基于噪声小波包络谱的主轴承磨损故障诊断

传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率很繁琐，为此，提出了基于噪声和正交小波监测往复式活塞发动机滑动主轴承磨损故障的一种新方法．利用Symlets小波分析将测得的机体噪声信号变换到时频域，得到含有内燃机主轴承间隙磨损状态的时频信息．主轴承磨损故障会使机体噪声信号的高频成分增加，而且高频滤波成分特征与内燃机的冲击过程相对应，所以，需选择合适的高频带加以提取并进行包络谱分析．通过声级计测取了代表主轴承4类间隙磨损程度的噪声信号，发现2个特征频率处的能量对间隙磨损状态比较敏感，均随著磨损量的增加而增加．通过该方法。可利用机体噪声信号监测主轴承的磨损状态．     

基于切片双谱分析的滚动轴承故障识别研究

针对滚动轴承故障识别问题，提出基于共振解调理论和高阶谱分析相结合的新方法.讨论了双谱理论和双谱对角切片的特性，分析了故障滚动轴承振动信号的特点.利用希尔伯特（Hilbert）变换构造原始振动信号的解析信号，求取信号的包络，计算包络信号的对角切片双谱，提取由于滚动轴承二次相位耦合产生的非线性特征，得到滚动轴承的故障特征频率，识别滚动轴承的故障模式.试验和理论分析表明，利用该方法可以有效地将正常轴承和内滚道伤轴承、外滚道伤轴承的振动信号进行分离.该方法保留了信号的相位信息, 并且能够有效地抑制噪声，在降维的同时简化了算法.     

基于最小二乘法的热连轧机振动信号分析

为解决某热连轧机组在提高控制系统增益后发生异常振动故障这一问题,首先对相关部位进行了振动测试和测试信号的谱分析,获得了异常振动信号的特征.在此基础上将最小二乘法的辨识方法应用于热连轧机的异常振动故障诊断,建立了基于最小二乘法的热连轧机ARX故障诊断模型并通过了模型检验.对故障模型的稳定性分析表明:正常轧制状态下运行的系统是稳定的,而在提高增益后发生异常振动时系统极点非常靠近虚轴.从模型结构上来看,两者最明显的区别是纯延时的差异,纯延时破坏了系统的稳定性,形成了轧机的自激振动.同时也表明最小二乘法在解决大型复杂机电系统故障诊断问题的可行性和优越性.     

AR谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用

本文对比分析了基于Fourier变换的传统谱分析和基于时间序列建模的现代谱分析的优缺点。采用Burg法对不同故障部位滚动轴承的振动信号建立AR模型,并对AR模型谱作了分析。结果表明,AR谱分析在辨识滚动轴承故障特征频率方面优于传统谱。     

基于小波变换的场道脱空识别

为研究脱空对跑道振动响应的影响,进行砂土垫层混凝土板缩尺模型试验.利用落锤施加冲击荷载,采集不同脱空程度下道面板的竖向加速度信号,利用小波变换进行功率谱分析、能量谱分析、短时傅里叶变换、时间-尺度分析及小波包相平面分析.通过时频图表征信号局部特性,分析脱空引起的信号差异.结果表明,不同脱空状况引起了跑道振动特性变化,使各频带的频谱响应不同,引起各频带能量重分布.加速度信号经小波变换处理后,反映了脱空对信号能量的影响.脱空和半脱空区域存在信号能量差异可用于跑道脱空状况识别.     

基于局域波及相关性分析的滚动轴承故障诊断

振动信号是轴承工作信息的载体,为了对齿轮减速器内轴承的运行状态进行故障监测和诊断,对振动加速度信号进行了局域波分解,提取了近似熵及相关性参数,利用近似熵及局域波分解所得到的趋势项快速区分正常与故障状态,根据相关性参数的变化特点寻求滚动轴承的故障信号主导模态分量,准确提取故障部位的特征频率.将该方法应用于齿轮减速器JZQ250的故障诊断中,经过对大量实测数据的处理和分析,能够准确诊断出减速器的正常运行状态、内圈故障、外圈故障和保持架故障的运行状态,具有一定的工程实用价值.     

