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。     

基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法

通过对旋转机械变速运行齿轮箱振动研究,提出基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法。对齿轮箱变速等非稳态信号进行时域同步采样,利用阶比跟踪对时域信号等角度重采样转换为角域准平稳信号,克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象;对角域信号进行同步平均削弱与转速无关的频率成分,提高信噪比;对平均信号进行窄带解调分析,通过对阶比谱自动编辑分离出齿轮故障主要啮合阶比分量后恢复到角域信号,进行幅值解调及基于频移的相位解调,据幅值解调及相位解调波形图提取齿轮故障特征。结果表明,基于频移、谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法能有效提取齿轮故障特征信息。     

基于多时频曲线提取广义特征的变转速轴承故障诊断

变转速工况下的滚动轴承故障振动信号呈现时变非平稳、故障特征信息微弱、被噪声淹没的特点,使其故障诊断变得困难。广义解调算法作为典型的非平稳信号处理方法,可有效处理时变非平稳故障信号。由于广义解调变换中相位函数的确定需要额外安装转速计,且迭代解调变换过程导致频谱混叠,容易造成故障的漏诊或误诊。为此提出了一种新的基于多时频曲线提取广义特征的变转速滚动轴承故障诊断方法。首先,利用快速谱峭度算法计算最优带通滤波参数,并对原始振动信号进行滤波。对滤波后的共振带信号进行短时傅立叶变换(short-time Fourier transform, STFT)获取时频图,采用多时频曲线提取算法(multiple time-frequency curve extraction, MTFCE)提取瞬时故障特征频率(instantaneous fault characteristic frequency, IFCF)和瞬时转频(instantaneous shaft rotational frequency, ISRF),拟合IFCFs和ISRF曲线的多项式方程。其次,基于假设思想,利用广义解调理论定义了变转速...     

基于信号共振稀疏分解的阶比分析及其在齿轮故障诊断中的应用

为从非平稳转速齿轮箱故障振动信号中有效提取包含故障信息的特征频率,提出一种基于信号共振稀疏分解的阶比分析方法。故障齿轮振动信号中主要包括瞬态冲击成分和周期谐波,该方法先采用信号共振稀疏分解方法将信号分解为高共振分量和低共振分量,提取出故障冲击信号,然后采用线调频小波路径追踪算法对原信号提取转频信息,利用转频对提取的故障冲击信号进行阶比分析,从而得到故障诊断结果。非平稳转速齿轮故障诊断实例表明,该方法可有效提取冲击信号,诊断转速波动齿轮的故障。     

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解（VMD）滤波,利用同步提取变换（SET）对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。     

变转速下基于广义解调算法的滚动轴承故障诊断

变转速条件下故障轴承的冲击间隔会相应的发生改变,导致以包络分析为代表以恒转速为前提的故障诊断方法失效。阶比分析因其在消除频谱模糊方面的有效性,成为处理变转速故障轴承信号最为常规的方法。然而,上述方法在对信号重采样的过程中存在幅值误差、包络畸变以及计算效率低等问题。为此,从滚动轴承的振动特性出发,提出了无需角域重采样的基于广义解调算法的滚动轴承故障诊断方法。整个算法主要包括五部分:(1)利用快速谱峭度算法确定最优带通滤波参数,并对原始振动信号进行滤波;(2)根据转速脉冲信号计算并拟合转速曲线;(3)通过转频方程以及滚动轴承的故障特征系数确定广义解调算法所需要的相位函数;(4)根据相位函数对滤波信号进行广义解调,对解调信号进行快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,FFT)获取解调信号的频谱图;(5)观察频谱图中的峰值,更改故障特征系数重复步骤(3)-(4),最终确定轴承故障类型。仿真及实测的故障轴承信号分析证明了新算法对变转速下滚动轴承故障诊断的有效性。     

基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析

通过对旋转机械变速运行工况的齿轮箱振动分析研究,提出一种基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析方法。该方法利用旋转机械运行过程中滚动轴承故障引起的冲击性振动会激起其周围结构共振的原理,应用谱峭度方法自适应地确定优化的共振解调带通滤波中心频率和滤波带宽,进而通过共振解调算法获得包含轴承故障初始阶段振动特征的包络信号,再将变速工况下的非平稳包络信号通过等角度重采样转化为角度域的准平稳信号,进而获得消除了频率模糊的阶比谱,实现对旋转机械变速运行工况下的滚动轴承故障诊断。仿真和测试试验结果验证了本方法的有效性。     

