基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法

提出了基于信号共振稀疏分解与重分配小波尺度谱的转子碰摩故障诊断方法。与常规的基于频带划分的信号分解方法不同,信号共振稀疏分解方法根据信号中各成分品质因子的不同,将信号分解成高共振分量和低共振分量。当转子出现碰摩故障时,振动信号往往由以转频及谐波为主要成分的周期信号、包含转子故障信息的瞬态冲击信号以及噪声组成。周期信号为窄带信号,具有高的品质因子,可分解为高共振分量;而瞬态冲击信号为宽带信号,具有低的品质因子,可分解为低共振分量。本文方法先利用信号共振稀疏分解方法从转子碰摩信号中提取冲击成分,再对提取的冲击成分进行重分配小波尺度谱分析,最后根据尺度图中冲击成分的周期诊断转子碰摩故障。算法仿真和应用实例验证了该方法诊断转子碰摩故障的有效性。     

形态分量分析在转子早期碰摩故障诊断中的应用

提出了一种基于形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用形态分量分析从转子早期碰摩故障信号中提取出冲击成分。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当转子系统中出现早期碰摩时,其振动信号往往由以转频及其谐波为主要成分的周期成分、包含转子早期碰摩故障信息的冲击成分及随机噪声构成。周期成分表现为信号中的平滑部分,而冲击成分则表现为信号中的细节部分,因此,可根据周期成分与冲击成分的形态差异,用形态分量分析实现二者的分离。对形态分量分析的阈值方法进行了改进,提出了基于半软阈值的形态分量分析,仿真结果表明,基于半软阈值的形态分量分析要优于基于硬阈值的形态分量分析。对某转子早期碰摩故障信号进行了分析,结果表明,基于半软阈值的形态分量分析能有效地提取转子早期碰摩故障信号中的冲击成分,进而诊断转子早期碰摩故障。     

基于自适应谐波小波和能量熵的转子系统故障诊断研究

针对转子系统非平稳振动时故障特征难以准确提取的问题,提出一种基于自适应谐波小波和能量熵的转子系统故障诊断方法。首先,采用连续谐波小波方法分解转子信号,克服"二进制"谐波小波包分解不能任意选取感兴趣频段的缺限,同时在分解过程中通过时间尺度变换的方式消除信号采集过程中不同转速及采样频率的影响;然后,通过设定合理的分解参数,提取出表征转子系统的故障特征信息并构建故障模式矩阵,得到转子系统早期局部碰摩、全周碰摩、油膜涡动和油膜振荡等4种工况下的能量熵值;最后,将特征向量输入支持向量机(support vector machine,SVM)判断出转子系统的故障类型。试验结果表明:该方法可以有效用于转子系统的故障诊断。     

基于改进变分模态分解的旋转机械故障时频分析方法

变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)算法作为一种新的多分量信号分解方法,采用频域迭代的求解方式,具有明确的理论基础和高的分解精度,为了自适应确定其分解分量的个数,以互信息为判据对原方法进行了迭代停止条件的改进,并结合Teager能量算子具有对单分量信号解调速度快、精度高的优点,提出了Teager-VMD时频分析新方法。仿真信号分析表明该方法能将含有变频、频率突变和频率相近的多分量信号进行有效的分离;实测转子系统局部碰摩、油膜振荡信号分析表明,该方法能够精确提取各分量的清晰时频特征,能准确地辨别碰摩故障的严重程度和诊断油膜振荡故障,较HHT方法精确有效,具有一定的工程应用价值。     

可调品质因子小波变换在转子早期碰摩故障诊断中应用

针对高速旋转机械转子发生早期动静碰摩故障时主要为转子工频成份及转子与支撑间碰摩所致瞬态冲击信号成份,据可调品质因子小波变换对信号品质因子定义为转子工频成份为高品质因子信号、转子动静碰摩所致瞬态冲击信号为低品质因子信号,分别构建高、低品质因子小波变换基函数实现转子早期动静碰摩信号工频成份与瞬态冲击成份有效分离,对碰摩故障进行模式识别。通过仿真信号及转子碰摩实验信号验证可调品质因子小波变换在转子早期碰摩故障诊断中的有效性。     

