针对工业生产场景下大型轴流风机滚动轴承受强背景噪声干扰影响导致的故障信号特征提取难题,提出一种基于延伸奇异值分解包(extended singular value decomposition packet,ESVDP)的自适应轴承故障信号提取方法。利用自回归模型,引入自...针对工业生产场景下大型轴流风机滚动轴承受强背景噪声干扰影响导致的故障信号特征提取难题,提出一种基于延伸奇异值分解包(extended singular value decomposition packet,ESVDP)的自适应轴承故障信号提取方法。利用自回归模型,引入自回归功率谱,基于信号能量分布分析实现对原算法的分解精度参数的自适应设定。引入峭度指标作为故障特征选择依据,从轴承故障信号本身的特征来更多地保留机械振动信号中的故障信息,结合峭度指标实现递推分解层数参数的设置,自适应分解出故障信号,有效保留包含故障信息的瞬态冲击成分。优化ESVDP分解结构,减少不必要的计算冗余,提升计算效率的同时对故障信号进行筛选,从而准确实现轴流风机轴承故障的诊断。仿真信号和试验结果均表明该方法在强干扰分量下可有效提取轴流风机轴承的故障特征频率,实现轴流风机轴承的故障诊断。展开更多
针对齿轮箱振动信号复杂多变,导致现有的齿轮箱故障诊断方法诊断精度不高、较弱故障特征容易被噪声淹没等问题,提出了一种基于向量加权平均优化算法(weighted mean of vectors,INFO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD...针对齿轮箱振动信号复杂多变,导致现有的齿轮箱故障诊断方法诊断精度不高、较弱故障特征容易被噪声淹没等问题,提出了一种基于向量加权平均优化算法(weighted mean of vectors,INFO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的齿轮故障诊断方法。该方法首先采用熵权法将不同位置的振动传感器信号信息进行融合,利用INFO对VMD算法中参数进行优化,并设计一个复合评价指标作为参数优化的评价标准,使用奇异峭度差分谱的方法对敏感分量进行重构;其次,从重构的信号中提取时域、频域特征并输入到CNN模型中进行分类;最后通过Shap(Shapley additive explanations)值法对模型输入特征的重要性进行排序,分析不同特征组合对模型分类和特定故障识别的影响。在东南大学行星齿轮数据集上进行验证,结果表明,利用所提特征组合进行故障诊断,CNN模型故障诊断准确率为98.24%,高于其他特征组合,为行星齿轮箱的故障诊断提供了一组有效的特征指标。展开更多
文摘针对工业生产场景下大型轴流风机滚动轴承受强背景噪声干扰影响导致的故障信号特征提取难题,提出一种基于延伸奇异值分解包(extended singular value decomposition packet,ESVDP)的自适应轴承故障信号提取方法。利用自回归模型,引入自回归功率谱,基于信号能量分布分析实现对原算法的分解精度参数的自适应设定。引入峭度指标作为故障特征选择依据,从轴承故障信号本身的特征来更多地保留机械振动信号中的故障信息,结合峭度指标实现递推分解层数参数的设置,自适应分解出故障信号,有效保留包含故障信息的瞬态冲击成分。优化ESVDP分解结构,减少不必要的计算冗余,提升计算效率的同时对故障信号进行筛选,从而准确实现轴流风机轴承故障的诊断。仿真信号和试验结果均表明该方法在强干扰分量下可有效提取轴流风机轴承的故障特征频率,实现轴流风机轴承的故障诊断。
文摘针对齿轮箱振动信号复杂多变,导致现有的齿轮箱故障诊断方法诊断精度不高、较弱故障特征容易被噪声淹没等问题,提出了一种基于向量加权平均优化算法(weighted mean of vectors,INFO)、变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)和卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的齿轮故障诊断方法。该方法首先采用熵权法将不同位置的振动传感器信号信息进行融合,利用INFO对VMD算法中参数进行优化,并设计一个复合评价指标作为参数优化的评价标准,使用奇异峭度差分谱的方法对敏感分量进行重构;其次,从重构的信号中提取时域、频域特征并输入到CNN模型中进行分类;最后通过Shap(Shapley additive explanations)值法对模型输入特征的重要性进行排序,分析不同特征组合对模型分类和特定故障识别的影响。在东南大学行星齿轮数据集上进行验证,结果表明,利用所提特征组合进行故障诊断,CNN模型故障诊断准确率为98.24%,高于其他特征组合,为行星齿轮箱的故障诊断提供了一组有效的特征指标。
