Hilbert-Huang变换在齿轮裂纹故障诊断中的应用

提出一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮裂纹故障诊断的新方法。Hilbert-Huang变换是先把时间序列信号,用经验模态分解方法分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后经过Hilbert变换获得信号时频分布的一种信号处理新方法,将Hilbert-Huang变换应用于齿轮箱中齿轮故障诊断的研究。齿轮故障实验信号的研究结果表明,Hilbert-Huang变换时频分析方法能有效诊断齿轮的齿根裂纹故障。     

齿轮磨损故障声发射检测研究

齿轮磨损故障对机械设备工作影响较大。利用声发射检测技术对齿轮运行状态进行实时监测,并通过Hilbert-Huang变换(HHT)方法对采集的数据进行分析处理。通过对比正常齿轮与故障齿轮的经验模态分解图、Hilbert谱,得出齿轮磨损故障的频率特征,证明声发射检测方法可以有效地检测到齿轮磨损故障,对齿轮故障诊断具有重要意义。     

基于EEMD和THT的齿轮故障诊断方法

提出了一种基于总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)和TeagerHuang变换的齿轮箱故障诊断方法,该方法首先运用EEMD方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时频率和瞬时幅值,得到Teager-Huang变换时频谱.齿轮箱齿轮裂纹故障振动试验信号的研究结果表明,Teager-Huang变换时频谱优于Hilbert-Huang变换时频谱,能有效识别齿轮故障.     

一种运用非线性特征提取的动车牵引齿轮箱故障可靠诊断新方法

动车牵引齿轮箱是其动力源保障,开展齿轮箱故障诊断能够保证机车安全运行。但是目前在故障非线性特征方面仍需进一步研究。为此,提出了一种新的动车牵引齿轮箱故障诊断方法,利用集合经验模态分解(EEMD)和局部线性嵌入(LLE)优异的非线性分析能力巧妙提取齿轮振动信号的关键特征,并利用支持向量机(SVM)实现对齿轮箱多种故障的可靠诊断。通过齿轮箱故障试验台进行实验分析,结果表明,提出的新方法能够有效检测齿轮磨损、裂纹以及断齿故障,且诊断率比现有方法(如线性特征提取方法)高5%,从而验证了新方法是有效的,有望应用于工程实践之中。     

Teager-Huang变换在齿轮裂纹故障诊断中的应用

提出了一种基于Teager-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法,该方法综合利用了经验模态分解(empiricalmode decomposition,简称EMD)和Teager能量算子分析技术。由于EMD方法具有自适应的分析能力,首先利用EMD把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值和瞬时频率,得到Teager-Huang变换时频谱。齿轮箱齿轮裂纹故障振动试验信号的研究结果表明:Teager-Huang变换时频谱优于Hilbert-Huang变换时频谱,能有效地识别齿轮的裂纹故障。     

基于EMD/HHT的齿轮箱齿轮不对中故障信号分析

研究了经验模态分解(简称EMD)技术在齿轮箱故障诊断中的应用,并详细论述了EMD原理,对齿轮故障振动信号(简称故障信号)进行EMD,获取固有模态函数(简称IMF)分量,并通过HHT(Hilbert-Huang)变换,对IMF分量进行解调,对解调信号进行频谱分析,提取故障特征频率。研究结果表明,EMD方法能够有效降低信号的噪声,提高信噪比,突出信号的故障特征。     

瞬时频率估计的齿轮箱升降速信号阶次跟踪

提出了基于瞬时频率估计的齿轮箱升降速信号阶次跟踪的新方法。首先对振动信号进行经验模态分解得到信号的固有模态函数，再求各个固有模态函数的Hilbert变换，得到信号的瞬时频率，从而直接从振动信号得到参考轴的转速信号，然后根据参考轴的转速信号对时域振动信号进行等角度重采样，最后对重采样信号进行阶次分析。通过仿真信号和对齿轮磨损故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障。     

基于经验模态分解的瞬时相位分析方法的应用

提出了基于经验模态分解的瞬时相位分析的新方法。通过对振动信号作经验模态分解得到信号的固有模态函数，再求出各个固有模态函数的Hilbert变换，得到信号的瞬时相位．通过瞬时相位的傅里叶分析就可提取信号特征。介绍了该方法的基本原理，并应用于齿轮箱轴承的故障诊断研究，通过选取表征轴承故障的固有模态函数进行瞬时相位和傅里叶分析，就可提取轴承故障振动信号的特征。通过对轴承故障实验信号的分析．表明该方法能有效地诊断轴承的故障。     

基于小波包能量谱和Hilbert包络分析的行星齿轮故障诊断

行星齿轮啮合振动信号噪声干扰大,难以诊断齿轮的故障。提出一种基于扭转振动信号的行星齿轮故障诊断方法。结合小波包能量谱和Hilbert包络分析用于轴系扭转振动信号进行识别行星齿轮的早期故障。将这种方法应用于行星齿轮箱在行星齿轮磨损和行星齿轮出现断齿故障状态下采集到的实际故障行星齿轮扭转振动信号,发现这种方法能识别两种状态下的行星齿轮故障特征。将小波包能量谱和Hilbert包络分析应用于两种故障状态下的横向振动信号,发现行星齿轮磨损故障不能准确识别。实验结果表明新方法对行星齿轮早期故障的识别更敏感、准确。     

