不平衡-碰摩-松动耦合故障的转子动力学建模与盲分离研究

建立了不平衡-碰摩-基础松动耦合故障的转子动力学模型。在模型中,轴承简化为线性弹簧,转子考虑为两端无约束的等截面自由欧拉梁,同时,建立了不平衡、碰摩和松动耦合转子动力学运动方程,运用模态截断法,利用数值积分方法获取转子系统的振动响应。显然,系统响应是多个耦合故障信号的混合,因此借助盲源分离方法进行了转子系统耦合故障信号分离研究,并运用ZT-3型多功能转子试验台进行了实验验证,仿真和实验结果表明了所建立故障动力学模型的正确性以及利用盲分离方法实施耦合故障分离的有效性     

基于多个时间点联合解相关的卷积盲源分离

实际信号的混合均为卷积混合,且信号是非平稳的。盲源分离的目标就是找到一组分离滤波器,使得源信号的估计信号互相统计独立。结合信号的非平稳性,利用二阶解相关原理,文章阐明了一种在频域实现卷积混合的盲源分离算法,并且考虑了噪声对分离性能的影响。为了避免频点排列次序的不确定性,利用了多阶段盲源分离思想。利用该算法,对两路混合的实录水声信号进行盲分离,得到了两路源信号的估计信号,通过对估计信号的分析,利用信噪比提高率这一标准,验证了该算法的有效性。该算法收敛速度快,精度高,可用于浅海环境下实录水声混合信号的盲分离。     

旋转机械故障信号的去噪源分析

旋转机械振动信号是其故障特征识别与诊断的重要信息来源,将应用统计特征来分解混合信号的去噪源分离(DSS)引入到旋转机械故障诊断中。研究DSS基本理论及其正切去噪函数,并进行模拟信号分离,其分离后的性能指标及与源信号相似系数均优于盲源分离;并将DSS应用于某燃气轮机的实测故障信号分析,诊断出转子发生不平衡及异频伪共振现象,表明该方法在旋转机械故障诊断中的有效性,为机械设备的状态监测和故障诊断提供新的思路和方法。     

盲源分离在转子复合故障诊断中的应用

提出了基于盲分离技术的转子复合故障诊断的新思路,采用基于统计量的解相关法对仿真得到的裂纹与碰摩、裂纹与油膜涡动复合故障信号进行了盲分离,各复合故障的主要频谱特征被分离出来.分离结果表明采用盲源分离技术进行转子结构的复合故障诊断是可行的.     

裂纹碰摩耦合故障转子系统诊断分析

采用有限元方法分析了裂纹碰摩耦合故障转子系统的响应,研究裂纹碰摩耦合故障转子系统在动态特性方面和单一裂纹故障、单一碰摩故障的区别及耦合故障的诊断方法.由于当碰摩比较严重时,响应信号中碰摩特征比较明显,容易掩盖裂纹特征,使基于信号分析的诊断方法只能诊断出碰摩,难以诊断出裂纹故障,因此本文利用裂纹引起的等效弯矩现象,通过基于模型的诊断方法,区别碰摩裂纹耦合故障和碰摩故障,该方法不仅能诊断裂纹的有无,还能诊断裂纹的位置.最后通过试验验证了仿真结果.     

基于独立分量分析的欠定盲源分离方法

目前的欠定盲分离算法只能分离稀疏信号,对于不稀疏的信号分离效果不理想。经典独立分量分析算法中的扩展Infomax算法既能分离超高斯信号,也能分离亚高斯信号,但却只能应用于观测数不少于源数的超定盲源分离,结合扩展Infomax算法,本文提出了一种欠定ICA算法,通过生成隐藏数据将欠定盲分离问题转化为超定盲分离问题,然后再应用经典的扩展Infomax算法进行分析,该方法可以分离欠定情形下超高斯和亚高斯混合信号。并用该算法对实测的齿轮箱混合故障信号进行分离,再用包络阶次方法对分离出的信号进行分析,成功识别出了齿轮箱的不同故障特征,验证了该算法在齿轮箱故障诊断中的有效性。     

振动源信号的快速二阶统计量算法研究

快速而有效地分离振动源混合信号,是故障监测系统进一步诊断的基础.提出了一种改进的基于二阶统计量的盲源分离算法.算法采用平均时滞相关矩阵,以获取混合矩阵的平均特征结构,实现信号的有效分离.仿真和实验结果表明,该方法具有计算简单,运算速度快的特点,为振动信号在线监测与故障诊断提供了一种新的方法.     