基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征的提取

变转速工作模式使得本来就互相干扰、彼此联系的滚动轴承复合故障特征的提取更加困难。为此提出了基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法根据复合故障轴承信号包络时频谱中代表故障特征频率的时频曲线的突出性,结合迭代广义解调算法可以将特定时频曲线转换成平行于时间轴的直线这一特点,直接对滚动轴承振动信号中的特定成分进行分析和提取。整个算法由以下四部分组成:对同步测取的故障轴承转速脉冲信号进行处理得到转频曲线,根据转频曲线以及目标轴承的故障特征系数确定迭代广义解调算法需要的相位函数;其次,对故障轴承信号进行包络分析获取包络信号;根据计算的相位函数对故障轴承包络信号进行迭代广义解调;对解调信号进行频谱分析,通过分析频谱中独立峰的位置对滚动轴承的健康状况进行判断。仿真与实验结果表明,该算法可以消除转速变化对滚动轴承复合故障特征的影响,有效实现复合故障特征的识别和提取。     

基于阶次窄带包络分析的直驱风机轴承微弱故障诊断

针对变转速工况下直驱风电机组滚动轴承早期微弱故障难以诊断的技术难题,提出一种基于阶次窄带包络的滚动轴承早期故障诊断新方法。首先,求出变转速下直驱风电机组滚动轴承故障信号时频谱,并设定等效转频。再利用时频自动搜峰算法搜索出等效转频对应阶次时频峰值。进一步,采用最小二乘法拟合得到转速信号变化曲线,通过该转速曲线计算出重采样鉴相时标,并对原信号进行等角域重采样。最后,对采样后角域信号进行窄带包络分析得到含滚动轴承故障信号的阶次窄带包络谱,该阶次窄带包络谱可用于滚动轴承故障诊断。该方法同时克服了变转速影响和低频调制微弱信号难以提取的问题,为滚动轴承故障诊断提供新方法。直驱风机滚动轴承应用实例验证了方法的有效性。     

基于Vold-Kalman广义解调的变转速轴承和齿轮复合故障诊断

现有的以谱峭度为核心的滤波算法无法同时分离提取由轴承和齿轮故障激起的高频共振带。针对该问题,该研究舍弃以共振带提取为核心的诊断思路,直接提取、重置和定量表达时变非平稳的故障特征成分,提出了基于Vold-Kalman广义解调的变转速滚动轴承和齿轮复合故障诊断策略。该策略的核心是利用Vold-Kalman滤波从原始信号的包络中提取时变非平稳的轴承和齿轮故障特征成分;通过广义解调变换(GDT)将上述提取的时变非平稳故障特征成分进行平稳化重置;利用快速傅里叶变换(FFT)对上述重置的故障特征成分进行定量表达;通过频率谱中峰值与理论频率点的对比完成故障点定位。其中用于提取、重置和识别故障特征成分的频率函数、相位函数和频率点可由转频方程和机械结构参数计算。仿真和实测信号的分析结果表明所提算法无需共振带选取和角域重采样即可完成变转速轴承和齿轮复合故障特征的提取。另外,与传统带通滤波方法的对比进一步表明该算法去除无关项干扰、突出故障特征成分的优越性。     

时变工况行星齿轮箱对数时频脊阶次谱故障特征提取

风电机组齿轮箱工作于强噪声且变转速变载荷的工况下,其振动信号非常复杂。建立了一个时变转速变载荷的行星齿轮箱振动信号模型。提出了时频脊阶次谱故障特征提取方法。对振动信号进行Wigner-Ville时频变换,取对数后进行重排;采用Crazy climber方法提取对数重排时频谱图中的峰值脊线;将脊线转换为时频脊阶次谱。通过仿真信号与转速、载荷连续波动实验数据表明,对数时频脊阶次谱故障特征能够为时变复杂工况行星齿轮箱故障预警提供有效的依据。     

齿轮箱非同步特征信号的提取方法研究

在分析时域平均的基础上,通过将齿轮箱输入轴瞬时速度的三次曲线拟合和信号重采样相结合,提出了非同步特征信号的时域平均提取方法.时域平均对从噪声中提取特定周期信号是比较有效的方法,但当信号的故障特征频率未知或存在多种故障时,该方法不能获得满意的诊断效果,而频域平均能较好的实现该类故障的特征提取.基于早期故障信号的特点,提出了将多分辨分析的经验模态分解方法与频域平均相结合的故障特征提取方法.试验结果表明,所提出的时频域平均方法能有效地实现齿轮箱非同步特征信号的提取.     

