摘要：

针对列车轮对振动信号易受轮轨噪声影响、故障特征提取困难等问题，提出一种基于优化变分模态分解（Variational mode decomposition，VMD）和多尺度样本熵-能量（Multiscale sample entropy-energy，MSEEN）指标的故障诊断方法。首先搭建考虑轮轨接触关系的轮对振动实验台，分别进行正常、车轮扁疤、车轴裂纹及扁疤-裂纹耦合故障状态下的轮对振动测试。其次，利用遗传算法，以样本熵、相关系数和均方误差为适应值搜索VMD的最佳分解个数及分解中心频率。然后基于优化 VMD 分解不同状态下的轮对振动信号并提取本征模态函数（Intrinsic mode function,IMF）分量的MSEEN指标。最后将指标与BP神经网络结合进行轮对故障诊断，总识别率达到94.44 %。该方法可为实际运行工况中的列车轮对故障诊断提供借鉴。

学习内容：

实际运行工况中的轮对振动信号受到轮轨随机激励、环境噪声等因素影响，具有非线性、非平稳特征，基于传统信号处理方法难以提取故障特征信息。
在经验模态分解（Empirical mode decomposition，EMD）的基础上提出的变分模态分解（VMD）可将非平稳信号分解为不同时间尺度的平稳信号，且VMD鲁棒性较强，具有一定的抗噪及抗模态混叠能力。刘秀丽等利用VMD 和小波分析提取了行星轮磨损故障信息。吴东升等使用 VMD 对轴承信号进行降噪，并通过KPCA提取了故障特征信息。孟宗等通过计算 IMF 分量的能量占比确定 VMD 分解个数，提取到轴承的微弱故障特征。焦博隆等使用蝙蝠算法，以样本熵为指标对VMD的分解个数及分解中心频率进行优化，突出了转子裂纹的故障特征。吴守军等利用波形法确定VMD分解个数并对变
速箱故障信号进行了预处理。胡爱军等基于最大相关峭度获得VMD最佳分解中心频率，分离了轴承复合故障。

信息熵可直观反映信号故障状态，常被用来作为设备故障特征指标。吴守军等将散布熵作为变速箱故障特征指标。艾延廷等建立了融合熵距并对转子裂纹-碰摩耦合故障进行了诊断。李伟等基于多尺度模糊熵诊断了齿轮箱故障。潘震等以多尺度排列熵为特征值诊断了单向阀的故障。在样本熵的基础上提出的多尺度样本熵通过对数据进行粗粒化处理，改善了熵值仅在单一尺度上分析的局限性，从而可更准确地反映故障特征。

平台照片：

使用该实验台进行轮对系统正常、车轮扁疤、车轴裂纹和耦合故障工况下的振动响应测试。车轴裂纹深度为0.1 d（d为车轴直径），通过线切割获得，车轮扁疤类型为轮面擦伤，如图 2 所示。在建立耦合故障时，两者损伤程度不变。在轮对周围布置两个垂向的电涡流位移传感器。采样频率为 5 000 Hz，采样时间为10 s，轮对转速为600 r/min。

算法原理：

算法优化：

因多尺度样本熵对分布式故障的敏感性较低，故同时引入信号能量（EN）指标，时间序列xi的信号能量EEN的计算公式如下：
构建多尺度样本熵-能量指标XMSEEN作为轮对故障诊断特征向量，XMSEEN = { x1、x2}，x1，x2分别为IMF1分量的多尺度样本熵HMSE和信号能量EEN。

