸鱼仿生优化算法(WOA) 轴承故障诊断

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基于正余弦麻雀搜索与峭度解卷积的发电机故障诊断

9

作者 杨禄铭 池献龙 施德华 《微特电机》 2025年第4期39-42,共4页

提出了一种基于结合正余弦麻雀搜索算法和最大相关峭度解卷积的风电机组发电机故障诊断方法。该方法通过正余弦麻雀搜索算法优化最大相关峭度解卷积算法的参数,有效提取故障信号中的微弱特征。实验结果表明,该方法能够在复杂噪声环境下... 提出了一种基于结合正余弦麻雀搜索算法和最大相关峭度解卷积的风电机组发电机故障诊断方法。该方法通过正余弦麻雀搜索算法优化最大相关峭度解卷积算法的参数,有效提取故障信号中的微弱特征。实验结果表明,该方法能够在复杂噪声环境下准确识别发电机的早期故障特征,为风电机组的故障预警和维护提供了有力的技术支持。 展开更多

关键词 发电机 故障诊断 正余弦 麻雀搜索算法 最大相关峭度解卷积 风电机组

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基于MCKE和SCSSA-VMD的轴承故障特征提取方法

10

作者 高策 《机械工程师》 2025年第7期79-83,共5页

针对滚动轴承在运行过程中因噪声干扰而导致的难以从噪声中获取故障信号的问题,文中将最大相关峭度解卷积(MCKD)和改进麻雀搜索算法(SCSSA)-变分模态分解(VMD)有机地融合在一起,提出一种可实现对轴承在工况条件下故障特征进行有效提取... 针对滚动轴承在运行过程中因噪声干扰而导致的难以从噪声中获取故障信号的问题,文中将最大相关峭度解卷积(MCKD)和改进麻雀搜索算法(SCSSA)-变分模态分解(VMD)有机地融合在一起,提出一种可实现对轴承在工况条件下故障特征进行有效提取的方法并将其应用于3种不同的故障分类模型进行验证。试验证明,文中所述的方法能够有效地从轴承的振动信号中提取出各类故障的特征,并且能够实现对各种类型的故障的识别。 展开更多

关键词 最大相关峭度解卷积(mckd) 变分模态分解(VMD) 改进麻雀搜索算法(SCSSA) 故障特征提取

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基于ISPSO-VMD-MCKD的亚像元峰值提取方法

11

作者 刘福康 杨光永 +1 位作者 吴大飞 徐天奇 《计算机与数字工程》 2022年第10期2135-2140,共6页

为解决标准粒子群算法(PSO)收敛速度慢和简化粒子群算法(SPSO)易陷入局部最优的问题,提出了迭代次数和粒子种群数相结合的动态更新种群学习率的策略方法,根据所提方法对粒子群算法和简化粒子群算法进行了改进调整。经仿真实验表明,改进... 为解决标准粒子群算法(PSO)收敛速度慢和简化粒子群算法(SPSO)易陷入局部最优的问题,提出了迭代次数和粒子种群数相结合的动态更新种群学习率的策略方法,根据所提方法对粒子群算法和简化粒子群算法进行了改进调整。经仿真实验表明,改进粒子群算法(IPSO)算法相比于PSO算法收敛速度更快,改进简化粒子群算法(ISPSO)算法跳出局部最优的能力相比于SPSO算法更强。同时,将ISPSO算法与变分模态分解(VMD)算法和最大相关峭度反卷积(MCKD)算法相结合,提出了一种新的处理激光位移传感器信号方法(ISPSO-VMD-MCKD),并验证了算法的可行性及优越性。 展开更多

关键词 标准粒子群算法 简化粒子群算法 变分模态分解 最大相关峭度反卷积

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基于自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承多故障诊断 被引量：21

12

作者 胡爱军 赵军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第22期171-177,共7页

滚动轴承存在多个故障时,由于各故障响应之间相互干扰,会使包络谱诊断效果不佳。最大相关峭度解卷积(MCKD)是用于增强周期性脉冲的有效工具,然而,MCKD的滤波器长度参数和移位数需要人工设定,并且在复杂条件下运行的轴承对参数的要求较... 滚动轴承存在多个故障时,由于各故障响应之间相互干扰,会使包络谱诊断效果不佳。最大相关峭度解卷积(MCKD)是用于增强周期性脉冲的有效工具,然而,MCKD的滤波器长度参数和移位数需要人工设定,并且在复杂条件下运行的轴承对参数的要求较高。针对此情况,提出了一种自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承多故障诊断方法。该方法以最大相关峭度解卷积信号的包络谱的谱相关峭度值作为目标函数,采用人工鱼群算法,自适应得到MCKD的最优参数,利用参数优化的最大相关峭度解卷积实现滚动轴承多故障分析。滚动轴承多故障仿真及轴承内圈多故障实验分析表明,该方法可以有效提取故障特征,实现滚动轴承多故障的准确诊断。 展开更多

关键词 滚动轴承 多故障 人工鱼群算法 自适应 最大相关峭度解卷积(mckd)

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