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．     

基于共振解调和小波分析方法的轴承故障特征提取研究

首先研究了共振解调和小波分析的基础理论,并结合两者应用于对轴承外圈和滚子的故障特征提取。该方法先从振动信号频谱中判断系统固有高频成分的大致范围,然后利用小波分解取出固有高频信号成分,再利用Hilbert变换做包络检波,最后对包络信号进行傅里叶频谱分析得出故障信号特征频率。对实际轴承故障数据的分析表明,该方法能有效地提取轴承的外圈故障特征,有一定的应用价值。但该方法不能清晰地提取出滚子故障特征,探讨了其内在原因,并提出了可能改进的措施。     

滚动轴承故障特征信息的自动提取方法研究

提出基于小波包分析和包络检测的滚动轴承故障特征信息的自动提取力法。根据滚动轴承的故障冲击能激起轴承座或其他机械零部件产生共振的特性，对轴承振动信号进行快速傅里叶变换FFT分析，在频谱图中自动识别高频共振频带。然后利用小波包分析可以在全频带内把信号分解到相邻的不同频带上的特性，对滚动轴承的振动信号进行小波包分解，自动提取共振频带上的信号并进行重构。最后，对重构后的信号进行包络检波，实现滚动轴承故障特征信息的自动提取。通过对实际滚动轴承振动信号的分析，发现这种方法能非常有效地检测和诊断滚动轴承的故障．     

基于小波包和阶次包络谱的轴承故障诊断

研究旋转机械在变速过程中振动信号的分析方法。利用小波包提取了齿轮箱启动过程中振动信号的高频成分,并对其进行了角域重采样,在此基础上利用H ilbert包络解调得到轴承故障信息的阶次包络谱。结果显示:将小波包和阶次包络谱分析法相结合处理轴承瞬态信号时,能够有效地避免传统频谱方法无法解决的“频率模糊”现象,对轴承的早期故障有一定的识别能力,是对传统的频谱分析法的有力补充。     

一种轴承故障诊断的时频综合分析法

针对旋转机械中最常见的滚动轴承问题,提出了一种基于小波包分析和Hilbert包络分析的时频综合分析法对轴承进行故障诊断。首先利用小波包分析将轴承故障信号分解到不同的节点,然后求出各个频带的能量谱,确定故障频带范围并对其进行信号重构,最后采用Hilbert变换对故障频带的重构信号进行包络谱分析,从而诊断出轴承故障。通过对轴承外圈故障信号的分析验证了该方法在轴承故障诊断中的有效性。     

基于小波包变换的回转窑托轮轴承故障诊断

针对回转窑对象给出了水泥回转窑故障诊断框图。说明了水泥回转窑工艺流程和常见的水泥回转窑设备故障及原因。阐述了小波包分解方法和小波包分解的优缺点。阐述了基于小波包变换的水泥回转窑故障诊断算法,给出了基于小波包变换的轴承故障诊断流程图。对正常状态、外圈故障状态和内圈故障状态的轴承小波包变换进行分析。得到经小波包分解1~4层细节进行重构后的波形图,得到经4层小波包分解后各频带的能量分布以及重构信号的包络图。将正常状态下小波包分解后的能量频谱信号与故障状态下的进行比照,通过能量频谱信号的不同,确定正常状态和故障状态的特征信息。文中对采集到的振动信号进行小波包分解,对分解后不同频带上的信号进行功率谱计算,通过能量的改变表示某一种特征信号,再对提取到的特征信号进行Hilbert谱分析。最终,通过对特征信号的Hilbert谱分析来区分出不同的故障。     

基于谐波小波和Hilbert的滚动轴承故障诊断方法

主轴滚动轴承是数控机床的重要部件,它的运行状态往往直接影响整套机械设备的性能。为了提高主轴滚动轴承的故障诊断可靠性,针对数控机床主轴轴承振动信号非平稳的特点,利用谐波小波滤波的方法对现场采集的振动信号进行滤波,并提出对滤波后的信号进行Hilbert包络分析,从而提取出故障激发的共振信号。实例验证表明,谐波小波具有良好的滤波效果,Hilbert包络分析能有效地提取滤波后信号的故障特征,此方法提高了数控机床主轴滚动轴承故障诊断的准确性。     

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.     

小波包和峭度在轴承早期故障分析中的应用

为实现轴承故障的精确诊断,提出一种基于小波包与峭度准则的包络解调方法。当信噪比较小时,该方法可以剔除含噪信号,与现阶段经常使用的细节系数能量方法相比,可更为有效地提取轴承的故障信息。该方法首先利用小波包将振动信号分解,突出小波包降噪效果的明显性;然后以峭度准则提取降噪后信号所需的细节系数并对其重构;最终进行包络谱分析,准确地检测出轴承故障,提高轴承故障诊断的精确度。     

基于小波簇的包络解调方法及其在故障诊断中的应用

本文提出了一种基于小波簇的带通滤波和包络解调方法。通过合理地选择小波参数，用多个单类Morlet小波组成的小波簇可构成具有零相移、平顶通带及快速衰减过渡带特性的带通滤波器，可用于提取振动信号的高频自然频率成分。由于该小波簇的虚部是实部的Hilbert变换，可用于实现包络解调提取振动信号在高频谐振带的包络成分。将该方法用于干式真空泵轴承故障的诊断中，结果表明可有效地提取故障特征频率，实验结果验证了该方法的有效性。     

故障程度鲁棒的滚动轴承智能诊断方法

本文中提出了一种基于共振滤波和包络小波包分解的鲁棒故障特征提取方法,首先对信号进行共振频带滤波,再对滤波信号的包络进行小波包分解并提取重构子带信号的标准偏差值作为特征向量。该方法考虑了包络信号能充分描述轴承局部故障引起循环冲击的特点,并利用支持向量机进行轴承故障类型自动识别。实验结果表明,该方法能有效地实现故障程度鲁棒的滚动轴承智能诊断,具有较高的诊断速率,效果优于传统滚动轴承诊断方法。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。     

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.     

