滚动轴承故障特征的时间—小波能量谱提取方法

振动信号中的周期性冲击现象是诊断滚动轴承各元件故障的重要依据之一,针对滚动轴承故障特征,在小波变换理论基础上提出一种时间—小波能量谱信号处理方法,它能够有效地提取出振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间—小波能量谱方法分析正常、外圈故障、内圈故障、滚珠故障等四种状态下滚动轴承的振动信号,并与传统的包络解调分析方法进行对比分析。时间—小波能量谱不仅可以有效提取出冲击特征明显的滚动轴承外圈故障,还能提取出内圈、滚珠等信号特征微弱的滚动轴承故障,而包络解调分析方法只能提取出外圈故障特征而不能提取出滚珠故障、内圈故障特征。结果表明,时间—小波能量普比包络解调分析方法更能有效地提取出振动信号中的冲击信号成分。     

基于小波变换的滚动轴承故障诊断系统

在分析了滚动轴承振动与故障之间联系的基础上,提出了通过共振解调法和小波多尺度分析对轴承进行故障诊断的方法.采用小波变换能有效地对滚动轴承振动信号进行带通滤波,分离出高频固有信号,对其进行包络分析,以获得故障特征频率,诊断故障发生的部位.仿真实验证明,该方法具有令人满意的效果.     

基于小波包能量谱和包络分析细化的轴承故障诊断

提出了一种将小波包能量法和细化包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先利用小波包变换将滚动轴承振动信号分解到独立的频段上,计算出不同频率段的能量,根据频段能量的变化情况,确定滚动轴承故障所在频段。重构故障频段信号。然后应用Hilbert变换对重构信号实现包络解调,提取故障特征频率。最后为了进一步提高包络谱的分辨率,采用线性调频Z变换细化频谱。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该方法在滚动轴承故障诊断中是有效的。     

基于改进EMD和谱峭度法滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与谱峭度法的滚动轴承故障特征提取方法.首先,利用EMD方法对原故障信号进行分解,得到若干平稳固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);然后,采用灰色关联度与互信息相结合方法剔除传统EMD分解结果中存在的虚假分量;最后,运用谱峭度法和包络解调方法对真实IMF分量进行分析,提取故障特征频率.通过对实际滚动轴承故障信号的应用表明,该方法可有效地提取滚动轴承故障特征,且能够取得比传统包络解调分析更好的效果.     

基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。     

基于小波包和细化包络分析的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承故障是旋转机械常见的故障之一,针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,首先采用小波包变换滤波的方法提取滚动轴承固有频率共振频带的信号,并对提取的信号进行重构,滤除了其他信号的干扰．然后用Hilbert变换检波的方法对提取的重构信号实现包络解调,去除高频固有振动成分,诊断轴承的缺陷信息．为了进一步提高包络谱的分辨率,最后采用快速傅立叶变换-傅立叶级数（FFT—FS）方法细化频谱．并在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6350型滚动轴承故障模拟信号,与理论分析基本吻合．     

基于峭度与小波包络分析的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号具有变频和冲击的特征,采用峭度指标、小波分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障分析。首先对运行中的滚动轴承振动信号进行峭度指标分析,进行早期故障判断,进而小波分解消除噪声和干扰信号,再重构能量集中频段的小波信号,最后进行Hilbert包络谱解调分析,得到反映故障特征频率的包络信号。仿真实例表明,该方法可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。     

Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法——基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法，在Hilbert—Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱，并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解，对高频段的小波系数用Hilbert进行包络分析得到包络信号，再对包络信号进行Hilbert—Huang变换求出局部Hilbert边际谱，从局部Hilbert边际谱中就可以判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下的振动信号的分析，说明该方法比传统的包络分析方法更能有效地提取滚动轴承故障特征。     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

基于Hilbert变换的轴承故障诊断研究

滚动轴承外环故障、内环故障和滚动体故障的振动信号具有调制的特点.采用Hilbert变换对轴承的故障信号进行了包络解调仿真分析,并对滚动轴承的外环故障进行了故障诊断试验研究,诊断结果与实际故障吻合.研究结果表明,基于Hilbert变换的包络解调技术不仅能有效提取故障信号的特征频率,而且还可以有效地实现滚动轴承故障的诊断.