基于包络S变换时频图像提取齿轮故障特征

齿轮故障振动信号中调幅和调频现象同时存在,其频谱包括以啮合频率及其谐波为载频,齿轮所在轴转频及其谐波为调制频率产生的调制边频带。针对齿轮故障振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于包络分析和S变换时频图像相结合的故障特征提取方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,然后对包络信号进行S变换,得到包络的时频图像的等高线灰度图像,计算图像的灰度共生矩阵及其统计特征量,提取齿轮故障特征。试验结果表明：该方法能有效提取齿轮故障特征。     

基于Teager能量算子和ZFFT的滚动轴承故障特征提取

滚动轴承在发生故障时其振动信号会出现调制现象。Teager能量算子相比于Hilbert变换在运算速度和解调精度方面具有明显优势,但其不能提供足够高的分辨率来解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过轴承故障模拟实验,对采集的正常、内圈轻微、严重故障的轴承振动信号进行Teager能量算子解调,然后对其包络进行复调制细化谱分析,得到轴承回转频率及其谐波,内圈故障特征频率及其谐波、边频带。随着轴承内圈故障程度的增加,内圈故障特征频率、边频带的幅值明显增大,可作为滚动轴承内圈点蚀故障特征参数。     

滚动轴承的实调制细化包络谱诊断方法研究

滚动轴承振动信号中载波频率较高而调制的故障频率较低,若直接采用Hilbert变换进行包络谱分析,往往由于谱分辨率较低而无法得到正确的结果。该文在Hilbert变换求包络谱之前增加了一个实调制移频过程,将原始信号的载波频率及调制频率(故障特征频率)移至低频段,然后再重新采样变为低频实信号,再经过Hilbert变换,得到了一种新的实调制细化包络频谱。在滚动轴承的故障诊断试验中进行了实际应用,结果表明:该方法不但可以提高包络谱的频率分辨率,而且计算效率较高,具有一定的实际应用价值。     

基于STFT的振动信号解调方法及其在轴承故障检测中的应用

从信号滤波角度,对基于STFT的振动信号解调方法的原理和影响其解调性能的各种因素进行了严格的理论分析,指出该解调方法实质是基于复解析带通滤波的Hilbert变换解调法.严格证明了在利用Hilbert变换进行包络解调分析时,只要带通滤波器通带范围包括调制信号的部分频率成分,就可解调出被调制信号的周期成分.为了避免对所有的解调信号序列进行包络谱分析,提出按峭度值最大化准则选择一组含有丰富故障信息的解调信号序列进行包络幅值谱分析.基于以上讨论,给出了实用的基于STFT的振动信号解调算法.为了验证提出的解调算法的有效性,用该算法对仿真和实际轴承故障信号进行了解调分析,分析结果表明,利用该算法能有效地检测轴承故障.     

基于复解析小波变换的瞬时频率分析方法

提出了利用基于复解析小波变换的瞬时频率分析的新方法。复解析小波变换将Hilbert变换与小波分析紧密结合在一起，具有自适应分析能力。对信号作复小波解析变换得到信号的瞬时频率，通过瞬时频率的功率谱分析就可提取信号特征。通过对齿轮故障振动信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮局部故障，且与传统的频域方法相比具有更好的分析效果。     

复解析小波变换与振动信号包络解调分析

阐述解析小波变换用于振动信号包络解调分析的理论基础。在解析小波傅氏频谱为一实值函数的条件下,论证一个解析小波的虚部是其实部的Hilbert变换,因而简洁地推论出“Morlet组合小波、谐波小波、谐波组合小波也是一类解析小波,它们的实部和虚部构成一对Hilbert变换对”,可用于故障调制振动信号的包络解调分析;另外,还论证了“解析小波变换系数的实部与虚部构成一对Hilbert变换对”的结论。最后,以谐波组合小波为例分析滚动轴承故障振动信号。     

