基于基座多振动信号融合的转子故障诊断

针对目前常用的旋转机械转子故障诊断中直接对转子部件诊断安装传感器困难、通用性差等问题,利用转子-轴承-基座系统的振动传递性,提出了一种基于基座的多传感器信息融合故障诊断方法。采用相关函数法来确定基座上传感器的最佳布置方案,通过自适应的信号融合方法,克服基座上故障信号特征较弱,包含更多干扰信号的特点,对转子部件故障进行有效诊断。最后在综合故障试验台中进行试验验证,证明了该方法的可行性。     

基于信号融合的动平衡转子故障诊断研究

针对动平衡转子故障诊断问题,提出利用基于信号融合的双边谱的新方法。该方法首先将垂直和水平方向的振动信号直接在时域内合成一个复信号,然后对该复信号做快速傅里叶变换(FFT)得到其双边谱,并针对特定的故障频率的幅值、相位进行合成得到全息谱信号,快速获得机械故障的特征参数。同时,给出了该方法和全息谱的等价性证明;最后,案例分析表明,该方法是有效的。     

基于振动和电流信号深度融合的电动机转速估计及轴承故障诊断

针对从单一振动信号或电流信号中估计转速精度不高的问题，提出了一种基于振动和电流信号深度融合的方法，并应用在变转速工况下电机轴承的故障诊断中。首先利用自适应调频模态分解法(ACMD)提取振动和电流信号的瞬时频率(IF)曲线；然后采用卷积-长短时记忆网络(CNN-LSTM)将2条曲线融合得到电动机转子的IF曲线和转速曲线；最后根据电动机转子的IF曲线计算累计转角曲线，采用阶次跟踪(OT)方法对振动信号进行重采样进而识别电动机故障。在变转速工况下针对开关磁阻电机轴承外圈和内圈故障的试验验证了该方法的有效性，转速估计的均方根误差低至15.5 r/min。     

改进阈值函数的转子系统振动信号降噪研究

针对传统阈值处理函数在小波降噪中的不足,在硬阈值、软阈值处理函数的基础上,构造了一种改进的阈值处理函数,并介绍了该函数的降噪原理。基于MATLAB平台,用改进阈值处理函数分别对三种不同类型的仿真信号进行了降噪处理,通过信噪比、均方误差2个衡量指标,研究不同动态参数对三种类型信号降噪效果的影响;并根据实测转子系统振动信号的特点,选择适当的动态参数,将该函数应用到振动信号的降噪中。结果表明:改进阈值函数能够根据信号的不同类型,调节动态参数,优化阈值的处理,能很好地实现转子系统振动信号的降噪。     

面向故障诊断的振动信号网络测试系统

分析了网络化测试3种应用模式,提出网络化测试系统多层体系结构模型和功能模型,并给出基于LabVIEW的网络化虚拟仪器开发方法。最后以齿轮箱为对象,构建了基于PXI的网络测试平台,开发了齿轮箱诊断信号分析方法库,运用远程虚拟面板技术和DataSocket技术实现了振动信号的网络化测试。     

柴油机振动信号特征提取与故障诊断

柴油机的振动对于判断柴油机的工作性能有很重要的作用,所以要对柴油机的振动所发出的信号进行特征分析。而想要了解到柴油机的振动信号的特征就要对信号中的信息进行采集,所要用到数据采集系统来采集信息,故对信号的故障提取主要的工作就是对信号的采集、分析、处理。通常对信号的处理的方法有频域,时域,时频分析法。本文就是通过对柴油机振动信号特征提取与故障诊断,让我们更深地了解柴油机。     

基于振动信号融合的ACO-DCNN多工况设备故障诊断

为解决大数据时代人工提取机械故障特征和设定网络参数造成多工况下设备故障诊断精度低的问题,提出了一种基于振动信号融合的蚁群优化深度卷积神经网络(Ant Colony Optimization-Deep Convolutional Neural Networks, ACO-DCNN)故障诊断方法。通过融合水平、竖直方向振动信号,确保不同位置信息的互补性;运用ACO算法自适应优化DCNN参数,利用深度学习强大的特征自提取和复杂映射表征能力进行故障判别。实例验证结果表明:与BP神经网络和标准DCNN相比,ACO-DCNN在多工况下平均故障诊断精度高达99.15%,该模型收敛速度较快且具有较强的泛化能力,可有效地实现多工况设备故障诊断。     

微速差双转子系统振动信号分离法研究

为了有效地对旋转机械进行现场动平衡，降低机器异常振动，需要准确得到不平衡量大小和相位。采用常规的解“拍”方法分离具有内外双转子系统的振动信号是十分困难的，尤其是转子间存在微小速差的情况。研究采用基准信号作触发，分别对内外转子进行同步采样，提出了一种不用解“拍”就可直接获取各转子振幅和相位的信号分离法。结合DSP技术，该方法成功地应用于双校正面双转子系统的现场整机动平衡。     

转子振动信号消噪方法研究

针对转子振动信号周期性强而噪声信号具有随机性的特点，本文将时域平均法和小波软阈值消噪法相结合，先对振动信号进行时域平均，再对平均后的结果进行小波软阈值消噪处理。实验结果表明，这两种方法相结合，可以有效地去除振动信号的干扰噪声，提高信号的信噪比，取得良好的降噪效果。     

