EMD方法在转子局部碰摩故障诊断中的应用

针对转子系统局部碰摩故障振动信号的特征，将经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）应用于转子局部碰摩故障诊断中。采用EMD方法对转子振动信号进行分解，实现碰摩、背景和噪声信号分离，从而提取转子系统局部碰摩振动信号的故障特征。试验分析结果表明，对具有局部碰摩故障的转子振动信号进行EMD分解得到的基本模式分量（IMF）具有明显的调幅特性，而其他状态下的转子振动信号经过EMD分解后得到的IMF分量没有明显的调幅特性。因此，EMD方法可以有效地应用于转子系统局部碰摩故障诊断中。     

小波包在转子碰摩故障诊断中的应用

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题。根据小波包分解能在所有频率范围聚焦、对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩振动信号的特征,得出应用小波包分解和信号重构的方法不仅可对早期碰摩进行准确诊断,还可确定碰摩的位置的结论,证明了该方法对碰摩故障进行诊断的可行性和有效性。     

基于Hilbert-Huang变换的转子碰摩故障特征分析

Hilbert-Huang变换(HHT)得出的时频图是分析非平稳信号的有效工具.应用HHT时频方法对转子早期局部碰摩和全局碰摩故障信号进行了分析,与传统的频谱分析比较表明:HHT时频方法具有良好的时频聚集性,能够很好地反映转子系统早期故障信号的时频特征,可以有效地对转子系统碰摩早期故障进行诊断.通过对全局碰摩故障信号分析,说明碰摩过程中摩擦力是不均匀的,碰摩接触面积的增大在时频图上表现为基频成分的波动变化加剧和高频成分的增加.基于HHT的三维谱图和时频亮度谱图能清晰地显示碰摩故障的频率、时间和振幅信息,为工程实际中转子系统的早期碰摩故障诊断和全局碰摩特征分析提供了有效的依据.     

旋转机械动静碰摩故障的振动监测研究

研究了旋转机械动静碰摩故障下转子与静子振动信号的变化规律.首先分析了碰摩转子和静子振动机理,通过实验对旋转机械在正常情况、轻微局部碰摩和严重局部碰摩三种情况下的动静件振动信号规律和特点进行分析.分析表明,静子振动信号对碰摩故障极为敏感,碰摩时静子振动信号的故障特征表现为调制特征,该特征可以较好地揭示碰摩故障的发生.为诊断碰摩故障提供了一种新思路.     

二阶循环平稳分析在转子早期碰摩故障识别中的应用

转子碰摩是典型的非线性动力学行为 ,其振动过程可以看作是周期过程与随机过程的合成 ,表现出循环平稳性 ,这使得传统方法 (比如功率谱 )很难提取出碰摩的早期特征。文中提出了一种新的基于循环平稳分析的早期特征提取方法 ,针对三种不同程度的碰摩故障进行了模拟实验并对其振动信号进行了二阶循环平稳分析 ,结果表明不同程度的碰摩产生不同的二阶循环频率成分 ,能有效地识别转子的早期碰摩故障。     

小波包能量谱在转子碰摩故障诊断中的应用

针对转静碰摩故障的振动响应问题,采用小波基函数db6三层小波包分解和能量谱相结合的分析方法,对实测的碰摩故障信号进行频带能量特征提取。通过对仿真和实测信号进行小波包分解后作频谱分析发现:当转子发生转静碰摩故障时,频谱图中除了转子的工频外,在分频、分频倍频处引起比较稳定的分数谐波,并出现了3x等高阶倍频频率成分。在对实测信号作进一步能量谱分析时,存在碰摩特征频率的频段能量发生了变化,因此小波包能量谱分析方法能够很好地区分转子的碰摩故障。     

基于改进Hilbert-Huang变换的转子碰摩故障诊断

针对信号总体平均经验模式分解中的两个参数———所加白噪声标准差和总体平均次数难以设置的问题,通过仿真信号实验分析,给出了这两个参数设置的一般方法。以转子碰摩故障信号为对象,提出了改进的Hilbert-Huang变换（HHT）算法并将其用于提取转子碰摩故障特征。仿真和实验结果表明,改进的HHT算法能较好地提取出转子碰摩故障特征,与传统HHT算法相比,改进的HHT算法效果更好。     

基于形态成分分析的汽轮机转子早期碰摩微弱故障诊断

作为电力行业的关键咽喉设备-汽轮机,对其早期微弱故障进行有效诊断有着重要的安全及经济意义.汽轮机发生早期动静碰摩故障时信号主要为转子工频成份及转子与支撑间碰摩所致瞬态冲击信号成份.据形态成分分析的原理,分别构建正弦基及冲击原子库,对故障信号进行匹配分析,进而实现转子早期动静碰摩信号工频成份与瞬态冲击成份的有效分离,对碰摩故障进行模式识别.通过仿真信号及转子碰摩实验信号验证形态成分分析方法在转子早期碰摩故障诊断中的有效性.     