基于多维度特征表征与SVM的齿轮故障诊断

针对旋转机械中齿轮故障诊断问题,为尽可能提高故障诊断准确性,提出了一种基于多维度特征表征与支持向量机(SVM)的齿轮故障诊断方法。首先,从不同维度分别使用小波包、单一能量、变分模态分解以及集合经验模态分解四种特征提取方法提取齿轮振动信号的特征;其次,将提取的特征信息按照一定的方式进行特征融合表征;最后,采用SVM分类方法对齿轮的运行状态(正常状态,轻微故障,中等故障,断齿故障)进行评估,从而实现齿轮故障诊断。通过多组特征融合表征研究分析表明,多维度融合的特征表征较单一维度特征信息更能够有效地反映齿轮运行状态,有助于进一步提高齿轮故障诊断准确率。     

Wear detection in gear system using Hilbert-Huang transform

Fourier methods are not generally an appropriate approach in the investigation of faults signals with transient components. This work presents the application of a new signal processing technique, the Hilbert-Huang transform and its marginal spectrum, in analysis of vibration signals and faults diagnosis of gear. The Empirical mode decomposition (EMD), Hilbert-Huang transform (HHT) and marginal spectrum are introduced. Firstly, the vibration signals are separated into several intrinsic mode functions (IMFs) using EMD. Then the marginal spectrum of each IMF can be obtained. According to the marginal spectrum, the wear fault of the gear can be detected and faults patterns can be identified. The results show that the proposed method may provide not only an increase in the spectral resolution but also reliability for the faults diagnosis of the gear.     

应用Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断

提出了基于经验模态分解(EMD)的齿轮箱故障诊断HHT方法,介绍了Hilbert-Huang变换理论及其算法.此后以1台现场轧机故障减速机为对象,对采集的故障信号进行EMD分解,得到固有模态函数(IMF)分量,然后对所有固有模态函数进行Hilbert变换处理,所得三维图和边际谱图较为清晰地表达了故障信息,说明了该方法在工程应用中的适用性.     

基于振动信号诊断齿轮断齿故障新方法

针对齿轮断齿故障的非平稳、非线性特征,利用希尔伯特-黄变换非常适合处理非平稳、非线性信号的特点,首先对信号进行经验模态分解,获得一系列本征模函数,然后对本征模函数作希尔伯特变换,获得希尔伯特谱,通过对某厂齿轮箱断齿信号分析,很好地提取出了断齿故障特征,并能够确定断齿的严重性和数量,对于工程实际中齿轮故障的诊断具体明显的实际意义。     

Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

为齿轮故障诊断提供了一种新的途径,将Hilbert-Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种基于Hilbert-Huang变换的齿轮故障诊断方法:基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法。采用EMD(Empiricalmodedecomposition)方法对齿轮振动信号能有效地将各个频率族分离;局部Hilbert能量谱可以反映齿轮振动信号的能量随时间和频率的分布情况,从而可以提取齿轮振动信号的故障信息。将这两种方法应用于齿轮故障诊断中,结果表明,基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法都能有效地提取齿轮故障特征信息。     

Bearing fault detection and diagnosis based on order tracking and Teager-Huang transform

The vibration signal of the run-up or run-down process is more complex than that of the stationary process. A novel approach to fault diagnosis of roller bearing under run-up condition based on order tracking and Teager-Huang transform (THT) is presented. This method is based on order tracking, empirical mode decomposition (EMD) and Teager Kaiser energy operator (TKEO) technique. The nonstationary vibration signals are transformed from the time domain transient signal to angle domain stationary one using order tracking. EMD can adaptively decompose the vibration signal into a series of zero mean amplitude modulation-frequency modulation (AM-FM) intrinsic mode functions (IMFs). TKEO can track the instantaneous amplitude and instantaneous frequency of the AM-FM component at any instant. Experimental examples are conducted to evaluate the effectiveness of the proposed approach. The experimental results provide strong evidence that the performance of the Teager-Huang transform approach is better to that of the Hilbert-Huang transform approach for bearing fault detection and diagnosis. The Teager-Huang transform has better resolution than that of Hilbert-Huang transform. Teager-Huang transform can effectively diagnose the faults of the bearing, thus providing a viable processing tool for gearbox defect monitoring.     

Hilbert-Huang变换及其在纱线故障诊断中的应用

阐述了Hilbert-Huang 变换的基本原理,以实际的纱线信号为例,通过经验模态分解(EMD)将纱线信号分解成有限个固有模态函数(IMF),并求得纱线信号的Hilbert谱.结合分析纱线信号的波谱图和Hilbert谱图,判断出故障产生的原因.