齿轮裂纹早期故障的完全解调分析

齿轮轮齿发生早期裂纹时,裂纹故障信号十分微弱,为了有效提取早期裂纹故障特征,本文提出完全解调分析方法,即针对实际的齿轮振动信号调幅、调相同时存在的特点,进行幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析．仿真及实例分析结果表明,本文所提出的方法能将齿轮早期裂纹故障信息从复杂的振动信号中提取出来,幅值包络解调和相位解调相结合的完全解调分析,可以提高故障诊断准确率．     

自适应时间尺度分解方法及其应用

针对齿轮故障振动信号的非线性、非平稳和多分量的特征,在定义了瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度函数(intrinsic time-scale function,ITF)的基础上,结合固有时间尺度分解中基线信号的构造方法,提出自适应时间尺度分解(adaptive time-scale decomposition,ATD)的时频分析方法,该方法可以自适应地将一个复杂信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的本征时间尺度分量之和.仿真分析验证了ATD方法的有效性以及定义本征时间尺度函数方法的合理性.分别将ATD、经验模态分解(EMD)、局部均值分解(LMD)和固有时间尺度分解(ITD)与包络解调分析相结合应用于斜齿轮故障诊断中,实验结果表明:自适应时间尺度分解方法在保证分解结果正确性的前提下,计算效率方面具有明显优势,将该方法与包络解调相结合能够有效提取到齿轮的故障特征.     

双树复小波包和谱峭度在齿轮故障诊断中的应用

针对故障齿轮振动信号的非平稳和调制特性,提出了基于双树复小波包变换和谱峭度的齿轮故障诊断方法.首先,利用双树复小波包变换将原始振动信号分解为若干个不同频带的信号分量,选择与原始信号相关系数大的分量进行阈值降噪并重构;然后,对降噪后的信号利用谱峭度所得的峭度图选择最佳的带宽和频带中心进行相应的带通滤波处理;最后,将带通滤波后的信号作平方包络和傅里叶变换,即可得到信号的包络解调谱,从而提取故障特征信息.通过对试验和工程实际的齿轮故障信号分析表明:双树复小波包变换和谱峭度结合的方法可有效地提取齿轮故障特征信息,进而实现故障识别,验证了方法的可行性和有效性.     

形态解调在齿轮故障特征提取中的应用

针对齿轮故障信号往往由于冲击的存在而产生调制现象的问题,提出采用形态学解调的方法提取齿轮故障特征.在分析不同形态学运算对信号处理结果影响的基础上,结合形态闭运算提取信号正脉冲的特点,采用闭运算对齿轮故障信号进行形态解调以提取故障特征.分析并比较不同长度扁平形结构元素对仿真与实际故障齿轮信号的解调效果,说明当采用长度为0.19～0.21倍的齿轮冲击周期的扁平形结构元素进行形态解调以提取故障特征时,可取得较好的效果.仿真与实例证明,形态解调方法不仅克服了包络解调需选择滤波参数的缺点,而且能够更有效地提取齿轮故障特征.     

Ensemble deep transfer learning driven by multisensor signals for the fault diagnosis of bevel-gear cross-operation conditions

The existing intelligent fault diagnosis techniques of bevel gear focus on single-sensor signal analysis under the steady operation condition. In this study, a new method is proposed based on ensemble deep transfer learning and multisensor signals to enhance the fault diagnosis adaptability and reliability of bevel gear under various operation conditions. First, a novel stacked autoencoder(NSAE) is constructed using a denoising autoencoder, batch normalization, and the Swish activation function. Second, a series of source-domain NSAEs with multisensor vibration signals is pretrained. Third, the good model parameters provided by the source-domain NSAEs are transferred to initialize the corresponding target-domain NSAEs. Finally, a modified voting fusion strategy is designed to obtain a comprehensive result. The multisensor signals collected under the different operation conditions of bevel gear are used to verify the proposed method. The comparison results show that the proposed method can diagnose different faults in an accurate and stable manner using only one target-domain sample, thereby outperforming the existing methods.     

基于提升小波变换和Hilbert调制技术的故障识别方法

齿轮局部发生故障后,非线性振动信号频谱中齿轮啮合频率及其二、三次谐波附近的边频带均出现显著增长.由于提升小波算法预测和更新原理与故障信号紧密相关,利用提升小波对振动信号进行时频特性分析和信息预处理,通过预测器和更新器的设计取代小波基函数选取过程;随后对蕴含大量故障特征信息的高频细节信号实施Hilbert变换,调制信号的包络谱中彻底剔除常规振动分量仅保留故障信息,该方法可高效识别振动信号频谱中的齿轮故障特征频率.最后用实例验证基于提升小波变换的Hilbert调制分析在齿轮故障诊断中的有效性.     