基于离散随机分离的齿轮箱复合故障分析法

齿轮箱复合故障中,较弱的故障特征往往被较强的故障信号所淹没,传统方法较难实现对较弱故障特征的提取。为解决上述问题,提出一种基于离散随机分离的齿轮箱复合故障振动分析法。该方法首先使用快速谱峭度算法获取对齿轮箱振动信号的共振带参数,依据该共振带参数设计带通滤波器及结合Hilbert变换实现对振动信号包络提取;之后应用角域重采样将时域包络信号转换到角域以消除转速波动影响;再应用离散随机分离对角域包络信号进行分离,分别得到齿轮故障和轴承故障对应的角域包络信号;最后,分别对角域包络信号进行包络谱分析获得齿轮、轴承故障的特征频率信息。试验结果表明,该方法可实现齿轮箱齿轮及轴承复合故障特征的有效提取。     

基于改进HHT和小波包理论的液压泵故障特征提取

针对液压泵振动信号出现的调制现象,该文提出一种基于经验模态分解(EMD)和相关性分析的包络解调方法,并与基于小波包理论和Hilbert变换的包络解调方法进行了对比,通过分析某型装备液压泵在各种故障状态下的振动信号,成功提取了调制信号在高频谐振带的包络成分.通过两种方法的对比可以得出:两种方法都能较好的提取对象的故障特征,但改进EMD方法所提取到的故障特征更为准确,能量丢失较少.     

基于能量熵和EEMD结合的滚动轴承故障诊断方法

采用了一种基于小波包能量熵结合集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)方式完成对高速列车轴箱轴承仿真振动信号和实测振动信号的故障诊断.在完成仿真轴承应力状态分布分析和仿真振动信号故障提取方式检验以及实测振动信号时域参数分析和对轴承故障初步诊断的基础上,对振动信号进行三层小波包分解以及降噪处理;将处理后的剩余信号进行重构,再对重构后的8个小波包频段进行能量熵和能量百分比的计算,找出所含剩余信息量较大的频段,进行EEMD方式分解;对分解后的IMF1分量进行频谱和包络谱转换,从而准确提取出轴箱轴承故障特征信号,完成轴承早期微弱故障特征提取.     

基于小波包能量与峭度谱的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承的振动信号中包含冲击成分,导致信号的能量集中的问题,提出了一种基于小波包能量与峭度谱相结合的方法用以提取轴承故障信号特征.首先应用小波包对测量信号进行分解、能量归一化处理和信号重构,然后将重构信号采用峭度谱确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽,最后将滤波信号进行包络解调并提取故障特征频率.分别对仿真信号和试验数据进行研究,能够清晰地得到故障特征频率及其高次谐波,从而验证了所提方法在滚动轴承的故障诊断中的有效性和可行性.     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断研究

通过典型信号的MATLAB仿真,针对滚动轴承故障信号的非平稳性特点,结合峭度直方图和小波函数的时频分析方法,对包含滚动轴承故障信息的信号进行了小波分解和重构,对重构后的细节信号作Hilbert包络并进行谱分析,从而有效地把轴承中的故障信息成分识别出来.     

一种轴承故障诊断的改进型小波包包络方法

小波包包络法是轴承振动信号分析中的一种重要方法,使用该方法可以对包含有故障特征频率的各频段信号进行分析,能够滤去噪声信号,有效地提取轴承的故障信息。在小波包分解时,对小波包细节信号的选取目前常用的是基于细节系数能量的方法,但该方法在信噪比较小的情况下对信号分析效果一般,结合自相关和互相关的特性,提出了一种改进型的小波包包络方法,为小波包分解中细节信号的选取提供了一定的理论依据,提高了小波包在轴承故障诊断中的判断准确度。     

基于改进谐波小波包分解的滚动轴承复合故障特征分离方法

为解决滚动轴承单通道振动信号中复合故障特征难以分离的问题,提出了基于改进谐波小波包分解的轴承复合故障特征分离方法。首先,改进了二进谐波小波包分解方法,提出了连续谐波小波包分解方法,克服了信号分解后子带个数和带宽范围受二进制划分的缺陷;然后,采用谐波窗分解提取信号中频率成分集中的频段,根据轴承各单点故障特征频率确定分解层数,进行连续谐波小波包分解,利用能量算子包络解调得到子带信号中各个单点故障的权重因子;最后,重构轴承各单点故障信号,实现复合故障的特征分离和提取。对仿真信号和实测轴承内、外圈复合故障信号分析的结果表明,该方法能将轴承单通道复合故障信号分解到不同的通道中,实现了复合故障特征的分离,具有一定的工程实用价值。