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基于改进阶比的变速器微弱故障特征提取 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于转速调整的改进阶比分析方法,并应用于提取变速器齿轮微弱故障特征。从理论上分析了传统阶比方法分析转速波动信号的局限性,提出了基于转速调整的改进阶比分析方法,采用传统和改进阶比方法对实测转速波动信号进行分析,通过对比证实了转速波动对传统阶比分析结果有较大影响,而改进阶比方法能有效克服该影响,明显改善了分析效果,提高了分析精度。分别采用传统阶比和改进阶比方法对变速器加速振动信号进行分析,结果表明,传统阶比谱不能正确区分齿轮正常与轻微故障状态,而改进阶比谱能清晰反映齿轮正常与轻微故障状态的幅值能量变化,说明改进阶比方法能有效分析转速波动信号并正确提取出微弱故障特征。 相似文献
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为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,再对分离后信号进行全息阶比谱分析,得到调制分量的全息阶比解调谱,并对齿轮早期点蚀故障进行故障诊断。试验结果表明,基于分数阶滤波的全息阶比解调谱,兼具分数阶滤波分离频率变化分量的特点与全息阶比谱融合多维特征的优势,既能有效分离变转速过程的调制分量,隔离其他分量和噪声干扰,又能有效融合两个方向的关键特征信息,有效诊断出单测点单特征方法难以识别的齿轮早期故障。 相似文献
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提出了一种基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)的邻近阶比分离方法。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定FRFT最佳阶次,对变速器升速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,在该分数阶域分离邻近阶比分量,并对分离出的单分量信号进行阶比分析。试验结果表明,根据转速信号确定FRFT最佳阶次,准确、快速、鲁棒性好,并具有自适应性;最佳阶次的FRFT能准确分离提取邻近阶比分量,对分离出的目标阶比分量进行单分量分析,能有效解决邻近阶比胶合问题。 相似文献
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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。 相似文献
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提出了一种角域四阶累积量切片谱方法,应用于提取连杆轴承微弱故障特征。首先,对升速过程振动信号进行阶比重采样得到角域平稳信号,再计算其四阶累积量对角切片谱,构成角域四阶累积量切片谱,用于分析不同转速区间、不同测试位置下的非稳态信号,提取连杆轴承微弱故障特征。试验结果表明:角域重采样与四阶累积量对角切片谱相结合,既能分析非稳态信号,又能抑制噪声干扰;特定阶比带内的角域四阶累积量对角切片谱的能量和峰值,能有效识别连杆轴承各种技术状态,可以作为连杆轴承磨损故障的特征参数;并得出了敏感测试位置、敏感转速区间和特征阶比带。 相似文献
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提出了一种分数阶聚能带时频累加谱方法,快速实现长数据的时频分析,突出目标分量,用于提取变速器急加速过程微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)最佳阶次,对变速器急加速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,根据FRFT模值谱确定聚能带,计算分数阶聚能带时频累加谱,通过对比多组正常和故障数据的分数阶聚能带时频累加谱结果和阶比谱结果,验证该方法的有效性。试验结果表明:根据转速信号能快速、准确确定FRFT最佳阶次;选取聚能带内的FRFT结果进行时频分析,计算量小,分辨率高,分数阶聚能带时频累加谱具有聚焦和局部放大的特点, 能很好地突出目标分量,抑噪噪声,是提取变速器急加速过程信号微弱故障特征的有效方法。 相似文献
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无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究 总被引:1,自引:0,他引:1
结合旋转机械升降速阶段振动信号的特点,提出了一种无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪方法。该方法利用能量重心法对振动信号进行频谱校正,估计瞬时频率,获得参考轴转速信号,再对振动信号进行Vold-Kalman阶比跟踪,提取阶比分量。与需要转速计的经典Vold-Kalman阶比跟踪方法相比,该方法无需鉴相装置,完全用软件方式实现,算法精度高。仿真和应用实例分析结果表明此方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比分量。 相似文献
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针对变速齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法。变速齿轮箱中的转速具有时变的特性,而故障特征往往与转速相关,亦具有时变特性。本文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,再根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行能量算子解调分析,根据阶次解调谱中的调制信息进行变速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速齿轮箱复合故障进行了分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变速齿轮箱复合故障的故障特征。 相似文献
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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。 相似文献
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Dan-chen Zhu Yong-xiang Zhang Qun-wei Zhu 《Journal of Failure Analysis and Prevention》2018,18(1):2-7
With rotating speed of rotating machinery, it is difficult to maintain stability in practical work which brings many difficulties to the condition monitoring of rotating machinery. When rolling element bearings work under variable speed, the corresponding vibration will contain obvious non-stationary characteristics, along with the presence of strong background noise, which makes it difficult for some traditional spectrum analysis methods to identify the characteristic frequency of bearings fault. In spite of the existence of strong non-stationary characteristics, the bearing fault signal has some hidden periodic components in the angle domain which makes it possible to extract the fault feature of bearings by means of spectral correlation analysis. Therefore, a fault feature extraction method based on Teager–Kaiser energy operator (TKEO) and fast spectral correlation (Fast-SC) in angle domain is proposed in this paper; Fast-SC is a newly proposed spectral correlation calculation method which can effectively improve the efficiency of computing; Teager–Kaiser energy operator can enhance the transient impact which also has a fast computing speed. In this paper, the instantaneous speed of each time is estimated by the time–frequency analysis method based on short-time Fourier transform and then, the original time-domain signal is resampled in angle domain; the TKEO is used to strengthen the fault impact components in signal; finally, the Fast-SC is applied to the strengthened signals, the enhanced envelope spectrum is calculated, and the fault features of rolling bearings are extracted. The effectiveness of the method is verified by measured signals. 相似文献
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针对机械早期故障引起的冲击特征微弱,易受强背景信号和噪声的干扰而难以提取的问题,提出一种奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)差分谱与S变换相结合的微弱冲击特征提取方法。将原始信号构造成Hankel矩阵,采用SVD对重构矩阵进行分解;利用奇异值差分谱确定降噪阶次进行降噪;采用S变换对降噪后的信号进行时频分析,提取信号中的微弱冲击特征信息。通过数值仿真和实际轴承故障数据的对比,表明该方法可有效辨别轴承振动信号中故障引起的早期微弱冲击特征,为轴承故障诊断提供先验信息。 相似文献
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旋转机械的早期故障特征微弱,容易受到噪声的干扰,不容易准确识别。小波尺度谱存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点, 对小波尺度谱进行重排可以提高其时频聚集性。为此,结合小波尺度谱同步平均和小波脊线分析的优点,提出了基于时频脊线特征提取方法。首先对多周期的振动信号进行小波连续变换,并重排小波尺度谱;再根据信号的周期性,对尺度谱进行同步平均;最后提取同步平均后的尺度谱小波脊线,计算信号的包络幅值并进行频谱分析,最终提取出弱故障特征。通过仿真和实例验证了本方法的有效性,为旋转机械的早期故障诊断提供了新方法。 相似文献
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齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取。针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行双谱分析,采用相邻切片融合平均的方法对双谱进行降噪,从降噪后双谱中选取故障特征频率明显的切片进行组合平均得到复合切片谱,进而提取出齿轮的故障特征。仿真和实验信号表明:在低信噪比条件下,频谱编辑与调制信号双谱相结合的方法能够有效抑制谐波信号以及白噪声的干扰,提取出故障特征,实现齿轮裂纹故障诊断。 相似文献