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HHT的齿轮箱故障诊断研究

齿轮箱是重要的机械传动设备,对它进行故障诊断有重大意义。传统的故障诊断方法对于非线性非平稳信号处理效果不太明显,HHT方法是在EMD和Hilbert变换基础上建立起来的新方法,能够很好地提取到瞬时频率信号。齿轮箱故障实验结果表明,HHT适合齿轮箱故障诊断。     

基于改进EMD的齿轮箱故障特征提取方法研究

针对经验模式分解(Empirical mode decomposition,简称EMD)方法在信号处理时普遍出现的端点效应问题,结合齿轮箱早期故障非稳态信号特点,提出了基于分段三次Hermit插值的极值截断法与相关筛选法相结合的改进EMD方法。该方法将信号用分段三次Hermit插值法求取包络线,在距离端点最近的极值点处对包络线及信号进行截断,取中间部分继续处理,将分解后得到的基本模式分量(Intrinsic mode function,简称IMF)与原信号计算相关系数,筛选主要IMF作为进一步分析对象。实验结果表明,本改进EMD方法可以有效提取齿轮箱故障特征。     

基于EMD和Hilbert解调的齿轮箱故障诊断

针对复杂的齿轮箱振动信号难以提取出故障特征频率的问题,提出了一种将希尔伯特包络解调技术与经验模式分解(EMD)相结合的分析方法。首先对齿轮箱的故障信号进行了EMD分解,得到了本征模态函数(IMF分量),再对IMF分量进行了包络解调,得到了其调制信号,结合调制信号的频率成分可初步判断出齿轮箱中出现故障的齿轮;然后根据IMF分量与初始信号之间相关系数的大小,选择相关系数较大的分量重构信号,相当于对初始信号进行滤波;最后对重构的信号以啮合频率及其倍频为中心频率进行了带通滤波,对得到的信号进行了包络解调分析,再次进行了故障诊断,以验证故障诊断的准确性。整个过程通过对齿轮箱实测故障信号的分析加以验证。研究结果表明,该方法能够准确地提取出齿轮箱的故障特征频率,从而可以对齿轮箱故障进行有效地诊断。     

基于小波分解和SVD降噪的齿轮箱特征提取研究

齿轮箱故障诊断的关键是对故障特征的提取。利用小波变换的多分辨特性,将齿轮箱振动信号进行分解及单支重构,获取原信号在不同频段上分布的详细信息,找出对应系统特征频率的尺度,并应用奇异值分解的方法对该尺度下的重构信号进行进一步的降噪处理,从中成功提取出信号的特征分量。     

基于多重分形和PSO-SVM的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳性,提出一种多重分形和粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)相结合的故障诊断方法。首先采用短时分维作为模糊控制参数的分形滤波器对背景噪声较大的齿轮箱振动信号进行滤波降噪;其次引入多重分形谱算法对滤波后信号进行分析,发现多重分形特征量Δa(q)、f(a(q))max、盒子维数Db能很好地反映齿轮箱工作状态;最后对支持向量机(SVM)的参数利用粒子群优化(PSO)算法进行优化,并将多重分形特征量分别作为SVM和PSOSVM的输入参数以识别齿轮箱故障。结果表明,基于粒子群优化的支持向量机可以提高分类正确率。同时证明了基于多重分形和PSO-SVM在齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于小波包分解和矩阵分形的齿轮箱故障诊断研究

研究了小波包分解和矩阵分形相结合在齿轮箱故障诊断中的应用,讨论了小波包分解的计算方法和分形矩阵的计算方法。首先对采集的齿轮箱各种工况信号运用小波包三重分解的方法对进行分解,通过计算其分解得到的分量信号的广义维数构建分形矩阵,分析发现在不同工况下通过小波包分解得到的分形矩阵明显不同。通过计算样本信号和待检测信号的相关系数,用柱状图做直观比较确定了待检测信号故障类型,验证了该方法能够有效应用于应齿轮箱故障诊断中。     

基于EMD和分形维数的转子系统故障诊断

提出了一种基于EMD方法和分形维数的转子系统故障诊断方法。利用EMD方法将转子振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,然后将包含主要故障信息的几个基本模式分量相加得到降噪后的转子振动信号,求得降噪后的转子振动信号的分形维数。试验数据的分析结果表明,在不同的故障状态下,采用EMD方法对转子振动信号降噪后求得的分形维数是不同的,从而可以通过分形维数的大小有效地判断转子系统的工作状态和故障类型。     

齿轮箱故障诊断技术综述

本文从分析齿轮箱故障的机理出发,对现有的齿轮箱故障诊断技术进行了综述,给出了各种诊断方法及其精度和应用场合。     

虚拟现实技术在齿轮箱故障诊断中的应用

分析了齿轮箱振动噪声产生的机理及其噪声特性，构建出了基于虚拟现实技术的齿轮箱故障诊断系统，设计出了由振动测试、数据采集和计算机信号处理组成的硬件平台，采用VisualBasic高级语言编写了相应的应用软件，可以实现齿轮箱的实体造型和故障的三维动态模拟显示，该设计方案和诊断系统具有较好的理论价值和应用前景。     

基于EMD与同态滤波解调的矿用齿轮箱故障诊断

针对矿用齿轮箱振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与同态滤波相结合的故障解调方法.利用EMD对某矿用皮带机齿轮箱故障信号进行分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMFs)分量,然后对其中较突出的IMFs进行同态滤波解调分析,提取出了频率为7.0Hz的调制故障信号.研究表明,EMD与同态滤波解调相结合是一种有效的齿轮箱故障诊断方法.     

