BEMD全矢包络谱及其在TRT故障诊断中的应用

为全面提取转子故障时振动信号特征,提高故障诊断的可靠性,提出了一种基于全矢包络谱的旋转机械故障诊断方法。首先,利用正交采样技术获取转子同一截面上互相垂直的振动信号,将其组成复数信号;然后,运用基于能量阀值的二元经验模态分解(BEMD)将复数信号分解成系列复固有模态函数分量(CIMFs),利用希尔伯特变换(HT)解调CIMFs获得复包络信号;最后,通过全矢谱技术融合复包络信号得到全矢包络谱,在此基础上,进行故障诊断。柔性转子和高炉煤气余压透平发电装置故障诊断结果证明了所提方法的有效性和可行性。     

TT变换结合计算阶比跟踪的滚动轴承时变微弱故障特征提取

为解决变转速工况滚动轴承微弱故障特征难以提取的问题,提出了时时(time-time,TT)变换结合计算阶比跟踪(computed order tracking,COT)的滚动轴承时变微弱故障特征提取方法。首先对变转速状态的轴承微弱故障信号进行时时变换,得到反映故障信号二维时时特征的TT变换矩阵。为消除TT变换矩阵的冗余性,提出了基于峭度准则的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)方法对TT变换矩阵降噪。然后对降噪后的TT变换矩阵实施TT反变换,获取滚动轴承时变故障特征增强信号。最后对增强信号进行COT分析得到其包络阶比谱,从而提取滚动轴承的故障特征阶次。对仿真信号和实验测试信号进行分析验证,均实现了滚动轴承变转速工况故障类型的精确识别,分析效果优于包络阶比谱方法,证明了该方法的有效性。     

基于MVMD和全矢包络谱的滚动轴承故障诊断方法

为全面、准确地诊断滚动轴承故障,提出一种基于多元变分模态分解(MVMD)和全矢包络谱的滚动轴承故障诊断方法.首先,采用正交采样技术获取滚动轴承同一支撑处互相垂直方向上的振动信号,将其组成一个二元调制振荡信号.然后,运用MVMD从二元调制振荡信号中提取一组最佳的二元调制振荡信号,其对应的带宽之和最小.由于MVMD运用统一数学模型对2个方向的信号建模,可确保故障特征被分解到同一层,便于后续的信息融合.最后,运用Hilbert变换对每个二元调制振荡信号解调得到相应的包络信号,利用全矢谱融合2个方向的包络信号信息以得到全矢包络谱,进而诊断滚动轴承故障.仿真和试验结果证明了所提方法的可行性和有效性.     

基于CEEMD和FastICA的滚动轴承故障诊断研究

由于滚动轴承振动信号易受噪声干扰的影响、故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)和快速独立分量分析(Fast ICA)的轴承故障特征提取方法。该方法首先利用CEEMD算法将原故障振动信号进行分解运算,得到一系列模态分量(IMF);然后依据峭度准则选取一些模态分量来完成观测信号的重构,剩余其他的模态分量完成虚拟噪声通道信号的重构;再利用Fast ICA方法对重构信号进行降噪;引入Teager能量算子(TKEO)对降噪后的信号进行解调处理;最后对解调后的信号进行快速傅里叶变换(FFT)运算,分析变换后信号的频谱特征,提取出原信号的故障特征频率。将该方法应用到滚动轴承故障实际数据中,实验结果表明,该方法可以有效提取出滚动轴承故障的基频和倍频特征信息。     

改进的 FEWT 及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对快速经验小波变换(FEWT)中使用软阈值函数造成的频谱划分不合理的问题,提出了一种基于折中阈值函数的改进的快速经验小波变换(MFEWT)方法。方法首先通过傅里叶变换及反变换计算信号频谱的趋势谱,使用小波折中阈值函数去噪方法对趋势谱进行优化;然后根据优化后的趋势谱建立滤波带,融合峭度准则和相关系数分量选取原则,完成EWT经验模态分量的重构和特征分量的筛选,并对重构信号进行最小熵解卷积,进而计算频谱特征频率;最后,通过理论特征频率的匹配,完成滚动轴承的故障诊断。实验结果表明,与FEWT相比较,改进的快速经验小波变换能够获得更理想的信号分解结果,包络频谱中的故障特征频率峰值更为明显;改进方法实现了EWT信号分解的性能的改善,提高了滚动轴承故障诊断的可靠性。     

