基于信息熵的滚动轴承声发射信号故障诊断

利用声发射信号进行低速滚动轴承故障检测.在状态特征提取的基础上,从信息融合的思想出发,建立一种基于时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵和空间特征谱熵的故障诊断方法,并作为综合评价滚动轴承运行状态的定量特征指标.     

基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断研究

采用声发射技术对铁路货车滚动轴承的故障诊断是一种新型的无损检测方法。对采集到的声发射信号进行基于小波变换的带通滤波处理后,故障特征信息明显,容易区分出铁路货车滚动轴承的不同状态。将声发射技术用于铁路货车滚动轴承的状态监测与诊断中,经大量试验证明,该法能准确区分轴承状态的好坏与故障类型。     

声发射法在滚动轴承故障识别中的应用

本文研究了用声发射法（简称AE）诊断滚动轴承故障的新技术，首次提出用谐振能量比判别法对滚动轴承故障进行定量诊断，在自制的实验装置上应用简单而有效的声发射信号的提取与处理系统，成功地诊断了轴承的故障，实验证明，本文提出的声发射检测方法简单，易行、是一种很有前途的方法。     

基于声发射技术的滚动轴承故障检测

利用声发射传感器、PCI-2声发射数据采集卡和AEwin软件系统建立滚动轴承故障检测试验台,进行轴承故障诊断。利用能量分析法对采集的声发射(AE)信号进行初步故障诊断,对自相关处理后的声发射信号进行FFT变换得到频域信号,并采用模糊识别法中的"择近原则",通过建立隶属函数和贴近度函数来识别轴承的故障类型。     

铁路货车轴承的声发射故障诊断及分析

结合声发射检测的特点和货车滚动轴承故障检测的现状，将声发射检测技术应用于货车轴承故障检测中，提出了小波包分析提取轴承声发射信号特征向量的方法，并利用概率神经网络的模式识别功能进行轴承故障状态的识别。     

滚动轴承早期故障诊断技术应用探讨

滚动轴承在旋转机械中应用非常普遍,而其工作寿命的离散性又很大。因此开展滚动轴承故障诊断技术的研究很有必要,尤其是对早期故障进行预报更具重要价值。本文依据笔者在上海石化开展此项工作的研究实践,结合诊断实例,论述应用高频解调技术对滚动轴承早期故障进行测试分析的工作体会,在工程上有一定的实用价值。     

基于声发射信号的金属铣削过程研究

为了对铣削过程进行状态监测,避免在铣削工作过程中产生突发损伤,从铣削加工中的声发射现象入手,采集整个铣削过程中产生的声发射信号,利用声发射计数进行数据分析,得到铣削过程中不同阶段所对应的声发射计数的变化规律,从而进一步对整个铣削过程的稳定性进行分析研究。结果表明,主轴转速设置在1600 r/min～3200 r/min时,随着主轴转速增大,主轴转速与声发射计数呈正相关关系,随着主轴转速设置的增大,相应的各个时刻所对应的声发射计数值也发生增大,系统越不稳定。声发射计数对主轴转速这一铣削参数的变化非常敏感,能够很好地反映金属铣削过程的稳定性,很好地描述整个铣削过程。在每次铣削试验中,铣削初期阶段,声发射计数值呈阶跃性增大,然后逐渐保持平稳的特征;而当铣削进行到试件中段时,声发射计数继续增大,达到峰值。因此,铣削过程中,铣削的加工试件中间位置时需要重点关注,此时铣削状态最不平稳,最容易发生失效。在实际铣削过程中,重点监控好声发射计数,能避免刀具等加工件发生损伤破坏,提高加工质量及加工效率。     

基于阶比复杂度的滚动轴承早期故障诊断

针对传统阶比频率分析不能有效提取滚动轴承早期故障的不足,提出一种将阶比分析、复杂度分析相结合的故障诊断新方法。通过转速传感器和振动传感器同步采集轴承的信号,运用计算阶比跟踪实现了轴承时变振动信号的等角度重采样,再计算经过重采样处理后的角域信号复杂度,将其作为故障识别的依据。最后,通过轴承实测数据的诊断与对比试验验证了该方法的正确性。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究