基于阶次分析技术的行星齿轮箱非平稳振动信号分析

行星齿轮箱启动、停止和负载发生变化时,转速会发生变化并使得行星齿轮箱的振动信号具有明显的非平稳特性。行星齿轮箱复杂的结构特征导致了振动信号的复杂性,使得常规的频谱和解调分析方法难以识别时变工况下的行星齿轮箱故障特征频率。本文在行星齿轮箱故障特征频率的基础上,考虑转速变化特征,总结了行星齿轮箱太阳轮、行星轮及齿圈的故障阶次特征表。通过对行星齿轮箱变转速工况下太阳轮故障实验信号的阶次分析,实现了变转速情况下行星齿轮箱太阳轮故障诊断,并与传统的频域信号分析方法比较,体现了阶次分析技术在行星齿轮箱变工况故障诊断过程中的优势。     

基于最大相关峭度反褶积的齿轮箱复合故障特征提取

提出一种基于最大相关峭度反褶积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的复合故障特征提取方法,通过MCKD对原信号降噪,提取感兴趣的周期成分,同时将此方法与最小熵反褶积对比研究,验证该方法的强降噪效果。将该方法运用于齿轮箱复合故障诊断中,可成功提取出各个故障特征。     

基于MOMEDA和增强倒频谱的风电机组齿轮箱多故障诊断方法

风电机组齿轮箱结构复杂,当齿轮、轴承存在多故障时,由于各故障强弱不同、故障间相互耦合及噪声干扰,造成故障诊断准确率低及漏诊问题。提出了一种基于多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)和增强倒频谱的风电机组齿轮箱多故障诊断方法。依据齿轮和轴承不同部位的故障特征频率设置合理的解卷积周期,利用MOMEDA对原始信号进行预处理;再通过增强倒频谱进一步抑制噪声干扰和增强故障特征;将增强倒频谱中的突出成分与齿轮箱故障特征频率对比,判断故障类型。实际风电机组齿轮箱多故障振动试验数据分析结果表明,该方法可以有效地提取出齿轮箱多故障特征信息。     

基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断

由于齿轮箱中振动信号的复杂性和非平稳性,致使齿轮箱混合故障诊断工作具有一定难度。针对这一问题提出基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断方法。首先通过窄带干扰消除(Narrow Band Interference Canceller, NIC)滤除原始信号中齿轮啮合和转轴等窄带干扰信号,接着对信号进行离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT),重构小波系数得到小波分量,提取分量的方差作为特征参数构成特征矩阵样本。针对传统优化支持向量机收敛速度慢及容易局部最优等问题,提出鲸鱼算法优化的支持向量机(Whale Optimization Algorithm Support Vector Machine, WOASVM),运用训练样本对WOASVM进行训练得到优化分类模型,将测试样本输入到优化模型中得到诊断结果。为验证方法的有效性,开展了变工况下齿轮箱混合故障实验,通过实验分析及与其他方法的比较,证明方法对于齿轮箱混合故障诊断是有效的。     

基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用

为了从故障轴承信号中提取包含故障信号的特征频率,提出了基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子解调的方法。首先,采用LMD将目标信号分解成有限个PF（Product function,PF）分量,分别对其进行多尺度形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应寻求最优解,最后用Teager能量算子计算各PF分量的瞬时幅值,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了数字仿真实验和轴承故障模拟实验,并与EMD形态学和包络解调方法进行了比较,结果表明该算法明显优于其他两种方法,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的频率特征。     

基于VMD与不同包络阶次构造的风电机组滚动轴承故障诊断

针对风电机组变工况滚动轴承故障诊断问题,将变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）与计算阶比跟踪（computed order tracking,COT）、逆包络阶次谱（reversed sequence squared envelope spectrum,RE-SES）2种方法结合进行包络阶次分析;将非平稳的时间域信号转换成平稳的角度域信号,再经包络法找出滚动轴承故障特征信息。仿真与实验结果表明,VMD结合RE-SES包络阶次法可以更加有效地提取出调幅信号中的调制阶次,并且VMD滤波可以使得故障特征阶次更加凸显,易于故障识别,为风电机组变速工况下的滚动轴承故障诊断提供参考。