基于矢量振动信号的AR功率谱分析及应用

以矢谱分析为基础，提出了一种针对双通道振动信号的分析方法——矢功率谱分析。从矢谱基础理论出发，证实了转子同一截面上互相垂直的任意两个通道在各频率响应下的能量总和为一定值这一结论，并以此为前提给出矢功率谱分析的表示方法，然后利用参数模型功率谱估计中的AR模型实现了双通道数据集成的AR功率谱估计；因计算过程较为繁琐，提出简化算法，对两个信号的处理可以同步进行，最后用C Builder5.0编程实现了这一分析方法，并用实际数据验证了其实用性．     

环境激励下的石油钻机模态分析

针对钻机在一定转速下振动剧烈的问题,运用实验模态分析原理对ZJ70D钻机在工作状态下进行了振动测试.利用谱分析原理对环境激励下单纯利用响应信号参数识别的方法进行了研究.得出整个系统的频响函数曲线,并识别出前20阶模态频率.测试结果表明:转盘是引起钻机井架底座振动的主要原因,斜立柱是整个系统的薄弱环节,提出从转盘入手,增加转盘和方补心的同心度的方法缓解当前的振动问题.     

早期故障信号基于调制随机共振的核主元检测

针对淹没在强噪声中具有高频多周期成分的早期故障信号,提出了并联调制随机共振与核主元分析系统.将信号的特征频率通过调制共振系统进行增强,并将功率谱组成多元统计向量,通过非线性映射,在高维空间进行特征提取,利用T2统计量和F分布的控制限进行检测.利用仿真的轴承转子振动信号与滚动轴承冲击信号进行了验证,实验表明系统能够及时地对早期故障进行预警.     

基于EMD和FFT的齿轮箱故障诊断

提出了一种基于小波包分析(WPA),经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)的齿轮箱故障诊断方法,此方法适合于非线性非稳态信号的自适应分析.首先运用WPA对采集的齿轮箱振动信号进行分解可得到不同频率的子频带;然后对各子频带信号进行EMD,从而得到一定数量的本征模态函数(IMF);最后选取特定的IMF,对其作FFT可得到相应的功率谱,从而提取齿轮箱故障特征频率,进而对齿轮箱故障模式进行识别和诊断.分析结果表明本文所提议的方法能有效地检测出齿轮箱故障特征频率.     

基于关联维数的溢流阀故障诊断

针对传统的振动信号处理技术只适合于线性系统,而大多数机器故障都表现出非线性振动的特点,可采用关联维数来描述信号的真实特性。采用C-C算法分别针对溢流阀阀体正常和故障时的振动信号进行计算分析,发现正常时阀体振动信号的关联维数值较大,而发生故障时关联维数值较小,且不同状态关联维不同。     

冷却塔振动信号的重构及其时频分析

根据“和谐号”动力机车用冷却塔的振动信号特点,设计了振动测试平台;利用LabVIEW软件编程实现了上位机软件,可以实时显示振动信号;利用经验模态分解方法对振动信号进行重构滤波和时频分析,为判断冷却塔的故障提供依据;将该方法与Butterworth滤波器进行了比较,证明了该方法的优越性。实验结果表明：该方法能准确判断冷却塔的振动状况,提高了对冷却塔的质量监管,为动力机车的正常运行提供了保障。     

汽轮机故障诊断一例

设备故障诊断技术是近年来发展起来的一门跨学科、综合性的新技术。其中通过振动监测来诊断故障是目前应用最广的一种方法,尤其适用于电力、化工、冶金等企业诊断旋转机械设备的故障。本文是以某热电厂的汽轮机为诊断对象,经过振动监测、信号分析找出故障及其所在部位和原因,并对诊断参数的选择提出自己的看法。     

