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共振解调是滚动轴承故障诊断中最常用的方法之一,然而其带通滤波器参数的选取通常比较困难.谱峭度法可以根据峭度最大化原则自动确定带通滤波器参数.采用一种基于峭度最大化的谱峭度法设计最优带通滤波器,利用包络分析进行故障诊断,通过实际轴承故障振动信号分析表明,该方法具有良好的效果. 相似文献
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针对传统共振解调技术难以确定带通滤波器参数及受噪声影响较大,诊断效果不佳的问题,提出一种基于EEMD、信息熵和快速峭度图的自适应共振解调方法。该方法通过EEMD方法将故障信号分解成若干个固有模态分量,利用互相关系数方法自适应重构信号以突出故障特征信号,对信息熵最小的固有模态分量进行谱峭度分析,自适应确定带通滤波器的中心频率和带宽,最后对通过滤波的重构信号进行Hilbert包络谱分析。数字仿真实验和实测齿轮故障数据分析结果表明,该方法可以有效突出故障特征信号,证明了该方法的有效性。 相似文献
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针对齿轮箱齿轮早期故障特征信号微弱且受环境噪声影响严重,故障特征频率难以提取以及传统共振解调方法中带通滤波器参数不易确定的问题,提出了基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和快速谱峭度(Fast Spectral Kurtosis,FSK)的故障诊断方法。利用VMD对采集到的齿轮故障振动信号进行分解,得到一系列窄带本征模态分量(Band-limited Intrinsic Mode Functions,BLIMFS);依据相关系数准则,选取与原始信号相关系数较大的分量进行快速谱峭度计算,用谱峭度图确定最佳的中心频率和带宽进行相应带通滤波处理。最后对滤波后的信号进行能量算子包络解调分析,即可从包络谱中准确地识别齿轮故障特征频率。通过仿真信号和齿轮故障实验数据对所提方法进行了验证,结果表明,该方法能够有效地降低噪声的影响,准确地提取齿轮早期故障信号中的微弱特征信息。 相似文献
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基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。 相似文献
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典型谱峭图在共振解调方法中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
结合铁路货车滚动轴承检测中的常见典型故障,根据谱峭度法中峭度值最大化原则和工程实际中的快速精准需求,提出了一种典型谱峭图算法。将此方法用于共振解调技术中带通滤波器的中心频率和带宽参数的自动选取,形成基于典型谱峭图的共振解调方法。在货车滚动轴承实验台上对自然形成的故障轴承进行多次振动测试实验。将基于典型谱峭图的共振解调方法应用到实测振动信号的故障诊断分析中,并与基于快速峭度图的共振解调方法进行对比,结果验证了该方法能更有效地检测到货车滚动轴承中的故障并能诊断出故障类型。 相似文献
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针对滚动轴承信号的非平稳调制特性以及单通道分析易造成信息遗漏的缺点,提出了一种基于快速谱峭度算法(Fast Kurtogram)和全矢谱技术的故障特征提取方法。首先利用快速谱峭度算法自适应地确定带通滤波器的最佳中心频率与带宽等参数,根据所选参数构建带通滤波器对双通道故障信号进行滤波,以提高其信噪比;然后对滤波后的信号进行全矢信息融合以保证故障信息的全面性;最后对信息融合后的信号进行包络解调分析以获取振动信号的故障特征信息。实验分析结果表明,该方法能有效地提取滚动轴承的故障特征频率,并提高故障诊断的准确性。 相似文献
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齿轮箱复合故障中,较弱的故障特征往往被较强的故障信号所淹没,传统方法较难实现对较弱故障特征的提取。为解决上述问题,提出一种基于离散随机分离的齿轮箱复合故障振动分析法。该方法首先使用快速谱峭度算法获取对齿轮箱振动信号的共振带参数,依据该共振带参数设计带通滤波器及结合Hilbert变换实现对振动信号包络提取;之后应用角域重采样将时域包络信号转换到角域以消除转速波动影响;再应用离散随机分离对角域包络信号进行分离,分别得到齿轮故障和轴承故障对应的角域包络信号;最后,分别对角域包络信号进行包络谱分析获得齿轮、轴承故障的特征频率信息。试验结果表明,该方法可实现齿轮箱齿轮及轴承复合故障特征的有效提取。 相似文献
