基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。     

轨道列车轴箱轴承状态监测方法

基于快速谱峭度的轴承诊断方法在恒转速工况和信号高信噪比下具有较好的诊断效果，但在轨道列车处于变转速工况、强噪声干扰以及轮轨冲击环境下难以适用。提出一套基于阶次分析和相关谱峭度方法的诊断流程：首先同步采集振动信号和转速信号，通过阶次分析对信号进行平稳化处理；然后计算信号相关谱峭度得到最优解调频带及其对应的解调谱；最后从解调谱中识别轴承的故障频率。模拟试验台以及实车数据验证了该方法可以在变转速、强干扰噪声及轮轨冲击下准确提取轴承的故障特征频率，实现轴承故障诊断。     

一种基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法

为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干个较大谱峰对应的频率作为中心频率,确定相应的共振频带,并在时频空间选择时频切片,然后采用重构分离出这些信号分量,并用包络解调获取重构信号的包络。在此基础上,通过包络信号的等效功率谱确定滚动轴承的损伤特征频率。试验证明,这种方法可以有效地提取滚动轴承的特征频率,由于采用了多个频带保证了足够多的信号能量可用于包络分析,当轴承存在多种损伤时,也可以有效地鉴别不同损伤特征频率。     

基于小波包能量与峭度谱的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承的振动信号中包含冲击成分,导致信号的能量集中的问题,提出了一种基于小波包能量与峭度谱相结合的方法用以提取轴承故障信号特征.首先应用小波包对测量信号进行分解、能量归一化处理和信号重构,然后将重构信号采用峭度谱确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽,最后将滤波信号进行包络解调并提取故障特征频率.分别对仿真信号和试验...     

基于倒谱预白化和随机共振的轴承故障增强检测

轴承损伤引起的冲击受到离散频率分量和噪声干扰,使轴承故障检测面临困难。结合基于倒谱编辑(Cepstrum editing procedure, CEP)的信号预白化和随机共振(Stochastic resonance, SR)微弱信号检测技术,提出一种轴承故障增强检测的新方法。信号预白化能够提升轴承振动信号的冲击特性,产生包含白噪声和轴承局部故障信号的白化信号。在未知最优共振频带的情况下,对白化后的轴承振动信号进行包络分析,增强故障特征分量的同时引入了较多噪声。通过随机共振的归一化尺度变换,将轴承包络信号作为检测模型的输入,增强轴承故障特征频率分量。提出将轴承故障特征频率处的局部谱峭度和局部信噪比作为对照指标。实测正常和外环植入故障轴承的诊断结果表明,提出的方法优于基于谱峭度优化的包络分析和单纯的信号预白化方法。     

基于VMD和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承故障发生初期,故障冲击特征微弱难以识别以及共振解调中带通滤波器参数难以选择的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭度的轴承早期故障特征提取方法。首先采用VMD对轴承早期故障信号进行预处理,依据峭度准则选取峭度值较大的分量进行重构;然后应用快速谱峭度法确定滤波器最优参数,使用带通滤波器对重构信号进行降噪处理;最后应用Hilbert解调方法对消噪后信号进行包络解调,分析包络谱得到诊断结果。对仿真信号和轴承试验数据的诊断分析表明,该方法可有效识别出早期故障信号。     

基于最小熵解卷积的谱峭度法在行星齿轮箱故障诊断中的应用

针对噪声干扰状态下行星齿轮箱故障诊断中的齿轮故障特征提取,提出最小熵解卷积与谱峭度结合(Spectral Kurtosis Method based on Minimum Entropy Deconvolution,MEDSK)的行星齿轮箱齿轮故障特征提取方法。利用MED对原始扭转振动信号进行预处理,抑制信号中的噪声干扰,提升行星齿轮箱中被噪声淹没的故障冲击成份。利用谱峭度对预处理后的信号选择最优的带通滤波器参数进行带通滤波,然后通过Hilbert变换进行包络解调,最后将解调出来的低频信号进行频谱分析得到MED-SK方法的包络谱。通过对仿真信号和承受多种载荷状态下采集到的行星齿轮箱输出轴实际行星齿轮故障扭转振动信号进行分析,验证了这种方法能准确地提取行星齿轮故障特征。     

基于改进EMD和谱峭度法滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与谱峭度法的滚动轴承故障特征提取方法.首先,利用EMD方法对原故障信号进行分解,得到若干平稳固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);然后,采用灰色关联度与互信息相结合方法剔除传统EMD分解结果中存在的虚假分量;最后,运用谱峭度法和包络解调方法对真实IMF分量进行分析,提取故障特征频率.通过对实际滚动轴承故障信号的应用表明,该方法可有效地提取滚动轴承故障特征,且能够取得比传统包络解调分析更好的效果.     

基于谱峭度和cICA的滚动轴承故障特征提取

独立分量分析(independent component analysis,ICA)可以实现混合信号的按源分离,但由于其使用时通常需要预先知道信号源数量,使其应用受到限制。在ICA基础上发展起来的约束独立分量分析(constrained independent component analysis,cICA)方法,可根据一定的先验知识生成参考信号,以提取感兴趣的独立分量(independent component,IC)。包络提取技术可有效隔离解调共振带之外的干扰源信号,同时起到对信号的振源降维作用。谱峭度包络提取是近年来发展起来的崭新包络提取方法,可实现对信号包络的自适应提取。将谱峭度包络提取方法与cICA相结合,提出一种高鲁棒性的滚动轴承故障特征提取法,首先通过谱峭度实现对信号包络的自适应提取,再根据滚动轴承故障特征频率建立参考信号,以cICA实现对滚动轴承不同故障对应包络IC的有效提取。仿真和测试试验表明,该方法可实现在干扰条件下对滚动轴承故障特征信息的有效提取。     

无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取

无转速计下变工况滚动轴承振动信号中各信号分量来源难以确定以及瞬时转频准确估计困难,而现有大多数研究依赖于已知转速并关注于时变冲击带来的频谱畸变,鲜有在无转速计变工况下开展轴承故障特征提取探究。提出无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取方法,从振动信号希尔伯特包络中提取轴承故障特征,为定量描述各振动包络分量间关系,提出基于来源假设的特征模型与量化表征方法,利用同步压缩小波变换的时频重排与可重构特性,基于最大能量与最小曲率准则依次估计多时频脊瞬时频率,为降低广义解调后振动包络中干扰分量对量化结果的影响,提出基于选择性重构与广义解调的变工况下干扰抑制与平稳化重置方法。将所提方法用于仿真信号以及轴承振动数据分析,10 k长度信号包络分量在不同来源假设下的特征提取用时约为3 s,同时在无转速计下实现了对2 s内转速变化分别约为300 r/min和200 r/min的内圈故障轴承以及复合故障轴承的特征提取。