传感器优化布置的齿轮箱轴承故障特征提取

为诊断齿轮箱轴承故障,构建一种传感器优化布置的齿轮箱轴承故障特征提取方法。提取齿轮箱上箱体模态振型,运用K-medoids算法对节点振型进行聚类,用有效独立法初选测点,以模态置信准则(MAC)为适应度函数,运用遗传算法(GA)寻优,实现传感器位置优化,以构建的综合评价指标对传感器数量进行评价,以此得到齿轮箱传感器优化布置方案;将传感器布置在上箱体采集齿轮箱振动信号,对各路信号进行奇异值(SVD)降噪,对降噪后信号进行基于方差贡献率的信息融合;对融合信号进行变分模态分解(VMD),以信息熵最小为原则对VMD参数优化,选取信息熵最小本征模态分量(IMF)进行Teager能量谱分析,提取滚动轴承故障特征;采用ZDH10型齿轮箱故障试验台进行试验验证,证明所构建方法的可行性。     

基于有效独立的改进传感器优化布置方法研究

随着结构健康监测技术的发展,传感器优化布置问题日趋突出。综合考虑有效独立法和模态动能法的优缺点,分别以平均加速度幅值和模态动能修正有效独立法的传感器优化布置结果,提出了两种基于有效独立的改进传感器优化布置方法———有效独立-平均加速度幅值法(EI-AAA)和有效独立-模态动能法(EI-MKE)。运用模态动能准则、平均加速度幅值准则、Fisher信息矩阵准则、截断模态矩阵条件数准则、模态置信准则评价并比较上述两种方法及有效独立法、模态动能法、有效独立驱动点留数法和有效独立驱动点残差法。实际钢井字梁采光顶结构算例结果表明,本文提出的有效独立-平均加速度幅值法(EI-AAA)和有效独立-模态动能法(EI-MKE)在考虑截断模态线性独立的同时都能自动选择具有较高平均动态响应和模态动能的测点位置,有较强的抗噪声性能,在六种方法中布置结果最为有效。     

结构损伤诊断的轴向振动原理及模态实验

在理论推导梁轴向振动微分方程基础上,提出一种以轴向振动低阶模态振型二阶导数为损伤指标的结构损伤识别方法。在方钢管构件上布置加速度传感器进行轴向振动模态试验,测试时由信号发生器发出正弦波信号,经功率放大器放大后通过电磁激振器对结构进行激励,同时采集各测点的加速度反应信号。在确定结构共振点后,根据共振点处加速度值,编制轴向振动损伤指标的计算程序,分析结果表明该指标对结构损伤的位置和程度均很敏感,既能精确定位损伤,又能标定损伤程度,即在损伤位置将发生相反方向的突变,且突变幅度随损伤程度增大而增大。     

基于EMD和Teager能量算子的轴承故障诊断研究

提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术.首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值,最后对感兴趣固有模态函数瞬时幅值的包络谱进行分析,就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型.齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承的故障.     

通过模态滤波实现阵列式传感器系统的故障诊断

基于结构振动响应特性利用改进的模态滤波方法对阵列式传感器系统进行故障诊断。在梁结构表面均匀布置一组加速度计,利用模态振型对该系统的输出信号进行重构,将重构信号与实际信号之间的曲率误差作为敏感参数,对系统中的模拟故障传感器进行检测与识别,并加以实验验证。数值计算和实验结果表明:改进的模态滤波方法不仅可以直接有效地对传感器系统进行实时故障监测,而且该方法与外界激励力位置无关,具有良好的工程应用前景。     

基于声发射衰减特性的故障行星轮定位研究

行星齿轮箱是风力机传动装置的重要组成部分,行星轮在低速重载、既自转又公转的复杂环境下容易诱发故障,其故障诊断特别是故障行星轮定位一直是研究重点和难点。建立了行星轮齿轮箱实验装置,模拟了行星轮故障,并利用声发射信号进行故障行星轮定位。实验研究了声发射信号在齿轮内部、齿轮与齿轮之间的传播特性,利用信号的幅值衰减特性简化了故障定位模型。利用信号幅度随信号传播距离增加而呈指数衰减的关系,建立了故障源定位方程组,从而获得故障齿的啮合位置,进一步确定故障行星轮的位置。实验结果表明:利用声发射信号的幅值衰减特性能够较为精确的确定故障行星轮的位置。     

