基于小波包分析的往复式天然气压缩机故障诊断系统

介绍了小波包分析的基本原理，在对往复式天然气压缩机的故障特点进行详细分析的基础上，提出利用小波包分频带的能量特征提取故障特征参数，建立起振动信号各频带能量到往复式天然气压缩机各故障状态间的映射关系，通过各频率成分能量的变化来诊断故障，在此基础上研制了往复式天然气压缩机故障诊断系统。     

基于同步提取变换的旋转机械振动信号时频分析

为提升工业现场采集摩擦故障振动信号时频分辨率,采用小波变换、短时傅里叶变换、同步挤压变换和同步提取变换(SET)4种时频分析算法对多分量仿真信号和旋转机械的摩擦故障振动信号进行时频分析,并对同步提取变换算法原理进行详细介绍。通过实验与其他3种算法Renyi熵值进行比较。结果表明:针对多分量仿真信号,利用SET算法可有效去除能量发散现象、混叠和端点效应,与原始多分量仿真信号的真实时频谱一致,在时间分辨率和频率分辨率上均实现了最优;针对现场摩擦故障振动信号,利用SET可以很好地抑制摩擦故障信号中的背景噪声,得到的时频图时频聚焦性较好,同时能量发散情况得到极大改善,在时频图中可以清晰地看出摩擦故障信号对应的频率。     

局域均值分解方法在机械故障诊断中的应用

局域均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)是近年来出现的一种新的时频分析方法。介绍局域均值分解的定义、基本算法。仿真验证LMD方法的有效性,结果表明LMD计算所得的瞬时频率均有物理意义,能更好地反映实际系统的状态。将该方法应用到轴承故障诊断中,实验证明该方法是有效的。     

基于熵的Mass函数算法及在液压泵故障诊断中的应用

如何确定Mass函数是D-S证据理论的棘手问题,本文从信息论的观点出发,提出一种新的计算Mass函数的算法.该算法依据证据体可信度因素和证据体与目标关联的相对熵来分配证据体的Mass函数,较全面反映证据体的不确定性.将方法应用于液压泵诊断中,结果表明它获取的Mass函数是符合实际情况的,具有较好的实用性,而且其算法容易实现.     

往复式钻井泵的阀门故障诊断方法

故障诊断对保障往复式钻井泵的安全运行具有重要工程意义。本文以一台钻井现场投入使用的卧式三缸单作用钻井泵为研究对象,设计实验以采集并分析液力端故障数据,通过观察频率成分,提出泵送倍频幅值指标。通过提取基础泵送频率以适应不同转速工况,采用阶比分析提取泵送倍频幅值,对比健康数据与故障数据以实现故障诊断,将诊断结果与均方根、峰值因子、裕度因子、峭度共4种统计指标进行对比。结果表明：使用实验数据,泵送倍频幅值指标的准确率在诊断凡尔体刺漏故障时为93.9%,在诊断弹簧衰减故障时为86.6%,优于4种对比指标,在往复式钻井泵在线故障诊断中具有较好潜力。     

基于局域波时频谱的不变矩故障特征提取方法

在机电设备的故障诊断中,特征提取是最重要也是最困难的一个环节.在设备发生故障时,其故障信号往往具有时变特性.传统的基于富里叶变换的分析方法对这些时变信号往往无能为力.在此,应用一种新的局域波法时频分析方法,对设备出现故障时的振动信号进行特征提取.由于局域波时频谱可以表示为灰度图像.因此,利用图像信息的不变矩进行故障特征提取.实验证明了该方法的可行性.     

基于Hilbert-Huang 变换的齿轮故障诊断研究

提出一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮磨损故障诊断的新方法。介绍Hilbert-Huang变换的基本原理,并将Hil-bert-Huang变换应用于齿轮箱中齿轮磨损故障诊断,通过选取表征齿轮磨损故障的固有模式函数进行边际谱和能量谱分析,可提取齿轮故障振动信号的特征。齿轮故障实验结果表明,应用这种分析方法,能够有效地诊断齿轮的磨损故障。     

基于检测信号的导波频散曲线获取方法

频散曲线是导波检测的重要依据,现有方法通过数值计算获得特定波导的频散曲线,然而目前有非常多的波导构件,由于结构的复杂性无法计算其频散曲线。研究了通过导波检测信号实现频散曲线获取的方法。基于检测信号的时频分析结果,利用信号的能量最大值实现频散曲线的手动和自动获取。利用上述方法对钢棒、钢管等规则构件的检测信号实现特定模态频散曲线的获取,结果与数值求解的理论频散曲线符合得很好,验证了该方法的正确性。利用该方法得到了预应力钢绞线这一非规则结构波导的特定模态频散曲线。     

Choi-Williams时频分布在CO2焊接电信号检测中的应用

利用二次型时频分析Wigner-Vill分布的改进算法--Choi-Williams(CWD)时频分布研究CO2焊接过程所采集的电弧电压信号,把信号置于时频空间内进行分析,获得相关信号的时频分布图.对于CWD分布的核函数中平滑因子确定前提下的其它四个重要参数,即时窗类型、时窗长度、频窗类型和频窗长度对时频谱图分析效果的影响进行了讨论.进而引入信息熵的概念,并分析了时频分析基于信息熵的参数优化.最后分析了采用最小信息熵的CWD分布参数优化后的一组电弧电压信号时频分布图.结果表明,利用Choi-Williams分布及信息熵最小原则可以描述弧焊电信号的时频分布,并有效抑制交叉项干扰,同时保持较高的时频分辨率.     

