基于改进阶比的变速器微弱故障特征提取

提出了一种基于转速调整的改进阶比分析方法,并应用于提取变速器齿轮微弱故障特征。从理论上分析了传统阶比方法分析转速波动信号的局限性,提出了基于转速调整的改进阶比分析方法,采用传统和改进阶比方法对实测转速波动信号进行分析,通过对比证实了转速波动对传统阶比分析结果有较大影响,而改进阶比方法能有效克服该影响,明显改善了分析效果,提高了分析精度。分别采用传统阶比和改进阶比方法对变速器加速振动信号进行分析,结果表明,传统阶比谱不能正确区分齿轮正常与轻微故障状态,而改进阶比谱能清晰反映齿轮正常与轻微故障状态的幅值能量变化,说明改进阶比方法能有效分析转速波动信号并正确提取出微弱故障特征。     

基于分数阶滤波的全息阶比解调谱及齿轮早期故障诊断

为提高变速器齿轮早期故障诊断的准确性和可靠性,提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform, FRFT)滤波的全息阶比解调谱方法。对变速器变转速过程的水平与垂直测点振动包络信号进行分数阶滤波,分离出调制频率分量,再对分离后信号进行全息阶比谱分析,得到调制分量的全息阶比解调谱,并对齿轮早期点蚀故障进行故障诊断。试验结果表明,基于分数阶滤波的全息阶比解调谱,兼具分数阶滤波分离频率变化分量的特点与全息阶比谱融合多维特征的优势,既能有效分离变转速过程的调制分量,隔离其他分量和噪声干扰,又能有效融合两个方向的关键特征信息,有效诊断出单测点单特征方法难以识别的齿轮早期故障。     

柴油机加速振动信号的阶比双谱特征提取

针对发动机加速过程振动信号的非平稳性和混有大量噪声的特点,提出计算阶比跟踪和双谱相结合的方法,将振动信号按等角度间隔进行软件重采样,得到阶域内的平稳信号,再进行双谱分析,通过仿真信号验证了该方法优于传统双谱。为了充分利用阶比双谱图中的信息,提出双谱特征阶比面的概念,通过比较阶比平面内的累加能量来反映不同工况的变化。诊断实例表明,该方法能有效提取柴油机曲轴轴承的故障特征。     

基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析

通过对旋转机械变速运行工况的齿轮箱振动分析研究,提出一种基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析方法。该方法利用旋转机械运行过程中滚动轴承故障引起的冲击性振动会激起其周围结构共振的原理,应用谱峭度方法自适应地确定优化的共振解调带通滤波中心频率和滤波带宽,进而通过共振解调算法获得包含轴承故障初始阶段振动特征的包络信号,再将变速工况下的非平稳包络信号通过等角度重采样转化为角度域的准平稳信号,进而获得消除了频率模糊的阶比谱,实现对旋转机械变速运行工况下的滚动轴承故障诊断。仿真和测试试验结果验证了本方法的有效性。     

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。     

基于分数阶聚能带分析的微弱故障特征提取研究

提出了一种分数阶聚能带时频累加谱方法,快速实现长数据的时频分析,突出目标分量,用于提取变速器急加速过程微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定分数阶傅里叶变换（Fractional Fourier Transform, FRFT）最佳阶次,对变速器急加速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,根据FRFT模值谱确定聚能带,计算分数阶聚能带时频累加谱,通过对比多组正常和故障数据的分数阶聚能带时频累加谱结果和阶比谱结果,验证该方法的有效性。试验结果表明：根据转速信号能快速、准确确定FRFT最佳阶次;选取聚能带内的FRFT结果进行时频分析,计算量小,分辨率高,分数阶聚能带时频累加谱具有聚焦和局部放大的特点, 能很好地突出目标分量,抑噪噪声,是提取变速器急加速过程信号微弱故障特征的有效方法。     

改进的计算阶比跟踪及其应用

针对传统计算阶比跟踪在匀速以及转速变化较小时存在计算奇异的问题,提出了基于三次样条插值的改进计算阶比跟踪。该方法根据累积转角与时间呈单增函数关系,将时间表示为累积转角的函数后,采用三次样条插值方法进行求解,可实现任意工况下等角度重样时间的估计。由仿真信号和实验信号验证了该方法在不同转频变化时的有效性。结果表明:改进方法解决了传统计算阶比跟踪在匀速以及转速变化较小时存在的计算奇异问题,拓展了计算阶比跟踪的应用范围,具有较高的工程应用价值。     

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。     

Teager能量算子增强倒阶次谱提取轴承微弱故障特征

针对变速器加速过程下轴承故障特征易于暴露难以提取问题,提出一种Teager能量算子增强倒阶次谱方法。计算加速过程等角度重采样信号的Teager能量算子,对Teager能量算子输出进行倒谱分析,获得Teager能量算子增强倒阶次谱。对加速过程滚动轴承外圈、内圈剥落故障信号进行分析,结果表明,Teager能量算子能有效增强冲击成分,抑制非冲击成分;倒阶次谱能从干扰中准确识别被增强的故障冲击特征,提取轴承微弱故障特征。     

