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基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积的滚动轴承早期故障诊断方法

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振动与冲击 2016年第15期35卷 29-34页

作者：吕中亮汤宝平周忆孟杰重庆大学机械传动国家重点实验室重庆科技学院机械与动力工程学院

针对环境噪声下滚动轴承早期故障信号微弱难以检测的问题,提出了基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)滚动轴承早期故障诊断方法。并针对MCKD方法受滤波器阶数和周期影响的问题,提出... 详细信息

针对环境噪声下滚动轴承早期故障信号微弱难以检测的问题,提出了基于网格搜索法优化最大相关峭度反卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)滚动轴承早期故障诊断方法。并针对MCKD方法受滤波器阶数和周期影响的问题,提出了利用网格搜索法优化最大相关峭度反卷积参数。首先,早期微弱故障信号集成经验模态分解后,采用相关系数以及峭度准则重构原信号;然后,以小波Shannon熵作为目标函数采用网格搜索法搜寻最优滤波器阶数以及周期,采用自适应MCKD方法对重构信号中故障脉冲冲击成分进行加强,最后通过包络谱、包络功率谱提取微弱故障特征。实验表明,该方法能够对早期微弱故障中冲击成分进行自适应增强,有效检测出被噪声淹没的微弱故障,实现滚动轴承故障的精确诊断。

关键词：最大相关峭度反卷积网格搜索法早期故障诊断滚动轴承

基于振动与声发射敏感参数识别的主轴承故障诊断方法

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推进技术 2024年

作者：栾孝驰佟鑫宇沙云东陈兴武郭小鹏沈阳航空航天大学航空发动机学院中国航发沈阳发动机研究所

针对航空发动机主轴承故障特征信息提取困难的问题，提出了一种基于声发射特征参数与多参数筛选的小波包变换(MFSWPD)-粒子群优化算法(PSO)-最大相关峭度反卷积(MCKD)融合的轴承故障诊断方法。该方法通过声发射参数判断轴承状态并通过... 详细信息

针对航空发动机主轴承故障特征信息提取困难的问题，提出了一种基于声发射特征参数与多参数筛选的小波包变换(MFSWPD)-粒子群优化算法(PSO)-最大相关峭度反卷积(MCKD)融合的轴承故障诊断方法。该方法通过声发射参数判断轴承状态并通过小波包变换获得节点分量，针对分量进行筛选重构，再通过粒子群迭代优化的自适应最大相关峭度反卷积进行故障诊断。为验证该方法的有效性，开展某型双转子航空发动机主轴承故障模拟试验及某型涡扇发动机主轴承真实剥落故障试验，并在试验正式开始前进行断铅试验，检验轴承损伤点到测试点之间的声发射幅值衰减特性。结果表明：声发射断铅信号从轴承损伤位置到测试点位置幅值衰减约为55dB。基于声发射与振动敏感参数的轴承故障诊断方法可有效提高故障信息的特征提取能力，精准判别主轴承的典型故障类型。

关键词：航空发动机主轴承故障诊断敏感参数特征识别粒子群优化算法最大相关峭度反卷积

基于SVMD与参数优化MCKD的轴承故障诊断

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机电工程 2024年第7期 1179-1188页

作者：钟先友何流赵潇三峡大学机械与动力学院湖北文理学院机械工程学院

针对轴承故障信号存在噪声干扰，难以提取故障特征的问题，提出了一种将连续变分模态分解(SVMD)与改进的最大相关峭度反卷积(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先，为了表征轴承振动信号中的故障特征，将峭度与高斯核相结合，提出了比... 详细信息

