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基于声信号的轴承故障检测算法研究与实现

电子器件 2024年第3期47卷 656-660页

作者：张哲刘智丰肖仲喆黄敏周佳郁彬苏州大学光电科学与工程学院江苏苏州215006 昆山奥德鲁自动化技术有限公司江苏苏州215311

滚动轴承是机械设备中重要的零部件,与其他机械零部件相比,滚动轴承的一大特点是其寿命离散性很大。通过研究轴承的故障检测和诊断方法,设计了基于声信号的轴承故障检测算法。首先提出了故障检测系统的流程,包括特征提取、特征处理与选... 详细信息

滚动轴承是机械设备中重要的零部件,与其他机械零部件相比,滚动轴承的一大特点是其寿命离散性很大。通过研究轴承的故障检测和诊断方法,设计了基于声信号的轴承故障检测算法。首先提出了故障检测系统的流程,包括特征提取、特征处理与选择、模型训练算法和优化方法。之后使用处理后的特征,采用神经网络训练出一个可以区分内圈轴承故障和正常轴承且兼容附带油脂声音的二分类模型。该模型测试集准确率达到了97.8%。使用模型对剩余数据进行测试,内圈故障轴承的准确率为97.5%,正常轴承的准确率为97.3%,附带油脂的正常轴承准确率为98%。表明该算法在对轴承故障的检测上有着优良的性能。

关键词：轴承故障检测声信号算法神经网络

Levy噪声下新型势函数的随机共振特性分析及轴承故障检测

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振动与冲击 2019年第12期38卷 53-62页

作者：贺利芳周熙程张刚张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065 信号与信息处理重庆市重点实验室重庆400065

针对经典双稳随机共振(Classical Bistablestochastic Resonance,CBSR)系统的输出饱和性问题,构建了一种新型的分段非线性双稳随机共振(Piecewise Nonlinear Bistable Stochastic Resonance,PNBSR)系统,用所提的PNBSR系统在理论上和CBSR系统作了对比;然后以平均信噪比增益(MSNRI)为衡量指标,用量子粒子群算法进行参数寻优,深入的探究了在Levy噪声不同特征指数与对称参数情况下,PNBSR系统参数l,c,a,b和Levy噪声强度放大系数D对共振输出的规律。研究表明:相对于CBSR系统的输出信噪比,PNBSR系统的输出信噪比有4dB的提高;并且发现在不同的Levy噪声分布作用下,通过调节系统参数l,c,a,b和噪声强度系数D均可诱导随机共振,且系统较好的随机共振区间不随α或β变化;最后将PNBSR系统应用于轴承故障检测,效果明显优于CBSR系统。

关键词：分段非线性双稳系统 Levy噪声平均信噪比增益随机共振轴承故障检测

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信号稀疏分解理论在轴承故障检测中的应用

国防科技大学学报 2016年第3期38卷 141-147页

作者：张新鹏胡茑庆程哲胡雷陈凌国防科技大学装备综合保障技术重点实验室湖南长沙410073

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,... 详细信息

将信号稀疏分解理论引入到轴承故障检测问题中,提出新的轴承故障检测方法。通过字典学习的方式可有效实现轴承正常状态振动信号稀疏表示的超完备字典。利用该字典只适用于轴承正常状态信号稀疏分解的特点,将待分析信号在该字典上展开,通过比较信号稀疏表示误差与所设定阈值的关系来判断轴承对应的状态,从而实现轴承的故障检测。实验结果表明:当误差阈值设置合理时,该方法可有效地判断出轴承是否发生故障。

关键词：轴承故障检测稀疏分解字典学习稀疏表示误差

融合Morlet小波与GA优化多模态核的轴承故障检测算法

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吉林大学学报（理学版） 2018年第1期56卷 101-108页

作者：杨琦安徽工业大学工程实践与创新教育中心安徽马鞍山243002

针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、准确度较低等问题,提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法.该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征,然后设计一个多模... 详细信息

针对轴承故障检测算法特征分辨性较低、准确度较低等问题,提出一种融合Morlet小波和遗传算法优化的多模态核方法轴承故障检测算法.该算法首先针对原始轴承故障信号提取多个尺度和多个位移条件下的Morlet小波变换特征,然后设计一个多模态核方法,包含线性核函数与径向基(RBF)核函数,最后在支持向量机(SVM)训练过程中采用遗传算法(GA)优化多模态核的参数,使用最优化多模态核进行轴承故障检测.在UoCn的智能维护中心数据集上分别测试了滚珠故障、内圈裂纹故障和外圈裂纹故障的检测,并对单一核与多模态核间的错误率与效率进行对比.实验结果表明,改进算法能获得鲁棒的轴承故障检测特征,且多模态核在GA的优化下能快速收敛,获得最优化结果,通过牺牲少量的时间效率而极大提升了轴承故障检测准确率.

