基于非平稳循环特征极坐标增强的曲轴轴承磨损故障诊断

曲轴轴承早期磨损故障特征微弱且呈现非平稳循环特征,提出一种非平稳循环特征极坐标增强方法。利用连续小波变换对发动机振动信号进行处理,然后根据发动机工作过程与配气相位的关系对于每一工作循环数据进行等角度采样,将信号特征由直角坐标系映射到极坐标系并进行同步增强,并利用模糊C均值聚类对故障特征参数进行分类识别。仿真信号的分析对比显示了该方法能够削弱噪声干扰,突出信号特征。运用此方法对某型发动机曲轴轴承磨损信号进行分析,有效地提取了曲轴轴承磨损特征信息,准确识别了曲轴轴承不同磨损故障。     

基于分数阶聚能带分析的微弱故障特征提取研究

提出了一种分数阶聚能带时频累加谱方法,快速实现长数据的时频分析,突出目标分量,用于提取变速器急加速过程微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）最佳阶次,对变速器急加速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,根据FRFT模值谱确定聚能带,计算分数阶聚能带时频累加谱,通过对比多组正常和故障数据的分数阶聚能带时频累加谱结果和阶比谱结果,验证该方法的有效性。试验结果表明：根据转速信号能快速、准确确定FRFT最佳阶次;选取聚能带内的FRFT结果进行时频分析,计算量小,分辨率高,分数阶聚能带时频累加谱具有聚焦和局部放大的特点, 能很好地突出目标分量,抑噪噪声,是提取变速器急加速过程信号微弱故障特征的有效方法。     

基于FRFT的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法

针对全局搜索基函数计算量大的问题,提出了基于分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform,FR-FT)确定基函数的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法。通过解析信号的FRFT消除实信号FRFT结果中的对称项,两级搜索FRFT幅度谱确定信号的最佳基函数,检验该方法的计算效率和抗噪性能,并采用该方法分解频率呈曲线变化的多分量非平稳信号。试验结果表明:对解析信号进行FRFT能有效消除实信号FRFT结果中的对称项;基于FRFT确定基函数速度快、精度高、抗噪能力强,与频偏大小、频率变化快慢无关,不需先验知识,有效克服了全局搜索方法计算量过大的问题;基于FRFT的改进多尺度线调频基稀疏信号分解方法能快速、准确地分解频率呈曲线变化的多分量信号,适合于旋转机械瞬变工况下非平稳信号的瞬时频率估计与目标分量隔离分析。     

基于FRFT的单分量阶比双谱提取微弱故障特征

提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,简称FRFT)的单分量阶比双谱分析方法,消除阶比双谱分析多分量信号时产生的交叉项,提取变速器齿轮微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定FRFT最佳阶次,对变速器升速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,在该分数阶域分离目标阶比分量,对分离出的单分量信号分别进行阶比双谱分析,并累加各分量阶比双谱结果得到基于FRFT的单分量阶比双谱。试验结果表明,变速器变速过程振动信号为多阶比分量信号,直接对其进行阶比双谱分析会产生明显的交叉项,使阶比双谱阶次和幅值失真。基于FRFT的单分量阶比双谱方法能有效屏蔽其他分量和噪声干扰、消除交叉项,真实、准确反映被分析信号的阶比双谱,有效提取变速器齿轮微弱故障特征。     

基于稳健全息阶比谱提取微弱故障特征

提出了一种稳健全息阶比谱方法,用于提取变速器变速过程的微弱故障特征。首先分析了转速波动对传统阶比方法分析精度的影响,构造了基于转速调整的改进阶比方法,对水平与垂直方向加速过程信号的改进阶比谱进行全息分析,构成稳健全息阶比谱,并与单测点改进阶比谱结果对比。试验表明,改进阶比谱能有效抑制转速波动对等角度采样的影响,提高了阶比谱分析精度,有效增强了全息阶比谱的稳健性;相对于任一方向单测点阶比谱,稳健全息阶比谱既能分析变速过程信号,又能融合多点信息,其量化参数能更准确评价诊断对象的技术状态,证明稳健全息阶比谱是一种全面、可靠提取变速过程微弱故障特征的有效方法。     

基于分数阶滤波的全息阶比解调谱及齿轮早期故障诊断

为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,再对分离后信号进行全息阶比谱分析,得到调制分量的全息阶比解调谱,并对齿轮早期点蚀故障进行故障诊断。试验结果表明,基于分数阶滤波的全息阶比解调谱,兼具分数阶滤波分离频率变化分量的特点与全息阶比谱融合多维特征的优势,既能有效分离变转速过程的调制分量,隔离其他分量和噪声干扰,又能有效融合两个方向的关键特征信息,有效诊断出单测点单特征方法难以识别的齿轮早期故障。     

Teager算子和极坐标级联增强时频特征算法及轴承微弱故障特征提取

提出了一种Teager算子和极坐标级联增强时频特征方法(Cascading enhancement of time-frequency feature based on Teager energy operator and polar diagram,CETFTP),应用于提取轴承早期单一和并发故障微弱特征。首先计算信号的Teager能量算子输出,一级增强冲击信号能量,按有限种可能周期将时间尺度平面上的时频系数累加,映射到极坐标平面,二级增强周期冲击时频特征。对仿真信号和4种工况轴承实测信号进行CETFTP分析,结果表明:CETFTP方法能级联增强周期冲击特征,有效抑制非同周期的其他分量和噪声干扰,更能提取强噪声下的轴承微弱故障特征;CETFTP不仅能有效提取单一故障微弱特征,而且能消除并发故障调制源之间的干扰,逐个提取信号中的多个调制源特征,为轴承并发故障特征提取提供了一条新途径。