针对轴承故障信号存在噪声干扰，难以提取故障特征的问题，提出了一种将连续变分模态分解(SVMD)与改进的最大相关峭度反卷积(MCKD)相结合的轴承故障诊断方法。首先，为了表征轴承振动信号中的故障特征，将峭度与高斯核相结合，提出了比峭度指标更为突出的加权峭度指标；其次，利用SVMD方法对轴承信号进行了分解，获得了若干模态分量，并使用加权峭度指标从多个模态分量中筛选出了故障特征最丰富的模态分量；然后，以包络熵为标准，通过几何平均优化器(GMO)优化MCKD的滤波器长度和周期两个参数，获得了最佳的参数组合；最后，采用GMO-MCKD方法对轴承信号进行了降噪，对降噪后的信号进行了包络分析，提取了轴承特征频率；同时，采用粒子群优化(PSO)的变分模态分解(VMD)和粒子群优化的变分模态提取(VME),对轴承信号进行了对照分析。研究结果表明：采用SVMD-GMO-MCKD方法在辛辛那提数据集中诊断出轴承特征频率为234.4 Hz及其二倍频；在西储大学轴承数据集中诊断出轴承特征频率为108.96 Hz,二倍频为218.09 Hz。该方法可以增强滚动轴承的周期性冲击成分，在有干扰的背景下有效地提取出滚动轴承内圈和外圈的故障特征，且轴承故障特征提取效果优于PSO-VMD和PSO-VME方法。

关键词：噪声干扰连续变分模态分解最大相关峭度反卷积几何平均优化器故障特征提取效果轴承特征频率

基于ICSA-MCKD方法的滚动轴承声信号微弱故障诊断

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大连理工大学学报 2022年第5期62卷 467-475页

作者：王树杰李宏坤王朝阁孙斌刘艾强大连理工大学机械工程学院辽宁大连116024

针对滚动轴承声信号中微弱故障特征难以有效提取的问题,提出了基于自适应的最大相关峭度反卷积(maximum correlation kurtosis deconvolution, MCKD)的滚动轴承声信号故障诊断方法.首先,提出了改进的布谷鸟搜索算法(improved cuckoo sea... 详细信息

针对滚动轴承声信号中微弱故障特征难以有效提取的问题,提出了基于自适应的最大相关峭度反卷积(maximum correlation kurtosis deconvolution, MCKD)的滚动轴承声信号故障诊断方法.首先,提出了改进的布谷鸟搜索算法(improved cuckoo search algorithm, ICSA),在莱维飞行中引入步长尺度因子,在偏好随机游走中自适应地调整发现概率,使得算法有更快的搜索速度和更高的搜索精度.然后,利用ICSA以调整的谐波显著性指标(adjusted harmonic significant index, AHSI)作为适应度函数对MCKD的滤波器长度和故障特征周期进行寻优,将最佳参数组合输入MCKD中进行反卷积处理.最后通过包络谱分析,实现了基于声信号滚动轴承故障诊断.对仿真信号和实测信号的验证,证明了该方法的有效性和优越性.

关键词：滚动轴承声信号布谷鸟搜索算法最大相关峭度反卷积

增强MCKD和增强EWT的轴承滚珠微弱故障检测

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组合机床与自动化加工技术 2022年第12期 62-66,71页

作者：陈小怡魏圣坤泸州职业技术学院智能制造与汽车工程学院泸州646000

针对噪声环境下轴承滚珠振动信号传递路径长、特征微弱等特点,提出一种增强经验小波变换(EEWT)和增强最大相关峭度反卷积(EMCKD)相结合的轴承滚珠微弱故障检测方法。首先,针对最大相关峭度反卷积(MCKD)参数难以选取的问题,提出一种功率... 详细信息

针对噪声环境下轴承滚珠振动信号传递路径长、特征微弱等特点,提出一种增强经验小波变换(EEWT)和增强最大相关峭度反卷积(EMCKD)相结合的轴承滚珠微弱故障检测方法。首先,针对最大相关峭度反卷积(MCKD)参数难以选取的问题,提出一种功率谱熵评价准则的MCKD参数自适应选取方法,使用网格搜索法对参数进行寻优,利用EMCKD对信号进行初次降噪;其次,针对经验小波变换(EWT)的过分解问题,提出一种信号频谱有效边界划分方法,利用EWT将信号分解为调幅-调频分量(AM-FM);最后,利用分量筛选指标对主要AM-FM分量进行重构并进行功率谱分析,从而实现滚动轴承滚珠微弱故障故障检测。试验结果表明,EMCKD-EEWT方法可有效提取滚动轴承滚珠的微弱故障特征,准确检测滚珠故障。

