基于转速提取和优化MSB的滚动轴承故障诊断

在变转速工况下,齿轮箱滚动轴承的振动信号呈现强烈的非平稳性特征,导致无法对其进行故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于转速提取和优化调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用同步提取变换(SET),从原始振动信号中提取了参考轴的瞬时转速;再对原始信号进行了预白化和最小熵反褶积(MED)滤波,得到了特征增强的降噪信号,并结合提取的转速信号进行了角域重采样,建立了阶次域调制信号双谱(MSB);基于MSB分布,构造了更能体现主导调制分量与载波分量非线性耦合程度的改进载波谱;最后,根据改进载波谱对载波切片进行了择优挑选,结合MSB和双谱相干函数构造了改进调制谱,进一步消除了噪声的干扰,从而提取到了滚动轴承的显著故障特征。研究结果表明：该方法可以用于有效提取变转速齿轮箱滚动轴承的故障特征阶次,从而实现对滚动轴承进行有效的故障诊断;与传统的诊断方法相比,该方法具有明显的优势。     

一种用于滚动轴承故障诊断的脉冲增强提取方法

针对齿轮箱滚动轴承发生故障时,其故障脉冲被强烈干扰信号湮没而导致故障特征难以提取的难题,提出了基于脉冲增强提取的滚动轴承故障诊断方法。基于表征故障脉冲周期性的包络谱,构建了能指示振动信号中故障脉冲强度的脉冲提取算子（PEO）;考虑到微弱故障信号特征增强的需求,结合最小熵解卷积（MED）构造了脉冲增强提取算子指标（PEEO）,用于评价MED不同滤波长度对故障脉冲增强的效果;构建基于MED滤波长度、脉冲频率以及PEEO的三维滤波模型,利用三维滤波谱PEEO峰值定位MED最优滤波长度并指示脉冲增强信号特征频率,获取最优脉冲增强信号的同时实现齿轮箱滚动轴承故障特征的提取。仿真分析和实验验证结果表明,该方法可以有效增强轴承故障脉冲,并在最优脉冲增强信号PEEO幅值谱中呈现显著的轴承故障特征,实现了齿轮箱滚动轴承微弱故障的诊断,且与典型方法相比具有明显优势。