特征分析及其在船舶轴系故障诊断中的应用

特征分析是基于振动噪声频谱分析的一种机械故障诊断技术,特别适用于有转速波动的旋转机械。它包括阶比、跟踪、谱阵分析等方法。本文介绍了它的基本原理和内容,讨论了数字阶比分析的外采样技术与泄漏误差、跟踪分析与迭混问题。最后给出了一个实例。     

无转速计的旋转机械Vold-Kalman阶比跟踪研究

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。     

弗德卡曼滤波阶比跟踪解耦新方法

摘要：弗德卡曼（Vold-Kalman）滤波阶比跟踪法是目前旋转机械阶比分析中能对阶比耦合干扰进行有效解耦操作的方法。但是传统的弗德卡曼升滤波解耦方法存在计算效率低，在无法充分获得耦合阶比瞬时频率信息时不能使用等不足。本文提出了一种基于独立分量分析技术的弗德卡曼滤波阶比跟踪解耦方法。其先将混合观察信号分解为阶比分量、耦合干扰等不同的独立信号分量，再在此基础上对分离出的阶比分量信号对应独立信号分量进行弗德卡曼滤波阶比跟踪分析，有效解决了传统解耦方法计算效率低，解耦需要干扰信号瞬时频率的不足。文中对弗德卡曼滤波阶比跟踪和独立分量分析的基本原理进行了简要介绍，在此基础上提出了本方法的实现方案。通过仿真试验和实际测试对本方法的有效性进行了评价。
     

基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析

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。     

旋转机械阶比跟踪中的阶比交叠噪声消除

旋转机械的升/降速过程的阶比分析中测试数据容易受到阶比交叠噪声分量的干扰,使得分析结果失真甚至无意义.提出了对测试数据先用独立分量进行分解,将混合信号中的阶比分量和非阶比交叉噪声分离为不同独立信号分量,在此基础上再对分离出的阶比分量信号对应独立信号分量进行阶比跟踪分析,解决了阶比跟踪分析中的交叠噪声干扰问题.对Gabor阶比跟踪和独立分量分析的基本原理进行了简要介绍,在此基础上提出了本方法的实现方案,并在阶比分析中解决了独立分量分析具有的不确定性问题.通过仿真试验和实际测试对本方法的有效性进行了评价.     

基于瞬时频率估计的自适应Vold-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换(STFT-VA)的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度.实现了基于STFT-VA算法的自适应Vold-Kalman阶比跟踪(AVKF-OT),和传统的以硬件实现的Vold-Kalman阶比跟踪(VKF-OT)相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现.实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取.     

基于瞬时频率估计的自适应Void-Kalman阶比跟踪研究

结合旋转机械启停阶段振动信号的特点,提出了一种基于Viterbi算法和短时傅里叶变换（STFT-VA）的瞬时频率估计算法,STFT-VA算法在高噪声、临近阶比和交叉阶比情况下有较高的精度。实现了基于STFT-VA算法的自适应Void—Kalman阶比跟踪（AVKF—OT）,和传统的以硬件实现的Vold—Kalman阶比跟踪（VKF—OT）相比,此方法具有无需转速计等硬件、用纯软件的方法实现。实验结果表明,该方法能够在时域中准确地提取幅值和复杂频率变化的阶比,适合于复杂旋转机械振动响应特征提取。     

旋转机械转速计算及键相脉冲处理方法

旋转机械的转速是旋转机械故障诊断中重要的参数,为了准确地获取旋转机械的转速,有效地对旋转机械进行阶次分析和计算转速谱阵,根据光电传感器采集转速信号的特点,提出了如何判断键相脉冲是否缺失,并利用线性插值方法对其修正.详细介绍了两种常见的转速计算方法,并对采集的转速键相信号进行了转速计算.经实验表明,该方法准确可行,可以准确地计算出在脉冲丢失情况下的转速,尤其是低采样率情况下,可以避免因脉冲丢失而引起的转速剧烈波动,获取准确的转速曲线.     

