基于NeighCoeff和Hilbert包络分析的行星齿轮箱太阳轮故障诊断

针对行星齿轮箱的振动信号易受噪声干扰、信号成分复杂以及太阳轮易发生故障的问题,提出了基于小波相邻系数(Neigh Coeff)和Hilbert包络相结合的行星齿轮箱太阳轮故障诊断方法。建立了太阳轮局部故障的振动信号仿真模型,模拟噪声干扰下的太阳轮故障,利用Neigh Coeff对含噪信号降噪,对降噪后的信号进行Hilbert包络解调处理。仿真结果可得到更为清晰的频谱,证明该方法能够有效提取受噪声影响的故障特征频率。将该方法应用到行星齿轮箱太阳轮的故障诊断实验中,通过对太阳轮正常、断齿和磨损三种故障下振动信号进行实验,准确识别太阳轮故障,结果表明应用该方法能够有效地提高太阳轮故障诊断的准确性。     

行星齿轮箱齿轮组合故障振动频谱特征

行星齿轮箱的局部故障容易发展成为组合故障,复合故障频谱特征与局部故障有明显区别。研究太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、行星轮与齿圈等组合故障频谱结构对行星齿轮箱故障诊断具有重要意义。考虑组合故障对振动信号的调幅-调频作用,以及时变振动传递路径的调幅作用,建立了组合故障振动信号模型,推导了Fourier频谱公式,总结了组合故障的频谱特征规律。推导了太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、齿圈与行星轮两两组合故障以及太阳轮、行星轮与齿圈三种齿轮同时故障的特征频率计算公式。通过行星齿轮箱实验信号分析验证了理论推导结果,基于Fourier频谱分析诊断了太阳轮与齿圈、太阳轮与行星轮、齿圈与行星轮组合故障。     

时变工况行星齿轮箱对数时频脊阶次谱故障特征提取

风电机组齿轮箱工作于强噪声且变转速变载荷的工况下,其振动信号非常复杂。建立了一个时变转速变载荷的行星齿轮箱振动信号模型。提出了时频脊阶次谱故障特征提取方法。对振动信号进行Wigner-Ville时频变换,取对数后进行重排;采用Crazy climber方法提取对数重排时频谱图中的峰值脊线;将脊线转换为时频脊阶次谱。通过仿真信号与转速、载荷连续波动实验数据表明,对数时频脊阶次谱故障特征能够为时变复杂工况行星齿轮箱故障预警提供有效的依据。     

基于时变传输路径的太阳轮故障窄带解调分析方法

行星齿轮箱是风力机传动装置的重要组成部分,其振动特征提取在故障诊断领域具有重要意义。为此,提出了一种适合故障特征信号解调及时变传递路径的太阳轮故障窄带解调分析方法。利用Tukey窗对振动信号进行加窗处理;利用计算阶比跟踪对加窗信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,并进行同步平均;对加窗角域平均信号进行窄带解调分析,通过其阶比频谱编辑分离出太阳轮故障相关阶比分量后转换到角域信号,获取太阳轮故障特征及故障位置。试验数据分析结果表明,该方法能有效识别太阳轮故障特征信息。     

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解（VMD）滤波,利用同步提取变换（SET）对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。     

基于遗传编程的无量纲指标在行星齿轮箱故障诊断中的应用

针对传统的信号处理方法较难获取行星齿轮箱故障特征和有量纲指标在变工况情况下诊断失效的问题,提出将无量纲指标应用于行星齿轮箱故障诊断的方法。首先分别计算行星齿轮箱在不同故障模式下振动信号的七个无量纲指标,然后用遗传编程的方法构建新的复合诊断指标,最后将该复合诊断指标在变载荷、变转速工况下对不同的故障模式进行区分。实验结果表明,该方法可以识别行星齿轮箱在不同工况下的故障状态,验证了其有效性。     

时频脊融合方法及时变工况行星齿轮箱故障识别

行星齿轮箱的瞬时频率(转速)精确提取是行星齿轮箱时变运行工况下故障诊断的关键。现有一些时频脊提取算法在提取瞬时频率时受到振动信号幅值变化以及时频变换结果中噪声成分的干扰,存在鲁棒性问题。为了解决这一问题,提出了一种双向搜索时频脊融合方法,并且将其进一步推广到多时频脊融合的概念中。然后,应用提出方法提取实际工程中时变工况行星齿轮箱高速轴的瞬时转速。再通过与现有两种方法对比以及阶次分析,验证了时频脊融合方法提取高速轴转速的可靠性与准确性。最后,在行星齿轮箱转速提取的基础上,利用阶次分析以及推导出的行星轮轴承故障频率的计算式,识别出了行星齿轮箱中的行星轮轴承内圈存在故障。     

