不同元件故障状态下滚动轴承的动态特性研究

为探究局部故障状态下滚动轴承内部动态特性的差异性和相似性,以NU306圆柱滚子轴承为研究对象,利用有限元仿真软件ANSYS/LS-DYNA构建正常以及外圈、内圈和滚动体分别故障时的有限元模型,得到不同故障状态下滚动体的应力特性、振动特性及运动特性。结果表明,当滚动轴承的不同元件发生故障时,故障前端应力均会滞后,后端应力均会提前,其中外圈故障时应力的变化最大;外圈故障时滚动体在经过故障区域期间的振动加速度先减小后增大,内圈和滚动体故障时振动加速度先增大后减小;外圈和滚动体故障时滚动体的公转转速均比理论公转转速小,内圈故障时滚动体的公转转速比理论公转转速大。所构建的有限元模型可用于探究不同元件故障时滚动轴承内部的故障机理,可为进一步研究滚动轴承的承载能力和使用寿命提供有力的分析方法。     

基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取

谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分。当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大。针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,选用峭度原则滤除信号中的无关分量和冗余分量,重构筛选后的固有模态分量(IMF)得到EEMD重构信号;在此基础上,针对柔性薄壁轴承振动信号特点进行MCKD算法进行参数优化,利用参数优化后的MCKD对EEMD重构信号进行提取。运用此方法对实测柔性薄壁轴承外圈故障振动信号进行特征提取,结果表明,准确提取到了清晰的故障特征频率。将提取效果与单一EEMD算法和MCKD算法进行对比分析,EEMD-MCKD算法提取效果更佳。     

有局部缺陷的滚动体中介轴承动力学建模及仿真研究

在考虑径向间隙及滚动体缺陷通过内、外圈时接触变形量发生变化基础上,建立两种支承形式下滚动体含单一故障缺陷的中介轴承动力学模型。对比研究不同支承形式及内、外圈不同旋转方向对中介轴承振动影响。结果表明,采用内圈支承于高压转子、外圈支承于低压转子结构振幅大于内圈支承于低压转子、外圈支承于高压转子结构;内、外圈同向旋转振幅大于反向旋转;内、外圈反向旋转冲击振幅小不利于发现故障,反向旋转时缺陷冲击滚道频繁,同等运行条件下,反向旋转中介轴承潜在危险更大;保持架旋转频率为中介轴承振动信号的主要调制频率,且内、外圈反向旋转较同向旋转调制效果更强烈。     

高速列车轴箱圆柱滚子轴承启动过程的打滑动力学特性

轴箱轴承的动力学性能对列车安全、平稳运行有非常重要的影响。基于刚性套圈假设建立轴承内部变形几何关系,采用Hertz接触理论描述滚子与套圈的接触关系,采用线性压缩弹簧来模拟滚子与保持架之间的相互作用,考虑拖动系数随滑移速度的非线性关系计算滚子与套圈的摩擦力,建立考虑内圈、滚子和保持架自由度的圆柱滚子轴承的动力学模型,研究轴承启动过程中的运动学特性和力学特性。结果表明:在轴承启动过程中,滚子自转转速抖动上升;启动初始阶段滚子打滑明显,其中滚子在刚进入承载区时出现的打滑对轴承性能影响较大;轴承启动的初始阶段,滚子与内圈的摩擦力和与保持架的接触力变化剧烈,且随内圈角加速度的增大而增大。     

振动机械滚动轴承两点点蚀故障诊断研究

针对振动机械滚动轴承两点点蚀故障的判别问题,建立了基于Hertz接触理论的振动机械滚动轴承内环和外环两点点蚀故障的振动模型,提出了两点点蚀故障的判别依据,对理论模型进行了仿真,并在振动筛上进行了试验研究。理论分析与试验分析结果一致表明,振动机械与旋转机械滚动轴承两点点蚀的故障特征频谱有明显的区别。振动机械滚动轴承外环点蚀故障时有明显的振幅调制现象,而理想的旋转机械外环点蚀无振幅调制现象;振动机械滚动轴承内环点蚀故障时有轻微的振幅调制现象,而理想的旋转机械内环点蚀存在明显的振幅调制现象。     

Mixed Fault Diagnosing of Rolling Bearing Under Noise

In field of rolling bearing fault diagnosis,the sampled bearing vibration signals will be generally disturbed with noise. In noisy environment,the conventional blind source separation method is not good for diagnosing bearing faults. In this paper,wavelet de-noising method and blind source separation technology have been combined. In order to achieve fault diagnosis of rolling bearing,firstly wavelet soft threshold de-noising method has been applied on sampled signals. Then the better robust JADE algorithm has been applied in signals blind source separation. At last,vibration signals bearing inner and outer faults of have been analyzed in this paper,and the corresponding bearing faults have been diagnosed successfully. The proposed research methods provide a new way for diagnosing rolling bearing's mixed faults under noise.     