最终结果：

程序代码：

Vxin: forwardtszs 扣扣：571485322
公众号：滚动轴承故障诊断与寿命预测

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Feb 20 19:24:58 2019@author: Vinícius Rezende Carvalho
"""
import numpy as npdef  VMD(f, alpha, tau, K, DC, init, tol):"""u,u_hat,omega = VMD(f, alpha, tau, K, DC, init, tol)Variational mode decompositionPython implementation by Vinícius Rezende Carvalho - vrcarva@gmail.comcode based on Dominique Zosso's MATLAB code, available at:https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/44765-variational-mode-decompositionOriginal paper:Dragomiretskiy, K. and Zosso, D. (2014) ‘Variational Mode Decomposition’, IEEE Transactions on Signal Processing, 62(3), pp. 531–544. doi: 10.1109/TSP.2013.2288675.Input and Parameters:---------------------f       - the time domain signal (1D) to be decomposedalpha   - the balancing parameter of the data-fidelity constrainttau     - time-step of the dual ascent ( pick 0 for noise-slack )K       - the number of modes to be recoveredDC      - true if the first mode is put and kept at DC (0-freq)init    - 0 = all omegas start at 01 = all omegas start uniformly distributed2 = all omegas initialized randomlytol     - tolerance of convergence criterion; typically around 1e-6Output:-------u       - the collection of decomposed modesu_hat   - spectra of the modesomega   - estimated mode center-frequencies"""if len(f)%2:f = f[:-1]# Period and sampling frequency of input signalfs = 1./len(f)ltemp = len(f)//2 fMirr =  np.append(np.flip(f[:ltemp],axis = 0),f)  fMirr = np.append(fMirr,np.flip(f[-ltemp:],axis = 0))# Time Domain 0 to T (of mirrored signal)T = len(fMirr)t = np.arange(1,T+1)/T  # Spectral Domain discretizationfreqs = t-0.5-(1/T)# Maximum number of iterations (if not converged yet, then it won't anyway)Niter = 500# For future generalizations: individual alpha for each modeAlpha = alpha*np.ones(K)# Construct and center f_hatf_hat = np.fft.fftshift((np.fft.fft(fMirr)))f_hat_plus = np.copy(f_hat) #copy f_hatf_hat_plus[:T//2] = 0# Initialization of omega_komega_plus = np.zeros([Niter, K])if init == 1:for i in range(K):omega_plus[0,i] = (0.5/K)*(i)elif init == 2:omega_plus[0,:] = np.sort(np.exp(np.log(fs) + (np.log(0.5)-np.log(fs))*np.random.rand(1,K)))else:omega_plus[0,:] = 0# if DC mode imposed, set its omega to 0if DC:omega_plus[0,0] = 0# start with empty dual variableslambda_hat = np.zeros([Niter, len(freqs)], dtype = complex)# other initsuDiff = tol+np.spacing(1) # update stepn = 0 # loop countersum_uk = 0 # accumulator# matrix keeping track of every iterant // could be discarded for memu_hat_plus = np.zeros([Niter, len(freqs), K],dtype=complex)    #*** Main loop for iterative updates***while ( uDiff > tol and  n < Niter-1 ): # not converged and below iterations limit# update first mode accumulatork = 0sum_uk = u_hat_plus[n,:,K-1] + sum_uk - u_hat_plus[n,:,0]# update spectrum of first mode through Wiener filter of residualsu_hat_plus[n+1,:,k] = (f_hat_plus - sum_uk - lambda_hat[n,:]/2)/(1.+Alpha[k]*(freqs - omega_plus[n,k])**2)# update first omega if not held at 0if not(DC):omega_plus[n+1,k] = np.dot(freqs[T//2:T],(abs(u_hat_plus[n+1, T//2:T, k])**2))/np.sum(abs(u_hat_plus[n+1,T//2:T,k])**2)# update of any other modefor k in np.arange(1,K):#accumulatorsum_uk = u_hat_plus[n+1,:,k-1] + sum_uk - u_hat_plus[n,:,k]# mode spectrumu_hat_plus[n+1,:,k] = (f_hat_plus - sum_uk - lambda_hat[n,:]/2)/(1+Alpha[k]*(freqs - omega_plus[n,k])**2)# center frequenciesomega_plus[n+1,k] = np.dot(freqs[T//2:T],(abs(u_hat_plus[n+1, T//2:T, k])**2))/np.sum(abs(u_hat_plus[n+1,T//2:T,k])**2)# Dual ascentlambda_hat[n+1,:] = lambda_hat[n,:] + tau*(np.sum(u_hat_plus[n+1,:,:],axis = 1) - f_hat_plus)# loop countern = n+1# converged yet?uDiff = np.spacing(1)for i in range(K):uDiff = uDiff + (1/T)*np.dot((u_hat_plus[n,:,i]-u_hat_plus[n-1,:,i]),np.conj((u_hat_plus[n,:,i]-u_hat_plus[n-1,:,i])))uDiff = np.abs(uDiff)        #Postprocessing and cleanup#discard empty space if converged earlyNiter = np.min([Niter,n])omega = omega_plus[:Niter,:]idxs = np.flip(np.arange(1,T//2+1),axis = 0)# Signal reconstructionu_hat = np.zeros([T, K],dtype = complex)u_hat[T//2:T,:] = u_hat_plus[Niter-1,T//2:T,:]u_hat[idxs,:] = np.conj(u_hat_plus[Niter-1,T//2:T,:])u_hat[0,:] = np.conj(u_hat[-1,:])    u = np.zeros([K,len(t)])for k in range(K):u[k,:] = np.real(np.fft.ifft(np.fft.ifftshift(u_hat[:,k])))# remove mirror partu = u[:,T//4:3*T//4]# recompute spectrumu_hat = np.zeros([u.shape[1],K],dtype = complex)for k in range(K):u_hat[:,k]=np.fft.fftshift(np.fft.fft(u[k,:]))return u, u_hat, omega