滚动轴承转子系统不对中-碰摩耦合故障非线性动力学分析

为了获取转子系统不对中-碰摩耦合故障下的动力学特性,通过拉格朗日待定乘子法建立了在完整约束下滚动轴承转子系统非线性动力学微分方程,采用龙格库塔数值法研究了不对中-碰摩耦合故障下系统的动力学响应,采用时域图、轴心轨迹图、分叉图、Poincare截面图和FFT谱图分析了不对中度、碰摩刚度和碰摩间隙对转子振动响应的影响。分析结果表明:不对中度的增大会使系统1倍频振动响应增大,也会产生2倍、4倍等偶数倍频,同时出现与VC(Varying Compliance)频率之间的组合频率响应。在低转速下,碰摩刚度和碰摩间隙对转子系统的影响较小;在高转速下,较小的碰摩刚度和较大的碰摩间隙会缓解系统的非线性行为。     

双转子系统动静碰摩动力学研究与基于振动加速度的实验验证

基于航空发动机动静碰摩故障的特点,建立双转子系统动静碰摩的动力学模型。模型中充分考虑机匣与轮盘碰撞时的弹性变形、接触渗透及弹性阻尼支撑,应用Hertz接触理论和库伦模型,建立干摩擦情况下双转子系统动静碰摩故障时的运动微分方程。运用四阶经典Runge-Kutta法进行求解,得到碰摩故障下双转子系统的动力学响应。因为实际的航空发动机转子的振动位移不易获取,多是测得轴承座或者机匣的振动加速度,为了提取碰摩状态下轴承座振动加速度特征,建立双转子系统试验台,进行动静碰摩实验,从轴承座测量振动加速度,通过频谱分析和包络谱分析方法,分析了轴承座振动加速度信号中的碰摩特征。结果表明双转子系统动静碰摩时,可将两个激励源的倍频和组合频率成分作为航空发动机动静碰摩故障的典型特征。而且当两个振源的频率值相互接近到20%的时候,双转子系统拍振信号强度较大。动力学仿真和实验取得了很好的一致性,验证了所提出的双转子系统碰摩模型的正确有效性。     

基于声振信号EMD分解的轻微碰摩故障诊断方法研究

针对转子系统局部碰摩故障特征及声音振动信号特点,采用一种基于声振信号经验模式分解(Empirical Mode Decomposition简称EMD)的轻微局部碰摩故障诊断方法对滑动轴承碰摩故障进行特征提取。由于EMD分解不需要固定的基函数,根据信号特征自适应的调整,从而实现碰摩特征及旋转激励背景信号自动分解。通过设计滑动轴承缺油工况轴承碰摩试验,并进行振动全息测试分析,将所得声振信号本征模式函数时域特征和边界谱特征与转子径向位移及轴承座加速度信号对比分析,确定了碰摩部件;从而证明基于声振信号EMD分解的碰摩故障诊断方法的有效性。     

基于航空发动机转子试验器的碰摩特征测试

利用航空发动机转子试验器模拟不同部位的碰摩,测试获得碰摩时机匣的加速度响应信号,并与无碰摩时机匣加速度时、频域波形进行对比。测试结果表明,航空发动机叶盘结构的转子—机匣碰摩时,其加速度信号具有冲击、调幅特征,即在碰摩频率及其整数倍频附近存在边频带,其边频宽度为旋转频率。同时,与无碰摩状态相比,在低频段时碰摩特征主要表现为转频及其倍频分量,且倍频分量更加突出。     

基于定子振动的转子碰摩故障诊断方法研究

转子碰摩会引发转子和定子的振动,但由于转子系统的很多常见故障(如不对中、不平衡等)与碰摩故障的转子振动特征多有重复之处,在很大程度上限制了故障的有效诊断.于是以定子振动信号为诊断源,研究了碰摩故障的诊断技术.首先分析了定子振动的机理,认为碰摩时定子受到冲击力作用,会引发定子固有频率振动,提出可采用共振解调法进行碰摩故障的诊断.利用IFFT方法进行了定子固有振动信号的分离,再进行希尔伯特变换,得到其包络信号,并对其进行谱分析,从而完成分析诊断过程.最后进行了单点碰摩和局部碰摩的故障模拟实验,结果表明定子高频固有振动包络信号可以揭示碰摩故障的发生,结合角度定位信号,可以对转子碰摩故障进行定位.     

