基于Hilbert解调的滚动轴承故障诊断技术研究

介绍了Hilbert解调技术用于滚动轴承故障诊断的基本原理;通过对故障轴承实验数据的分析,证实了基于Hilbert变换的包络解调技术是一种有效的滚动轴承故障诊断方法。     

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.     

阶次跟踪和Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中应用

针对风力发电机组传动链时变工况下振动信号非平稳和调制特点,提出了一种基于阶次跟踪和Hilbert包络解调的滚动轴承故障诊断的新方法。使用阶次跟踪把时间域采样转换成角度域进行等角度重采样,把时间域非平稳信号变换成角度域平稳信号,可消除"频谱模糊"现象,进一步应用Hilbert包络解调把低频故障信号从高频载波信号中解调出来。结果表明,阶次跟踪和Hilbert包络解调联合能够有效地提取时变工况下非平稳振动信号的故障特征频率并判断故障类型。     

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.     

细化包络分析在滚动轴承缺陷诊断中的应用

为了克服传统包络解调方法存在需要人为选定共振频带的缺陷，采用小波变换滤波和Hilbert变换检波的方法对轴承的缺陷信号实现解调。为了进一步提高包络谱的频率分辨率，采用相位补偿方法对包络谱进行细化，从而进一步提高了诊断的准确率。     

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。     

能量算子在往复压缩机故障诊断中的应用研究

针对目前往复压缩机气阀故障诊断中存在的问题,提出了采用能量算子对其振动信号进行包络分析,并且指出了能量算子解调方法从运算速度和包络精度上都优于常用的Hilbert变换包络方法。最后将其用于往复压缩机气阀的故障诊断,把包络信号的歪度值和峭度值作为特征指标用于气阀故障判断,取得了满意的效果。     

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。     

齿轮箱故障诊断中信号解调方法的研究

提出了一种对齿轮箱调制类故障信号进行诊断的综合方法，对于既有调幅成分又有调频成分的齿轮箱故障信号，提出首先利用Hilbert变换解调出包络信息，同时保留剩余信号，然后用三次FFT技术对调频信息进行解调，使得调频信号特征更加清晰，为齿轮箱故障诊断提供了更准确的信息。     

应用小波包和Hilbert分析的轴承故障特征提取方法

利用小波包理论的基本原理,对滚动轴承的故障信号进行了处理,实测信号经小波包分解和重构后,应用Hilbert变换进行包络解调和细化频谱分析,得出故障信号所对应的频谱。试验结果证明,对滚动轴承的非平稳信号进行小波包的Hilbert变换和细化频谱分析,并进行故障诊断是行之有效的,这为旋转机械的故障诊断提供了新的参考,具有重要的实际工程应用价值。     

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。     

一种改进的基于小波变换的包络提取算法研究

结合“模极大值小波域去噪”原理，提出了一种基于小波变换和希尔伯特变换的包络提取算法。首先用小波变换作为包络分析的前置处理手段，再利用希尔伯特变换对处理后的信号进行包络提取。针对希尔伯特变换解包络的不足，采用模极大值小波域去噪算法对包络信号进行消噪，从而解决了一般算法难以解决的由于随机噪声的干扰造成的提取的包络轮廓信息粗糙的难题。实验结果表明，该方法可以精确提取信号的包络并通过包络细化谱分析全面获得信号所隐古的故障特征。     

基于卷积稀疏表示及等距映射的轴承故障诊断

针对卷积稀疏表示(convolution sparse representation,简称CSR)在轴承故障脉冲提取过程中过于依赖惩罚因子的缺点,提出了一种基于卷积稀疏表示、希尔伯特变换(Hilbert transform,简称HT)以及流形学习降维相结合的轴承故障诊断方法。首先,通过在不同惩罚因子下的CSR提取不同稀疏特征的脉冲;其次,针对提取的一系列脉冲进行希尔伯特变换,构造脉冲包络空间;最后,利用等距映射(isometric feature mapping,简称Isomap)流形学习算法对脉冲包络空间求解低维本征包络,以实现故障诊断。通过仿真数据以及台架实验数据验证表明:基于CSRHT-Isomap算法的轮对轴承故障诊断方法可以很好地提取轴承内圈及滚动体故障特征,通过与基于聚合经验模态分解和小波包变换的包络空间算法进行比较,证明该方法在提取本征包络、强化本征包络谱以及放大故障特征频率的谐波数方面具备较大优势。     

基于EMD和信息熵的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于EMD和信息熵的滚动轴承故障诊断方法。利用EMD将滚动轴承振动信号分解为多个IMF分量,计算各个IMF分量的信息熵,设定有效的熵阈值来取舍IMF分量,利用保留的IMF分量重构信号,并对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取滚动轴承故障特征频率。对实测滚动轴承振动信号分析表明,该方法能有效提取滚动轴承的故障特征频率。     

FAULT DIAGNOSIS APPROACH FOR ROLLER BEARINGS BASED ON EMPIRICAL MODE DECOMPOSITION METHOD AND HILBERT TRANSFORM

Based upon empirical mode decomposition (EMD) method and Hilbert spectrum, a method for fault diagnosis of roller bearing is proposed. The orthogonal wavelet bases are used to translate vibration signals of a roller bearing into time-scale representation, then, an envelope signal can be obtained by envelope spectrum analysis of wavelet coefficients of high scales. By applying EMD method and Hilbert transform to the envelope signal, we can get the local Hilbert marginal spectrum from which the faults in a roller bearing can be diagnosed and fault patterns can be identified. Practical vibration signals measured from roller bearings with out-race faults or inner-race faults are analyzed by the proposed method. The results show that the proposed method is superior to the traditional envelope spectrum method in extracting the fault characteristics of roller bearings.     

A method for the compound fault diagnosis of gearboxes based on morphological component analysis

An improved morphological component analysis (MCA) method is proposed for the compound fault diagnosis of gearboxes. When gear fault and bearing fault occur simultaneously, the compound fault signal of the gearbox contains meshing components (related to the gear fault) and periodic impulse components (related to the bearing fault). The corresponding fault characteristics can be separated by MCA according to the morphological differences of the components. In the proposed method, the optimal dictionary, which can represent the characteristics of bearing faults, is first selected based on the principle of minimum information entropy. Then, the compound fault signal is decomposed into the meshing component and the periodic impulse component using MCA. Finally, the separated components are subjected to the Hilbert envelope spectrum analysis. The faults of the gear and the bearing can be diagnosed according to the envelope spectra of the separated fault signal components. Simulation and experimental studies validate the effectiveness of the proposed method for the compound fault diagnosis of gearboxes.     

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。     

基于电机电流分析的万能式断路器机械故障诊断

电机电流信号常用于分析电动机本身的故障问题,但对其应用于与电机相连机构的故障分析的研究较少。提出一种基于储能电机电流分析的万能式断路器操作机构故障诊断方法。首先采用Hilbert幅值解调法和改进的小波包阈值法相结合获取交流电流信号的包络线,以解决随机噪声干扰造成的所提取包络线粗糙的问题;然后通过包络线提取电流信号的时间量、电流量以及峭度作为不同故障状态电流波形的特征参数;最后融合模糊聚类和量子粒子群优化的相关向量机实现对断路器正常状态、传动齿轮卡涩、储能弹簧卡涩以及脱落的4种状态的辨识。构建了基于电流分析的万能式断路器故障诊断系统,在不同工况下进行了验证,结果表明该方法能有效提取操作机构储能相关部件的故障特征,实现了对操作机构储能相关部件的故障诊断。