齿轮调幅调频所引起的室内啸叫噪声分析与控制

某前置后驱车型在加速过程中室内存在啸叫异响,在特定转速下尤为明显。试验数据显示后主减速器壳体振动和辐射噪声均存在相应的频谱特性。对室内噪声及主减速器壳体的噪声与振动在匀速和加速工况下进行数据采集,采用频谱分析和调制谱分析,确认该啸叫噪声为主减速器齿轮啮合引起的齿轮振动调制现象。该调制以主减速器齿轮啮合频率的高次谐频为载波频率,主减速器主动齿轮轴的转频为调制频率。在一定程度上提高齿轮加工精度可使室内啸叫噪声明显减弱。整个试验分析过程为后期齿轮异响问题排查提供一种新的思路。     

基于MODWPT的Hilbert谱及其在齿轮故障诊断中的应用

在对基于最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)的Hilbert谱方法进行介绍的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于齿轮故障诊断当中。采用MOWDWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值具有经典物理意义的单分量之和,然后求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合便可以得到原始复杂信号完整的时频分布。对具有裂纹和断齿的齿轮故障振动信号的分析结果表明,基于MODWPT的Hilbert谱可以有效地提取齿轮振动信号的故障特征。     

小波变换在多级传动齿轮箱缺齿故障诊断中的应用

针对缺齿故障的多级传动齿轮箱,由于幅值及相位调制现象带来的诊断问题,利用小波分析和包络谱分析,对直齿圆柱齿轮故障信号进行降噪和功率谱分析,准确的找到故障特征信号,诊断齿轮箱的故障。结果表明小波变换能够较好的诊断缺齿故障。     

振动机械滚动轴承单点点蚀故障诊断研究

针对振动机械滚动轴承内环和外环单点点蚀故障的判别问题,通过对振动机械滚动轴承运行状态的分析,建立了滚动轴承内环和外环单点点蚀故障的脉冲冲击模型,提出了单点点蚀故障的判别依据,对理论模型进行了仿真,并在振动筛上进行了试验研究,运用Hilbert-Huang变换法处理了试验数据.理论分析与试验分析结果一致表明,振动机械与旋转机械滚动轴承单点点蚀的故障特征频谱有明显的区别.振动机械滚动轴承外环点蚀故障时有明显的振幅调制现象,其故障包络谱中有幅值较大的外环故障频率fo及其倍频、外环故障频率的边频、调制频率及其倍频的谱线;而旋转机械外环点蚀无振幅调制现象.振动机械滚动轴承内环点蚀故障时有轻微的振幅调制现象,其故障包络谱中有幅值较大的内环故障频率fi及其倍频、幅值较小的内环故障频率的边频和调制频率及其倍频的谱线;而旋转机械内环点蚀存在明显的振幅调制现象.     

基于Hilbert振动分解和高阶能量算子的行星齿轮箱故障诊断研究

行星齿轮箱广泛应用于各种机械设备中,其故障诊断问题是近年来的研究热点之一。提出了基于Hilbert振动分解和高阶微分能量算子的故障诊断方法。Hilbert振动分解计算复杂性低,能够将复杂信号分解为单分量,应用该方法对信号进行分解,满足高阶微分能量算子的要求。高阶微分能量算子的时间分辨率高,对信号的瞬态变化具有良好的自适应性,应用该方法检测故障引起的瞬态冲击,估计信号的幅值包络和瞬时频率。对高阶微分能量算子输出以及幅值包络和瞬时频率进行Fourier变换,通过频谱识别特征频率,从而诊断行星齿轮箱故障。分析了行星齿轮箱的仿真信号和实验信号,准确地诊断了太阳轮、行星轮和齿圈的故障,验证了该方法的有效性。     

