Hilbert-全矢谱及其在滚动轴承退化分析中的应用

旋转机械的振动信号频谱分析中,存在单源信号信息不完整、频率调制等问题,导致频谱不能全面、清晰地反映设备运行状态,增加误判风险。而全矢谱技术能充分融合双通道振动信息,Hilbert变换对时域信号包络解调效果良好,结合两者的优点形成Hilbert-全矢谱方法,并将其应用于滚动轴承退化过程分析中。实验表明,Hilbert-全矢谱能更加准确、全面地反映设备振动特性,从中提取的特征主振矢,既能够表征滚动轴承退化过程中的振动强度,又可以区分其故障类型。     

全信息小波包分析及其在旋转机械故障诊断中的应用

针对传统旋转机械单通道故障诊断的不足,结合设备状态检测和故障诊断中微弱振动信号难以提取的问题,在介绍全信息技术的基础上,提出新的信号处理方法——全信息小波包分析,用小波包变换对双通道信号分别进行分解,以提取信号中的微弱局部成分,把需要的对应小波包进行重构并用全矢谱技术进行融合,根据融合后的数据进行故障诊断。工程应用实践表明,全信息小波包分析是一种新的、较为实用的信号处理方法。     

滚动轴承故障的全矢小波分析

小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,结合包络分析十分适合滚动轴承的故障特征提取;基于双通道的全矢小波分析方法不仅对单通道小波分析方法具有兼容性,而且弥补了传统的基于单通道信息进行旋转机械故障特征提取造成的信息量不完整、易导致误诊的弊端。结果表明,在针对滚动轴承外圈故障特征提取时,全矢小波分析方法较小波-包络分析方法具有一定的优势。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

介绍了小波包分析的基本理论,并探讨了基于小波包分解与重构的包络解调的滚动轴承故障诊断方法.通过MATLAB仿真试验,表明基于小波包络解调的故障诊断方法可以减小噪声影响,且故障信息得以凸现.     

基于小波包和细化包络分析的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承故障是旋转机械常见的故障之一,针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,首先采用小波包变换滤波的方法提取滚动轴承固有频率共振频带的信号,并对提取的信号进行重构,滤除了其他信号的干扰．然后用Hilbert变换检波的方法对提取的重构信号实现包络解调,去除高频固有振动成分,诊断轴承的缺陷信息．为了进一步提高包络谱的分辨率,最后采用快速傅立叶变换-傅立叶级数（FFT—FS）方法细化频谱．并在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6350型滚动轴承故障模拟信号,与理论分析基本吻合．     

基于小波包时延相关解调的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且容易被强烈的背景噪声淹没,提出基于小波包时延相关解调的分析方法,实现滚动轴承的故障特征提取及故障诊断。首先,以信噪比SNR和均方根误差RMSE为准则,对比小波包阈值的降噪效果,选取最优小波包参数,以增强振动信号的信噪比。然后将降噪后的信号进行重构。最后,通过时延相关解调分析提取去噪重构信号的故障特征。通过仿真和试验数据分析,验证了所提算法能够较准确地提取轴承故障特征频率。基于与包络分析和小波包络分析进行的对比,证明了所提方法能够获得更高精度的故障特征参数,进而更加有效地实现滚动轴承的早期故障诊断。     

小波包和小波脊线相结合的解调方法在液压泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点,提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法,将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析,明确故障振动信号反映出的能量集中频带带宽;根据确定的带宽和原始信号分析频率设定小波包分解的层数,采用小波包能量法提取出分解系数对应频带能量最大的特征信息进行信号重构;利用小波脊线法对重构后的频带信号进行解调处理,通过信号的包络解调谱提取故障的特征频率,利用解调后的时频谱对液压泵单柱塞滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧故障进行分析。通过实验结果验证,该方法能有效地对液压泵的故障信号进行解调,并能找出反映故障的敏感特征频率。     

复局部均值分解全矢包络技术及其在转子故障特征提取中的应用

为更全面提取转子故障特征,将全矢谱和复局部均值分解(Complex local mean decomposition,CLMD)相结合,提出二元的全矢包络技术——CLMD全矢包络技术。采用正交采样技术获取转子同一截面上互相垂直方向上的振动信号,并将其组成一个复数信号;运用CLMD将复数信号按能量从高到低的顺序依次分离出系列复乘积函数(Complex product function,CPF),并解调出CPF的复包络;由于故障特征主要在能量较高的CPF分量中,通过全矢谱技术融合前几阶CPF分量的包络信号,得到相应的全矢包络谱。仿真的调幅-调频信号分析结果表面,较之Hilbert解调,CLMD全矢包络技术可提取隐含的调频信息,而且不存在虚假的低频谱线。转子试验台模拟的基座松动信号、碰摩信号分析结果表明,较之单源信息的包络谱,CLMD全矢包络技术提取的谱线特征更清晰、全面,而且根据全矢包络谱可有效区分基座松动引起的碰摩和单一碰摩故障。     

基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法

针对滚动轴承等旋转机械早期微弱损伤性故障,提出一种基于时延相关及小波包系数熵阈值的增强型共振解调方法,以解决传统共振解调技术中共振带难以确定的问题.该方法对原始故障信号做时延相关预处理,然后进行小波包分解,求出各叶结点系数香农熵,依据熵值谱图,设定有效阈值来取舍叶结点系数,重构信号并做频谱分析,有效确定并提取故障信号共振带,对共振带进行包络解调分析,有效提取出机械设备早期微弱损伤性故障的冲击特征.滚动轴承试验数据分析结果表明该方法的可行性和有效性.     