关键词：轴承滚珠经验小波变换最大相关峭度反卷积故障检测

基于MCKD和改进IESFOgram相结合的行星轴承外圈故障诊断

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振动与冲击 2021年第20期40卷 200-206页

作者：陈鑫郭瑜伍星樊家伟林云昆明理工大学机电工程学院昆明650500

针对行星齿轮箱中振动信号传递路径具有时变性和信号间相互耦合的问题,提出了基于最大相关峭度反卷积消噪技术(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和特征优化图改进包络谱(improved envelope spectrum via feature optimi... 详细信息

针对行星齿轮箱中振动信号传递路径具有时变性和信号间相互耦合的问题,提出了基于最大相关峭度反卷积消噪技术(maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)和特征优化图改进包络谱(improved envelope spectrum via feature optimisation-gram,IESFOgram)相结合的行星轴承外圈故障诊断方法。该方法使用MCKD技术对信号进行降噪处理,增强与行星轴承故障相关分量的能量幅值;采用改进IESFOgram提取轴承故障振动分量,再基于特征频率各阶次谐波频率与边带积分比值之和最大确定包含轴承故障信息最丰富的优化解调频带;最后包络谱分析辨识故障特征。通过对行星轴承外圈的实测数据分析,验证了所提方法的有效性。

关键词：行星轴承行星齿轮箱最大相关峭度反卷积特征优化图

基于ISPSO-VMD-MCKD的亚像元峰值提取方法

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计算机与数字工程 2022年第10期50卷 2135-2140页

作者：刘福康杨光永吴大飞徐天奇云南民族大学电气信息工程学院昆明650000

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... 详细信息

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。

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

基于SWT-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法

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机械设计与研究 2021年第2期37卷 73-77页

作者：张旭光荆双喜杨白冰冷军发罗晨旭河南理工大学机械与动力工程学院河南焦作454000

针对在强噪声背景下轴承早期微弱故障特征难以提取问题。提出了一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和最大相关峭度反卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断... 详细信息

针对在强噪声背景下轴承早期微弱故障特征难以提取问题。提出了一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和最大相关峭度反卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用SWT方法将多分量振动信号分解为若干内禀模态分量(IMT),然后选取合适IMT重构信号,对重构信号进行MCKD滤波,突出故障冲击成分,最后对滤波后信号包络解调,提取故障特征,实现滚动轴承的更准确诊断。

关键词：故障诊断滚动轴承同步压缩小波变换最大相关峭度反卷积

基于频域窗函数的短时傅里叶变换及其在机械冲击特征提取中的应用

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机床与液压 2021年第18期49卷 177-182页

作者：朱亚军胡建钦李武林青云易灿灿丽水市特种设备检测院浙江丽水323000 武汉科技大学湖北武汉430081

提取冲击特征是实现轴承、齿轮故障识别的关键,但是容易受到噪声和其他无关成分的干扰。区别于经典的时频分析方法如短时傅里叶变换和同步压缩小波变换,提出基于频域窗函数的短时傅里叶变换法。利用最大相关峭度反卷积的方法对振动信号... 详细信息

提取冲击特征是实现轴承、齿轮故障识别的关键,但是容易受到噪声和其他无关成分的干扰。区别于经典的时频分析方法如短时傅里叶变换和同步压缩小波变换,提出基于频域窗函数的短时傅里叶变换法。利用最大相关峭度反卷积的方法对振动信号进行滤波,使信号的质量得到提高;通过频域窗函数,实现二维时频平面中时间的精准定位和冲击特征的准确识别,进一步锐化了复杂多组分信号的时频脊线。利用所提方法对数值仿真信号和实际轴承故障信号进行分析,验证了所提方法的有效性。

关键词：频域窗函数短时傅里叶变换最大相关峭度反卷积故障诊断