基于幅值和相位解调分析的齿轮箱起动过程故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和幅值、相位解调分析技术相结合,提出了基于幅值和相位解调分析的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均,以消除干扰噪声的影响,最后对角域平均信号进行幅值和相位解调分析,根据幅值和相位解调函数图,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

水下开口腔体流激振动实验与仿真研究

采用实验与数值计算相结合的方法,研究流体流经开口腔时在开口处的压力脉动规律,以及开口腔在压力脉动作用下的振动特性。研究的内容主要有:通过实验和有限元/边界元方法获得开口腔模型在空气中和水中的模态振型以及频率;在开口腔的孔口后缘10毫米处布置一个压力传感器来测量流速对涡脱落频率的影响,通过开闭孔口的方式确认涡脱落的频率分量;使用大涡模拟计算得到不同流速条件下压力传感器对应位置的压力脉动规律,并与实验结果进行比较验证;在开口腔体侧面布置一个加速度传感器来测量不同流速条件下腔体结构振动情况;以CFD计算得到的压力脉动为输入,使用有限元/边界元方法计算得到加速度传感器对应位置处的加速度值,并与实验结果进行对比分析。     

基于改进HHT的行波波头定位技术及其在配电网故障测距中的应用

行波波头的准确辨识可有效提高配电网行波故障测距的准确度,为此,该文提出利用改进的希尔伯特-黄变换(HHT)对行波波头进行准确标定。首先利用自适应噪声的完全集合经验模态分解方法对故障信号进行分解,提取高频固有模态函数分量,再利用希尔伯特变换得到高频固有模态函数分量的瞬时幅值,由瞬时幅值确定行波波头到达测量端的时刻。针对含有多段缆-线混合线路的配网,利用上述方法对初始行波波头到达故障馈线两端的时刻进行标定后,再利用基于接点时差的双端测距原理实现故障测距。针对不同故障时间、故障位置、接地电阻等情况进行仿真实验,结果表明所提方法测距准确度高,具有较高的可行性和实用性。     

基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法

对难以提取处于微弱故障状态的滚动轴承非线性、非平稳时变特性振动信号中故障特征频率的问题,提出基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子联合诊断方法。首先,对预处理后轴承微弱故障信号进行VMD分解,根据各模态分量(IMF)中心频率确定最优模态数K,再由各IMF分量峭度和相关系数指标确定包含故障信号的敏感IMF。然后,对选取模态分量的Hankel矩阵进行SVD分解,由奇异值能量标准谱确定有效奇异值数量,实现对信号的降噪重构。最后,利用瞬时Teager能量算子及其频谱分析识别微弱故障产生的周期性冲击特征频率。运用该方法处理滚动轴承微弱故障信号,能准确提取故障特征频率及倍频,文中证明了其准确性和有效性。     

传感器优化布置的有效独立-改进模态应变能方法

针对经典的传感器优化布置方法 -有效独立法(EI)容易丢失能量较大测点的不足,引入新的模态应变能修正EI法,提出有效独立-改进模态应变能法(EI-IMSE)。考虑模态数目的影响,通过空间桁架塔结构数值研究与矩形截面空心铰支梁的实验验证,并经四种评价准则与既有的EI及其三种EI改进方法的对比研究,表明EI-IMSE法不仅保留EI法的优点,且具有良好的抗噪性和低阶模态识别的准确性。     

斜拉桥传感器优化布点的研究

在振动模态试验中,传感器位置和数目的选择对试验结果的质量有很大的影响。首先回顾了近年来关于传感器最优布点方法的研究。然后以一座三跨预应力混凝土斜拉桥为研究对象,采用有效独立法和基于模态保证标准的算法这两种最优布点算法,对斜拉桥主梁上加速度传感器的最优布点进行了初步的探讨。结果表明:有限元模型和所监控模态振形的阶数对最优传感器布点的选取有较大的影响;用有效独立法对类似的斜拉桥进行优化布点计算时,能得到较为理想的布点方案。     