基于信息融合的齿轮箱故障诊断技术研究

对齿轮箱的故障诊断和信息融合进行了简要概述,将信息融合技术和D-S证据推理运用于齿轮箱的故障诊断中,提出了一种可行有效的融合方法.     

基于EMD和Hilbert-Huang的滚动轴承故障诊断

采用EMD和Hilbert- Huang相结合的方式开发了故障诊断程序,并在试验台上针对滚动轴承故障工况进行了模拟试验,采集振动信号并做了分析.     

基于时频联合特征提取与MS-LTSA流形学习的齿轮箱故障诊断

提出了基于时频联合（TFC）特征提取和改进的监督局部切空间排列（MS-LTSA）的流形学习的齿轮箱故障诊断的方法。首先,提出了信号的时域、频域和HHT时频域三者结合的特征提取方法,以获取振动信号全面的特征向量信息;然后,提取高维特征向量的奇异值,利用流形学习理论对奇异值矩阵进行降噪;最后,通过降噪后的特征向量实现对齿轮箱各种故障的高效、精确地故障识别。提出的MS-LTSA方法实现了数据集内部结构信息和类判别信息的结合,提高了所提取低维特征的聚类效果;通过实验数据的分析,证实了所提方法在齿轮箱诊断上的优异表现和应用价值。     

一种基于EMD与多特征支持向量机(SVM)故障诊断方法

针对齿轮箱故障振动信号的不平稳非线性冲击行为,本文提出了一种基于经验模态分解的特征值提取及多特征支持向量机的智能诊断方法。在电机频率分别取30 Hz、35 Hz、40 Hz;载荷分别取0 N∙M、15 N∙M、30 N∙M;采样频率为1500 Hz条件下,进行齿轮正常状态、齿面磨损和齿轮裂痕故障模拟实验。试验结果表明:该创新方法在有限样本数据分析中可以准确、有效地对齿轮箱的工作状态和故障类型进行分类,且支持向量机在故障诊断中使用方便,可以提高诊断的精确性,在齿轮箱故障诊断或类似振动信号的检测应用中具有很强的实用性。     

基于EMD/HHT的齿轮箱齿轮不对中故障信号分析

研究了经验模态分解(简称EMD)技术在齿轮箱故障诊断中的应用,并详细论述了EMD原理,对齿轮故障振动信号(简称故障信号)进行EMD,获取固有模态函数(简称IMF)分量,并通过HHT(Hilbert-Huang)变换,对IMF分量进行解调,对解调信号进行频谱分析,提取故障特征频率。研究结果表明,EMD方法能够有效降低信号的噪声,提高信噪比,突出信号的故障特征。     

高速动车齿轮箱故障诊断技术研究综述

齿轮箱是高速动车驱动系统的重要组成部分,由于长期处于高速重载的工作环境,易受到损伤和出现故障。因此,快速准确地对高速动车齿轮箱的故障进行诊断具有重要意义。从分析动车齿轮箱的结构型式和常见故障入手,阐述了国内外用于动车齿轮箱故障诊断的振动分析、噪声分析、温度场分析、油液分析及声发射等典型技术的应用现状,对这些技术作了适用性分析并提出了重点研究方向建议。分析结果表明,当前应用于高速动车齿轮箱的多种故障诊断技术均有其各自不同的优缺点和应用场合,单种诊断技术受限于其局限性,均不能较好地精确诊断出动车齿轮箱的多类故障;应用基于先进智能算法的多种技术融合,有望是今后该领域故障诊断的研究重点之一。     

基于整机运转状态的齿轮箱故障诊断研究

介绍了齿轮箱故障诊断技术中的常用方法,通过实践案例对整机运转状态下齿轮箱故障进行了研究分析,并提出齿轮箱故障诊断的未来发展方向,以期对齿轮箱安全生产和日常维护起到一定的促进作用.     

基于EMD和AR模型的电磁换向阀故障特征提取研究

针对经验模态分解(EMD)方法存在的分解不完全问题,提出了一种改进EMD算法.该算法采用分段幂函数插值法代替原EMD算法中的三次样条插值法来生成包络线,对比实验表明了改进算法的优越性.结合时间序列分析中的AR模型,提出了一种基于EMD和AR模型的故障特征提取方法,将其应用到电磁换向阀的故障特征提取中,实验结果表明,该方法能够正确有效地提取电磁换向阀的故障特征.     

基于Hilbert解调技术的齿轮箱故障诊断

从理论上分析了根据Hilbert解调原理进行齿轮诊断的可行性 ,并利用齿轮箱诊断实例证明了理论分析的结果。在论文结尾 ,指出了齿轮箱诊断所应注意的两个基本问题。