机械设备故障振动信号的分析一般需要经过特征提取,然而由于背景噪声或者环境干扰的存在使得信号的信息适用性下降,从而导致特征提取存在很大的困难。一种新的局部鲁棒主成分分析的降噪方法被提出,该方法假设数据矩阵在有限个局部区域可以分解为表示信号特征信息的低秩成分和代表噪声的稀疏成分的加权和,且矩阵只需在局部区域具有低秩的属性而不必要满足全局低秩的强条件,并通过有限个局部低秩矩阵的平滑凸组合来全局逼近原始矩阵。通过仿真实验和实测的轴承外圈故障数据的分析,证明了提出的方法具有较强的降噪和特征提取效果。

针对滚动轴承早期微弱故障在噪声背景下难以提取的问题,提出一种改进的傅里叶分解(IFDM)与快速谱峭度相结合的新方法,用以准确、快速地识别故障特征成分。傅里叶分解法能将故障信号自适应地分解为一系列瞬时频率具有明确物理意义的固有频带函数(FIBFs),类似于经验模态分解产生的本征模态函数,但其缺点在于无法控制所生成的FIBFs数量,如信号本身调制成分太多或受噪声影响太大,则直接运用傅里叶分解算法(FDM)会产生大量无意义的FIBFs,造成大量计算时间浪费,增加数据处理难度。为此,提出一种改进的FDM方法,该方法使用快速谱峭度法对故障信号进行预处理,自适应地确定滤波器的最佳参数及故障所在频带,然后仅在该频带上使用改进的FDM分解,因此在准确提取出故障频率成分的同时极大地减少计算量。对仿真及轴承实际故障信号的分析结果表明,该方法...

机械设备在运行时,其振动信号往往表现为非平稳信号。传统的时频分析方法在处理含有强噪声和强调制的非平稳信号时,常表现出降噪效果不明显、不能准确提取故障特征频率等缺陷。为此,提出一种基于多元变模式分解的机械设备故障诊断方法。通过建立约束变分模型表达式,将多个信号在相同的频率尺度分解为相同数量的固有模态函数(IMF)之和,每一个IMF都是一个调频调幅信号。为验证所提方法的有效性,将所提方法应用于多传感器采集的轴承故障信号分