包络变形对阶比分析结果的影响及消除方法

转速变化的滚动轴承故障诊断通常先采用计算阶比跟踪技术消除变转速的影响,再进行阶比分析获得故障特征。然而,等角度重采样会引起冲击包络变形进而导致阶比分析结果产生偏差,在转速变化范围较大时这个偏差必须要受到重视。本文的主要工作是介绍了等角度重采样方法,仿真了包络变形对阶比分析结果的影响,给出了峰值点间隔变化量详细的理论推导,提出了通过修正角度变换值来消除包络变形影响的方法,并进行了实验验证。研究结果显示,包络在宽窄方向的变形对阶比分析结果没有影响;相邻包络峰值点间隔的变化对阶比分析结果产生影响;在角度序列逐点减去峰值点间隔变化量可消除包络变形对阶比分析结果的影响。     

基于低次故障特征阶比系数的变转速滚动轴承等效转频估计算法

基于时频表达的阶比跟踪算法能够帮助实现变转速旋转设备的故障诊断而不依靠转速计的帮助。然而,滚动轴承振动信号的时频表达却因缺少明显且易提取的转频成分使得该算法无法得到应用。为此,引入瞬时故障特征频率作为滚动轴承的等效转频,并提出基于低次故障特征阶比系数的估计算法对其进行提取。根据转频的变化范围确定基本滤波带宽并沿频率轴构造一组带通滤波器对原信号进行带通滤波。计算各带通滤波结果的包络时频谱并提取相应的等效转频趋势线。利用等效转频趋势线对相应的滤波结果进行重采样并计算故障特征阶比包络谱。将各阶比包络谱中与一、二、三次故障特征阶比相对应的幅值之和作为标准确定最优滤波带宽与相应的等效转频趋势线(瞬时故障特征频率趋势线)。利用该趋势线对原始信号进行故障相角域重采样,所得结果故障特征阶比包络谱即可用于滚动轴承的故障诊断。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。     

基于改进的自适应噪声消除和故障特征阶比谱的齿轮噪源干扰下变转速滚动轴承故障诊断

变转速工作模式和齿轮噪源干扰是阻碍滚动轴承故障诊断的两个难题。虽然基于转速信号的角域重采样技术和基于参考信号的自适应噪声消除算法为这两个问题提供了可靠的解决路线,但是由于安装空间和成本的限制,转速信息和参考信号在实际工程中往往难以获取。为解决这一难题,提出了一种不依靠上述辅助设备的滚动轴承故障诊断新算法。整个算法由五部分组成:(1)利用峰值啮合倍频趋势线构造参考信号对混合信号进行自适应滤波以削弱齿轮噪源对轴承故障共振频带获取的干扰;(2)利用谱峭度快速算法确定由轴承故障引起的高频共振所对应的中心频率,滤波带宽和对应的尺度并直接得到最能反映轴承故障的滤波包络;(3)利用短时傅里叶变换求得两次滤波后包络信号的包络时频谱并利用峰值搜索算法对瞬时故障特征频率趋势线进行提取;(4)提出基于采样频率重调的重采样算法,对谱峭度滤波结果进行故障阶比域重采样;(5)利用傅里叶变换求取重采样信号的故障特征阶比谱,并提出新的故障诊断策略对滚动轴承的运行状态进行判断。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。     

基于3种测度值的特征提取方法优化评价

模式识别结果的好坏往往取决于对识别对象本身特征的提取.对于一类对象通常已经存在若干成形的提取方法,要想达到较好的识别分类效果就需要在特征提取方法的层面上获取更具代表性的特征表达.以字符识别所用的特征提取方法为例,研究特征提取方法的分析评价.用5种常用的特征提取方法及其组合对标准字模进行特征提取,分别使用最小欧氏距离、欧氏距离总和及欧氏距离方差3种测度在4个不同维度空间内对提取方法进行比较分析.最后,综合使用3种测度值去评价特征提取方法.     

基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断

针对难以从滚动轴承的时频分布中提取瞬时转频分量的问题,本文利用由轴承包络时频谱中提取的瞬时故障特征频率替代传统瞬时转频实现重采样,进而基于故障特征因子与转频阶比边带构造故障特征阶比模板以实现变转速运行模式下滚动轴承故障诊断。其具体算法由以下四个部分组成：首先,联合应用谱峭度滤波算法与短时傅里叶变换得到能够突出瞬时故障特征频率的包络时频谱;其次,提出基于幅值重调的峰值搜索算法对瞬时故障特征趋势线进行提取;再次,以瞬时故障特征频率趋势线为基础对原信号进行故障相角域重采样并得到故障特征阶比谱;最后,根据被监测轴承的故障特征因子构造故障特征阶比模板对滚动轴承的运行状态与故障类别进行判断。仿真算例和应用实例将对该算法的有效性予以证明。