齿轮箱起动信号的倒阶次谱分析方法

研究旋转机械非稳态信号的分析方法．对等时间间隔采样的齿轮箱振动信号,利用插值算法实现角域重采样,得到等角度采样的插值点,分别对原始信号和重采样信号进行传统的频谱分析和阶次分析．结果显示出阶次分析法在处理转速变化信号时的优越性：阶次谱分析能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象．将倒频分析引入阶次分析中,成功的识别了齿根裂纹故障．     

基于EMD解调方法的齿轮早期故障诊断

为了提取早期数据的故障信息,对大型机电设备进行预知的故障诊断,针对某高线轧机近期发生的一次辊箱齿轮打齿故障,采用基于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)技术和Hilbert包络解调分析相结合的方法,获得了早期裂纹故障信息被清晰提取的结果.对机械早期故障振动信号的分析结果表明,基于EMD的分解技术加包络解调法能有效地提取机械故障振动信号的特征,利于提早发现故障隐患.     

基于ANSYS workbench齿轮啮合刚度计算及动力学仿真

为了解决在齿轮动力学仿真中啮合刚度的时变性问题,在三维建模软件Solidworks中,通过渐开线参数方程建立了直齿圆柱齿轮装配体模型,将模型导入ANSYS workbench的瞬态动力学模块,用准静态的方法求出了综合啮合刚度,考虑齿轮的惯性效应以及轮齿摩擦力进行齿轮动力学仿真.结果表明,实际情况下综合啮合刚度与理论重合度计算的综合啮合刚度是不同步的.轮齿在进入和退出双齿啮合时振动加剧,轮齿的交替啮合产生冲击力,单齿啮合比双齿啮合振动强烈.     

相位解调与扭转振动分析

扭转振动可以看作轴的回转运动的相位调制，如果能从回转轴上检测出编码脉冲，那么，在一定条件下，对编码脉冲的相位解调就可提取出扭转振动信号。实现这一分析过程的有效方法是利用傅里叶变换和希尔伯特变换将实编码信号变为复信号，分解出该复信号的相位分量，从而得到扭转振动的角位移－时间历程以及频谱。本文介绍这一方法的原理及实际分析结果。     

积分判决的高效协同信号调制解调方法

为了解决传统调制方式误码率和谱效率互相制约的问题,设计了一种以余弦信号和线性调频信号为载波的高效协同信号调制解调方式.在调制端,在传统的正交相移键控(QPSK)调制的两信号上各增加一路线性调频信号进行混频调制,从原有的两路信号传输变成四路信号同时传输;在解调端,通过载波信号的组合,设计了8个积分器,对积分后结果通过比较取最大值,以此对信号进行判决.仿真结果表明:这种信号调制解调方式的误码率和比特通过率较传统调制方式均有改善.说明本文设计的信号调制解调方式在误码率与谱效率之间取得综合优势,提升了系统有效容量.     

幅值域无量纲指标对液压泵故障敏感性的实验研究

有效地提取故障特征向量,找到故障敏感因子是进行液压泵故障诊断的关键。采集轴向柱塞泵松靴、滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧失效等故障情况下的端盖振动信号,通过包络解调得到各故障的包络信号,在此基础上利用幅值域无量纲特征指标对每种故障进行敏感性分析,找到了各故障的无量纲敏感因子。为液压泵的故障诊断提供了可靠的敏感特征信息,增加了故障特征信息的完备性,对提高故障诊断系统的故障确诊率具有重要的意义。     

一种叶片裂纹检测的稀疏共振解调算法

针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次, 对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次, 根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪, 从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中,仅采用多尺度分解无法在时域上得到周期性冲击故障特征。而采用所提出的基于稀疏共振解调方法进行信号处理后,强相干噪声得到了有效抑制, 从而突出了故障特征。     

时域平均在行星齿轮箱故障诊断的应用

测取了行星齿轮减速机太阳齿轮故障振动信号，提出了信号时域平均处理的新算法，解决了周期截断误差对平均结果的影响问题，采用时标脉冲技术，时标脉冲信号和振动信号同步采集，有效的确定了平均段数，试验结果表明，该方法在太阳齿轮故障信号的处理中取得了比较理想的效果。     

