基于共振解调和小波分析方法的轴承故障特征提取研究

首先研究了共振解调和小波分析的基础理论,并结合两者应用于对轴承外圈和滚子的故障特征提取。该方法先从振动信号频谱中判断系统固有高频成分的大致范围,然后利用小波分解取出固有高频信号成分,再利用Hilbert变换做包络检波,最后对包络信号进行傅里叶频谱分析得出故障信号特征频率。对实际轴承故障数据的分析表明,该方法能有效地提取轴承的外圈故障特征,有一定的应用价值。但该方法不能清晰地提取出滚子故障特征,探讨了其内在原因,并提出了可能改进的措施。     

基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。     

DTCWPT-TV在高速列车齿轮箱轴承故障诊断中的应用

齿轮箱轴承作为高速列车转向架上的关键部件,其故障特征主要体现在其振动信号中,但是列车运行过程中存在强电磁噪声。针对强背景噪声下信号中故障特征频率的提取,提出双树复小波包变换(Dual Tree Complex Wavelet Package Transform,DTCWPT)和全变差(Total Variation,TV)结合的算法。该算法利用DTCWPT将齿轮箱轴承振动信号分解为不同尺度的信号分量,通过峭度指标选择冲击特征最显著的一个信号分量;针对含噪声的冲击特征,通过对该信号分量的全变差进行稀疏追踪从而得到信号的稀疏优化表示,使得振动信号中的冲击特征得到显著增强。通过构造一仿真信号对稀疏追踪算法的有效性进行了验证,并将该方法与DTCWPT结合并应用于齿轮箱轴承故障诊断中,结果表明:该方法能够很好地提取出信号中的冲击特征,并且频谱中的故障表征明显,能够有效地指导故障诊断。     

外圈与轴承座间隙对滚道故障轴承振动性能的影响

通过接触变形描述圆柱滚子轴承滚道故障机理,借鉴保持架与外圈作用关系计算外圈与轴承座相互作用力和力矩,以牛顿-欧拉方程建立考虑外圈与轴承座间隙的滚道故障圆柱滚子轴承动力学模型,分析了间隙和摩擦因数对轴承振动性能的影响规律,并通过试验验证了所建立模型的可靠性。结果表明：外滚道故障时域振动信号冲击峰出现时间随间隙增大而提前,局部高频波动幅值随摩擦因数增大而增大,而故障特征频率幅值减小;内滚道故障时域振动信号冲击峰出现时间随间隙增大而滞后,局部高频波动幅值随摩擦因数增大而增大。     

基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对齿轮箱复合故障的故障特征分离,提出了一种基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先根据振动信号中各组成成分形态的差异,采用形态分量分析方法构建不同形态的稀疏表示字典进行故障成分分离,将齿轮箱复合故障信号分解为包含齿轮故障信息的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量和噪声分量,然后分别对谐振分量和冲击分量进行能量算子解调分析,最后根据各解调谱诊断齿轮和轴承故障。算法仿真和应用实例表明该方法能有效地分离齿轮箱复合故障振动信号中齿轮与轴承的故障特征。     

基于多分辨SVD包和MED的柔性薄壁轴承故障特征提取与诊断

柔性薄壁轴承安装到谐波减速器上时内外圈会受迫变形成椭圆，工作过程中会产生周期性的冲击信号，使得柔性薄壁轴承的故障特征信号提取变得更加复杂。为实现对柔性薄壁轴承故障特征信号的有效提取，提出了一种基于多分辨奇异值分解（SVD）包和最小熵解卷积（MED）的柔性薄壁轴承故障特征提取与诊断的方法。利用多分辨SVD包对采集到的振动信号进行分解，分解后选用前4层中信噪比最高的近似信号进行MED冲击特征提取处理，将处理后的信号与前4层的细节信号进行信号重构和频谱分析，得到故障特征频率，最后将得到的故障特征频率与理论计算值进行对比，判断出故障类型。和单独使用多分辨SVD包处理的实验效果相比，该方法对柔性薄壁轴承的故障特征提取效果更好。     

基于倒谱预白化和随机共振的轴承故障增强检测

轴承损伤引起的冲击受到离散频率分量和噪声干扰,使轴承故障检测面临困难。结合基于倒谱编辑(Cepstrum editing procedure, CEP)的信号预白化和随机共振(Stochastic resonance, SR)微弱信号检测技术,提出一种轴承故障增强检测的新方法。信号预白化能够提升轴承振动信号的冲击特性,产生包含白噪声和轴承局部故障信号的白化信号。在未知最优共振频带的情况下,对白化后的轴承振动信号进行包络分析,增强故障特征分量的同时引入了较多噪声。通过随机共振的归一化尺度变换,将轴承包络信号作为检测模型的输入,增强轴承故障特征频率分量。提出将轴承故障特征频率处的局部谱峭度和局部信噪比作为对照指标。实测正常和外环植入故障轴承的诊断结果表明,提出的方法优于基于谱峭度优化的包络分析和单纯的信号预白化方法。     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

柴油发动机曲轴轴承振动信号的双谱分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用双谱的分析方法,提出了用双谱特征频率面来描述信号特征.通过用双谱分析曲轴轴承振动信号,在双谱模域内进行搜索,得到了信号的特征频率面.结果表明,信号采集的最佳部位为曲轴左右两侧机体,最佳转速为1 800 r/min以上,对角线以外的区域包含了大量的故障特征.双谱能消除发动机振动信号中的噪声,有效提取出曲轴轴承振动特征信号.     