基于EEMD和Hilbert分析的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承在风电机组中广泛应用,其运行状态直接影响整台风机的性能。提出EEMD(总体平均经验模态分解)和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,但存在一些不足,易产生虚假分量和模态混叠现象。针对EMD分解方法的不足,引入改进型算法EEMD。首先将振动加速度信号进行EEMD分解,计算各阶IMF峭度值的大小,选择峭度值较大的IMF分量,利用Hilbert变换对其进行包络谱分析,提取故障特征频率,辨识滚动轴承故障。通过对实验采集的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法的有效性和准确性。     

基于变分模态分解和谱峭度的风电机组轴承故障诊断方法

针对风电机组轴承故障特征提取困难的问题,将谱峭度(Spectrum Kurtosis,SK)和变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)相结合,提出一种基于VMD-SK的故障诊断新方法。首先,对采集的轴承振动信号进行VMD分解,得到若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF);其次,对每一个IMF分量进行傅里叶变换,并计算其平方包络;再次,利用SK的滤波特性,选取故障特征频带所在的IMF分量来构建最优包络谱;最后,通过对包络谱分析可以诊断出风力发电机轴承故障。实验结果表明,VDM-SK法可以成功地提取风电机组轴承故障的特征频率,有效区分风电机组轴承的故障类型。     

基于经验模态分解的风电轴承早期故障诊断研究

介绍了采用基于经验模态分解EMD包络谱的滚动轴承早期故障诊断方法。该方法先用EMD将原始时域信号分解为若干个平稳的固有模态函数IMF之和,然后求出包含主要故障信息的多个IMF分量的包络谱,通过包络谱频率来判断滚动轴承的故障类型。对滚动轴承内圈故障振动信号的分析结果表明,基于经验模态分解包络谱的故障诊断方法能够比传统的FFT频谱更加及时准确的提取滚动轴承的故障特征,利于提早发现故障隐患。     

基于COT-SSD的变转速滚动轴承微弱故障诊断

针对背景噪声干扰及转速波动工况下滚动轴承微弱故障识别困难这一问题,提出一种结合计算阶次追踪(COT)和奇异谱分解(SSD)的新型诊断方法。利用COT算法对采集的原始时域信号进行等角度重采样,继而利用SSD算法对重采样角域信号进行处理,通过自适应构建的轨迹矩阵的奇异值分解重组,将角域信号从高频至低频分解为若干个奇异谱分量,利用融合峭度指标筛选最佳奇异谱分量,选定最佳分量后对其进行进一步的包络解调运算,最终通过分析包络阶次谱中幅值突出的成分来准确判定滚动轴承运行状态。滚动轴承内外圈故障实测信号分析结果表明,所提方法能够有效提取出变速工况下滚动轴承的微弱故障特征信息。     

LCD全矢包络谱及其在轴承故障特征提取中的应用

针对电机滚动轴承故障特征提取问题,提出了一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic Decomposition,LCD)的全矢包络谱(Full Vector Envelope Spectrum,FVES)技术。该方法通过正交采样技术获取两个互相垂直方向的振动信号,然后用LCD分别将其分别分解成系列内禀模态分量(Intrinsic Scale Component,ISC)之和;其次,用Hilbert变换对两个方向的ISC进行包络解调得到包络信号;最后运用FVES融合两个方向上的包络信号得到全矢包络谱。电机滚动轴承外圈故障分析结果表明,较之单一方向上信号的包络谱,全矢包络谱的频谱结构更为清晰、幅值更大。     