基于小波包和阶次包络谱的轴承故障诊断

研究旋转机械在变速过程中振动信号的分析方法。利用小波包提取了齿轮箱启动过程中振动信号的高频成分,并对其进行了角域重采样,在此基础上利用H ilbert包络解调得到轴承故障信息的阶次包络谱。结果显示:将小波包和阶次包络谱分析法相结合处理轴承瞬态信号时,能够有效地避免传统频谱方法无法解决的“频率模糊”现象,对轴承的早期故障有一定的识别能力,是对传统的频谱分析法的有力补充。     

Gearbox fault detection using Hilbert and wavelet packet transform

Demodulation is an important issue in gearbox fault detection. Non-stationary modulating signals increase difficulties of demodulation. Though wavelet packet transform has better time–frequency localisation, because of the existence of meshing frequencies, their harmonics, and coupling frequencies generated by modulation, fault detection results using wavelet packet transform alone are usually unsatisfactory, especially for a multi-stage gearbox which contains close or identical frequency components. This paper proposes a new fault detection method that combines Hilbert transform and wavelet packet transform. Both simulated signals and real vibration signals collected from a gearbox dynamics simulator are used to verify the proposed method. Analysed results show that the proposed method is effective to extract modulating signal and help to detect the early gear fault.     

结合复小波包变换及频谱校正的机械转子碰摩故障诊断方法研究

针对机械转子系统中碰摩故障发生时故障特征微弱及识别困难的问题,提出一种结合双树复小波包变换及频谱校正的故障诊断方法。首先对于振动位移信号中工频基波成分,采用频谱加矩形窗的频谱校正方法识别其谐波信息,通过构造补偿信号进行对消,以减少其对后续特征提取的影响。其次通过双树复小波包对补偿过的信号进行多尺度分解;最后对小波包子空间信号进行希尔伯特包络解调分析,通过瞬时幅值及瞬时频率信息诊断转子的动静碰摩故障。在转子实验台上进行了实验验证,结果表明提出的方法能有效提取转子碰摩产生的微弱故障特征。     

滚动轴承故障特征信息的自动提取方法研究

提出基于小波包分析和包络检测的滚动轴承故障特征信息的自动提取力法。根据滚动轴承的故障冲击能激起轴承座或其他机械零部件产生共振的特性，对轴承振动信号进行快速傅里叶变换FFT分析，在频谱图中自动识别高频共振频带。然后利用小波包分析可以在全频带内把信号分解到相邻的不同频带上的特性，对滚动轴承的振动信号进行小波包分解，自动提取共振频带上的信号并进行重构。最后，对重构后的信号进行包络检波，实现滚动轴承故障特征信息的自动提取。通过对实际滚动轴承振动信号的分析，发现这种方法能非常有效地检测和诊断滚动轴承的故障．     

The application of energy operator demodulation approach based on EMD in machinery fault diagnosis

An energy operator demodulation approach based on EMD (Empirical Mode Decomposition) is proposed to extract the instantaneous frequencies and amplitudes of the multi-component amplitude-modulated and frequency-modulated (AM-FM) signals. Furthermore the proposed approach is applied to machinery fault diagnosis. Firstly, EMD method is used to decompose a multi-component AM-FM signal into a number of intrinsic mode functions (IFMs). Secondly, the energy operator demodulation method is applied to each IMF and the instantaneous amplitudes and frequencies of a multi-component AM-FM signal are extracted. Finally, the spectrum analysis is applied to each instantaneous amplitude in order to obtain envelope spectra from which the mechanical fault can be diagnosed. The analysis results show that the energy operator demodulation approach based on EMD can extract the characteristic of machinery fault vibration signals efficiently.     

基于小波簇的包络解调方法及其在故障诊断中的应用

本文提出了一种基于小波簇的带通滤波和包络解调方法。通过合理地选择小波参数，用多个单类Morlet小波组成的小波簇可构成具有零相移、平顶通带及快速衰减过渡带特性的带通滤波器，可用于提取振动信号的高频自然频率成分。由于该小波簇的虚部是实部的Hilbert变换，可用于实现包络解调提取振动信号在高频谐振带的包络成分。将该方法用于干式真空泵轴承故障的诊断中，结果表明可有效地提取故障特征频率，实验结果验证了该方法的有效性。     

基于全矢小波包能量熵的滚动轴承智能诊断

研究滚动轴承不同状态下的振动信号,使用小波包变换提取信号各频带的能量熵,作为轴承故障的特征,然后使用支持向量机智能诊断轴承不同故障。传统单通道信号诊断方法容易造成误诊,全矢小波包能量熵融合了振动信号双通道的信息,能更准确地反映故障的特征。实验结果表明,采用全矢小波包能量熵比传统单通道方法有更高的诊断精度。     

采煤机摇臂齿轮传动系统振源定位分析方法

为了研究采煤机摇臂传动齿轮的振动分析方法并进行实机振源定位验证,首先,采用小波分析对采煤机摇臂振动信号进行降噪处理和频谱分析,依据特征频率下的振幅结果确定故障齿轮的啮合频率;然后,通过Morlet小波包络解调分析获取边频带信号频谱特征,依据边频带特征频率下的振幅结果确定故障齿轮的转动频率;最后,对频谱分析和Morlet小波包络解调分析的结果进行综合分析,锁定故障齿轮的准确位置。对一台国产采煤机摇臂齿轮传动系统进行了振动测试与信号分析,结果表明,基于小波分析、频谱分析和Morlet小波包络解调分析相结合的振动分析方法可以实现对采煤机摇臂故障齿轮的准确定位,为强噪声环境下复杂齿轮传动系统的故障快速定位和现场定点维修提供了方法支持。