基于稳健全息阶比谱提取微弱故障特征

提出了一种稳健全息阶比谱方法,用于提取变速器变速过程的微弱故障特征。首先分析了转速波动对传统阶比方法分析精度的影响,构造了基于转速调整的改进阶比方法,对水平与垂直方向加速过程信号的改进阶比谱进行全息分析,构成稳健全息阶比谱,并与单测点改进阶比谱结果对比。试验表明,改进阶比谱能有效抑制转速波动对等角度采样的影响,提高了阶比谱分析精度,有效增强了全息阶比谱的稳健性;相对于任一方向单测点阶比谱,稳健全息阶比谱既能分析变速过程信号,又能融合多点信息,其量化参数能更准确评价诊断对象的技术状态,证明稳健全息阶比谱是一种全面、可靠提取变速过程微弱故障特征的有效方法。     

基于分段重叠零相位滤波的阶比跟踪滤波法

提出了一种用零相位数字滤波实现旋转机械阶比跟踪滤波的新方法，和传统的以硬件实现阶比跟踪滤波方法相比，该方法有无需跟踪滤波硬件、用纯软件的方法实现和对原始采样信号不产生相位移动等优点。在讨论了这一方法的理论依据和算法后，提出了数据分段重叠滤波方法．有效地抑制了一般分段数字滤波产生的边缘效应。仿真试验验证了此方法的正确性和有效性。     

阶次跟踪在齿轮磨损中的应用

研究旋转机械在变速过程中振动信号的分析方法。在利用B＆K3560多分析仪对齿轮箱加速时测得的振动信号进行时域采样的基础上,利用样条插值算法进行角域重采样得到等角度分布的采样点,并对其进行阶次跟踪分析。结果显示出阶次跟踪分析法在处理转速变化信号时的优越性：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,对齿轮箱的早期故障有一定的识别能力。该方法是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景。     

平稳和非平稳振动信号的若干处理方法及发展

回顾了稳态或准稳态振动信号处理方法中的离散频谱分析与校正，细化选带频谱分析，解调分析和高阶谱分析，非平稳振动信号处理方法中的转速跟踪分析，短时傅立叶分析，Wigner-Ville分布，小波分析和Hibert-Huang变换的发展历史，论述了各类方法的原理，分析其特点和在工程中的应用，探讨了发展前景。     

发动机变速阶段振动信号时频分析阶比跟踪研究

发动机变速过程产生的振动复杂多样,具有周期性和频率倍增等特点。阶比跟踪是一种用于旋转类机械系统动态设计、故障诊断和状态监测的重要方法。阐述了阶比跟踪的国内外发展及技术情况。G abor变换是一种可逆的联合时频变换,通过研究G abor变换及满足信号时域重构的对偶函数双正交条件,采用在时频域进行带通滤波的方法来进行阶比跟踪,能够得到各阶比成分的时域重构信号。克服了采用传统等角度重采样后进行傅立叶变换方法不能在时域内提取阶比信号的不足。     

改进经验小波变换与最小熵解卷积在铁路轴承故障诊断中的应用

经验小波变换是一种小波框架下的自适应信号分解方法,对旋转机械的非线性、非平稳振动信号有很好的分解作用。针对传统经验小波变换过程中频谱划分过多的问题,提出根据互信息值对频谱进行重新划分与合并的方法,能有效减少频带数量;选择峭度值最大的分量进行信号重构,再使用最小熵解卷积对重构信号进行降噪;对降噪后的信号进行包络分析,能够有效地诊断出滚动轴承的微弱故障。通过仿真信号与铁路货车轮对轴承实验信号验证了该方法的有效性,为下一步工程应用奠定了基础。     

基于时频挤压和阶比分析的变转速轴承故障检测方法

阶比分析是实现变转速工况下旋转机械设备故障特征提取的主要方法之一,其核心在于转速信息的准确获取,传统阶比分析方法主要通过转速计等设备测得转速,成本高且抗噪性差,而基于时频分析的转速估计方法操作简单,鲁棒性和准确性也较好。提出了一种基于时频挤压的转频估计方法,该方法不依赖多余设备,通过时频挤压和重采样阶比分析,实现转频估计和特征提取,从而诊断轴承故障。将基于传统时频方法与所提方法得到的分析结果以及计算阶比分析结果三者进行比较,以验证所提方法的可行性与有效性,仿真和实验信号分析结果均表明,所提方法的时频聚集性和鲁棒性较传统方法更好,且在无转速计的情况下,分析结果精度也更高。