非平稳信号的盲源分离在机械故障诊断中的应用

机械设备发生故障时，故障特征的提取很重要．对于多通道的设备故障振动信号，应用非平稳信号的盲源分离算法，可以有效地提取各自独立的非平稳振动源，从而可以准确地进行机械故障诊断。针对不同时频分布的非平稳盲源分离算法，比较了它们的分离效果。以转子的复合故障为例，验证了该算法在故障诊断中可行性。     

基于SVD降噪和盲信号分离的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期微弱故障特征信号往往淹没于系统噪声信号中而难于识别,奇异值分解技术（SVD ）可以有效降低噪声水平,提高周期成分的提取能力,盲源分离技术可以分离故障源信号并提取故障特征。本文将奇异值分解技术和盲信号分离技术的优势应用于滚动轴承故障诊断,利用奇异值分解降噪特性消除系统信号中的混合噪声,对降噪后的信号通过盲信号分离技术进行盲源分离,提取出原始故障信号。数值仿真及实验结果表明,该方法可以成功地分离出滚动轴承实测信号的典型故障,提高滚动轴承故障诊断的效果。     

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。     

基于频域盲解卷的噪声信号分离

由于机械噪声传播过程中存在反射等多种因素影响，大多数情况下混合噪声分离更适合采用卷积模型，为此提出了一种多频点盲解卷算法。有别于传统的频域盲解卷算法，新算法利用有限的少数几个频率点直接从频域模型恢复出时域噪声信号。算法为瞬时混合盲分离。主成分分析一瞬时混合盲分离结构，首先对给定的每一个频率点执行瞬时混合盲解卷算法，获得噪声源的基本估计，然后再经过主成分分析和第二次盲源分离。提高分离性能和增加算法鲁棒性。由于算法不需要对所有频率点执行瞬时混合分离，计算量小，同时也不存在传统频域盲解卷算法排列顺序不确定性的缺点，具有较好的应用价值。仿真实验证实了新算法能有效地分离机械噪声信号。     

应用JADE盲分离算法分离统计相关源

在一些如故障诊断等复杂的应用系统中，不相关源与相关源往往以相互混合方式同时存在于传感观测中。由于相关源不满足盲源离理论有关源的统计独立性前提假设，因此现有的盲源分离算法如基于矩阵联合对角化的算法等，无法从混有相关源的传感观测中准确分离源信号(不相关源信号和相关源信号)。本文在基于矩阵联合对角化的盲分离算法的基础上，提出通过对其源估计进行修正的相关源分离算法。理论分析和仿真结果表明：修正后的基于矩阵联合对角化的盲分离算法，能有效地分离包含相关源的混合观测信号。     

基于EMD和分形盒维数的旋转机械耦合故障诊断方法研究

针对旋转机械耦合故障的诊断问题,提出一种基于EMD（Empirical Mode Decomposition）和分形盒维数的诊断方法。该方法结合EMD对非线性信号处理的自适应性和分形盒维数能对非线性行为定量描述的特点,先对故障信号进行EMD处理,得到含有故障特征的本征模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF),然后求出各IMF的盒维数,通过盒维数的比较分析进行故障诊断。构造了含有裂纹-碰摩-松动耦合故障的转子-轴承系统动力学模型,用龙格库塔法求出故障模型振动信号。通过对耦合故障信号进行分析,得到耦合故障特征向量,并与传统的边界谱诊断方法比较,证明该方法对旋转机械耦合故障诊断的有效性和优越性。     

基于改进频域压缩感知的轴承复合故障欠定盲提取

针对旋转机械复合故障频域盲提取算法的不足,为提高欠定盲提取分离结果精度,提出基于多尺寸多结构元素的闭-开组合形态滤波、遗传模拟退火聚类及频域压缩感知重构算法相结合的(C-OACMF-GASA-CS)故障特征欠定盲提取方法。利用形态滤波滤除背景噪声及提取冲击信号;利用遗传模拟退火算法估计混合矩阵;用估计矩阵重构传感矩阵,并用正交匹配追踪基频域压缩感知重构分离信号。实验仿真及双通道滚动轴承故障加速度振动信号分析结果表明,该方法能有效分离提取滚动轴承故障特征。     