一种基于行星齿轮箱复合运动的故障诊断指标

行星齿轮箱广泛应用于风力发电、航空、船舶等大型工程机械中,恶劣的工作环境使得其中的关键部件容易出现严重的磨损或疲劳断裂等故障。现有的故障诊断方法大多在时、频域中对信号进行处理,然而由于行星齿轮箱振动响应信号频率成分的复杂性和故障传递路径的时变特性,使得传统的针对定轴转动齿轮系统的故障诊断方法很难有效的对行星齿轮箱进行故障诊断;抓住行星齿轮系统复合运动的突出特征,结合故障振动传递路径的时变特性,提出了一种基于故障运动特征的潮汐频率特征指标对行星齿轮箱进行故障诊断。通过对行星齿轮箱太阳轮局部故障的振动数据分析,验证了潮汐频率指标的存在,分析了潮汐频率作为行星齿轮箱故障诊断指标的优势和前景。     

行星轮系动力学仿真分析与故障诊断

目前行星齿轮箱已经在军用和民用装备中广泛应用,研究行星齿轮箱的故障诊断方法意义重大。为了研究行星齿轮传动的故障机理,揭示其故障特征,本文建立了行星齿轮系统的动力学模型,研究了齿轮裂纹对齿轮啮合刚度的影响,得出了齿轮正常、太阳轮裂纹和行星轮裂纹等三种状态下系统的频率特征,总结了故障特征频率;最后试验验证了仿真结果的有效性,得出的故障特征频率可用于行星轮系的故障诊断。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。     

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。     

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。     

应用Hilbert变换和ZFFT提取变速器齿轮故障特征

变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。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,对包络信号进行复调制细化谱分析,得到齿轮轴转频基波及其谐波幅值。随着齿轮磨损程度的增加,齿轮轴转频基波及其谐波幅值明显增大,可作为齿轮磨损故障特征参数。     

基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取

由于行星轴承振动信号传递路径的时变性,且行星齿轮箱中齿轮啮合振动信号较强,导致行星轴承故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取方法。该方法首先采用阶比分析技术将原始振动信号进行等角度采样;每当行星架旋转一周,采用Tukey窗进行加窗截取,按照啮合齿序重新拼接,构造振动分离信号。再采用离散随机分离从振动分离信号中提取行星轴承故障分量;最后进行包络谱分析提取故障特征。行星轴承内圈故障实测信号分析表明,该方法能有效提取行星轴承故障特征。     

基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法

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。     

齿轮传动系统断齿故障的机理研究

研究了含断齿故障的4自由度齿轮系统的动力学机理。考虑了断齿故障会引起齿轮系统微小的不平衡,及断齿故障对系统啮合刚度的影响,综合建立了齿轮—转子—轴承模型。数值仿真了故障信号,并通过时域图、相轨迹、Poincaré截面图及频谱分析研究了断齿故障引起的响应,及断齿故障的演化对系统动力响应的影响。最后实验模拟了齿轮断齿故障,通过实测振动信号的振动特征能够验证理论分析的结果,从而说明断齿故障理论模型的合理性,能为齿轮系统断齿故障的诊断提供理论依据。     

基于VMD-DE的坦克行星变速箱故障诊断方法研究

为了提高坦克行星变速箱齿轮故障模式识别准确率,将变分模态分解(VMD)与散布熵(DE)结合提出故障特征提取新方法。利用波形法确定VMD分解层数,VMD分解振动信号得到一组固有模态分量(IMF);根据归一化互信息准则筛选若干IMF重构信号,计算重构信号的散布熵;将重构信号散布熵作为特征值输入到粒子群优化(PSO)的多分类支持向量机(SVM)中实现故障模式识别。通过对坦克行星变速箱的正常、行星轮故障和太阳轮故障三种状态进行模式识别,分类准确率达到100%,且计算时间较短。与基于原始振动信号DE、VMD-SE(样本熵)、VMD-PE(排列熵)及EMD-DE(经验模态分解与DE结合)等方法比较,综合考虑准确率和计算时间两个因素,基于VMD-DE的方法故障诊断性能最佳。     

改进多尺度符号动力学信息熵及其在行星变速箱特征提取中的应用

针对行星变速箱在运行时产生的非线性非平稳振动,且故障特征信号微弱等问题,提出一种新的特征提取方法——改进多尺度符号动力学信息熵。在传统的符号动力学信息熵原理的基础上,通过改进传统方法的符号化过程,在考虑条件概率情况下计算信息熵,并引入多尺度概念,使得所提特征具有更大优势。最后求解行星变速箱故障模拟试验台采集到的三种状态下的振动信号改进多尺度符号动力学信息熵,并基于提出的特征评价指标对改进多尺度符号动力学信息熵、时频熵、排列熵、样本熵等特征的计算结果进行了对比。结果表明,该方法能够有效的提取行星变速箱运行状态特征,具有更高的敏感度。