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基于MCKD和包络谱的旋转机械故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
《机械传动》2015,(7)
针对旋转机械故障振动信号的调制特征和传统的包络谱分析需要预先依靠经验确定带通滤波器参数的缺陷,提出了一种基于最大相关峭度解卷积(Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD)和包络谱相结合的旋转机械故障诊断方法。该方法首先对振动信号进行MCKD滤波,然后进行Hilbert变换得到包络谱来识别故障。仿真信号分析和工程应用验证了该方法的有效性。 相似文献
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低信噪比下的滚动轴承早期微弱故障识别是轴承故障诊断领域的一个难点问题,基于希尔伯特变换解调的包络谱分析法虽是得到广泛工程应用的轴承故障检测经典方法,但其对信噪比过低的轴承早期微弱故障诊断能力不足。针对这一问题,采用时频域高阶统计量——谱峭度开展滚动轴承早期微弱故障识别研究。利用滚动轴承从完好逐渐发展到外圈损伤失效的全寿命周期试验数据进行分析,结果表明:对于轴承出现的早期微弱故障,谱峭度法能够通过识别提取位于高信噪比共振频带的微弱故障信号,实现轴承早期微弱故障识别,相比直接采用包络谱分析法提前了200 min检测出微弱故障。 相似文献
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针对噪声干扰状态下行星齿轮箱故障诊断中的齿轮故障特征提取,提出最小熵解卷积与谱峭度结合(Spectral Kurtosis Method based on Minimum Entropy Deconvolution,MEDSK)的行星齿轮箱齿轮故障特征提取方法。利用MED对原始扭转振动信号进行预处理,抑制信号中的噪声干扰,提升行星齿轮箱中被噪声淹没的故障冲击成份。利用谱峭度对预处理后的信号选择最优的带通滤波器参数进行带通滤波,然后通过Hilbert变换进行包络解调,最后将解调出来的低频信号进行频谱分析得到MED-SK方法的包络谱。通过对仿真信号和承受多种载荷状态下采集到的行星齿轮箱输出轴实际行星齿轮故障扭转振动信号进行分析,验证了这种方法能准确地提取行星齿轮故障特征。 相似文献
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利用峭度指标识别滚动轴承共振频带,结合包络分析解调故障特征,是滚动轴承故障诊断的常用方法。峭度指标虽然能够表征瞬态冲击特征的强弱,却无法利用瞬态冲击特征循环发生的特点,导致其难以区分脉冲噪声和循环瞬态冲击,无法准确识别共振频带,进而容易导致错误的故障诊断结果。受峭度和信号自相关的启发,重新定义相关峭度,提出平方包络谱相关峭度新指标;并结合Morlet小波滤波和粒子群优化算法,提出一种滚动轴承最优共振解调方法。通过与峭度、谱峭度等进行对比,仿真和试验分析结果表明平方包络谱相关峭度能够准确识别循环瞬态冲击;最优共振解调能够稳健确定共振频带的最优中心频率和带宽,准确解调诊断滚动轴承故障,验证了平方包络谱相关峭度在检测循环瞬态冲击和识别最优共振频带中的有效性和优越性。 相似文献
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基于EMD降噪和谱峭度的轴承故障诊断方法 总被引:1,自引:0,他引:1
能否减小噪声干扰,提高信噪比,有效地提取故障信息是进行滚动轴承早期故障诊断的前提和关键。提出一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和谱峭度(spectral kurtosis,SK)的滚动轴承故障诊断方法。首先对所提取的故障信号运用EMD分解,得到多个基本模式分量(intrinsic mode function,IMF),然后根据互相关系数去除伪分量,选取合适的IMF分量进行信号重构以达到降噪目的,突出高频共振成分,再应用谱峭度法确定带通滤波器的参数,最后对重构信号进行包络分析完成故障诊断。 相似文献
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针对基于机匣采集的振动信号难以有效提取出航空发动机中介主轴承早期微弱故障特征的问题,提出了基于巴特沃斯低通滤波器降噪和Hilbert包络解调的中介主轴承早期微弱故障诊断方法。该方法依托带涡轮支承和外机匣的新型航空发动机中介主轴承试验器,首先,开展某型发动机巡航状态下健康中介主轴承试验,获取基准振动频谱特征;然后,进行外圈剥落预置故障的轴承试验,对采集的振动信号通过低通滤波降噪并进行Hilbert包络分析解调出低频故障信号;最后,对比分析健康主轴承试验与轴承故障试验的时域波形、频谱和包络谱。结果表明,包络谱中转差信号与呈现"山"型边带特征,可用于诊断该型航空发动机中介主轴承外圈的早期剥落故障。 相似文献