全矢小波包-包络分析方法及其在齿轮故障诊断中的应用

在旋转机械故障诊断中,针对传统单源信息采集的不全面性,提出了一种基于全矢谱技术的小波包-包络分析方法。首先对同源双通道信息分别采用小波包分解,根据需要选择频段的信息,并对提取的信号进行重构。然后采用全矢Hilbert解调分析方法对重构信号实现包络解调,并与两单源信息的包络解调相比较,说明了仅以单源信息为诊断依据的不足。利用全矢谱技术进行融合的全矢小波包-包络解调技术,不仅继承了小波包-包络分析方法的优势,而且更加全面地反映出了信号的真实性。最后通过仿真信号对其算法的可行性进行了验证,同时又以齿轮的故障振动信号为例,进一步表明了该方法在故障诊断中的有效性。     

基于阶次分析技术的行星齿轮箱非平稳振动信号分析

行星齿轮箱启动、停止和负载发生变化时,转速会发生变化并使得行星齿轮箱的振动信号具有明显的非平稳特性。行星齿轮箱复杂的结构特征导致了振动信号的复杂性,使得常规的频谱和解调分析方法难以识别时变工况下的行星齿轮箱故障特征频率。本文在行星齿轮箱故障特征频率的基础上,考虑转速变化特征,总结了行星齿轮箱太阳轮、行星轮及齿圈的故障阶次特征表。通过对行星齿轮箱变转速工况下太阳轮故障实验信号的阶次分析,实现了变转速情况下行星齿轮箱太阳轮故障诊断,并与传统的频域信号分析方法比较,体现了阶次分析技术在行星齿轮箱变工况故障诊断过程中的优势。     

裂纹故障对行星齿轮传动系统动力学特性的影响

针对行星传动装置动态特性复杂、故障率高的问题,拟从动力学角度探索行星传动系统的故障机理。采用改进能量法,仿真分析正常与含裂纹齿轮时变啮合刚度,考虑时变啮合参数影响,运用集中参数法建立了行星齿轮传动系统动力学模型;求解得到了正常与含故障齿轮传动系统动态响应,并对比分析了裂纹故障对动力学特性的影响;通过台架实验,分析了裂纹故障对齿轮动态响应的影响,结合小波分析与EEMD方法对齿轮振动信号进行频谱分析,并对比分析了正常与故障齿轮的频域特性差异,揭示了行星齿轮传动系统的故障机理。研究表明:所建立的动力学模型精度较高,能够很好地描述含故障齿轮传动系统的动力学特性;由于裂纹故障引起传动系统振动的调制效应,导致在齿轮啮合频率附近出现明显边频带,故障齿轮箱的振动能量主要集中在高频段。     

基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法

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。     

基于变分模式分解的行星齿轮箱齿轮组合故障频率解调分析

行星齿轮箱组合故障振动信号具有多源调制特点,在频域内边带结构复杂,通过常规Fourier频谱分析难以有效提取故障特征;组合故障振动信号的调频部分包含故障信息,且不受传递路径影响。为了准确提取行星齿轮箱组合故障特征,提出基于变分模式分解的频率解调分析方法。根据采样频率和载波频率确定单分量个数,通过变分模式分解将多分量信号自适应地分解为一系列本质模式函数;计算本质模式函数的瞬时频率,根据中心频率和啮合频率的匹配关系选取敏感单分量;通过分析敏感单分量瞬时频率频谱诊断组合故障。通过仿真信号和实验信号分析验证了方法的有效性,诊断了太阳轮与行星轮、太阳轮与齿圈、行星轮与齿圈的组合故障。     

小波包络解调在轧机故障早期诊断中的应用

针对轧钢机振动信号频谱成分的多样性和高低频混杂性，利用小波正交分解的多尺度多频带特性将振动信号展开到一系列相邻的小波空间上，使调制现象突显出来易于分析；再借助希尔波特包络分析技术对小波分解后的包含调制信号的分量进行解调，成功地提取出了故障早期特征。通过后期的振动数据跟踪分析，发现轧机轴承的外圈、滚动体相继出现损伤，并逐渐恶化，与停机开箱后结果基本吻合，进一步证实了小波包络解调技术的有效性。说明小波分析和包络解调技术能够有效地提取轧机轴承故障早期的特征，为设备的早期维修决策提供了重要的依据，同时可以避免恶性事故的发生。