面向齿轮箱故障诊断的序贯概率比检验理论和方法

提出了一种基于序贯概率比检验的齿轮裂纹故障诊断方法,并选用了无裂纹和有裂纹的齿轮模拟故障模式.实验中提取的振动信号夹杂着噪声等干扰,运用具有良好去噪效果的小波包方法对齿轮箱振动信号进行预处理.采用时域分析法提取预处理后信号的特征值,提取对冲击性振动非常敏感的峭度值作为特征值.将序贯概率比检验算法应用于齿轮箱故障模式的检验和识别.为了验证所提出方法的诊断能力,本文选用均方根误差的方法来计算同种故障之间,以及不同种类故障之间的识别误差,结果表明了所提出的方法是有效且强大的.     

基于时频消噪TFPF和时频分布MBD的轴承早期故障诊断

噪声是影响轴承、齿轮等机械设备早期微弱故障特征正确提取的主要因素,利用新颖的时频峰值滤波技术TFPT有力的噪声消减特性,将PTFT与改进的时频分布MBD相结合,提出了时频峰值滤波TFPT-时频分布MBD的故障识别新方法,即应用TFPF消减振动信号的随机噪声作为时频分析的前置处理,对消噪的故障信号作MBD时频分析来识别故障特征,给出了时频峰值滤波时频分布的故障诊断模型。诊断实例的分析结果表明了与传统的MBD的故障特征提取相比,提出的改进方法更易提取出强噪声背景下的轴承早期的微弱故障,具有明显的可诊断性和实用性。     

基于配电网的工频信号双向调制和解调

配电自动化、配电网通信已引起了社会的广泛关注.介绍了一种新的基于配电网的双向调制和解调方法,主要对现有工频通信技术进行分析,并结合MATLAB仿真实验得出其方法的可行性.此方法对工频信号的通信能力有所提高,对配电自动化的发展有一定的影响.     

基于振动信号分析的齿轮故障诊断方法研究

本文介绍了齿轮振动信号的时域分析与频域分析的理论基础。针对齿轮常见故障原因和类型,引出了齿轮故障诊断的常用方法,并选用经典的振动分析法,利用MATLAB信号分析功能,对齿轮故障信号的时域和频域分析进行了详尽的阐述。本文对齿轮故障诊断有一定的指导意义。     

变双曲圆弧齿线圆柱齿轮非线性振动特性分析

为得到变双曲圆弧齿线圆柱齿轮（CHATT）工作时的振动规律,以便设计出运行平稳可靠、传动高效的齿轮,对其非线性振动特性展开研究。通过齿轮副承载接触分析,计算啮合线上轮齿的时变啮合刚度和轴向误差激励,并依据啮合冲击计算模型得到啮入冲击激励。基于集中参数理论建立CHATT的12自由度的弯扭轴多因素耦合振动模型,再依据牛顿第二定律建立包含上述三种内部激励的振动微分方程组。采用变步长四阶Runge-Kutta法对量纲一化后的方程组求解,对比主动轮和从动轮各自垂直、扭转和轴向上的振动特性数值解,结果表明：主动轮和从动轮的振动规律始终保持一致,竖直和扭转方向上作拟周期运动,轴向振动处于稳态响应的近混沌状态。进一步研究齿线半径、负载转矩和输入转速等三个参数变化对系统振动特性的影响规律,分析结果表明：轴向振动从多周期运动向近混沌运动演变,其振动的规律性更容易受到上述三个参数变化的影响。变双曲圆弧齿线圆柱齿轮振动模型的建立、求解和参数影响分析为后续的动态设计、预测不同参数下的振动响应趋势以及降噪提供一定的理论依据。     

曲面积分与局部有限元联合求解摆线锥齿轮非线性振动特性

针对重载啮合中动态传递误差所导致的非线性振动问题,以及如何准确预测和计算等摆线锥齿轮传动中的动态传递误差进一步改善这类齿轮系统振动特性,研究了在一定的运行速度和扭矩范围内摆线锥齿轮的动态响应特性,对摆线锥齿轮非线性振动特性提出了一种新的曲面积分与局部有限元联合求解方法,这种方法可以精确表达轮齿几何及轮齿接触力等对齿轮动力学性能有关键影响的因素;此外,所提出的方法无需将静态传递误差、时变拟合刚度和啮合频率变量等非线性因素作为外部的激励进行求解,而是从齿轮啮合的每一时步计算动态接触力以及动态传递误差,最终得出摆线锥齿轮的非线性振动特性,采用本方法可以较好地改善摆线锥齿轮的振动特性.