基于FastICA-BAS-MCKD的滚动轴承复合故障特征提取方法

针对强背景噪声下轴承复合故障特征难以分离提取的问题,提出了一种基于快速独立成分分析-天牛须-最大相关峭度 解卷积算法(FastICA-BAS-MCKD)的滚动轴承复合故障特征提取方法。 首先,引入 FastICA 对滚动轴承多通道故障信号进行盲 源分离;其次,利用 BAS 算法同步优化 MCKD 算法的解卷积周期 T、滤波器长度 L 和移位数 M,构建基于 BAS-MCKD 的滚动轴 承振动信号自适应分析方法;然后,应用 BAS-MCKD 方法处理分离后的信号,实现分离信号的降噪和特征增强;最后,应用希尔 伯特解调方法对 MCKD 处理后的信号进行包络谱分析,实现滚动轴承不同类型故障的识别。 仿真和实测信号的分析结果表 明,所提方法能清晰地从复合故障信号中提取出单一故障特征频率,为滚动轴承复合故障特征提取提供了一种有效的解决 方案。     

基于VMD与快速谱峭度的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号易受环境噪声干扰,故障特征信息获取相对困难的问题,提出了基于变分模态分解(VMD)与快速谱峭度的滚动轴承故障特征提取方法。首先将轴承信号分解为若干个固有模态分量(IMF),然后利用最大相关峭度解卷积算法对各阶模态分量进行计算,选取相关峭度值相对较大的几个IMF分量作为故障信息最突出的研究对象,并对其进行快速谱峭度分析;最后根据快速谱峭度图结果设置滤波频率,对滤波信号进行平方包络谱分析得到轴承的故障特征信息。通过公开数据和实验分析表明了该方法可以成功诊断轴承故障。     

基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障诊断

针对优化特征改进包络谱(IESFO)存在早期故障弱特征提取能力较弱和对频率分辨率要求较高的不足,提出了基于谱相干滤波冲击增强的轴承故障特征提取方法。首先使用IESFO算法选取优化解调频带并进行带通滤波;然后对滤波后信号使用多点优化最小熵反褶积(MOMEDA)算法增强信号中轴承故障产生的冲击;最后进行包络分析。基于实测信号的研究结果表明,和现有方法相比,本方法在轴承性能退化过程中可以提前提取到轴承早期故障信息,且可用于提取滚动轴承复合故障信息。     

电动机滚动轴承的故障诊断

本文根据滚动轴承发生损伤故障时振动信号的特点，利用带通数字滤波和希尔伯特变换，对电动机轴承振动信号进行处理，然后对包络信号作谱分析，再从包络谱中提取故障特征频率分量，以诊断电动机轴承故障。实验结果表明，这种诊断方法是很有效的。     

基于EEMD的声阵列滚动轴承故障诊断

研究针对滚动轴承故障诊断中的类型和位置分析问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的声阵列滚动轴承故障诊断分析方法。以EEMD分解信号的峭度和能量作为评价指标,提取包含故障信息的IMF分解信号,根据滚动轴承理论故障频率及其倍频分析对分解信号进行窄带滤波后通过Hilbert包络谱实现故障类型判断,通过对窄带滤波后的分解信号使用声阵列技术进行声像分析实现滚动轴承故障定位分析。最后通过试验进行了方法验证,结果表明过使用基于EEMD分解的阵列分析方法,可更为直观确定故障位置和故障类型,有利于有轨机车等多轴承驱动系统轴承故障的快速和实时诊断,对于确定检修、制定合理维修决策、改进维修质量具有十分重要指导意义。     

改进型共振解调器在轴承故障诊断中的应用

共振解调技术已经在旋转机械故障诊断中得到广泛应用,传统电压型共振解调器模拟电路能够实时、准确地提取低频共振带里的故障特征频率。受电压型运算放大器转换速度较低和二极管的非线性特性这两个方面的制约,通过传统电压型共振解调器的高频信号和微弱信号发生失真现象,从而造成高频噪声背景下的轴承早期故障被误诊或者漏诊。因此,提出了一种改进型共振解调器模拟电路,通过采用第2代电流传输器(CCII+)以及AB类偏置电压补偿,改善了传统电压型共振解调器中包络检波器的性能,使该设计方法在处理高频故障信号和微弱故障信号的精度均有较大提升。随后,将该电路应用于跑合试验台,对滚动轴承典型故障进行了在线诊断。实验结果表明该改进电路不仅拓宽了信号频率适用范围,而且保证了对滚动轴承早期微弱故障的准确提取。