轴箱轴承缺陷状态下的高速车辆振动特性分析

采用SIMPACK动力学软件,建立了一高速车辆出现轴箱轴承早期缺陷的动力学计算模型,将轴承假设为只有外圈和内圈两者之间的相互作用,轴承中的滚子直接等效成若干个力元,分别考虑了轴承的内、外圈以及滚子表面早期缺陷对车辆垂向振动特性的影响。仿真结果表明：当轴承表面出现早期缺陷时,轴箱振动加速度显著增大,而构架的加速度变化不大;当内外圈以及滚子缺陷尺寸（缺陷宽度和深度）相等时,轴承外圈缺陷对轴箱的加速度幅值影响最大,轴承滚子缺陷对轴箱加速度幅值影响最小;随着早期缺陷宽度的增加,3种轴承缺陷下的轴箱加速度幅值均逐渐变大;轴承早期缺陷能够引起轴箱的高频振动,但对车辆的平稳性影响甚微。     

切丝机轴承时频特性诊断方法研究

目的 为解决切出的烟丝粗细不均、流量不稳定、空穴跑片等问题。针对切丝机在高速旋转的工作状态下,刀辊主轴及各传动部件的轴承更易出现磨损和故障的现象提出解决方案。方法 通过构建实验平台分别采集正常轴承、内圈故障轴承、滚子故障轴承和外圈故障轴承的振动信号,在计算有效值、峰值、绝对均值、脉冲指标、峰值指标、峭度指标6个参数的基础上,提出切丝机轴承故障程度计算新方法。结果 研究表明,当转速为1 772 r/min和1 797 r/min时,时域故障程度、频域故障程度和时频域故障程度3种分析类型的结果保持了高度一致性,即内圈故障程度均大于外圈故障程度,滚子故障程度最小。结论 该方法表明时频特征分析综合了时域特征分析和频域特征分析的优点,能有效提高切丝机故障诊断的效率和准确性,并为其他旋转机械的故障诊断提供参考。     

基于随机共振与蝙蝠算法的高速动车组滚动轴承故障诊断

仿真计算滚动轴承外圈故障引起的冲击信号,并将其作为轨道车辆的激励,输入到高速动车组整车模型的故障轴承位置。模拟列车运行,采集列车轴箱处的垂向加速度信号作为故障诊断信号,提出基于蝙蝠算法的自适应随机共振信号处理方法对其进行处理。提出故障诊断指标L的计算方法和基于L的一种新的高速动车组滚动轴承早期外圈故障的在途诊断方法。动力学仿真与数据处理结果表明提出的信号处理算法有较好的故障信号分离效果,提出的高速动车组滚动轴承早期故障的在途诊断新方法是有效的。     

基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法

针对复合故障多种故障特征相互叠加彼此干扰,给全面准确诊断带来困难,提出了基于复杂网络社团聚类的复合故障特征分离诊断方法。该方法首先应用EMD将复合故障信号分解为若干个IMF分量,由于不同单一故障的特征会在不同频段得以体现,提取每个IMF分量的特征量,建立故障数据网络模型;然后将每个IMF分量视为网络中的社团,根据复杂网络社团结构的特性,进行同类社团合并,合并所得每个社团与单一故障相对应,最后对合并的信号进行分析,实现复合故障特征分离。本文以转子不平衡和轴承内圈、轴承内圈和滚动体复合故障特征分离与诊断为例,验证了该方法的可行性。     

基于谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断研究

包络解调分析方法是滚动轴承等旋转机械故障诊断的常用方法。当轴承滚动体发生故障时,由于其同时与轴承外、内圈接触,以及受保持架转速的影响,包络解调分析方法通常不能很好提取出滚动体故障通过频率。据滚动轴承发生故障时呈现出的二阶循环平稳特征,提出了基于二阶循环统计量的谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断方法。此方法在一定程度上解决了包络解调分析方法在滚动体故障诊断方面的缺陷,对轴承滚动体的故障诊断具有一定的借鉴意义。     

基于IITD模糊熵与随机森林的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障微弱振动信号特征提取后难以识别的问题,提出基于改进的固有时间尺度分解(IITD)和模糊熵(FE)输入随机森林(RF)模式识别的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用轴承试验台采集正常、滚动体故障、内圈故障、外圈故障等4种状态下轴承的振动信号;通过IITD分解将采集到的振动信号分解成一组固有旋转分量(PRC),然后选取表征故障主要信息的有效分量计算其模糊熵值并构建特征向量,输入到随机森林分类器模型进行识别分类。实验数据分析结果表明,该方法可以有效地实现滚动轴承故障类别的诊断。     

