转子系统动静件碰摩故障信号处理方法的研究

由于在转子系统动静件碰故障测试信号中背景信号、噪场信号较强,使得在利用小波变换进行故障诊断时,难以得到准确的结果。本文提出了一种信号处理方法,即首先利用测试信号的时间重构吸引子的轨迹矩阵,并且对该矩阵进行奇异值分解以剔除背景信号、提取残余信号,然后再对残余信号进行小波变换。利用该方法分另对仿真信号、实测信号进行了处理和分析,结果表明本方法是非常有效的,可对转子系统动静件碰摩故障进行准确地诊断。     

改进奇异谱分解及其在轴承故障诊断中的应用

针对强背景噪声下难以提取滚动轴承故障特征的问题,提出了基于奇异值差分谱的改进奇异谱分解方法。首先,为克服奇异值分解按经验选择嵌入维数的不足,运用一种新的信号自适应处理方法——奇异谱分解(Singular Spectrum Decomposition,SSD)分析振动信号,SSD法通过构建新的轨迹矩阵,自适应选取嵌入维数,将非线性、非平稳信号从高频至低频分解为多个奇异谱分量。然后,针对奇异谱分解方法重构的奇异谱分量仍包含较强噪声的问题,提出利用奇异值差分谱对重构过程进行改进,提高了奇异谱分解的降噪能力,有效提取了有用信息。最后,根据故障特征找到包含有用信息的分量,对该分量进行希尔波特包络解调,从而准确地提取出故障特征。仿真和实验结果验证了该方法的有效性,提供了一种新的故障诊断方法。     

基于SVD优化LMD的电梯导靴振动信号故障特征提取EI北大核心CSCD

针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法提取电梯导靴振动信号的故障特征分量时存在的模态混淆现象,本文提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)优化局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的电梯导靴振动信号故障特征提取方法。该方法以奇异值贡献率原则构造原始信号的Hankel矩阵,采用SVD对Hankel矩阵进行分解;将曲率谱原则与奇异值贡献率原则相结合对奇异值进行选择,将包含主要故障信息的奇异值进行逆重构,得到剔除噪声信号与光滑信号的突变信号;并利用LMD方法对突变信号进行故障特征提取,得到能够突出原始信号振动特征的故障特征分量。实例结果表明该方法有效改善了LMD的模态混淆现象,更准确地提取了振动信号的故障特征分量,为电梯导靴的故障诊断提供了一条有效的途径。     

基于SVD优化LMD的电梯导靴振动信号故障特征提取

针对局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)方法提取电梯导靴振动信号的故障特征分量时存在的模态混淆现象,本文提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)优化局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)的电梯导靴振动信号故障特征提取方法。该方法以奇异值贡献率原则构造原始信号的Hankel矩阵,采用SVD对Hankel矩阵进行分解;将曲率谱原则与奇异值贡献率原则相结合对奇异值进行选择,将包含主要故障信息的奇异值进行逆重构,得到剔除噪声信号与光滑信号的突变信号;并利用LMD方法对突变信号进行故障特征提取,得到能够突出原始信号振动特征的故障特征分量。实例结果表明该方法有效改善了LMD的模态混淆现象,更准确地提取了振动信号的故障特征分量,为电梯导靴的故障诊断提供了一条有效的途径。     

基于改进奇异值分解技术的齿轮调制故障特征提取

在介绍现有奇异值分离技术基本原理及其在故障诊断中的应用的基础上,研究了信号时间序列重构的吸引子轨迹矩阵奇异值分布与信号特征的关系,引入了自相关分析及信号叠加技术,改进了现有算法,使得吸引子轨迹矩阵的重构科学合理。研究表明：该方法能在强噪声背景下提取出所需的调制信号,并成功用于实测齿轮调制故障信号的提取,为齿轮箱故障诊断提供了一个新的思路。     

基于双树复小波和奇异差分谱的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障振动信号中包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波将非平稳振动信号分解为几个不同频段的分量;然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,根据奇异值差分谱最大突变点来确定奇异值个数进行重构;最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取轴承故障的故障信息,提取出了故障特征,验证了方法的可行性和有效性。     

基于IMF-SVD包络谱法的轮对轴承故障检测方法研究

针对经验模态分解(empirical model decomposition,EMD)所得的本质特征函数(intrinsic model function,IMF)之间存在相互耦合、难以清晰提取高速列车轮对轴承的故障特征问题,提出一种轮对轴承故障检测的新方法。该方法的核心是应用EMD自适应地分解轴承振动信号,得到多尺度的IMF,应用单尺度的IMF信号构造Hankel矩阵,对该矩阵进行奇异值分解(singular value decomposition,SVD),应用奇异值的差分谱来选择其关键奇异值,对关键奇异值进行奇异值重构,通过重构信号的包络谱分析来检测轮对轴承的故障。利用高速列车轮对轴承故障数据对该检测方法和模型进行验证,结果表明:该方法能够清晰地提取表征轴承故障特性的基频、倍频成分,突显故障频率特征,具有一定工程应用前景。     

