基于LMD和平滑Teager能量算子解调的电机滚动轴承故障特征提取

作为电机转子的支撑元件,电机轴承故障在电机故障中占有很大比例。针对电机滚动轴承振动信号多分量调幅调频的特点,提出一种基于局域均值分解(LMD)和平滑Teager能量算子的电机轴承故障特征提取方法。该方法首先通过LMD将多分量调制信号分解为若干个单分量调制信号,再运用平滑Teager能量算子对包含主要故障信息的分量进行解调,从而准确地分析出轴承的故障特征。模拟和实例证明了该方法的有效性。     

基于ITD-形态滤波和Teager能量谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。     

基于CEEMD与MCKD的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承早期故障信号中冲击成分能量低,背景噪声干扰严重的问题,提出了基于CEEMD与MCKD的故障诊断方法。首先,应用CEEMD方法对故障振动信号进行分解,依据相关系数准则从分解结果中选取敏感分量;然后,采用MCKD算法对所选取分量信号进行降噪并应用Hilbert算法对降噪后信号进行解调处理,从包络谱中提取故障特征信息;最后,通过仿真信号和轴承试验数据进行诊断分析验证了该方法的有效性。     

改进小波去噪Teager算子的齿轮微弱故障提取方法

针对齿轮箱在强噪声背景下齿轮微弱故障振动信号的特征不易被提取的问题,提出将改进小波去噪和Teager能量算子相结合的微弱故障特征提取方法。采用改进小波阈值函数对振动信号进行去噪处理,与形态学滤波和传统小波阈值函数相比能够有效地提高信号的信噪比。对去噪后的信号进行集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)得到若干本征模式函数(intrinsic mode function,简称IMF),计算各IMF分量与原信号的相关系数并结合各IMF分量的频谱剔除虚假分量。对有效的IMF分量计算其Teager能量算子,并重构得到Teager能量谱,对重构信号进行时频分析并将其结果与原信号的希尔伯特黄变换(HilbertHuang transform,简称HHT)得到的边际谱进行对比。实验研究结果表明,本研究方法相比HHT能够对齿轮微弱故障特征进行更为有效地提取,验证了本研究方法在齿轮箱微弱故障诊断中的可行性。     

基于改进型CEEMDAN-TKEO滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于改进型CEEMDAN和Teager能量算子(TKEO)的诊断方法。首先,将传感器测得的故障振动信号采用CEEMDAN改进算法分解,得到多个固有模态函数(IMF),此过程可以削弱噪声成分的干扰,增强故障特征;然后,计算最具相关性模态信号的Teager能量算子并进行包络谱分析,通过谱中的频率成分实现故障诊断。实验结果表明,基于改进型CEEMDAN和Teager能量算子的诊断方法能够有效提取轴承故障信号中的微弱特征信息,具有一定的工程实用价值。     

加窗插值快速傅里叶变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障信号强噪声背景和非线性等特点,为精确识别滚动轴承的故障特征频率,在最小熵解卷积和Teager能量算子解调基础上,提出了一种基于Hanning窗插值快速傅里叶变换的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先利用最小熵解卷积对轴承故障信号进行降噪,再结合Teager 能量算子对降噪后的故障振动信号进行解调,经傅里叶变换后得到信号的Teager解调谱;然后采用Hanning窗对解调谱进行加权处理;最后利用信号频点附近三根离散频谱的幅值做插值处理,从而得到精确的故障特征频率。轴承实测振动信号的分析结果表明：与传统的Teager 能量算子解调方法相比,在选取较少分析点的基础上,大多数情况下所提方法仍能精确识别轴承故障特征频率。     

机械加工过程中轴承故障诊断方法研究

为了提高机械加工过程中滚动轴承故障诊断准确度,提出了基于新的解析能量算子的轴承故障诊断方法.在分析Teager能量算子缺陷基础上,提出了新的能量算子,命名为解析能量算子;解析能量算子无需满足Teager能量算子的使用条件,且能够更好地跟踪故障信号的冲击瞬态特征;使用EMD算法分解原始振动信号,给出了多指标融合的IMF分...     

载荷影响下的机电阻抗协整结构损伤识别方法

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。     

改进的TQWT在滚动轴承早期故障诊断的应用

针对滚动轴承早期故障特征信息十分微弱难以提取以及可调品质因子小波变换(tunable Q-factor wavelet transform,简称TQWT)参数设置依赖使用者经验的问题,提出改进的TQWT的滚动轴承早期故障诊断方法。首先,设定Q因子的区间范围,利用TQWT对滚动轴承故障振动信号进行分解得到若干个分量;其次,对各分量进行包络导数能量算子解调,在能量谱中根据特征频率强度系数这一指标自适应地确定TQWT的最佳分解参数,实现对故障信号的最优分解;最后,通过对最佳分量的包络导数能量谱分析即可准确地提取到轴承故障特征信息。通过对仿真信号、实验数据以及工程案例分析表明,该方法能够有效提取滚动轴承早期微弱故障特征并准确判断出滚动轴承故障类型,具有一定的工程应用价值。     

基于Teager能量算子的改进MOMEDA方法在铁路轮对轴承故障诊断中的应用

铁道车辆轮对轴承在故障发展的早期阶段,其振动信号中故障冲击成分比较微弱,容易淹没在轮轨冲击的强背景噪声中,在根据多点峭度谱周期区间最大值选择时总是选出干扰噪声周期而非故障周期,导致所提取信号中包含的故障信息较少,难以识别轴承故障。针对这一问题,提出了基于Teager能量算子的改进MOMEDA方法,采用Teager能量算子增强原始信号的冲击性和周期性,确保MOMEDA算法选取到精确的故障周期,进而准确提取轴承故障信息,同时引入周期误差率指标,用于衡量实际周期偏离理论周期的程度。通过仿真信号与货车轮对轴承试验及高铁轴承试验的验证,可以发现该方法提取故障信息的准确性较传统方法有了很大提升。研究结果对提升现有铁路轴承故障识别的准确率具有一定的理论和应用价值。