发动机转子振动信号分析

针对航空发动机故障类型难以识别和转子振动信号复杂、难以分离的问题,提出运用盲源分离中的Fast ICA算法建立振动信号的分离模型,从采集信号中准确分离出独立的故障信号,快速识别转子中的故障类型。通过搭建发动机转子振动平台采集转子的振动信号,同时计算出不同故障状态下的故障频率。对比分析得出振动信号经过Fast ICA算法处理后具有更高的辨识性,由分离后的信号可以判断出转子振动的故障类型为转子通过外环。分析结果表明:基于Fast ICA算法的分离模型可以快速、有效地分离出此类发动机转子振动信号。     

基于振动信号分析的乳化器故障诊断系统

为了提高对乳化器故障的及时而准确的诊断,首次提出了基于小波包分析理论处理振动信号的乳化器故障诊断系统。根据粉状乳化炸药生产线上乳化器的结构特征,并分析当其发生不同故障时所产生的不同振动频率特征,基于小波包分析理论,设计了由工业控制计算机(IPC)、可编程控制器(PLC)、信号调理器及振动传感器等组成的乳化器故障诊断系统。并结合SQL Server、VB和Matlab等开发工具实现该故障诊断系统。测试结果表明,该系统具有可靠的诊断功能和可观的经济价值。     

基于振动信号的齿轮箱故障诊断

主齿轮箱是某船重要动力设备,需要对其进行经常性监测。测量了某船1#和2#主齿轮箱的振动加速度信号,比较了两齿轮箱振动信号的时间历程曲线和频谱,发现2#齿轮箱频谱最大幅值约为1#齿轮箱的2.5倍,而且该谱值对应的频率接近于啮合频率。在啮合频率附近对所测信号进行了带通滤波,对滤波后的窄带信号进行了Hilbert变换,得到了该窄带信号的包络。两齿轮箱的包络信号差异明显,1#齿轮箱包络信号的频谱频率成分丰富,而2#齿轮箱包络信号的频谱具有突出的单一频率成分。结果表明2#齿轮箱存在轻微的故障。而油液分析的结果也表明,2#齿轮箱的磨损大于1#齿轮箱,说明了采用的振动分析方法的合理性。     

滚动轴承的振动监测与故障诊断系统研究

论述了滚动轴承的振动监测与故障诊断的原理,方法和系统。为了简单 判别轴承有无故障,采用了振动监测系统对滚动轴承进行巡回在线监测,发现故障后发出声光警告,然后则自动转入诊断模块,用共振解调法进一步判断故障发生部位及其趋势等。     

一种转子振动故障诊断及预警的虚拟仪器系统开发与验证

为了实现旋转机械转子系统的故障诊断及预警,设计并开发了基于LabVIEW的转子故障诊断及预警系统。提出了故障诊断与预警系统的总体方案,揭示了典型故障的机理及故障诊断预警原理。设计了虚拟仪器系统,完成了硬件选型和软件开发,软件功能包括信号分析处理、特征频率计算和故障诊断预警。建立了实验平台,模拟了转子不平衡和不对中故障,利用所开发的系统对转子进行在线监测,结果表明系统能够自动提示故障类型,证明该系统是有效而可靠的。     

振动压路机振动系统的故障诊断

振动压路机以其有效的压实性能，在生产中得到了广泛的应用。但随之出现的振动系统故障也给机器的诊断与维修增添了麻烦，下面以我厂生产的YZ14GD压路机为例（见附图），介绍振动系统故障的诊断方法。振动系统常见故障为：接通开关后振动系统不产生振动或振动轴转速过低（或振动乏力）。对此两种故障，应首先检查液压油箱和振动轮的左右两个振动箱泊位是否正常，再按下面步骤进行测试诊断。1．查偏心轴转速（或振动频率）开动压路机，先前后各行驶10m，使振动轴承箱内的油封得到充分润滑。然后将振动轮停置在旧胶轮胎上，起动柴油机并以最…     

基于振动信号分析的数控机床自动换刀系统故障诊断研究

以加工中心圆盘式刀库机械手自动换刀系统为研究对象,采用Laplace小波构造参数脉冲字典,利用分裂增广拉格朗日收缩算法求解稀疏表示系数,提取自动换刀循环过程中振动信号的瞬态特征,并用频率、阻尼比、发生时刻等参数表征,实现了系统故障特征的精确提取,提高了自动换刀系统状态分析和诊断的精确性,延长了自动换刀系统的正常工作时间,提升了系统的可靠性。     

基于知识的转子故障诊断系统的研究

针对转子故障诊断的特点，研究了基于知识的诊断系统理论，分析了系统的知识表示，诊断推进等关键技术，并进行了论断实例考核。     

双转子系统的振动

双转子结构广泛应用于现代航空发动机中。为了提高推重比,常将高压转子的后支点设计成轴间轴承(或称中介轴承)形式。常将转子设计成柔性转子,即在工作范围内,转子要越过一阶、二阶甚至三阶临界转速。这就使得发动机转子成为耦合很强的双转子系统,传统的单转子理论不能完全描述其振动特性。建立采用中介轴承的双转子模型,考虑支承刚度和阻尼的影响,运用解析方法分析双转子的振动特性,以揭示双转子的振动规律,解释实际运行中出现的现象。