基于奇异值分解和独立分量分析的滚动轴承故障诊断方法

针对强背景噪声下难以提取滚动轴承早期故障信号中故障特征频率的问题,提出奇异值分解和独立分量分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用相空间重构将一维时域矩阵拓展到高维矩阵,得到吸引子轨迹矩阵;然后对轨迹矩阵进行奇异值分解降噪,依据奇异值差分谱阈值原则选取相应阶次分量进行重组构造虚拟噪声通道;接着将重组信号和观测信号进行独立分量分析分离;最后利用能量算子解调方法提取出有效的故障特征分量,进而识别故障类型。滚动轴承故障诊断实验和仿真结果表明该方法有效可行。     

改进SVD算法的转子系统轴心轨迹快速提纯研究EI北大核心CSCD

为实现转子系统轴心轨迹的快速提纯,提出一种改进的奇异值分解(improved singular value decomposition,ISVD)算法。首先,构建一种奇异值差异比(singular value difference ratio,SVDR)的评判指标来确定矩阵行数,对Hankel矩阵的结构进行优化;其次,利用奇异值与频率的数量关系筛选有效分量,对有效分量进行重构得到特征信号;然后,将降噪提纯后的特征信号合成轴心轨迹,实现轴心轨迹的提纯;最后,利用仿真和实测信号对所提方法进行分析。试验结果表明,与最大维数法相比,在SVDR确定的矩阵结构下,奇异值分解的降噪性能保持不变,但分解的时间缩短了90.18%,提高了计算效率。     

基于拟合误差最小化原则的奇异值分解降噪有效秩阶次确定方法

为了最大限度地提高旋转机械设备故障振动信号的信噪比,研究了奇异值分解降噪的原理,提出了一种新的奇异值分解降噪有效秩阶次的确定方法。首先,对振动信号进行相空间重构,对吸引子轨迹矩阵进行奇异值分解;然后,按不同的阶数,将奇异值分成信号组和噪声组,对每次分组的结果,以阶数为自变量、以奇异值为因变量,拟合成信号特征奇异值曲线和噪声特征奇异值曲线,并求拟合误差;最后,将拟合误差最小值对应的奇异值阶数确定为有效秩阶次,并进行奇异值分解降噪。通过数值仿真和实际齿轮故障数据分析,表明该方法可以有效地提高信号的信噪比,为后期的故障特征提取创造有利条件。     

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。     

Direct fast method for time-limited signal reconstruction

We consider reconstruction of signals by a direct method for the solution of the discrete Fourier system. We note that the reconstruction of a time-limited signal can be simply realized by using only either the real part or the imaginary part of the discrete Fourier transform (DFT) matrix. Therefore, based on the study of the special structure of the real and imaginary parts of the discrete Fourier matrix, we propose a fast direct method for the signal reconstruction problem, which utilizes the numerically truncated singular value decomposition. The method enables us to recover the original signal in a stable way from the frequency information, which may be corrupted by noise and/or some missing data. The classical inverse Fourier transform cannot be applied directly in the latter situation. The pivotal point of the reconstruction is the explicit computation of the singular value decomposition of the real part of the DFT for any order. Numerical experiments for 1D and 2D signal reconstruction and image restoration are given.     

基于声信号的轴承故障诊断方法

机械设备在运行过程中的声音包含了大量的机构运行状态信号，本文采用相关分析，小波变换原理，从应用的角度出发，对滚动轴承故障声信号进行时频分析。通过对声信号的多尺度分解和重构，分离出由故障造成的声信号突变。试验表明，该方法具有较好的可靠性和有效性。     

基于双树复小波和奇异差分谱的齿轮故障诊断研究

针对故障齿轮振动信号的非平稳特征和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。     

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。     

有限元与包络解调相结合的碰摩故障诊断

利用有限元与包络解调方法研究碰摩故障下静子振动信号的变化规律。分析静子振动机理，碰摩时静子受到冲击力作用，会引发静子高频固有振动，提出可采用包络解调法进行碰摩故障的诊断。针对静子结构特点，利用有限元方法进行静子碰摩振动动力学分析，然后进行静子振动信号的包络分析，从而完成分析诊断过程。最后分别进行单点碰摩与局部碰摩故障模拟实验，对实测静子振动信号进行包络解调分析，仿真与实验结果表明静子的高频固有振动信号可以揭示碰摩故障的发生。     

延时矢量方差算法及其在齿轮故障识别中的应用

提出了利用时间序列的延时相空间重构，采用延时矢量方差及替代数据的时间序列非线性的检验方法，并将该方法应用于设备故障信号的非线性检验与故障识别。数值实验结果表明，延时矢量方差法是一种有效、直观的非线性检验与故障识别方法，对噪声信号具有很强的鲁棒性，对非线性信号具有很高的敏感性。采用该方法对齿轮振动信号进行非线性检验与故障识别，结果与实际情况相符。     

基于信息熵的转子动力特征分析与诊断方法研究

针对转子系统运行过程中的非线性、耦合性、非平稳突变性等复杂特征,提出基于信息熵特征提取方法,将转子系统动力分析与参数识别方法有机结合,分析转子典型故障——裂纹、碰摩及裂纹碰摩耦合等不同状态下响应参量的信息熵特征及变化规律,并构建小波神经网络模型实现转子系统故障状态诊断。通过对转子系统实测信号的分析诊断,验证理论方法的有效性。