双树复小波包和谱峭度在齿轮故障诊断中的应用

针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息.通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信息,进而实现故障识别,验证了方法的可行性和有效性.     

基于双树复小波包和AR谱的滚动轴承复合故障诊断方法

针对滚动轴承复合故障信号中故障特征难以分离的问题,提出了基于双树复小波包和自回归(autoregressive,AR)谱的故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将复杂的、非平稳的复合故障振动信号分解为若干个不同频带的分量;然后,对包含故障特征的分量进行希尔伯特包络;最后,对包络信号求其AR功率谱,由此实现对复合故障特征信息的分离和故障识别.实验结果表明:该方法可有效地分离轴承复合故障的特征频率,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于复小波和奇异值比谱的轴承故障检测方法

提出一种基于包络分析和奇异值比谱的滚动轴承振动故障监测和诊断方法。首先利用具有解析带通特性的复Morlet小波来获得信号的包络,然后采用扫频方式检测奇异值比谱最大峰值自动提取、增强、重构包络信号中的主周期分量,提取到轴承故障特征。该方法已成功地应用到了对滚动轴承故障检测实验,验证了该方法的有效性、可行性。     

基于小波包能量谱的滚动轴承故障检测

小波包具有对非平稳信号进行局部化分析的功能,可解决小波分析在高频部分分辨率差的问题,据此,提出一种基于小波包能量谱的滚动轴承故障分析方法。首先,将振动数据小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量比例;然后,比较正常振动信号与故障振动信号的频带能量谱,识别出故障的频带;在此基础上,重构故障频带,运用Hilbert变换对重构信号包络解调,提取出故障频率。试验结果验证了采用小波包能量谱对滚动轴承故障检测的可行性。     

基于RSSD和小波变换的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障被视作瞬态冲击成分,在信号共振稀疏分解中一般被分解到的低共振分量当中。由于噪声影响,低共振分量的希尔伯特解调包络谱中依然存在大量的干扰频率,使得故障特征提取有时不明显,或不易观察,因此本文提出了一种基于信号共振稀疏分解(RSSD)与小波变换相结合的故障诊断方法。在滚动轴承早期微弱故障的诊断中,采用小波分析技术对隐藏于低共振分量的故障特征进行提取,可以更加有效地凸显故障特征;通过对滚动轴承内圈和外圈单一故障振动信号的分析应用,成功提取了故障特征,验证了这一方法在滚动轴承早期故障诊断应用的有效性。     

基于EEMD降噪与非抽样提升小波包的滚动轴承故障诊断方法

针对传统小波包在诊断滚动轴承隐含故障中存在频率混叠、精度不高等问题,提出一种基于集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)降噪与非抽样提升小波包相融合的故障诊断方法.首先利用EEMD方法分解原始故障信号得到多个本征模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后计算各个IMF分量与原始信号间的相关系数,并与设置的相关系数阈值相比较,将小于阈值的IMF分量视为伪分量予以剔除; 对剩余的IMF分量采用峭度准则再次筛选最优IMF分量进行重构,进而实现降噪目的.为了避免传统小波包因采取抽样运算方式导致频率混叠情况,文中采用非抽样运算的提升小波包来分解降噪信号,并采用Hilbert变换进行包络解调分析得到滚动轴承的故障位置.仿真实验和滚动轴承内圈故障应用实例表明:采用EEMD分解原始故障信号,结合相关系数-峭度准则,达到了很好的降噪效果; 采用非抽样提升小波包比传统小波包具有更高的故障诊断精度,且不存在频率混叠问题.     

基于MODWPT的包络阶次谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断滚动轴承的工作状态和故障类型.采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性.     

基于SSD和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障冲击信号较难提取的问题,提出基于奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSD分解振动信号得到一组不同频带分布的奇异谱分量(singular spectrum component,SSC);其次,根据峭度准则选取最佳SSC分量,利用Teager能量算子计算该分量的瞬时能量信号并对其进行傅里叶分析,从而得到信号的Teager能量谱;最后,根据能量谱图提取故障特征频率。将该方法运用到仿真信号和滚动轴承实测信号中,并和包络谱、EMD及EEMD方法进行对比分析,结果表明,该方法能有效解调故障特征信息,准确识别轴承故障类型,诊断效果更佳。     

基于形态小波和S变换的滚动轴承故障特征提取

针对传统小波在强背景噪声中提取冲击故障特征的不足,提出基于极大提升形态小波(MLMW)分析和S变换的滚动轴承故障特征提取方法.先利用MLMW变换将信号分解到不同形态尺度上,各尺度信号上保留着信号局部极值形态特征,对细节信号进行软阈值降噪处理,再从重构信号的具有良好时频聚焦性的S变换谱上提取故障特征.试验结果表明,MLMW既抑制了噪声和谐波分量,又显著强化了故障特征;相比传统小波和包络分析,能清晰地提取非平稳非线性故障特征.由于MLMW采用简单的形态算子和高效的提升方法,计算简单高效,适于故障特征的在线分析.     

小波变换及其在滚动轴承故障诊断中的应用

小波变换不仅具有良好的时频局部化特性,而且它的时域分辨率和频域分辨率随着分解尺度变化而变化．广义的小波分析包括多分辨率分析和小波包分析,本文采用小波分解和信号重构的方法,提起了噪声掩盖下滚动轴承振动信号中的故障信息,并计算出406滚动轴承外圈故障下的故障特征频率,通过对比由公式求取的故障特征频率,从而对滚动轴承的故障进行诊断．