مهندسی مکانیک مدرس

مهندسی مکانیک مدرس

مقایسه روش‌های استخراج خواص لحظه‌ای و اجرای روش بهینه برای توابع مود ذاتی داده تجربی یاتاقان غلتشی

نوع مقاله : پژوهشی اصیل

نویسندگان
دانشکده مهندسی هوافضا، دانشگاه صنعتی شریف، تهران، ایران
چکیده
تجزیه مود تجربی یکی از روش‌های نوین برای تجزیه سیگنال به مولفه‌های تشکیل‌دهنده خود است. وجود منابع خطای متعدد باعث شده تا فعالیت‌هایی برای رفع یا کاهش اثرات آنها انجام گیرد. در این پژوهش، به یکی از مشکلات عمده روش تجزیه مود تجربی برای تفکیک سیگنال‌های آلوده به نویز یعنی مشکل آمیختگی مودها و حذف نویز پرداخته شده است. برای حل این مشکل، از روش تجزیه مود تجربی با باند محدود استفاده شده است که ضمن افزایش قابلیت‌های تجزیه مود تجربی با باند محدود از سرعت پردازش بسیار بالایی برخوردار است و به‌خوبی از آمیختگی مودها جلوگیری می‌کند. همچنین از بین روش‌های موجود، ترکیب مناسبی از روش خواص استخراج خواص لحظه‌ای و نرمال‌سازی سیگنال با ذکر یک مثال ارایه شده است. برای بررسی کارآیی روش تجزیه مود تجربی با باند محدود با استفاده از روش بهینه استخراج خواص لحظه‌ای، داده‌های تجربی یک یاتاقان معیوب مورد بررسی قرار گرفته و خواص لحظه‌ای نتایج روش تجزیه مود تجربی و روش تجزیه مود تجربی با باند محدود استخراج شده است. با استفاده از معیار ضریب تغییرات، مشخصاً نشان داده شده است که روش تجزیه مود تجربی با باند محدود قدرت تفکیک بالاتر و نتایج بهتری را نسبت به روش تجزیه مود تجربی به‌همراه دارد. همچنین با استفاده از اطلاعات مربوط به تفکیک نویز سفید به روش تجزیه مود تجربی، کیفیت جداسازی نویز از داده‌های اصلی بررسی شده است که نشان از تفکیک بهتر نتایج روش تجزیه مود تجربی با باند محدود دارد.
کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله English

Comparison of Instantaneous Properties Extraction Methods and Execution of Optimal Empirical Mode Decomposition on Faulty Ball Bearing Experimental Data

نویسندگان English

S.H. Momeni Massouleh
M. Vesaghati Javan
S.A. Hosseini Kordkheili
Department of Aerospace Engineering, Sharif University of Technology, Tehran, Iran
چکیده English

Empirical mode decomposition (EMD) is one of the new methods for decomposing a signal into its constituent components. The existence of multiple error sources has led to activities to eliminate or mitigate their effects. In this research, one of the major problems of EMD for the separation of noise-polluted signals, namely, mode mixing problem has been studied. To solve this problem, bandwidth EMD has been used, which enhances the EMD method and processes speed and greatly prevents mode mixing problem. Also, among the available methods to extract the instantaneous properties, the proper pair of instantaneous properties identification and signal normalization method is presented by an example. To investigate the efficiency of the bandwidth EMD method, using the optimal method of extracting the instantaneous properties, the experimental data of a faulty bearing have been studied and the instantaneous properties of both EMD method and the bandwidth EMD method have been extracted. Using the coefficient of variation criterion, it is shown that the bandwidth EMD method has a higher resolution and better results than EMD method. Finally, using information of decomposed white noise by EMD, the noise isolation quality of the original data is examined, which indicates a better decomposition of the results of the bandwidth EMD method.