基于加速度信号全谱分析的转子碰摩故障特征提取实验研究

转子在运行过程中的振动加速度信号包含了转子运行状态大量信号，瞬态过程中故障加速度信号特征的提取及其识别对于旋转机械故障诊断是十分重要的。旋转机械振动的全谱分析是一种使一些典型故障尤萁是碰摩故障能被很清楚检测出来的有效方法，本文在对旋转机械转子中的一些典型碰摩故障进行了模拟试验，以及对故障发生过程中的加速度信号进行采集的基础上，对转子故障加速度信号的全谱特性进行了分析，提取和总结出由故障造成的加速度信号突变和对应的谱特征。分析结果表明：采用转子振动加速度信号对转子的碰摩故障进行诊断是有效的。加速度信号全谱图可以丰富旋转机械碰摩故障诊断系统知识库中的特征信息，对于更准确地诊断转子中的碰摩故障具有重要意义。     

柴油机振动信号盲分离组合算法

由于机械系统的振动信号能有效反映系统特征,对其进行盲解卷积能提供由混合信号中分离出源信号的可能性,为此提出机械系统振动卷积模型;将多通道盲最小均方差与缩减盲源方法结合提出MBLMS-TDS组合算法,且利用该算法对卷积混合信号进行盲解卷积验证算法的合理性;用该算法对柴油机表面混合振动信号进行分离,获得活塞撞击缸体信号与柴油机燃烧信号。     

基于EMD和CICA的单通道盲源分离方法用于齿轮箱混合故障诊断研究

针对传统的独立分量分析难以解决齿轮箱混合故障诊断中存在的欠定盲分离问题,提出了基于EMD和CICA(约束独立分量分析)的单通道盲源分离方法。通过单通道加速度传感器采集齿轮箱混合故障信号,对其进行EMD分解以实现降噪及单通道扩展,采用基于白噪声统计特性和峭度值结合的方法选取有效的IMF分量,将其作为盲源分离的输入信号,通过CICA方法提取目标振动信号,识别故障特征。通过对齿轮箱轴承与齿轮混合故障的仿真及实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

机械振动信号非线性混叠的盲源分离

设备状态信号的处理是状态监测及故障诊断的基础.在实际运行环境中,通过传感器检测的信号有可能是振源信号的非线性混合、畸变信号.传统的振动信号处理方法对此种非线性混合信号处理效果并不理想.非线性盲源分离技术由于自身独特的盲处理优势,可以有效的去除外来干扰并分离出源信号,有助于提高诊断的准确性.针对直升机齿轮箱振动信号的非线性混叠进行盲源分离,分离出轴承故障振动信号,表明盲源分离技术是机械故障诊断领域的一个有效的信号处理方法.     

转子复合碰摩故障特征提取实验研究

对旋转机械中的一些典型碰摩故障及复合碰摩故障进行了试验模拟,对故障发生过程中的加速度信号进行了采集.在此基础上,对转子故障加速度信号的三维谱特性进行了分析,提取和总结出由故障造成的加速度信号突变和对应的谱特征.分析结果表明采用加速度信号对转子的碰摩故障进行诊断是有效的.加速度信号三维谱图可以丰富旋转机械碰摩故障诊断系统知识库中的特征信息,对于更准确地诊断转子中的碰摩故障具有重要的意义.     

基于声信号三维谱分析的转子复合碰摩故障特征提取

转子在运行过程中的声音包含了大量的转子运行状态信号,变速过程中故障声信号特征的提取及其识别对于旋转机械故障诊断是极其必要的,目前基于声信号三维谱分析的转子故障特征提取还不多,在对转子旋转机械中的一些典型产生的碰摩故障及复合碰摩故障进行了试验模拟,对故障发生过程中的声信号进行采集的基础上,对转子故障声信号的三维谱特性进行了分析。提取和总结出由故障造成的声信号突变和对应的声谱特征。分析结果表明:采用声信号对转子的碰摩故障进行诊断是有效的。声信号三维谱图丰富旋转机械碰摩故障诊断系统知识库中的特征信息,可以用于更准确地诊断转子中的碰摩故障。