土压平衡盾构机行星减速器动态性能测试与分析

根据实验模态分析理论,进行了减速器的模态实验,获取了系统频响函数及模态频率。依据盾构机三级行星减速器大传动比的工作特性,设计了背靠背能量回馈实验台架动态测试方案。基于行星减速器结构特征及模态频率,确定了振动噪声测点布置和信号采集参数。测量了额定载荷下减速器的振动加速度,分析了其振动特性。采用数值积分计算了振动速度响应,综合评价了减速器振动烈度。在采用隔声罩有效降低了背景噪声的基础上,运用声压法进行了减速器噪声测试,验证了噪声实验数据的合理性。振动噪声信号时频分析及边频特征表明齿轮制造精度较高。实验结果表明该盾构机主减速器振动噪声性能指标达到了项目要求及设计目标。     

基于距离系数-有效独立法的大型空间结构传感器优化布置

为解决利用有效独立法进行大型空间结构传感器优化布置时产生的信息冗余问题,提出了以距离系数修正信息矩阵的距离系数-有效独立法。将该方法应用于某高拱坝的传感器优化布置,并与现有的三种优化布置方法得出的方案进行全面的比较。结果表明：距离系数-有效独立法应用于精细网格划分的大型空间结构的传感器优化布置时,可有效避免测点间的信息冗余问题并保证模态识别的精度,是一种适合大型空间结构的较为理想的传感器优化布置算法。     

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Hilbert振动分解和高阶能量算子的行星齿轮箱故障诊断研究

行星齿轮箱广泛应用于各种机械设备中,其故障诊断问题是近年来的研究热点之一。提出了基于Hilbert振动分解和高阶微分能量算子的故障诊断方法。Hilbert振动分解计算复杂性低,能够将复杂信号分解为单分量,应用该方法对信号进行分解,满足高阶微分能量算子的要求。高阶微分能量算子的时间分辨率高,对信号的瞬态变化具有良好的自适应性,应用该方法检测故障引起的瞬态冲击,估计信号的幅值包络和瞬时频率。对高阶微分能量算子输出以及幅值包络和瞬时频率进行Fourier变换,通过频谱识别特征频率,从而诊断行星齿轮箱故障。分析了行星齿轮箱的仿真信号和实验信号,准确地诊断了太阳轮、行星轮和齿圈的故障,验证了该方法的有效性。     

基于自适应引力算法的桥梁监测传感器优化布置

针对桥梁健康监测中传感器布置优化问题,提出了一种基于自适应引力算法的传感器优化布置方法。以模态置信准则为基础,构造满足传感器优化布置的适应度函数;针对引力搜索算法开发能力不足,对衰减因子α进行了自适应改进。搜索初期α较小,粒子以较大步长进行全局搜索,增强了算法的搜索效率;搜索后期α较大,粒子以较小的步长进行局部搜索,提高了算法的搜索能力,避免落入局部极值点。改进后的自适应引力算法通过双重编码的方式,使算法可以解决离散型的传感器布置问题;以马水河大桥为例,验证算法的可行性。结果表明,改进后的算法有很好的寻优能力,能够准确高效的确定传感器优化位置。     

压电智能结构的一种模态控制新方法

提出了一个用于压电智能结构振动控制的模态控制方法。就智能梁给出了压电模态传感器与压电模态致动器的新设计方法以及相应的模态控制方法，并对相应的观测溢出与控制溢出问题进行了分析，给出了抑制这些溢出的措施。     

结构动态测试传感器优化配置的预试验技术

传感器配置是结构动态测试的一项重要的技术措施,其效果决定了结构的各阶主要测试模态的有效程度。由此,首先对结构仿真模型进行预先的主元素分析,优化传感器的布置。在结构有限元模型(FEM)中,对模型固有特性进行分析,确认重要的结构模态和结构动态测试目标。利用Guyan缩减方法对模型的自由度进行主从划分;选取感兴趣的结构振型的主自由度,对应从有限元模型中提取缩减的"试验模型"。针对提取的缩减模型重新开展模态分析,采用模态置信度(MAC)指标评估各阶振型之间的相关性,进而量化并直观显示传感器的配置效果。对某型号无人直升机机身结构进行地面振动试验。通过从仿真模型中选取合适的振型主元,改进传感器的配置,能保证试验中获得期望的结构测试模态,验证了利用结构仿真模型在动态测试之前预先进行传感器优化配置的效果。