实复转换式衰减信号参数估计算法

为抑制衰减实信号中负频率成分对参数估计的影响,提出一种实复转换式参数估计算法。预估计采样信号频谱能量最大值点的索引值;构造只含有负频率成分的参考信号,并将采样信号和参考信号相减实现实复转换,以抑制负频率频谱泄漏的影响;利用频谱两点插值算法得到频率偏差、衰减因子和复幅值的粗估计值,并重新生成参考信号和复信号;通过迭代计算得到精确的频率、衰减因子、初幅值和初相位估计值。以频率估计为例的仿真实验结果表明:所提算法可有效地抑制负频率频谱泄漏的影响,提高中高信噪比条件下的频率估计精度,特别是信号频率较低时的频率估计精度,提升了频率估计的综合性能。此外,在科氏流量计中进行了实测实验,检验了所提算法的有效性。     

差分振子时间历程在微弱调制信号检测中的应用

单一的差分振子仅可实现对周期信号中某一频率成分进行检测,对于强噪声背景下的边频带,尽管可以利用多个差分振子组成差分阵列进行逐个检测,进而确定边频带的间隔,但这种做法无疑会带来巨大的计算量。在对调制信号进行Hilbert变换包络分析时,所得到的时域信号是原始调制信号中的低频分量,亦是调制波信号,若该低频分量仍然包含较强的噪声成分,传统的频谱分析将会失效。此时,我们可借助差分振子时间历程对含较强的噪声的包络进行检测。因此,提出基于差分振子时间历程的微弱调制信号检测方法,即首先对信号进行Hilbert包络解调,然后利用差分振子时间历程对含较强的噪声的幅值包络进行检测,并成功应用于风机早期故障检测中。     

基于改进变分模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出一种改进变分模态分解的轴承故障信号诊断方法。使用改进的奇异值分解降噪方法对信号进行降噪,然后对信号进行变分模态分解;利用分量信号的能量之和占原信号能量的比值,判断变分模态分解的分解效果,从而找出最佳分解层数;根据分量信号间的相关系数,判断中心频率相邻的分量信号是否来自信号中的同一调制部分;最后通过主要分量的包络谱找出故障特征频率,判断故障类型。通过对仿真信号和实际轴承故障信号进行处理,成功提取微弱频率特征信息,验证了该方法的有效性。     

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。     

变速机械弱时变信号幅值谱校正的多点平均法

系统而完整地提高了处理变速机械弱时变响应信号的离散频谱多点平均幅值修正法的理论和方法,严格证明了该方法能精确地计算出平稳信号和频率微弱波动信号的幅值,能近似地计算出幅值和频率均微弱波动的信号的平均幅值,并应用这套理论成功地解释了频率微弱波动信号的幅值谱表现出较严重的“动率泄露”效应的原因。     

计算阶次分析中避免阶次混叠的滤波定阶方法及其应用

针对计算阶次分析中的阶次混叠现象,分析了各阶次信号分量在频域范围的对应关系,提出并分析了在相同转速区间内信号的各阶次分量会发生频率重叠的问题;在此基础上提出了使用滤波器限制频率、确定阶次的方法,推导了滤波器截止频率选择和滤波后信号角域重采样阶次的确定原则。通过仿真信号分析和实际信号验证,提出的方法成功均能有效的阶次混叠问题,有效确定和降低了角域重采样阶次。     

基于滑动峰态算法的信号弱冲击特征提取及应用

机械故障振动信号中往往含有故障引起的弱冲击成分,冲击信号具有显著的非高斯特性,而零时滞四阶累积量即峰态能够描述信号偏离高斯分布的程度;基于峰态这一特性,本文提取一种基于滑动峰态算法的弱冲击特征提取方法,首先对原信号进行滑动峰态计算,获得一个新的峰态时间序列,然后对该峰态时间序列进行傅立叶变换,提取出信号中冲击成分的频率特征。通过强背景信号及噪声环境下弱冲击特征提取的仿真研究,证明了该方法具有很好的冲击特征提取能力。以实测齿轮断齿信号分析结果证明了该方法的有效性。     

一种改进掩膜信号法及其在车桥振动响应信号中的应用

针对经验模态分解法中存在的模态混叠问题,在掩膜信号法研究的基础上,通过编制掩膜信号幅值与频率确定程序,提出了一种改进掩膜信号法,并通过两个仿真实例进行了验证。其在车桥振动响应信号中的应用结果表明:在没有噪声处理的情况下,该方法可以大致得到信号中非平稳的基频响应信号组份,并且该组份具有定位间断事件的能力,这为车桥振动响应信号的处理提供了一个新的研究途径。     

改进经验小波变换的齿轮箱故障诊断新方法与应用

针对经验小波变换在频谱划分时检测的边界过于集中在频谱中幅值较大频率段的问题,对经验小波变换在频域内利用检测极大值来进行频谱划分的方式进行研究,提出基于频谱趋势的改进型经验小波变换,利用仿真信号和汽车座椅水平驱动器振动信号进行测试。研究结果表明,该方法能够使啮合频率及其谐波与边频带作为一个模态被分解出来。通过对分量信号进行Hilbert变换解调分析,实现对齿轮箱故障的定位。