转子系统启动过程局部碰摩故障实验研究

通过转子台启动过程实验模拟了局部碰摩故障发生的过程，基于Hilbert-Huang变换（HHT）得到了不同程度局部碰摩故障的时频分布特征，给出了单点碰摩与局部碰摩故障的区分方法。实验分析结果表明，单点局部碰摩故障时频分布特征表现为瞬时频率沿基频的规律性的突变与波动，其强度与碰摩程度有关，并且突变时刻与碰摩发生位置相对应；局部接触碰摩发生时，时频图上基频成分波动变化加剧，出现低频及规律变化的高频成分。基于HHT的时频分布可以在转子系统发生局部碰摩早期发现故障，与传统的频谱分析相比，能更准确地反映碰摩故障的特征。     

航空发动机碰摩故障在线监测与诊断研究

航空发动机碰摩故障是一类常见的发动机气路故障,通过研究航空发动机压气机叶片-机匣碰摩故障特点、故障产物性质、静电感应原理和碰摩颗粒荷电机理,提出了一种基于静电感应技术在线监测航空发动机碰摩故障的方法.在航空发动机碰摩故障监测原理的基础上,自行设计制造了航空发动机压气机碰摩故障模拟实验平台并开展了航空发动机压气机碰摩故障模拟实验研究.利用该平台验证了静电感应技术监测碰摩故障的可行性,通过提取模拟故障静电信号的时域、频域特征,揭示了碰摩故障静电信号特征.研究表明电压信号均方根值及碰摩频率频谱幅值、电荷信号活动率水平及事件率可以作为诊断碰摩故障的特征参数.     

基于Lab VIEW的声发射信号小波阈值去噪研究

虚拟仪器代表着目前测试仪器领域的发展方向，LabVIEW语言是一种功能强大的仪器开发平台。对淹没在噪声中声发射信号的有效提取（去噪）是声发射信号处理技术的第一步，也是声发射信号处理的关键所在。本文介绍了基于小波变换的阈值去噪方法。在LabVIEW平台上，通过仿真试验，对声发射信号的几种阈值法的去噪结果进行比较，选出一种适合声发射信号去噪的阈值准则。     

新的基于小波变换的振动信号消噪方法

噪声消除是小波变换最成功的应用之一,其基本思想是将信号的小波变换系数与给定的门限比较,保留比门限大的系数,而将其他的置零,然后进行小波重构。这种小波变换消噪方法很可能将信号中一些有用的小能量分量当成噪声消除。根据旋转机械振动信号的循环平稳性特征,提出了一种新的基于小波变换的振动信号消噪方法,并用数字试验信号和碰摩试验振动信号对新消噪方法和Matlab提供的小波消噪方法的性能进行了比较测试。结果表明,在振动信号消噪方面,新方法相比传统的小波消噪方法有更好的性能,能够有效地抑制信号中处于各频段的噪声分量。     

空域相关滤波在下肢表面肌电信号中的应用

针对消噪过程中信号细节难以保留的问题,采用了一种基于小波变换的空域相关消噪方法。通过运用信号小波分解后与噪声的小波系数随尺度变化规律不同的特性,实现了信号与噪声的分离,同时给出了表面肌电信号噪声能量阈值的估计算法。实验结果表明,该消噪处理方法不仅能有效地去除肌电信号中的噪声,而且可以较好地保留肌电信号的边缘特征,为下肢表面肌电信号特征的提取创造了良好的条件。     

