基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的齿轮故障诊断

为从变转速齿轮箱振动信号中提取齿轮故障特征,提出基于线调频小波路径追踪的阶比循环平稳解调方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法估计振动信号中的转速信号,根据转速信号对信号进行等角度采样,获取角域周期平稳信号,求取角域信号的循环自相关函数,在特征循环阶比处对循环自相关函数进行切片,并对切片进行解调分析得到切片解调谱,依据切片解调谱进行齿轮故障诊断。由于线调频小波路径追踪算法具有精度高和抗噪能力强的优点,而循环平稳解调算法可以有效提取淹没在噪声中的周期性故障特征,因而,该方法结合了二者的优点,适合于变转速齿轮信号的故障特征提取。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效地提取变转速齿轮箱振动信号中的齿轮故障特征。     

小波尺度谱同步平均在弱信息识别中的应用

旋转机械的早期故障特征微弱,容易受到噪声的干扰,不容易准确识别.而旋转机械发生故障时其振动信号往往是非平稳信号,不同的非平稳性对应不同的故障状态.连续小波变换可以通过伸缩平移变换对信号进行多尺度细化分析,能够在不同的尺度上描述信号的局部特征,因此有利于故障信号的检测.时域同步平均可以削弱观测信号中的随机成分,降低噪声干扰,提取与平均周期相关的确定性信号,提高信噪比.结合小波变换和同步平均的优点,提出小波尺度谱同步平均的方法.对多周期的振动信号进行小波连续变换,并进行尺度谱重排,获得重排小波尺度谱;根据信号的周期性,对尺度谱进行同步平均,同步平均后的尺度谱可以有效地抑制干扰噪声,识别弱故障信息.通过仿真分析和实例分析验证了本方法的有效性,为旋转机械的早期故障诊断提供了新方法.     

基于自适应线调频基原子分解的时域同步平均方法及其在变转速齿轮故障诊断中的应用

提出一种基于自适应线调频基原子分解(adaptive chirplet atomic decomposition,ACAD)的时域同步平均方法,并将其应用于低信噪比下变转速齿轮故障诊断。首先对齿轮振动信号进行ACAD分解估计齿轮所在轴的转速曲线;然后根据转速曲线对信号进行等角度重采样,以满足时域同步平均方法对信号周期平稳的要求;再利用时域同步平均方法对重采样信号进行处理,处理后的信号具有很高的信噪比;最后,对其进行FFT变换,其阶次谱上非常清晰地显示齿轮的调制阶次,从而揭示齿轮的故障信息。仿真算例与应用实例证明了该方法的有效性。     

基于ATF与ASAD的变转速齿轮故障诊断

针对变工况、强噪声状态下齿轮的故障特征难以提取的问题,提出了一种基于自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)与角域同步平均降噪(Angle domain synchronous average denoising,ASAD)的齿轮故障诊断方法.将ASAD与ATF相结合,对降噪后的信号进行阶次谱分析,并通过阶次谱中的调制边频带即可诊断齿轮局部故障.通过分析模拟数据及变转速齿轮箱试验台的数据表明,该方法对变转速状态下的齿轮振动信号有很好的信号分析自适应性,不仅能很好地滤除噪声干扰,提升通带内的噪声抑制效果,且能有效凸显变转速下的齿轮故障特征.     

基于c．RIO的阶次跟踪分析在风力发电中的应用

针对风力发电机组齿轮箱变速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪和信号包络提取技术相结合,提出了一种针对齿轮点蚀故障的诊断方法。首先利用Compact RIO对齿轮箱的振动信号进行了时域数据采集,然后对时域信号进行了包络提取,进而对时域包络信号进行等角域重采样得到等角域包络信号,最后对等角域包络信号进行了阶次跟踪分析;通过对比正常齿轮和点蚀故障齿轮的包络阶次谱,进而找到了点蚀故障齿轮的故障频率特征。模拟仿真结果表明,阶次跟踪分析可以解决传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的“频谱模糊”现象。通过齿轮点蚀故障试验的分析,结果表明包络阶次谱能够用于有效地分析出点蚀故障齿轮的特征频率,阶次跟踪分析在风力发电机组齿轮箱的故障诊断中具有广阔的应用前景。     

基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的特征提取,提出了一种基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频信号,再根据转频信号对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行循环平稳解调分析,根据故障特征阶次处的切片解调谱进行齿轮箱复合故障诊断.通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行了分析,分析结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取处于变转速下的齿轮箱复合故障的特征.     

齿轮箱起动过程故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和Teager能量算子分析技术相结合,提出了基于阶次跟踪和Teager能量算子分析的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均和带通滤波,以消除干扰噪声的影响,最后由Teager能量算子计算振动信号的瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值图,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障试验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

齿轮故障的循环频率信息诊断

根据旋转机械循环平稳特征,介绍循环频率估计的二阶循环矩估计方法,通过对调幅模型的仿真分析,进一步提出了倒二阶循环矩幅值谱和倒二阶循环矩平方谱故障诊断方法,并对其在齿轮调制类故障诊断中的有效性进行了仿真及实例分析。     

运用阶次跟踪和奇异谱降噪诊断齿轮早期故障

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与奇异谱降噪技术相结合,提出了一种针对齿轮早期故障的诊断方法。首先对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,再对时域信号进行等角域重采样,转化为角域伪稳态信号;然后对角域信号进行奇异谱降噪处理,以减小背景噪声的影响;最后对降噪后的信号进行阶次谱分析。通过对齿轮箱早期故障信号的分析表明,该方法能准确地识别出齿轮的故障特征。     

基于信号模型与阶次分析的风力发电机组齿轮箱故障诊断

针对传统的频谱分析方法在非平稳工况下导致的"频谱模糊"现象,利用信号模型和阶次分析的方法对风电机组齿轮箱进行了故障诊断研究.建立了非平稳工况下齿轮箱高速级的振动信号模型,推导了其时频谱及阶次谱结构,利用阶次分析的方法分析了振动信号的阶次谱,提取了齿轮故障特征.最后,利用真实风场齿轮箱振动数据进行分析,对齿轮箱故障进行了...