关键词：轴承故障检测 Morlet小波变换多模态核方法遗传算法支持向量机

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椭圆控制理论在轴承故障检测中的应用

机械科学与技术 2020年第3期39卷 356-360页

作者：周建民余加昌张龙李鹏华东交通大学载运工具与装备教育部重点实验室南昌330013

本文将椭圆控制理论引入到轴承故障检测中,提出新的轴承故障检测方法。首先对轴承正常状态下的数据进行分段,以各段数据提取到的AR模型系数和残差为参考状态向量,然后将待测数据的AR系数和残差依次添加到参考状态向量中并计算其前两阶... 详细信息

本文将椭圆控制理论引入到轴承故障检测中,提出新的轴承故障检测方法。首先对轴承正常状态下的数据进行分段,以各段数据提取到的AR模型系数和残差为参考状态向量,然后将待测数据的AR系数和残差依次添加到参考状态向量中并计算其前两阶主成分,以得到的前两阶主成分构建控制椭圆,最后根据待测数据AR系数和残差的前两阶主成分在椭圆控制图中的分布来判断轴承是否发生故障。实验结果表明:该方法可有效地识别轴承是否出现故障。

关键词：轴承故障检测 AR模型主成分分析控制椭圆

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改进势函数随机共振在轴承故障检测中的应用

电子测量与仪器学报 2018年第12期32卷 134-141页

作者：张刚周林张天骐重庆邮电大学通信与信息工程学院重庆400065

针对经典双稳随机共振(CBSR)系统的输出饱和性与参数难以独立调节的问题,在势函数随机共振(PSR)系统基础上,叠加一个线性项,提出了改进PSR(IPSR)系统。可更加灵活的改变势函数形状,获得更好的检测效果。以输出信噪比为衡量指标,探究了... 详细信息

针对经典双稳随机共振(CBSR)系统的输出饱和性与参数难以独立调节的问题,在势函数随机共振(PSR)系统基础上,叠加一个线性项,提出了改进PSR(IPSR)系统。可更加灵活的改变势函数形状,获得更好的检测效果。以输出信噪比为衡量指标,探究了系统参数a、f以及噪声强度D对系统输出的作用规律;针对大频率输入信号,先进行预处理,再通过自适应算法对参数寻优。仿真结果表明,IPSR系统检测效果优于PSR与CBSR系统。将IPSR系统应用于轴承故障检测并与PSR系统的检测效果进行对比,实验结果显示,在外圈故障检测中,输出信噪比高出2.113 5 dB;在内圈故障检测中,输出信噪比高出1.474 5 dB,有着更好的检测效果。

关键词： PSR系统 IPSR系统随机共振输出信噪比轴承故障检测

基于DWT和RNN的无刷直流电动机轴承故障检测方法

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微特电机 2017年第6期45卷 17-21,26页

作者：庄夏中国民航飞行学院科研处广汉618307

为了提高无刷直流电动机中轴承故障检测的鲁棒性和可靠性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和递归神经网络(RNN)的检测方法。通过传感器采集电机振动信号和定子电流信号,通过DWT将信号分解为6个频段,并计算各频段信号的能量作为特征。利... 详细信息

为了提高无刷直流电动机中轴承故障检测的鲁棒性和可靠性,提出一种基于离散小波变换(DWT)和递归神经网络(RNN)的检测方法。通过传感器采集电机振动信号和定子电流信号,通过DWT将信号分解为6个频段,并计算各频段信号的能量作为特征。利用线性局部切空间排列算法(LLTSA)对特征进行降维,获得4个具有高分类率的特征。将特征向量作为输入,通过带有偏差单元的RNN分类器来识别故障类型。实验结果表明,在不同转速和负载下,该方法都能够准确检测出故障类型,具有可行性和有效性。

关键词：无刷直流电动机轴承故障检测离散小波变换递归神经网络特征降维

基于改进三稳态随机共振的轴承故障检测算法研究

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基于改进三稳态随机共振的轴承故障检测算法研究

作者：乔岩茹中北大学

学位级别：硕士

滚动轴承作为机械设备中对轴和轴上零件起支撑作用的零件,其运行工况是反映整个转动系统是否安全运行的关键环节,对滚动轴承早期故障信号进行检测有利于保障设备安全运行。然而机械设备振动信号频率成分复杂且能遮蔽滚动轴承产生的微弱... 详细信息