斜拉桥健康监测信号改进小波相关降噪

为提高斜拉桥健康监测动态信号的降噪效果,针对传统小波相关降噪算法的缺陷,提出一种改进小波相关降噪算法。该算法将各层小波系数的主要能量周期作为相关检测邻域范围,并根据斜拉桥动态响应信号特征设置降噪阈值,最后采用一种全新的信号重构算法,得到降噪后的信号。将该算法与传统小波相关降噪和小波默认阈值降噪算法进行仿真试验比较,结果表明,改进小波相关降噪算法具有较好的降噪效果,能够应用于斜拉桥健康监测动态响应信号的降噪处理。     

Monitoring of hard turning using acoustic emission signal

Monitoring of tool wear during hard turning is essential. Many investigators have analyzed the acoustic emission (AE) signals generated during machining to understand the metal cutting process and for monitoring tool wear and failure. In the current study on hard turning, the skew and kurtosis parameters of the root mean square values of AE signal (AERMS) are used to monitor tool wear. The rubbing between the tool and the workpiece increases as the tool wear crosses a threshold, thereby shifting the mass of AERMS distribution to right, leading to a negative skew. The increased rubbing also led to a high kurtosis value in the AERMS distribution curve.     

奇异值小波降噪法在柱塞泵振动信号处理中的应用

针对小波阈值和奇异值分解降噪法的不足,研究一种新的小波阈值函数。提出一种基于改进阈值的奇异值小波降噪方法,该方法利用奇异值分解技术,将噪声非均匀分布的信号正交分解为噪声分布相对均匀的分量,并对每个分量进行小波阈值降噪,重构降噪后的分量,得到降噪信号。仿真实例证明,该方法与小波软、硬阈值及改进阈值法相比,不仅提高信噪比,而且能够更好地消除高斯噪声。利用该方法对柱塞泵不同状态振动信号进行降噪,结果表明,该方法能有效抑制噪声,为柱塞泵振动信号预处理提供一种更为有效的方法。     

基于小波尺度谱的转子系统碰摩声发射特性

针对转子系统动静件间发生碰摩时会引起弹性应变而产生声发射,进而可利用声发射来辨识和诊断碰摩故障的特点,首先对碰摩声发射和碰摩振动信号进行了试验对照研究,讨论基于声发射的碰摩辨识别方法的独特优越性.然后,着重对碰摩声发射的特性进行了试验研究,并借助于小波尺度谱优越的时频分析性能,利用小波尺度谱对碰摩声发射的时频特性、传播特性和频散特性等进行了详细分析.分析结果显示小波尺度谱非常适合碰摩声发射这种频率丰富、非平稳和非线性的多模态波,是模态声发射分析的有力方法.     

分数阶小波包时频域的信号去噪新方法

为了提高信号去噪的效果,提出了一种基于分数阶小波包变换(FRWPT)的信号去噪新方法。该方法根据输出信号信噪比的大小,用迭代法寻找分数阶小波包变换的最优分数阶p值,通过分数阶小波包变换将带噪信号映射到最优分数阶小波包时频域内,对变换后的信号进行窄带通滤波,最后通过分数阶小波包逆变换对信号进行重构,实现分数阶小波包时频域内的信号去噪。以带噪Bumps信号和语音信号为例的去噪实验结果表明,采用该方法去噪后的信号信噪比明显提高,在抑制噪声的同时可以有效保持细节信息。     

基于盲源分离与小波降噪的旋转机械故障分析

基于小波降噪和盲源分离相结合对机械信号进行分离与故障诊断。首先使用经分析选择的较好小波阈值对非平稳振动信号进行降噪,然后运用盲源分离技术分离出激振信号,结果表明利用小波阀值降噪后进行盲源分离时分离信号与源信号相似系数优于直接盲源分离;将小波降噪和盲源分离相结合应用于某燃气轮机的实测故障信号提取,诊断出转子发生了不平衡及碰摩等故障现象,与实测情况相符,有效说明了该方法在旋转机械故障诊断中的实用性。     

二代小波降噪与盲分离结合应用于航空发动机振动信号分析

传感器采集的飞机发动机振动信号必然是各个部件振源信号以及周围环境强烈干扰的混合信号,传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想,很难得到振源信号。笔者介绍了利用第二代小波阈值降噪、并结合盲源分离得到振源信号的方法。在对某型航空发动机空中停车振动信号进行二代小波分解、利用阈值处理并重构取得了理想的降噪效果的基础上,进一步应用盲源分离技术(FastICA)分离得到转子振动源信号,这样可以有效的提取故障特征,提高故障诊断的准确性。