基于优化VMD的滚动轴承故障诊断研究相关推荐

wpdec函数_BP神经网络滚动轴承故障诊断研究
摘要:滚动轴承在煤机设备中广泛应用,在恶劣工况下容易发生故障.为了能够及时准确地获取滚动轴承的运转状态,采用BP神经网络算法与小波函数对轴承振动信号进行分解,从而对滚动轴承进行状态监测以及故障诊断.实 ...
瞬时转速 matlab,基于瞬时转速的发动机故障诊断研究
基于瞬时转速的发动机故障诊断研究对本系统中瞬时转速的采集进行了误差分析,并讨论了影响瞬时转速波动的几个因 (本文共3页) 阅读全文>> 汽车发动机按照其所用燃料可分为柴油机和汽油机.柴油 ...
基于混合蛙跳算法优化SVM的滚动轴承故障诊断python实现
1.混合蛙跳算法(SFLA)原理混合蛙跳算法(SFLA)是一种受自然生物模仿启示而产生的基于群体的协同搜索方法,由局部搜索和全局信息交换两部分组成. 混合蛙跳算法中,每个青蛙的位置代表了一个可行解. ...
计算机仿真应用于诊断什么故障,基于MATLAB/Simulink的机械故障诊断研究
摘要:机械故障诊断技术能够提供高质量的监控系统,提升管理效率,降低维护成本.通过MATLAB/Simulink仿真技术可以简洁地将故障诊断的结果图像化表达出来,提高故障诊断的质量和效率.该文模拟了机械 ...
MATLAB环境下基于迁移学习的滚动轴承故障诊断
这篇文章主要讲解一下如果迁移学习对滚动轴承进行故障诊断,但是文中所用的微调预训练的 SqueezeNet 卷积神经网络是自然图像训练出来的,与轴承故障诊断中所使用的时频谱图相距甚远,虽然分类精度较高, ...
基于灰度图的滚动轴承故障诊断python
1.一维信号转灰度图因为这种方法是信号输入到二维卷积里面去进行特征提取, 所以需要对一维信号进行转换,本文采用的是转换成灰度图. 我们首先采集原始振动信号,然后根据自己需求,准备制作多大的图片,截图 ...
【故障诊断】基于贝叶斯优化支持向量机的轴承故障诊断附matlab代码
1 内容介绍贝叶斯网络(Bayesian Network或BN)是人工智能领域进行建模和不确定性推理的一个有效工具.贝叶斯网推理的基本任务是:给定一组证据变量观察值,通过搜索条件概率表计算一组查询变 ...
Limited Data Rolling Bearing Fault Diagnosis With Few-Shot Learning(基于小样本学习的有限数据滚动轴承故障诊断)
Limited Data Rolling Bearing Fault Diagnosis With Few-Shot Learning 基于小样本学习的有限数据滚动轴承故障诊断摘要这一篇文章主要研 ...
基于CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断
为了实现基于CNN-LSTM的滚动轴承故障诊断,需要完成以下步骤: 数据准备:收集包含滚动轴承故障和正常工作数据的数据集,并将其预处理成适合输入模型的形式. 模型设计:设计一个包含CNN和LSTM的深 ...

基于优化VMD的滚动轴承故障诊断研究

摘要：