一种盲源提取方法及其在滚动轴承故障特征提取中的应用

利用滚动轴承发生故障时其故障信号往往呈现出一定周期性的特点,首先计算出故障信号的理论基本周期τ,将τ作为待提取源信号的基本周期用所述方法的相关步骤计算出大致目标源信号及权重分离矩阵^W。然后将^W作为初始权重分离矩阵,将基于高阶统计量的固定点算法用于原始观测信号提取出更为精确的目标故障信号。通过仿真信号和实验信号验证了所述方法相对于约束独立成分分析(Constrained independent component analysis,CICA)方法具有以下优点:不需要精确估计目标源信号的周期及不需要构建精确的参考信号。此外,通过仿真还验证了所述方法相对于其他较新的盲源提取方法具较高的提取精度等优点。     

考虑切向刚度变化裂纹转子的分叉与混沌

基于不附加任何假设的裂纹模型,考虑切向刚度变化,建立裂纹转子无量纲动力学模型,可适用于瞬态、稳态、非线性等不同运动状态。采用分叉图、Pioncaré映射、轴心轨迹、频谱图、最大Lyapunov指数等,分析裂纹法向刚度变化、切向刚度变化、质量偏心与质量偏心角对裂纹转子分叉与混沌特性的影响,发现:随着裂纹法向刚度变化的增加,裂纹转子在亚临界转速区出现倍周期分叉、拟周期、周期3解等振动形式;考虑裂纹切向刚度变化,裂纹转子在1/2,2/3亚临界转速区出现拟周期、混沌运动,进入混沌的途径与拟周期、周期3解有关;质量偏心的增加或质量偏心角180°时,对裂纹转子的非线性运动具有明显的抑制作用。数值仿真研究可为工程实际中裂纹转子故障诊断提供依据。     

裂纹转子识别中Wigner-Ville分布与小波变换的比较

建立基于简单铰链裂纹模型的裂纹转子瞬态响应的动力学模型，得到裂纹转子与无裂纹转子的数值仿真解，比较裂纹转子与无裂纹转子Wigner-Ville分布和小波变换时频特性的不同。数值仿真进一步对比研究Wigner-Ville分布和小波变换对刚度变化的敏感性，并讨论质量偏心和质量偏心角对Wigner-Ville时频特性与小波时频特性的影响，为工程实际中裂纹转子的识别提供依据。     

基于循环双谱二次切片分析的滚动轴承故障诊断研究

发生早期微弱故障的滚动轴承,由于其故障特征频率处能量比较小,易于被噪声淹没,仅仅利用二阶循环平稳已经不能有效提取故障特征。而高阶循环统计量对噪声具有较好的免疫力。但是高阶循环统计量谱为多维谱图,图形化表示比较困难。本文对三阶循环累积量谱,即循环双谱,进行了简化,提出了循环双谱二次切片——循环双谱中心频率处切片的水平切片谱。并用此简化的循环双谱对滚动轴承早期故障做特征提取。仿真和实验结果证明了方法的有效性。     

基于频带熵的滚动轴承故障诊断研究

发生早期故障的轴承,由于故障特征频率处的能量比较微弱,易于被噪声淹没。通过对滚动轴承故障原理的研究,讨论了利用共振频率解调故障特征频率对于噪声的抑制能力。为了寻找轴承的共振频率,结合时频分析和信息熵的特点,提出了一种新的频带熵方法。首先利用短时傅里叶变换得到信号的时频分布,再沿时间轴计算各个频率的幅值谱熵,从而得到各个频率成分随时间变化的复杂度指标。利用频带熵对轴承共振频率的检测能力,揭示了频带熵与自适应滤波器参数的关系。与原始包络相比,滤波后的包络信号能有效的从噪声中提取出轴承故障特征频率。最后通过仿真和实验验证了该方法的有效性。     

可调品质因子小波变换在转子早期碰摩故障诊断中应用

针对高速旋转机械转子发生早期动静碰摩故障时主要为转子工频成份及转子与支撑间碰摩所致瞬态冲击信号成份,据可调品质因子小波变换对信号品质因子定义为转子工频成份为高品质因子信号、转子动静碰摩所致瞬态冲击信号为低品质因子信号,分别构建高、低品质因子小波变换基函数实现转子早期动静碰摩信号工频成份与瞬态冲击成份有效分离,对碰摩故障进行模式识别。通过仿真信号及转子碰摩实验信号验证可调品质因子小波变换在转子早期碰摩故障诊断中的有效性。     

基于集成隐马尔可夫模型的轴承故障诊断

对轴承振动信号进行时频分析获得全特征集;运用距离补偿法提取轴承故障敏感特征获得敏感特征集。两种特征集在用于训练、测试轴承状态时不仅诊断率不同,且误判样本亦不同。基于此,提出基于集成隐马尔可夫模型的轴承故障诊断方法。采用两种特征集分别建立两独立隐马尔可夫模型;运用平均法则、最大似然概率法集成隐马尔可夫模型分类效果;对轴承信号进行故障诊断。实验结果表明,与基于敏感特征集、全特征集的分类器相比,该模型分类器在轴承故障诊断中识别精度更高。     

基于AR模型的Kolmogorov-Smirnov检验性能退化及预测研究

设备性能退化评估是对现有故障诊断技术的全新拓展,它为更有效地实现智能主动维护提供参考,更有利于实现设备的零停机率。开展对设备的性能退化评估研究,还可以实现对设备的性能预测维护功能,大大提高设备运行的可靠性。提出了基于AR预测白噪化的Kolmogorov-Smirnov检验方法,同时实现了滚动轴承的全寿命实验。通过对轴承全寿命实验数据的分析研究,论证了本方法在设备性能退化评估及预测中的研究价值,相对于有效值等传统方法,它不仅能够显著地表现前期的微弱退化状态,而且还能有条件地更早指示设备的异常状态,对于故障预测的研究具有较大的意义。     

基于滚动轴承故障诊断的AR预测滤波器阶数问题研究

通过对滚动轴承故障原理的研究,详细讨论的了利用AR预测滤波器对滚动轴承故障进行降噪处理时其最优化阶数选择的问题。根据滚动轴承故障信号的冲击衰减模型,提出了共振衰减整周期截取的定阶思路。通过对仿真信号的研究分析,揭示了应用AR预测滤波器分析故障信号时阶数选取和信号的信噪比、衰减阻尼比、采样频率、结构共振频率之间的关系,为深入分析AR预测滤波器的阶数选择问题提供了良好的基础。同时,利用最大峭度方法实现了最优化阶数的确定,通过对实验数据的分析,验证了本定阶方法的有效性