کلیدواژه‌ها English

empirical mode decomposition
Instantaneous Frequency
Intrinsic Mode Function
Ball Bearing
Boashash B. Estimating and interpreting the instantaneous frequency of a signal. I. Fundamentals. Proceedings of the IEEE. 1992;80(4):520-538. [Link] [DOI:10.1109/5.135376]
Meltzer G, Dien NP. Fault diagnosis in gears operating under non-stationary rotational speed using polar wavelet amplitude maps. Mechanical Systems and Signal Processing. 2004;18(5):985-992. [Link] [DOI:10.1016/j.ymssp.2004.01.009]
Cempel C, Tabaszewski M. Multidimensional condition monitoring of machines in non-stationary operation. Mechanical Systems and Signal Processing. 2007;21(3):1233-1241. [Link] [DOI:10.1016/j.ymssp.2006.04.001]
Bartelmus W, Zimroz R. A new feature for monitoring the condition of gearboxes in non-stationary operating conditions. Mechanical Systems and Signal Processing. 2009;23(5):1528-1534. [Link] [DOI:10.1016/j.ymssp.2009.01.014]
Urbanek J, Barszcz T, Zimroz R, Antoni J. Application of averaged instantaneous power spectrum for diagnostics of machinery operating under non-stationary operational conditions. Measurement. 2012;45(7):1782-1791. [Link] [DOI:10.1016/j.measurement.2012.04.006]
Huang NE, Shen Z, Long SR, Wu MC, Shih HH, Zheng Q, et al. The empirical mode decomposition and the Hilbert spectrum for nonlinear and non-stationary time series analysis. Proceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. 1998;454(1971):903-995. [Link] [DOI:10.1098/rspa.1998.0193]
Lei Y, Lin J, He Z, Zuo MJ. A review on empirical mode decomposition in fault diagnosis of rotating machinery. Mechanical Systems and Signal Processing. 2013;35(1-2):108-126. [Link] [DOI:10.1016/j.ymssp.2012.09.015]
Xu D, Xu Y, Chen X, Zha W, Li X. Life cycle vibration analysis based on EMD of rolling element bearing under ALT by constant stress. 8th International Conference on Reliability, Maintainability and Safety, 20-24 July 2009, Chengdu, China. Piscataway: IEEE; 2009. [Link] [DOI:10.1109/ICRMS.2009.5270070]
Junsheng C, Dejie Y, Yu Y. The application of energy operator demodulation approach based on EMD in machinery fault diagnosis. Mechanical Systems and Signal Processing. 2007;21(2):668-677. [Link] [DOI:10.1016/j.ymssp.2005.10.005]
Fan X, Zuo MJ. Machine fault feature extraction based on intrinsic mode functions. Measurement Science and Technology. 2008;19(4):045105. [Link] [DOI:10.1088/0957-0233/19/4/045105]
Yan R, Gao RX. Hilbert-Huang transform-based vibration signal analysis for machine health monitoring. IEEE Transactions on Instrumentation and Measurement. 2006;55(6):2320-2329. [Link] [DOI:10.1109/TIM.2006.887042]
Li H, Zhang Y, Zheng H. Hilbert-Huang transform and marginal spectrum for detection and diagnosis of localized defects in roller bearings. Journal of Mechanical Science and Technology. 2009;23(2):291-301. [Link] [DOI:10.1007/s12206-008-1110-5]
Li H. Bearing fault detection based on instantaneous energy spectrum. Seventh International Conference on Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, 10-12 Aug. 2010, Yantai, China. Piscataway: IEEE; 2010. [Link] [DOI:10.1109/FSKD.2010.5569849]
Dong H, Qi K, Chen X, Zi Y, He Z, Li B. Sifting process of EMD and its application in rolling element bearing fault diagnosis. Journal of Mechanical Science and Technology. 2009;23(8):2000-2007. [Link] [DOI:10.1007/s12206-009-0438-9]
Yan R, Gao RX. Rotary machine health diagnosis based on empirical mode decomposition. Journal of Vibration and Acoustics. 2008;130(2):021007. [Link] [DOI:10.1115/1.2827360]
Momeni Massouleh SH, Hosseini Kordkheili SA, Mohammad Navazi H. A fast online bandwidth empirical mode decomposition scheme for avoidance of the mode mixing problem. Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science. 2018;232(20):3652-3674. [Link] [DOI:10.1177/0954406217741515]
Wu Z, Huang NE. Ensemble empirical mode decomposition: A noise-assisted data analysis method. Advances in Adaptive Data Analysis. 2009;1(1):1-41. [Link] [DOI:10.1142/S1793536909000047]
Yeh JR, Shieh JS, Huang NE. Complementary ensemble empirical mode decomposition: A novel noise enhanced data analysis method. Advances in Adaptive Data Analysis. 2010;2(2):135-156. [Link] [DOI:10.1142/S1793536910000422]
Torres ME, Colominas MA, Schlotthauer G, Flandrin P. A complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), 22-27 May 2011, Prague, Czech Republic. Piscataway: IEEE; 2011. [Link] [DOI:10.1109/ICASSP.2011.5947265]
Qin Sh, Wang Q, Kang J. Output-only modal analysis based on improved empirical mode decomposition method. Advances in Materials Science and Engineering. 2015;2015:945862. [Link] [DOI:10.1155/2015/945862]
Wu Z, Huang NE. A study of the characteristics of white noise using the empirical mode decomposition method. Proceedings of the Royal Society A Mathematical Physical and Engineering Sciences. 2004;460(2046):1597-1611. [Link] [DOI:10.1098/rspa.2003.1221]
Cohen L. Time-frequency distributions-a review. Proceedings of the IEEE. 1989;77(7):941-981. [Link] [DOI:10.1109/5.30749]
Vakman DE. Signals, oscillations, and waves: A modern approach. Boston: Artech House; 1998. [Link]
Rosenblum M, Rovnyak J. Hardy classes and operator theory. Chelmsford MA: Courier Corporation; 1997. p. 35. [Link]
Huang NE, Shen SS, editors. Hilbert-Huang transform and its applications. Singapore: World Scientific; 2014. [Link] [DOI:10.1142/8804]
Huang NE. Computing frequency by using generalized zero-crossing applied to intrinsic mode functions [Internet]. Washington DC: NASA; 2006 [cited 2018 April 01]. Available from: https://ntrs.nasa.gov/search.jsp?R=20080008712 [Link]