CS-VMD与Teager包络谱在齿轮故障特征提取中的应用

针对传动系统中齿轮故障特征不明显、难以准确提取以及在进行模态分解时VMD输入参数需要人为设定的问题,提出一种CS-VMD与Teager包络谱相结合的齿轮故障特征提取方法。首先,使用CS算法对VMD方法的模态分解个数、二次惩罚因子和时间延迟进行参数自适应确定;其次,使用参数自适应确定的CS-VMD方法对齿轮故障仿真信号和实测信号进行模态分解;最后,对分解得到的各模态分量进行Teager包络谱分析,进而提取各模态分量中的齿轮故障特征。仿真与实测信号分析结果表明:所提出的方法可以有效地分解齿轮故障非平稳信号和提取齿轮故障特征频率,验证了该方法在齿轮故障特征提取中的可行性。     

基于LMD谱分析的压气机转静子碰摩故障诊断

为了提取压气机转静子的碰摩故障特征,提出一种基于弹性支承振动应变信号的局部均值分解(LMD)谱分析方法。该方法通过在转子系统弹性支承垂直和水平方向的弹条上粘贴应变片,获取转子系统在工作过程中的振动应变信号,通过对振动应变信号进行LMD分解,并对LMD分解所得信号进行循环频率谱和切片谱分析,从而获得碰摩故障特征。分析结果表明:LMD可以对弹性支承振动应变信号进行有效分解;弹性支承振动应变信号经LMD分解得到第1个PF (Production function)分量的循环频率谱和各PF分量的切片谱均可提取转静子的碰摩故障特征频率。叶轮叶片的分解检查结果验证了该方法对转静子碰摩故障识别与诊断的有效性。     

噪声技术在航空发动机中的应用

以某民用燃气涡轮辅助动力装置为对象,研究噪声技术在航空发动机振动分析中的应用。采用课题组自行开发的频谱分析软件,对噪声测试系统获得的包含振动量信息的WAV文件数据进行计算,获得3维频谱图。对这些频谱图进行详细分析,可找出可能存在的激振频率及零件共振频率。将噪声测试获得的振动信息与传统的安装在机匣上的振动传感器的测量数据进行了对比,结果表明噪声测试方法可获得更多有用信息。     

局部均值分解在滚动轴承故障综合诊断中的应用

局部均值分解(LMD)是在经验模态分解(EMD)的基础上提出的一种新的自适应时频分析方法,在故障诊断领域展现出较好的应用前景。本文改进了LMD算法,提高LMD计算速度,并利用仿真信号研究了LMD算法的特性,验证了LMD处理多分量调幅调频信号的有效性;针对轴承故障信号的调制特点以及背景信号对故障信号的影响,本文提出将其应用于滚动轴承外圈点蚀、内圈点蚀和滚动体点蚀的故障综合诊断中,结果表明LMD方法能够有效地提取出故障特征频率,对故障类型做出准确判断     

基于CEEMDAN排列熵和LS-SVM的滚动轴承状态分类

针对不同状态滚动轴承振动信号之间的时域波形和幅值谱差别不大,难以判断轴承的运行状态,提出基于自适应噪声的完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)排列熵和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的轴承状态分类方法.首先,该方法将采集的轴承振动信号分成一定数目的训练样本和测试样本.然后,对每个样本信号进行CEEMDAN分解,得到多个内禀模态分量(intrinsic mode functions,IMF),并计算每个样本信号前几个IMF分量的排列熵,将其作为输入LS-SVM分类器中的特征向量.最后,利用LS-SVM分类器对轴承状态进行分类与识别.将该方法应用于4种不同状态轴承的分类中,并与基于原始振动信号排列熵的LS-SVM轴承状态分类进行对比.结果表明:该方法总的分类准确率从后者的62.5%提高到98.75%,有效地证明了本文方法的准确性和优越性.     

航空发动机转子在冲击载荷下的振动响应分析与试验

考虑挤压油膜阻尼器(squeeze film damper, SFD)非线性油膜力建立了转子的运动微分方程,将转子在冲击载荷下的振动响应分解为谐响应和冲击响应,分别建立了谐响应、冲击响应的有限元模型,并开展了振动响应计算分析。在振动台上开展了航空发动机转子在不同脉宽的垂向冲击载荷下的振动特性试验研究,获取了转子在冲击瞬时的振动响应,并与计算结果进行对比分析。研究结果表明：在一定范围内,转子的振动响应随冲击脉宽变大而变小;与试验结果相比,振动响应计算误差在10.44%～20.00%。研究为冲击载荷下航空发动机转子振动响应分析和试验提供了方法,具有重要的工程应用价值。     

自适应模态总数变分模态分解方法及其性能评估EI北大核心CSCD

VMD方法目前广泛应用于转子系统故障诊断以及二维图像分解等领域,但传统VMD算法需要预先给出模态总数,且VMD对信号能量较弱的非中心频段存在重构效果差,含噪声下提取能力差,容易遗漏故障特征等问题;基于上述问题对VMD修改了信号的约束准则,并引入信号未处理以及残差信号的多元约束目标,使模态总数可通过收敛得到;对模拟内圈轴承信号和试验信号的时频域重构分析以及分解模态信号的分析,对比三种算法的在非中心频段的重构效果以及特征提取能力的优劣。