滚动轴承作为机械设备中对轴和轴上零件起支撑作用的零件,其运行工况是反映整个转动系统是否安全运行的关键环节,对滚动轴承早期故障信号进行检测有利于保障设备安全运行。然而机械设备振动信号频率成分复杂且能遮蔽滚动轴承产生的微弱异常响动信号,传统信号检测方法在噪声中剥离特征频率难免会损伤有用信号,本文以随机共振为研究对象,分别从参数优化算法、随机共振非线性系统改进两方面进行理论分析和工程试验。论文主要工作内容如下:1.针对布谷鸟算法相比其他群智算法算法通用性好、全局搜索能力强、参数少、不易陷入局部最优解的特点,提出用布谷鸟算法调整随机共振参数,以提高随机共振系统参数的多样性,增强随机共振的性能,并用传统随机共振参数效果与布谷鸟算法优化后的随机共振效果进行对比分析,实验结果表明基于布谷鸟算法优化后的随机共振系统具有更好的性能。2.对比总结了单势阱、双势阱、多稳态等不同势函数模型的特点,分析了不同势函数参数对势函数图像变化的影响。针对轴承故障信号检测由于工业环境噪声覆盖容易导致难辨识现象,提出了一种高斯单势阱和混合双势阱结合的改进三稳态势模型,并将改进势模型与滤波效果更好的二阶欠阻尼随机共振系统相结合,构建了具有更高噪声利用率、更好稳定性的随机共振系统,使用布谷鸟算法对系统参数进行优化,用周期信号仿真实验证明了改进三稳态随机共振系统比传统三稳态随机共振系统在微弱信号检测方面更具优越性,最后通过美国凯斯西储大学的轴承实验数据验证了该系统对滚动轴承故障特征频率的检测能力。3.以Matlab为开发软件,设计了基于改进三稳态二阶欠阻尼随机共振的“轴承故障检测分析系统”,该系统通过Matlab GUI界面对轴承数据处理前后时域、频域及适应度函数收敛曲线进行展示,能够区分内圈、外圈、滚动体、保持架四种不同的轴承故障类型及正常工况轴承。利用工程数据对系统进行测试,测试结果表明该系统界面操作简单、结果直观,能确定轴承故障类型,验证了该系统检测滚动轴承故障的正确性及有效性。

关键词：随机共振轴承故障检测布谷鸟算法势函数模型

分数阶随机共振的自适应控制研究及其轴承故障检测应用

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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分数阶随机共振的自适应控制研究及其轴承故障检测应用

作者：黄铭中国计量大学

学位级别：硕士

针对分数阶随机共振涉及多参数联调对人工调试不友好的问题,本文提出使用粒子群算法对分数阶双稳系统的多个参数进行自适应寻优,在提高方法工作效率的同时,达到系统输出能有效增强被噪声掩盖的微弱目标信号的目的。并尝试将该方案应用... 详细信息

针对分数阶随机共振涉及多参数联调对人工调试不友好的问题,本文提出使用粒子群算法对分数阶双稳系统的多个参数进行自适应寻优,在提高方法工作效率的同时,达到系统输出能有效增强被噪声掩盖的微弱目标信号的目的。并尝试将该方案应用于轴承振动信号处理这一实际问题上。由于轴承振动信号属于复杂信号,传统的单一信号评价参数在这类信号的应用上存在一定缺陷。本课题通过分析探究轴承故障类型和多个信号评价指标。利用BP神经网络进行训练,将多个评价指标融合为一个自定义综合指标。最后使用该指标作为粒子群算法寻优的评价参数,实现利用分数阶随机共振系统对轴承振动信号进行自适应处理,在增强目标信号的同时有效削弱噪声能量。本课题在研究过程中主要做了以下几项工作:（1）对ORA算法进行阐述并进一步调整,使之更好对处理轴承故障信号的分数阶双稳系统进行整数阶的逼近,并进行模块化封装,方便后续调用;（2）根据单一变量原则探究分数阶双稳系统随机共振产生随机共振所涉及每一个参数的影响机制,根据总结的规律选择、精简需要进行调节优化的参数个数;（3）基于Levy飞行策略优化粒子群算法并搭建相应的分数阶双稳系统下的随机共振程序框架,实现对该系统输入信号产生分数阶随机共振的自适应参数调节;（4）使用BP神经网络对多个信号评价指标进行训练得到针对分数阶随机共振的输出信号自定义综合评价指标。

关键词：分数阶随机共振自适应调节粒子群算法 BP神经网络轴承故障检测