基于S变换的时域边际谱及其应用

为了更好地处理非平稳、非线性振动信号,依据Hilbert-Huang变换边际谱的思想,提出一种基于S变换的时域边际谱,并给出了利用该时域边际谱进行频谱分析的具体方法。对仿真信号的处理结果说明,该方法对振动信号中的冲击能量比较敏感,能够很好地提取冲击的特征频率,同时具有抑制信号高频成分和突出信号低频成分的特点。利用该方法对实际的振动信号进行处理,对滚动轴承故障的成功识别说明该方法能够提取微弱冲击特征频率,体现了其在振动信号频谱分析中的价值。     

连铸结晶器振动数据在线采集与处理的LabVIEW实现

以铸坯连铸生产现况为背景,在连铸结晶器振动在线检测系统功能的基础上,结合虚拟仪器与LabVIEW的优势,详细阐述了系统对结晶器振动信号的实时采集方案与实现步骤,同时还对振动信号的数据处理做了详细说明,给出了数字滤波器的实现程序,以及通过傅里叶变换实现的频谱分析图。最后给出的实际工程应用中系统采集到的振动信号时域波形和处理得到的频域频谱,充分证明了用LabVIEW实现的振动信号实时数据采集与处理取得了良好效果。     

滚动轴承故障特征提取的频谱自相关方法

冲击调制是滚动轴承发生局部故障的重要特征,在频谱上表现为调制边频且能量主要集中在高频共振区非常不利于诊断。根据冲击序列在时域与频域具有相似冲击形式的特点,将时域的自相关概念引入频域,对滚动轴承内、外圈局部故障响应信号的频谱进行自相关分析。该方法将位于高频共振区的调制边频特征有效地转移到低频区,形成以故障特征频率为基频的谐频特征;对于内圈故障信号频谱自相关结果保持了载荷调制的边频。对6220型滚动轴承外圈和内圈点蚀故障信号的分析结果表明:频谱自相关分析在不设计带通滤波器选择共振频段时,分析过程更简洁,对内圈故障特征的提取比包络分析、倒谱分析及时域的自相关方法效果更好、抗噪能力更强、可信度更高,具有较高的工程应用价值。     

广义S变换时频谱SVD降噪的滚动轴承故障冲击特征提取方法

针对强背景噪声下滚动轴承故障冲击特征难以提取的特点,提出了基于广义S变换时频谱SVD降噪的滚动轴承故障冲击特征提取方法。利用广义S变换时频分辨率高,时频谱能量集中,适合处理与分析非平稳冲击信号的特点,将广义S变换时频谱系数矩阵作为SVD的Hankel矩阵,以奇异值差分谱峰值群最后一个峰值点对应的奇异值作为置零阈值,最后对降噪后的数据矩阵进行广义S逆变换得到时域冲击特征信号。仿真及实际研究表明,该方法能够有效地提取出低信噪比信号中的周期性冲击特征,并能够有效地提取轴承故障振动信号中的冲击特征频率。     

滚动轴承复合故障特征分离的小波-频谱自相关方法

为解决从单通道振动信号中实现复合故障特征分离的问题,提出基于小波框架理论的小波-频谱自相关方法.该方法采用正交小波基函数将复合故障信号分解为多个不同尺度的子信号后,对各子信号分别进行频谱自相关分析.研究表明:频谱自相关方法能够去掉时域自相关方法产生的拖尾现象,能量集中性更高、抗噪能力更强,能够突出复合故障信号中能量较大的冲击故障特征.对6220轴承内、外圈复合故障试验信号分析的结果表明:小波-频谱自相关方法将复合故障特征分解到不同通道后,有效地抑制各子信号中能量较弱的故障特征,实现了内、外圈复合故障特征分离.在相同的小波分解条件下,小波-频谱自相关方法比小波-包络谱的特征分离效果更好,具有较高的工程应用价值.     

6HHE-VE-6型压缩机出口管系振动测试与分析

本文主要介绍应用智能信号采集处理分析系统，对某化肥公司6HHE-VE-6型压缩机出口管系的振动状态进行了现场实测，通过时域分析和频谱分析，得到了该压缩机的振动振幅值和振动的频率成分。同时利用有限元方法对此管道系统进行了结构模态分析，找出了管道剧烈振动的原因，并提出一套减振方案。     

基于自适应时频分解的瞬态冲击信号提纯

在分析非平稳振动信号中瞬态冲击信号和平稳振动信号各自特点的基础上,发展了新的提纯机械故障冲击成分的信号处理方法。首先选择Chirplet基函数将被分析信号自适应展开,得到噪声抑制,高分辨率且无交叉干扰项的自适应时频谱,然后分别使用了两种方法从自适应时频谱中恢复出瞬态冲击分量。一种是采用振动冲击信号模型的时频分布去逼近时频滤波后的冲击分量时频分布,继而借助信号模型重构出冲击分量;另一种是根据冲击信号的Chirplet基函数的参数表达特征,直接选择所需基函数对冲击分量进行重构。最后,采用这两种方法分别对齿轮和轴承的故障信号进行分析,分析结果验证了这两种方法对瞬态冲击信号提取都非常有效,在机械故障诊断中有很大的参考价值。     

矿井设备齿轮与轴承故障的诊断基础及信号特征研究

应用齿轮振动和轴承振动的数学模型,对齿轮和轴承故障的诊断基础和信号特征进行研究,认为:齿轮和轴承不同形式的故障对应不同特点的振动信号,根据振动信号的时域和频谱特征可以得到特定的故障形式;齿轮发生故障时会在其频谱图中形成频率和幅值调制现象。     

基于振动能量的设备状态评价方法研究

论研究单自由度系统强迫振动时振动能量与振动疲劳寿命之间关系,然后用ANSYS/FE-SAFE软件对简支梁进行横向弯曲振动疲劳分析,结果表明,在一定范围内,振动能量越大,振动疲劳寿命越短,反之亦然,因此可以用振动能量对设备状态进行评价。对于测得的速度信号,可通过时域或频域积分的方法求得位移进而得到振动能量,也可以对信号进行频谱分析得到各频率下的幅值从而求得振动能量,后者更加方便准确。最后使用健康度定量描述设备的健康状态。     

圆周振动筛轴承故障特征提取与诊断

针对圆周振动筛轴承故障信号经常淹没在振动筛自身的振动和冲击中,导致轴承故障特征难以提取的问题,提出采用包络分析法处理测试信号和诊断轴承故障的方法。利用加速度传感器采集圆周振动筛轴承正常工作和发生故障时的振动信号,再采用包络分析方法对振动信号进行处理并提取轴承的故障特征,从而识别出故障类型。通过实验分析了振动筛轴承故障的时域和频谱特征,得出轴承外圈频谱存在调制现象,而内圈频谱不存在调制现象,为轴承故障诊断提供了理论的技术支持和判断依据。