谱峭度方法在柔性薄壁轴承故障特征频率提取中的应用

柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,工作时其内、外圈都受力变形为椭圆,这导致正常柔性薄壁轴承的振动信号存在周期性冲击,这种冲击背景使柔性薄壁轴承的故障特征提取更为困难。谱峭度方法是利用峭度对信号中的瞬态成分敏感这一特性,根据峭度值最大原则来准确提取共振带,克服了传统共振解调技术存在带通滤波器参数需要人工预先确定的缺陷。对自适应谱峭度,基于滤波器组的快速谱峭度以及基于短时傅里叶变换的快速谱峭度进行了对比分析,利用它们提取柔性薄壁轴承内、外圈故障特征频率,对这三种方法的特征提取效果进行了比较,结果表明自适应谱峭度方法更适合于提取柔性薄壁轴承的故障特征频率。     

基于改进EMD与形态滤波的齿轮故障特征提取

针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题,提出一种改进EMD与形态滤波相结合的齿轮故障特征提取新方法。首先采用开－闭、闭－开级联而成的组合形态滤波器对原始故障信号进行消噪处理,然后通过EMD方法将包含在齿轮故障信号中的各个频率族信号分离,再采用互信息方法消除传统EMD分解结果中包含的虚假分量,最后利用分解得到的各阶固有模态函数为单一分量调制信号的特点,通过差值形态滤波的方式对分量信号进行解调以提取故障特征。齿轮故障实验信号的研究结果表明：该方法可有效的提取齿轮故障特征信息并抑制噪声,而且能够取得比传统包络解调分析更好的效果。     

基于故障特征系数模板的变转速滚动轴承故障诊断

与恒转速相比,机械中普遍存在的变转速工作模式使滚动轴承的故障诊断更加困难;另外变转速条件下的常规方法—阶比分析存在误差以及计算效率方面的问题,因此,提出了基于故障特征系数模板的滚动轴承故障诊断方法。该方法主要包括六部分:(1)根据目标轴承的几何参数计算其故障特征系数以设定模板;(2)利用快速谱峭度滤波算法对滚动轴承振动信号进行滤波;(3)根据Hilbert变换以及短时傅里叶变换计算滤波信号的包络时频图;(4)通过峰值搜索算法从滤波信号的包络时频图中提取瞬时故障特征频率趋势线;(5)根据转速脉冲信号计算滚动轴承的转速曲线;(6)瞬时故障特征频率与瞬时转频相比获取瞬时故障特征系数,进而通过故障特征系数模板实现滚动轴承的故障诊断。随即以变转速情况下的故障轴承仿真信号以及实测的外圈故障、内圈故障和健康轴承的振动信号为例验证了该算法的有效性。     

基于改进VMD的风电齿轮箱不平衡故障特征提取

变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)是一种不同于递归式模态分解新方法,具有优良的频率剖分特性,但其在处理信号时受分量个数影响严重,通过主观经验难以合理设置该参数。针对该问题,利用奇异值分解清晰的信噪分辨能力,根据奇异值最佳有效秩阶次自动搜寻VMD的分量个数,提出了一种改进变分模态分解的风电齿轮箱不平衡故障特征提取方法。通过仿真信号及轴不平衡实验信号对该方法进行了验证,并将其应用于风电齿轮箱稳定工况下的现场故障诊断中,均成功提取出微弱特征频率信息,实现对齿轮箱不平衡故障的有效判别,具有一定可靠性。     

基于DEMON谱信息提取算法的目标识别方法研究

宽带噪声解调(Detection of Envelope Modulation on Noise,DEMON)谱中的轴频叶频,对应螺旋桨转速和叶片数等舰船自身相对特征,这些特征可以作为目标识别的依据。综合运用改进的最大公约数算法和余数门限算法提取DEMON谱中的轴频和叶频,解决了传统最大公约数算法提取轴频叶频误差较大的问题。仿真数据与实测数据的实验结果均验证了DEMON谱信息提取算法的有效性。     

基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。     

一种弱故障特征信号的提取方法及其应用研究

由S变换推导出的时序分解算法可以将一个任意的初始时间序列变换成一组突出时间序列局部信息的二维时间序列，该时序分解的可逆性表明了它可用于时域信号的滤波与特征提取。希尔伯特变换可有效地对时域信号进行解调，其实质是对原始信号作一次特殊的滤波。综合前述两种变换的优点，提出了结合希尔伯特变换及时序分解的弱故障特征信号提取算法，采用数值仿真实验及齿轮故障诊断进行了验证，结果表明，此种方法能有效地提取混在强背景信号中的弱故障特征信号。     

基于频谱编辑和调制信号双谱的齿轮裂纹故障诊断

齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取.针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行双谱分析,采用相邻切片融合平均的方法对双谱进行降噪,从降噪后双谱中选取故障特征频率明显的切片进行组合...