基于EMD的轴承故障包络谱分析

首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解;然后对分解后包含故障特征信息的本征模函数做Hilbert包络谱分析,在得到的包络谱中,清晰显示出故障特征信号的包络谱.试验结果表明,通过联合经验模态分解和Hilbert包络谱分析,能有效地提取出滚动轴承信号的故障信息,进而判定出轴承的损伤部位.     

基于EMD细化包络谱分析的齿轮箱故障诊断

针对细化谱分析中对信号进行带通滤波时需要依靠经验来设置中心频率和带宽的缺点,提出了一种将EMD、Hilbert变换和ZOOM技术相结合的齿轮故障诊断研究方法。首先用EMD对齿轮振动信号进行自适应分解,选取有用的IMF进行重构得到新的信号,通过Hilbert变换得到信号的包络谱,再对包络谱进行细化得到高分辨率细化频谱。实验结果表明,基于经验模式分解自适应滤波的齿轮振动信号解调方法计算简便,能有效地突出故障特征频率成分。     

基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,提出了一种基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断新方法.通过在滚动轴承实验台上提取振动信号,用EMD对数据进行分解得振动信号的固有模态函数分量(IMF分量),然后对IMF作Hilbert包络并进行谱分析.结果表明,该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的运行状态和故障类型,非常适合滚动轴承故障精确诊断,具有很高的工程实用价值.     

基于Hilbert包络谱熵和GA-SVM的水轮发电机轴承故障诊断

水轮发电机轴承在运行时承受着整体机组的轴向负荷与复杂水推力,针对其产生的非稳态、非线性特征的振动信号,提出一种基于Hilbert包络谱分析与遗传算法支持向量机（GA-SVM）相结合的诊断方法,用于轴承故障状态的识别。首先对推力轴承运行时产生的振动信号进行集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）,分解成若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,依据峭度准则选取主要IMF分量并通过Hilbert包络谱分析,计算包络谱熵,将归一化后的包络谱熵作为特征向量输入GA-SVM进行训练与故障识别。仿真实验结果表明,基于EEMD包络谱熵分析法相比于时频域图像处理能更好地提取出复杂工况下的故障信号特征,遗传算法支持向量机识别准确率达96.87%,该算法模型可进一步应用于水轮发电机轴承故障诊断。     

基于信号共振稀疏分解与包络谱的齿轮故障诊断

当齿轮出现断齿、裂纹等局部故障时,其振动信号会出现周期性冲击脉冲。在齿轮故障早期,由于冲击脉冲微弱,常淹没在齿轮的啮合频率、转频等谐波成分以及噪声中,因此,对于齿轮早期故障,直接对齿轮振动信号做包络谱分析以诊断齿轮局部故障通常效果不佳。针对这一问题,将信号共振稀疏分解方法与包络谱分析相结合,提出了基于信号共振稀疏分解与包络谱的齿轮故障诊断方法。该方法采用信号共振稀疏分解将冲击脉冲从齿轮振动信号中分离出来,然后对冲击脉冲做Hilbert包络分析,获取冲击脉冲出现的周期,进而对齿轮状态和故障进行识别。仿真算例和应用实例证明了该方法的有效性。     

IMF分量的倒频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用

轴承局部损伤故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所掩盖,影响故障的正确诊断。本文提出IMF分量的倒频谱分析方法,首先将复杂的信号分解为有限的内禀模态函数（IMF）之和,对原始振动信号进行降维;再对IMF分量进行倒频谱分析,利用倒频谱方法准确地提取振动信号幅值谱上的周期特征。对EMD分解得到的多个IMF分量同时做倒频谱分析,可以相互验证,从而得到更可靠、更准确、更可信的诊断结果。通过对IMF分量的倒频谱分析法和Hilbert包络谱分析法诊断效果进行比较,结果表明,IMF分量的倒频谱分析方法比Hilbert包络谱分析提取的故障频率特征更精准、可靠。     

机械转子动静碰摩故障的EMD分解Hilbert包络谱分析

为避免碰摩故障对旋转机械的影响,针对转子系统局部碰摩的特征,提出一种基于EMD分解Hilbert包络谱分析方法。该珐利用EMD方法分解含有碰摩故障的振动信号,提取出的IMF分量有明显的调幅特征,再对其中突出的IMF分量进行Hilbert包络谱分析提取出故障特征频率。与倒谱分析相比,得到的碰摩故障信息更加精确;与小波分析相比,能更容易提取出真实的故障特征。     

基于边带相关算法和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,提出了一种基于边带相关算法和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断新方法。通过对滚动轴承产生振动的模型进行分析,可以将振动信号看成为多个调制信号的叠加,而边带相关算法可以在频谱图基础上找出调制性最强的频率区间,然后进行带通滤波得到此频率区间内的时域信号,最后对其进行Hilbert包络并进行谱分析,最终能得到调制信号中调制频率的大小。利用滚动轴承实验取得的振动信号进行分析验证,可以在滚动轴承具有外圈、内圈、滚动体缺陷的情况下的振动信号找出调制频率,有效地提取故障特征。结果表明该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的故障部位和类型。     

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.     

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.