基于改进的希尔伯特振动分解的机械故障诊断方法研究

针对多分量机械故障振动信号的特征提取问题,介绍一种基于希尔伯特振动分解(HVD)的时频分析方法。该方法首先利用Hilbert变换得到原始振动信号的解析信号,然后通过对解析信号的瞬时频率低通滤波获得信号中幅值最大分量的瞬时频率,同时经同步检测获得相应的瞬时幅值和初相位,最后经过迭代运算自适应地检测出原信号各分量的时频信息。针对HVD方法的边界效应问题,提出一种基于相关系数准则的波形匹配边界延拓法对其进行改进。通过两组仿真信号分析验证了HVD方法对多分量非平稳信号的分解能力,同时表明改进的HVD方法能很好地抑制边界效应。给出转子系统油膜涡动故障诊断实例,验证了该方法的工程实用性。     

基于生成微分方程的行星齿轮箱故障振动信号解调分析

行星齿轮箱振动信号具有明显的调制特点,幅值解调和频率解调分析能够有效提取其中的故障信息。生成微分方程(GDE)方法可以估计调制信号的幅值包络和瞬时频率,实现解调分析,但该方法需要信号满足单分量要求。实际行星齿轮箱振动信号通常由复杂多分量成分组成,为实现信号的幅值解调和频率解调分析,应用经验模式分解(EMD)将信号分解为单分量本质模式函数,基于生成微分方程计算瞬时频率和幅值包络,根据瞬时频率的波动特点选择本质模式函数作为敏感分量,由敏感分量的包络谱和瞬时频率的Fourier频谱识别故障特征频率。通过行星齿轮箱故障模拟实验数据分析验证了解调分析方法的效果。     

机械振动信号的听觉谱表达及其特性研究

人类听觉系统具有非凡的信号分析、处理和识别能力,因此,建立人类听觉系统的数学模型并将其应用于各种动态信号分析场合具有一定的可行性。引入听觉模型ZCPA(模型输出为听觉谱),通过对各种实测信号的分析,检验了听觉谱对平稳、非平稳和带有瞬时突变成分的振动信号的描述效果,揭示了听觉谱表达振动信号时的基本特性,并阐述了其内在机理。各种分析检验结果表明,听觉谱可以用很少的点数大体描述信号的频率结构,尤其是对于中高频区间的微弱信号具有很好的描述效果,并且在表征信号中的瞬时突变方面具有明显优势。     

基于CEEMD与TQWT组合方法的爆破振动信号精细化特征提取

针对传统小波在爆破振动信号特征提取和分析方面的局限性,提出了基于CEEMD和TQWT组合的信号精细化特征提取方法。预先设定可调品质因子小波TQWT高、低品质因子参数对CEEMD分解优势分量重组信号进行分解,并引入相对权重因子θ,优化了分解过程,实现了爆破振动信号特征的精细化提取。分析结果表明:组合方法对爆破振动信号的分析不依赖于先验小波基的选择,分解过程实现了信号的二次滤波。通过连续小波多尺度三维谱和时频小波脊线对比,说明组合算法分解得到的最佳分析信号可真实反映振动信号的细节信息,时频分辨率更高。该组合方法抑制了杂波分量对信号特征的干扰,可精确地提取复杂环境下的爆破振动信号特征信息。     

基于多源数据融合的掘进机截割岩壁硬度识别方法

针对煤矿井下掘进机截割岩壁硬度识别难度大的问题,利用其悬臂振动信号、升降油缸和回转油缸压力信号、截割电机电流信号,提出了一种基于多源数据融合的截割岩壁硬度识别方法。该方法首先对各类信号进行小波包分解,单支重构各频带信号并组建时频矩阵,通过奇异值分解得到包含时频信息的若干特征奇异值,以构造特征向量;再利用LDA算法实现数据特征级融合,得到类可分性更好的低维特征。为解决概率神经网络(PNN)平滑参数无法确定和网络结构复杂的问题,提出了基于差分进化算法(DE)和QR分解的PNN优化方法,并通过优化PNN对低维特征进行硬度识别。实验结果表明:所提出的特征量提取和模式识别方法是有效的,与目前常用的其它模式识别算法相比,优化PNN在掘进机三种工况下均有更高的硬度识别准确率。     