基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。     

基于BiLSTM的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承的故障诊断,设计并实现了一种基于双向长短期记忆网络(BiLSTM)的诊断模型。将原始振动信号直接作为模型输入,自动提取滚动轴承故障特征,可以对内圈、滚动体、外圈不同故障类型及不同损伤程度的滚动轴承进行故障识别。该模型通过BiLSTM神经网络自动提取轴承振动信号的深层信息,弥补了传统故障诊断方法需要人工提取特征的不足,实现端到端的滚动轴承故障智能诊断。滚动轴承实测振动信号实验结果表明故障识别准确率可以达到99.8%以上,该方法具有一定的应用价值。     

轴承齿圈开裂原因分析

使用了约4a（年）的轴承齿圈在服役过程中发生开裂。为查明其开裂的原因,通过化学成分分析、力学性能测试、宏观及微观检验对轴承齿圈进行了分析。结果表明：轴承齿圈开裂的原因是孔内壁表面腐蚀坑处产生微裂纹,加之齿圈本身强度低于技术要求值,在交变应力的作用下发生了疲劳断裂。     

基于多维振动特征的滚动轴承故障诊断方法

单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。     

基于声发射的滚动轴承损伤定位方法研究

低速重载轴承故障特征频率低,受转速波动影响大,难以使用频谱分析进行故障源定位。将基于到达时间差的声发射定位方法应用于轴承故障定中,找出损伤的确切位置。针对轴承的环形结构,建立了不依赖于声发射传播速度的定位计算模型。同时提出了基于小波包分解的最优时差计算方法来提高定位精度。推力轴承座圈上的断铅实验和模拟损伤定位实验均表明该方法具有很高的定位精度。该定位方法不依赖于转速和频率分析,对变速大型轴承的故障定位具有应用潜力。     

A New Spectral Average-Based Bearing Fault Diagnostic Approach

The diagnosis of bearing health through the quantification of accelerometer data has been an area of interest for many years and has resulted in numerous signal processing methods and algorithms. This paper proposes a new diagnostic approach that combines envelope analysis, time synchronous resampling, and spectral averaging of vibration signals to extract condition indicators (CIs) used for rolling-element bearing fault diagnosis. First, the accelerometer signal is digitized simultaneously with tachometer signal acquisition. Then, the digitized vibration signal is band pass filtered to retain the information associated with the bearing defects. Finally, the tachometer signal is used to time synchronously resample the vibration data which allows the computation of a spectral average and the extraction of the CIs used for bearing fault diagnosis. The proposed technique is validated using the vibration output of seeded fault steel bearings on a bearing test rig. The result is an effective approach validated to diagnose all four bearing fault types: inner race, outer race, ball, and cage.     

基于近场声全息的滚动轴承故障诊断

滚动轴承在工业生产中起着关键作用，对其进行故障诊断研究具有重要意义。目前轴承诊断主要以振动信号分析为基础，而获取振动信号受接触式测量限制，声学故障诊断（ABD）具有非接触式测量的优点，但传统基于单通道的ABD存在测点选择难与局部诊断的不足。联合近场声全息（NAH）和灰度—梯度共生矩阵（GLGCM）并应用于滚动轴承故障诊断，利用NAH重建各轴承运行状态下的声场，得到声源附近重建面处的声像图，再从声像图中提取GLGCM特征，建立声场特性与轴承运行状态的内在联系，结合支持向量机模式分类，实现轴承故障诊断，实验研究证实方法的可行性与有效性。     

基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别方法

伪故障特征是健康零部件振动信号中具有的故障特征,伪故障特征是由系统内故障零部件引起的。由于滚动轴承伪故障特征与故障特征具有相似性,针对转子-轴承系统中滚动轴承伪故障特征识别问题,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)和循环平稳度(Degree of Cyclostationarity,DCS)的伪故障特征识别方法。利用滚动轴承健康信号和伪故障信号对比分析基于单通道伪故障信号进行滚动轴承故障诊断的技术难点;建立了考虑滚动轴承打滑率的转子-轴承系统动力学模型;利用时频分析方法和循环平稳分析方法对滚动轴承伪故障特征进行分析;给出了基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障特征识别流程;在滚动轴承故障模拟实验台上开展了滚动轴承伪故障特征识别实验。实验结果表明:基于EMD-DCS的滚动轴承伪故障信号识别方法可以有效区分滚动轴承故障特征与伪故障特征。该研究工作对于提高滚动轴承故障诊断准确率、保障设备安全运行具有理论意义和实际应用价值。