基于广义S变换的滚动轴承故障诊断方法研究

鉴于广义S变换继承了短时Fourier变换、小波变换和标准S变换的所有优点,同时也弥补了它们存在的不足,具有良好的自适应的独特特性,提出了一种基于广义S变换的滚动轴承故障诊断方法,并与传统的短时Fourier变换、Wgner-Ville分布、小波变换、标准S变换等时频分析方法进行了对比分析。仿真研究表明,广义S变换具有明显的优势,能灵活地通过调节参数来自适应地调节窗函数的宽度,以便达到最佳的时频分辨率。最后,滚动轴承故障实验研究进一步验证了提出的方法的有效性。提出的方法能有效地反映不同轴承故障的特征频率,为滚动轴承故障诊断提供了一种有效的方法。     

基于局域波相空间往复机械故障诊断方法的应用研究

利用一种新的非平稳信号分析方法，对实测数据进行分解，并由分解后的各内蕴模式分量构造动力系统相空间，提取系统状态特性，实现往复机械的故障诊断。此方法克服了G—P算法中重构相空间参数选择的困难，并对噪声信号起到了一定的抑制作用。仿真信号和对柴油机故障状态的诊断结果表明，该方法是实用和有效的，具有良好的应用前景。     

基于排列熵和CHMM的齿轮故障诊断

针对齿轮故障特征提取和状态识别困难的问题,提出一种基于排列熵和连续隐马尔可夫模型(CHMM)的齿轮故障诊断方法。首先对提取的目标齿轮啮合信号作降噪处理,再采用排列熵算法进行分析,提取排列熵均值、方均根、最大值、最小值作为特征量输入到CHMM中训练和识别,通过对比最大对数似然概率值来确定齿轮的故障。最后在变速箱齿轮故障模拟试验台上,对正常、轻微磨损、严重磨损和断齿4种齿轮状态进行试验验证,结果表明该方法能有效地对齿轮故障进行诊断。     

应用时间序列双谱分析的电磁换向阀故障诊断法

提出一种利用时间序列双谱分析实现电磁换向阀的故障诊断的新方法。通过将实验采集到的换向阀正常工作和出现故障时的振动信号进行双谱分析,可以观察到振动信号双谱幅值图存在明显差异。由此可知,时间序列双谱分析可以诊断出换向阀的不同类型故障,是一种实现液压元件故障检测的有效方法。     

基于噪声信号处理的机电一体化设备故障诊断

以噪声信号的数字化处理为手段，讨论了噪声信号频谱分析的基本原理、流程及实现，介绍了噪声信号处理方法在机电设备故障诊断中的应用。     

基于时序特征的发电机转子故障诊断方法

提出了一种利用时序特征进行发电机转子的故障诊断方法.利用时间序列法中的AR或ARMA模型得到的脉冲传递函数的特点,并根据不同故障类别振动信号的格林函数变化的规律性,提出了利用格林函数的统计量特征作为故障诊断的特征参数进行故障诊断的方法.     

设备工况状态监测与故障诊断中的特征信息分析研究

文章阐述了机械设备工况状态信息检测与故障诊断系统中，对工况状态特征信息的分析方法一时域分析方法，频域分析方法，联合时一频分析方法等多种信号处理方法的特征分析特点及特殊信号、振动信号的分析和应用。     

电机电流分析法在机床类设备诊断中的应用研究

机床类设备传动链复杂,结构紧凑且封闭,对传动系统状态监测一直没有有效的分析办法,即使在噪声增大等恶劣情况下,常规的振动诊断方法也难以奏效.本文尝试用电流信号分析法,简称MCSA(Motor Current Signal Analysis),对机床状态进行测试和分析.通过电机电流信号的传动链齿轮谱特征分析,对其做出了正确评估,表明定子电流能很好地反映机床传动系统部件的运行状况.同时进行了多种运行工况的测试与试验,研究结论对机床类设备的生产制造和现场运行状态的分析提供了有效依据.     

基于现代信号分析的滚动轴承故障诊断的研究

文章利用现代信号分析理论从非线性时频分析(伪Wigner-Ville时频分布)和高阶谱(三阶谱)两方面对滚动轴承故障信号特征的提取加以研究.研究结果表明,伪Wigner-Ville时频分布图能有效地建立故障信息图谱,直观性更强;高阶谱可以很好的检测出非高斯故障信号的信息.     

基于混沌特征分析的齿轮故障诊断

对某型齿轮使用中的故障数据进行了混沌特征分析,对齿轮振动信号进行了相空间重构,计算了故障前后齿轮振动信号的相关积分.研究表明,随着齿轮振动信号的逐渐增强,也就是发生齿轮故障征兆时,相关积分逐渐降低,相关积分可以有效地进行齿轮的故障先兆检测和故障诊断.