基于LMD的谱峭度方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）时频分析的谱峭度 （Spectrum Kurtosis,SK）分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法首先利用LMD对齿轮故障振动信号进行分析得到时频分布,然后将时频分布按照不同的尺度分成若干不同的频段,计算每一频段内信号的谱峭度值,并得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选取滤波频段,对滤波后的信号进行包络分析以获得齿轮振动信号的故障信息。利用该方法分别对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD的谱峭度分析方法能够有效地提取齿轮故障振动信号特征。     

基于时频切片分析的故障诊断方法及应用

为了提取设备的故障特征,提出了基于时频切片分析的故障特征提取方法。首先采用基于频率切片小波变换分解振动信号,得到信号在全频带的时频分布。在此基础上根据其时频能量分布,选择时间频率切片区间进行细化分析,通过时频分割和信号重构得到选定区间的时频特征,实现了故障特征的分离。这种方法能够有效地获取正确的故障特征信息,在某炼油厂齿轮箱摩擦故障诊断中取得了较好的效果。     

基于希尔伯特-黄变换提取车桥耦合系统时频特性

摘 要：将一种基于改进经验模态分解（EMD）的希尔伯特-黄变换（Hilbert-Huang Transform）方法,应用于车辆-轨道-桥梁耦合动力学的振动信号分析中。基于车辆-轨道-桥梁耦合动力学理论,仿真计算轮对踏面修形前后高速动力车过桥时耦合系统的动力学特性变化。运用改进EMD方法提取振动信号的固有模态函数（IMF）,再对固有模态函数进行希尔伯特-黄变换,得到时频幅值谱和边缘谱。计算结果表明：Hilbert边缘谱比傅立叶幅值谱具有更高分辨率,为车辆-轨道-桥梁耦合动力学信号分析提供了一种有效的分析手段。     

全矢小波包-包络分析方法及其在齿轮故障诊断中的应用

在旋转机械故障诊断中,针对传统单源信息采集的不全面性,提出了一种基于全矢谱技术的小波包-包络分析方法。首先对同源双通道信息分别采用小波包分解,根据需要选择频段的信息,并对提取的信号进行重构。然后采用全矢Hilbert解调分析方法对重构信号实现包络解调,并与两单源信息的包络解调相比较,说明了仅以单源信息为诊断依据的不足。利用全矢谱技术进行融合的全矢小波包-包络解调技术,不仅继承了小波包-包络分析方法的优势,而且更加全面地反映出了信号的真实性。最后通过仿真信号对其算法的可行性进行了验证,同时又以齿轮的故障振动信号为例,进一步表明了该方法在故障诊断中的有效性。     

基于圆域分析的大型回转支承初期故障诊断

为解决真实工况下大型回转支承振动信号背景噪声大、常用故障诊断方法难以适用的问题,提出了一种基于圆域分析的振动信号处理方法。将时域信号进行圆域转换,并按一定角度将转换后的圆域信号划分成多个区域;判断各区域信号邻域相关离散点拟合椭圆的倾角方向,得到回转支承整圈对应的多个异常向量;以异常向量的平均向量作为圆域分析的特征向量,分析其均值、方差、歪度和峭度指标的变化情况,实现回转支承的故障诊断。对某型号回转支承进行了加速寿命试验,结果表明,该方法能够有效诊断出回转支承滚道的区域滑移、点蚀等初期故障,相比常见的时域特征、小波分析等方法准确度更高,故障可识别度更强,因此可以用于实际工况下回转支承的故障诊断。