基于GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断

针对压缩机气阀故障信号非平稳性、非周期性的特点,提出一种基于主成分分析（PCA）和GA-PSO优化BP神经网络的压缩机气阀故障诊断方法。首先利用小波包分解提取出气阀故障的特征;然后故障特征向量通过PCA降维,降低网络的规模和计算时间。针对标准BP算法收敛速度慢且易陷入局部极小的缺点,引入一种GA-PSO算法用于BP神经网络的参数优化过程。最后以往复压缩机阀盖的振动信号作为信号源,通过故障诊断仿真测试,验证了PCA和GA-PSO-BP神经网络对压缩机气阀故障诊断具有可行性和有效性。     

汽轮机振动信号的自回归模型谱估计算法

在汽轮机振动信号采样点数较少时,使用经典著谱估算法进行分析的效果差．针对经典算法存在的这一问题,文中将现代谱估计中的自回归模型算法引入到汽轮机振动信号谱分析中,对算法的具体原理及自回归模型阶次确定的信息论准则进行了详细讨论．结合工业现场的实测信号,对算法的实际性能进行了分析与仿真,并与经典算法性能进行了对比．仿真结果表明：自回归模型功率谱估计算法适合于汽轮机振动信号的频谱分析,在采样点数较少的情况下,其性能优于经典算法．同时,信息论准则为算法应用中最优阶次的确定提供了有效的理论依据．     

斯特林发动机振动信号分析及谱估计

为了检测斯特林发动机运行状态,针对斯特林发动机在运行过程中振动信号产生机理,采用了经验模态分解与自回归模型相结合的方法对振动信号进行分析,设计了振动检测系统.通过选取故障信息的本征模函数进行功率谱估计,提取滚动轴承故障特征.测试结果表明:经验模态分解可自适应地分解非平稳信号,生成的本征模函数可提取信号内在的本质特征.对自回归模型进行功率谱估计,提取振动状态异常信号.经实验验证,故障情况与真实异常状况吻合,可有效检测斯特林发动机运行过程中的故障特征.     

电厂汽轮机高中压转子振动突变故障识别研究

为了保证电厂汽轮机能够在高温、高转速环境中安全稳定运行,提出电厂汽轮机高中压转子振动突变故障识别方法．根据电厂汽轮机高中压转子振动突变故障时的轴系振动特点,利用一体化电涡流位移传感器采集相应的故障信号,利用小波包分析提取高中压转子振动突变故障特征,将提取到的故障特征作为输入量,输入采用人工鱼群算法优化的RBF神经网络中,输出电厂汽轮机高中压转子振动突变故障类型识别结果．在实验过程中对质量不平衡、转子热弯曲、转轴不对中、转动部件飞脱、动静碰磨、汽流激振、结构共振、结构刚度不足、转子裂纹等9种常见故障进行识别．实验结果表明,该方法分解并重构的电厂汽轮机高中压转子振动突变故障信号质量较高,获得故障识别结果与实际故障相同,识别精度高,结果具备可靠性．     

基于改进G-P算法的往复式压缩机故障诊断技术

采用基于经验模态分解的G-P算法提取往复式压缩机振动信号关联维数,建立了小波降噪模型,利用自相关函数法和伪相图法结合起来确定延迟时间,并采用EMD法计算嵌入维数,通过洛仑兹系统的仿真研究,将此法应用在往复式压缩机模拟故障试验中,诊断效果较好。     

逆变器供电对永磁同步电机振动和噪声的影响

为了分析逆变器供电对永磁同步电机（PMSM）电磁振动噪声的影响,建立了一台PMSM多物理场耦合振动分析有限元模型。首先,利用ANSYS建立电机2D电磁模型,通过有限元法分别计算了逆变器和正弦电流供电情况下4 000 r/min电机的磁通密度;然后,应用节点力传递法将电磁力耦合到定子齿上进行谐响应分析,计算电机振动噪声,分析逆变器和正弦电流供电下PMSM电磁振动和噪声频谱特性。