齿轮箱故障诊断技术现状及展望

从齿轮箱故障机理研究、信号处理技术、故障诊断方法等方面对齿轮箱诊断技术的现状进行了讨论.列举并分析了小波分析、模态分析、粗糙集理论、群体智能理论、生物免疫机理等理论在齿轮箱故障诊断中的应用,展望了齿轮箱故障诊断技术的发展.对现有齿轮箱诊断技术研究急待解决的问题提出了看法.     

基于线调频小波路径追踪算法与EEMD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故障特征提取,提出了一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解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曲线,根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域信号转化为角域信号,再对角域重采样信号进行集合经验模式分解,根据相关系数选取合适的内禀模态函数,最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析,根据包络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分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变转速齿轮箱复合故障的特征。     

基于Hilbert振动分解和高阶能量算子的行星齿轮箱故障诊断研究

行星齿轮箱广泛应用于各种机械设备中,其故障诊断问题是近年来的研究热点之一。提出了基于Hilbert振动分解和高阶微分能量算子的故障诊断方法。Hilbert振动分解计算复杂性低,能够将复杂信号分解为单分量,应用该方法对信号进行分解,满足高阶微分能量算子的要求。高阶微分能量算子的时间分辨率高,对信号的瞬态变化具有良好的自适应性,应用该方法检测故障引起的瞬态冲击,估计信号的幅值包络和瞬时频率。对高阶微分能量算子输出以及幅值包络和瞬时频率进行Fourier变换,通过频谱识别特征频率,从而诊断行星齿轮箱故障。分析了行星齿轮箱的仿真信号和实验信号,准确地诊断了太阳轮、行星轮和齿圈的故障,验证了该方法的有效性。     

基于EMD和Teager能量算子的轴承故障诊断研究

提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术.首先利用经验模态分解方法,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幅值,最后对感兴趣固有模态函数瞬时幅值的包络谱进行分析,就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型.齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承的故障.     

基于NeighCoeff和Hilbert包络分析的行星齿轮箱太阳轮故障诊断

针对行星齿轮箱的振动信号易受噪声干扰、信号成分复杂以及太阳轮易发生故障的问题,提出了基于小波相邻系数(Neigh Coeff)和Hilbert包络相结合的行星齿轮箱太阳轮故障诊断方法。建立了太阳轮局部故障的振动信号仿真模型,模拟噪声干扰下的太阳轮故障,利用Neigh Coeff对含噪信号降噪,对降噪后的信号进行Hilbert包络解调处理。仿真结果可得到更为清晰的频谱,证明该方法能够有效提取受噪声影响的故障特征频率。将该方法应用到行星齿轮箱太阳轮的故障诊断实验中,通过对太阳轮正常、断齿和磨损三种故障下振动信号进行实验,准确识别太阳轮故障,结果表明应用该方法能够有效地提高太阳轮故障诊断的准确性。     

基于虚拟仪器技术的滚动轴承故障诊断的包络分析

分析了滚动轴承典型故障产生机理及其故障特征频率，利用Hilbert变换的包络分析法分析滚动轴承故障特征的思想，并且结合现代虚拟仪器技术设计并开发出实用的齿轮箱滚动轴承故障诊断系统。该诊断系统是我们自主开发的VMIDS系统基础上开发出的智能控件化虚拟式滚动轴承故障诊断系统，在成功完成故障信息提取的同时，能降低系统的成本。     

包络分析及其在设备故障诊断中的应用

目的 阐述包络分析方法及其在设备故障诊断中的应用及展望。方法 归纳总结了常用包络分析方法以及基于包络的特征分析方法，建立了基于包络分析的故障诊断系统，结果与结论 通过实际使用，对于具有调制现象和冲击现象的设备故障诊断，包络分析具有明显的诊断意义。     

基于独立分量分析与包络阶比分析的齿轮箱多振源特征提取

包络阶比分析是常用的旋转机械变速运行过程齿轮箱振动分析技术之一,但其易受干扰的影响而失效。独立分量分析是最近发展起来的一种混合信号按源分离方法,但其使用中通常要求传感器通道数目不少于独立振源数目,而齿轮箱中的独立振源数目一般并不能预先确定,因此直接应用独立分量分析方法往往并不能实现对混合信号的有效分离。本文提出了一种基于独立分量分析技术的包络阶比分析方法,其首先利用包络提取实现对原信号中振源数的降维,然后对包络波形进行阶比跟踪等角度采样,对等角度采样信号应用独立分量分析进行按源分离和包络阶比分析,提取出各振源的振动特征。仿真和试验分析结果验证了本方法的有效性。     

基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型。齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明：该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。     

基于自适应奇异值分解的行星齿轮箱故障诊断方法

行星齿轮箱振动信号中的故障特征通常淹没在噪声信号中,因此有必要研究如何提取这些微弱故障特征。针对传统奇异值分解特征提取方法中不能自动选择有效奇异值数目的问题,提出了一种基于自适应奇异值分解的行星齿轮箱故障诊断方法。首先根据一定的条件,通过该方法选择几个不同的有效奇异值数目并得到几组不同的重构信号;再根据这些重构信号的偏态绝对值,自动选择最佳的重构信号;最后进行包络分析,得到故障信号的包络谱。仿真和实验对比结果表明,此方法相比于传统的奇异值分解特征提取方法,能够更好地在消除噪声和提取行星齿轮箱振动信号中的微弱故障特征。