针对强噪声下微小故障信号容易被噪声淹没的问题,提出基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)的轴承微小故障诊断方法。根据故障频率公式求出振动信号的故障频率,并根据故障频率设置对应的循环频率集,用CYCBD对原信号进行滤波,使信号中的周期冲击成分更加突出,从而达到提高信噪比的目的;对处理后的信号进行CEEMDAN,得到一系列模态分量,再求各模态分量的峭度值,从中选取峭度值高的即含有较多故障特征的若干分量进行重构;对重构后的信号求其Hilbert包络谱,从中提取故障频率。采用仿真信号与西储大学轴承数据集进行仿真与实验研究,验证所提方法的有效性。

噪声情况下精确地对齿轮箱进行故障诊断是齿轮箱故障诊断的难题。为了解决该难题,采取自适应小波对自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)分量进行分解降噪与重组,并提出卷积神经网络(CNN)结合Inception模块的一维卷积神经网络(BICNN)提取重构信号的基本数字特征,同时使用长短期记忆提取BICNN所提取到的特征之间的相关性特征,对齿轮箱进行故障诊断研究。诊断结果表明所提出的方法具有较高的抗噪声能力,并且齿轮箱在受到-4 dB噪声干扰的情况下,所提出的方法仍然可以获得99.63%的训练精度。