基于小波分析对变速箱的故障诊断

为确定某型号液力叉车变速箱的故障原因,对其进行故障诊断,简要分析了变速箱内部结构,并计算了各档位情况下各个齿轮和轴承的故障特征频率,搭载实验平台,采集变速箱运转过程中的振动信号,并运用小波阈值去噪法对原始振动信号进行了消噪,接着分别运用小波分析和小波包分析方法对振动信号进行分解,并对相应频段信号进行重构和谱分析,综合两种分析方法的结果,获得变速箱的故障特征频率,确定是输入轴上齿轮存在缺陷。该研究对齿轮及轴承等相关构件的故障诊断有一定的参考意义。     

基于平滑指数和小波的滚动轴承故障诊断

分析了Morlet小波的外形及其适合于分析冲击信号的特点,将平滑指数法引入滚动轴承的故障诊断中,结果表明,平滑指数法明显优于对信号的直接频谱分析,不但检测到了故障特征频率,而且检测到了故障特征频率的倍频,可以简单直观地判别出轴承故障部位.     

基于S变换的时域边际谱及其应用

为了更好地处理非平稳、非线性振动信号,依据Hilbert-Huang变换边际谱的思想,提出一种基于S变换的时域边际谱,并给出了利用该时域边际谱进行频谱分析的具体方法。对仿真信号的处理结果说明,该方法对振动信号中的冲击能量比较敏感,能够很好地提取冲击的特征频率,同时具有抑制信号高频成分和突出信号低频成分的特点。利用该方法对实际的振动信号进行处理,对滚动轴承故障的成功识别说明该方法能够提取微弱冲击特征频率,体现了其在振动信号频谱分析中的价值。     

冷酸轧机轴承的故障诊断与处理

通过测量冷酸轧机钢带生产线上轴承在异常情况下的振动速度,在振动异常原因不明的情况下,对振动信号进行了频谱分析.同时与轴承外圈、内圈与滚动体特征频率的计算结果相结合,判断出故障的原因以及部位.经过停机检查后,确认测点4处轴承外圈严重点蚀.从而说明频谱分析结果的正确性.     

The use of SESK as a trend parameter for localized bearing fault diagnosis in induction machines

A critical work of bearing fault diagnosis is locating the optimum frequency band that contains faulty bearing signal, which is usually buried in the noise background. Now, envelope analysis is commonly used to obtain the bearing defect harmonics from the envelope signal spectrum analysis and has shown fine results in identifying incipient failures occurring in the different parts of a bearing. However, the main step in implementing envelope analysis is to determine a frequency band that contains faulty bearing signal component with the highest signal noise level. Conventionally, the choice of the band is made by manual spectrum comparison via identifying the resonance frequency where the largest change occurred. In this paper, we present a squared envelope based spectral kurtosis method to determine optimum envelope analysis parameters including the filtering band and center frequency through a short time Fourier transform. We have verified the potential of the spectral kurtosis diagnostic strategy in performance improvements for single-defect diagnosis using real laboratory-collected vibration data sets.     

IMF分量的倒频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用

轴承局部损伤故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所掩盖,影响故障的正确诊断。本文提出IMF分量的倒频谱分析方法,首先将复杂的信号分解为有限的内禀模态函数（IMF）之和,对原始振动信号进行降维;再对IMF分量进行倒频谱分析,利用倒频谱方法准确地提取振动信号幅值谱上的周期特征。对EMD分解得到的多个IMF分量同时做倒频谱分析,可以相互验证,从而得到更可靠、更准确、更可信的诊断结果。通过对IMF分量的倒频谱分析法和Hilbert包络谱分析法诊断效果进行比较,结果表明,IMF分量的倒频谱分析方法比Hilbert包络谱分析提取的故障频率特征更精准、可靠。     

基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性,提出了一种基于小波包和AR谱分析的滚动轴承故障诊断方法.该方法对系统输出信号进行小波包分解,然后进行重构,再对重构信号进行AR谱分析,从而提取出故障特征频率.试验结果表明,这种方法能有效地提取滚动轴承的故障特征,诊断其故障.     

应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

基于余弦调频小波变换的滚动轴承故障研究

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造余玄调频小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：时间一小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间一小波能量谱自相关分析法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

大型双馈风力发电机振动特性分析与故障诊断

本文分析了大型双馈式风力发电机组中双馈感应发电机(DFIG)轴承的振动特性,对发电机轴承进行了载荷分析,并计算出发电机轴承几种典型的故障特征频率.利用先进的振动传感器对轴承进行了振动测试,根据采集到的振动频谱准确的定位了故障点,为早期发现、处理发电机振动故障提供了理论依据和诊断方法.     

全矢EEMD在轴承故障诊断中的应用

实际工况中滚动轴承故障的振动信号为非线性,非平稳的信号。为了对滚动轴承的故障做出准确识别,根据轴承故障信号的特点,在此提出一种用全矢谱和EEMD相结合来提取故障特征指标,然后利用隐马尔科夫模型对滚动轴承故障进行分类的新方法。首先对实验得到的滚动轴承同源双通道振动信号进行EEMD分解,得到数个IMF分量,选取相关性较高的分量进行全矢融合。然后提取与故障类型相对应的故障特征频率下的幅值作为滚动轴承故障分类的指标,并利用HMM方法进行训练和识别,从而区分出不同的故障类型。最后,利用实验得到的轴承故障信号进行测试,实验结果表明,该方法可以对滚动轴承故障做出较为准确的识别。