介绍了小波分析的基本理论,并将小波分析应用于轴承的故障诊断。通过对实验数据的分析和处理,提取出了故障特征,并准确地对故障进行了定位。这种方法取得了良好的诊断效果,适合于滚动轴承的故障诊断。     

基于经验模式分解和Wigner高阶矩谱的轴承故障诊断

Wigner高阶矩谱由于交叉项的干扰而影响了对信号的时频分析,通过经验模式分解与Wigner高阶矩谱结合,有效地抑制了Wigner高阶矩谱的交叉项,通过仿真试验进行了验证,并在轴承内圈点蚀故障诊断中得到了应用.     

滚动轴承故障程度诊断的HMM方法研究

为提高滚动轴承故障诊断率,提出基于时频域指标的HMM轴承故障程度诊断方法。利用轴承故障模拟试验台,采集不同剥落程度滚动体的振动信号,分别提取均方值、有效值、方差、修正样本方差、标准差、频域中心及带宽共7个时域和频域指标作为特征向量训练HMM,得到基于HMM的诊断分类器。利用该分类器对330组待检滚动轴承振动信号进行分析,诊断正确率达90%以上,说明该方法能有效提取故障特征。     

基于蚁群神经网络的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障诊断的准确性,将蚁群算法与神经网络相结合,根据轴承故障产生的机理,建立其BP神经网络的诊断模型,以网络的误差为目标函数,通过蚁群算法进行BP网络的权值优化,并用优化好的BP网络进行故障诊断。仿真结果表明,该方法具有较高的故障诊断准确度,具有较强的实用性。     

基于EMD和信息熵的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于EMD和信息熵的滚动轴承故障诊断方法。利用EMD将滚动轴承振动信号分解为多个IMF分量,计算各个IMF分量的信息熵,设定有效的熵阈值来取舍IMF分量,利用保留的IMF分量重构信号,并对重构信号进行Hilbert包络谱分析,提取滚动轴承故障特征频率。对实测滚动轴承振动信号分析表明,该方法能有效提取滚动轴承的故障特征频率。     

基于形态差值滤波和差分熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承内外圈的早期故障,提出了一种新的诊断方法,该方法融合了数学形态学对非线性信号的滤波和信息熵理论在信号表征方面的优越性。首先,利用数学形态差值滤波器对实测的轴承内外圈轻重损伤的故障信号进行消噪处理,充分突出了有用的故障特征信息;然后,利用差分熵提取该信号中的突变特征信息,对其进行不确定性和复杂性度量;最后,根据突变点的冲击时间间隔和内外圈故障周期性冲击的时间间隔一致的思想来完成对滚动轴承的故障诊断。通过对仿真信号和滚动轴承实测内外圈两种故障程度的振动信号的诊断分析,证明该方法能够很好地识别轴承内外圈早期故障的类型,且具有很高的准确率。     

滚动轴承故障智能诊断系统

在小波分析理论以及现场调试的基础上,研制了滚动轴承故障智能诊断系统。该系统具有特征参数分析、时频分布、故障智能诊断等功能,能有效地诊断出轴承故障发生的部位、性能和程度等。     

基于分形和小波包理论的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承故障分形诊断的准确性,利用仿真信号对不同数据长度和不同信噪比下信号的盒维数和关联维数的差异进行对比,发现两种分形维对不同信号具有不同适应性;利用基于小波包分解能量图的特征信号强化技术,突出含噪轴承振动信号的故障信息特征,并对消噪前后振动信号盒维数进行计算和对比。分析结果表明,分形盒维数比关联维数更适用于分析含噪较重的信号;滚动轴承故障振动信号盒维数小于正常信号盒维数;相比原始信号,经小波包提取后不同类型故障振动信号的盒维数区分更为明显,诊断结果更加准确直观。     

基于IPSO优化BP神经网络的滚动轴承故障诊断

在研究改进粒子群算法(IPSO)的基础上,采用IPSO对BP神经网络进行优化,并针对滚动轴承故障诊断问题提出了有效的分析方法。试验结果表明,该算法能够有效地判断出故障类型,与实际期望结果相符合。