基于EEMD和改进的形态滤波方法的轴承故障诊断研究

轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取, 进行局部故障诊断。但在复杂工况下,故障脉冲易被周围噪声淹没,在分析EEMD和形态学滤波方法的基础上,将EEMD方法与形态学滤波方法相结合,提出结构元素(SE)选择方法,并用于本征模态信号中冲击响应特征的提取。通过将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

滚动轴承测振点的动力学响应分析

为了有效捕捉轴承局部损伤后的故障特征,需要对传感器的测量位置进行合理配置和优化。考虑到滚动轴承结构的复杂性,本文采用数值仿真技术研究缺陷轴承工作状态下的动力学响应特征。基于故障轴承的有限元模型,分析各部件运动规律及相应的应力分布,获得不同部位缺陷诱发的冲击脉冲分布形态;建立附加轴承座的整体装配模型,故障冲击作为激励载荷施加到该模型上,同时考虑结构内部的非线性接触特性,仿真获得缺陷激励下的滚动轴承各节点动力学响应;将轴承座表面节点的响应波形与实测的轴承振动信号进行比较分析,保证仿真结果的真实性;进而深入研究振动信号在轴承外圈及轴承座之间的传递特性;基于上述动力学分析结果,对轴承故障状态下的测振点位置及测量方向进行优化选择。     

薄壁机匣发动机轴承位置不平衡响应矢量逆推方法

整机动平衡相较传统工艺动平衡可大幅提高整机不平衡振动控制效率;由于发动机振动测点位于薄壁机匣支承结构表面,无法直接测得轴承位置的不平衡响应矢量,使整机动平衡难度增大。为此,提出一种基于机匣外部测振信号的轴承位置不平衡响应矢量逆推方法;虑及薄壁机匣支承结构动力特性的影响,通过仿真分析结合试验获得测点振动响应与轴承位置不平衡激励之间的影响函数矩阵;利用该函数矩阵及机匣外部振动测点实测响应逆推轴承位置不平衡响应矢量。通过对典型双转子发动机高保真机匣系统的数值仿真分析,验证了该方法的有效性;对于实现发动机转子不平衡矢量逆推以及整机振动控制具有工程应用价值。     

短时有效值包络分析在风机轴承故障诊断中的应用

提出基于短时有效值计算的包络分析方法,用于提取振动信号中故障引起的周期性冲击成分,实现轴承类故障的快速诊断。将该方法应用于火电厂风机轴承的故障诊断中,合理选择计算参数的条件下,运用短时有效值方法能够准确提取反映周期性故障冲击振动成分的幅值包络,得到故障特征清晰的包络谱。该方法可以应用于火电厂风机这类在复杂环境下工作的旋转机械设备的轴承故障诊断。     

形态学滤波方法改进及其在滚动轴承故障特征提取中的应用

滚动轴承是旋转机械设备的重要部件,对滚动轴承的故障诊断研究具有重要的意义。滚动轴承故障会导致振动信号中出现冲击响应成分,可通过对冲击响应成分的周期的检测与提取,进行局部故障诊断。在分析形态学滤波方法的基础上,提出机构结构元素(SE)选择方法,并用于振动信号中冲击响应特征的提取。通过对仿真信号的处理验证了该方法的有效性,并将该方法用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的特征的检测,结果表明该方法能有效提取周期性脉冲成分并抑制噪声。     

基于瞬态冲击响应参数辨识的轴承故障特征检测

旋转机械的局部故障导致振动信号中出现冲击响应信号,可通过对冲击响应信号的检测与提取,进行局部故障诊断。在Laplace小波相关滤波法识别冲击响应信号的特征参数的基础上,针对周期性冲击响应信号的检测,提出了循环Laplace小波相关滤波法。通过不同信噪比下周期多冲击响应仿真信号中冲击响应成分特征参数辨识及周期检测,验证了方法的有效性。将循环Laplace小波相关滤波法应用于轴承外圈局部严重故障和轻微故障下冲击响应振动信号的辨识,成功识别故障特征的响应参数以及周期。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。     

基于多体接触瞬态动力学支承不同心模拟分析方法

以典型带中介轴承的发动机高压转子系统为研究对象,提出一种基于多体接触瞬态动力学的发动机转子支承不同心故障等效模拟分析方法,建立了高压转子-轴承-局部支承系统的多体动力学模型。在轴承受力分析的基础上,通过对接触运动状态非线性模拟和支承结构柔性化,研究了单个滚珠、滚珠与轴承外圈、轴承外圈与支承结构的瞬态接触力、力矩以及支承结构振动响应,得到不同心故障特征的产生机理和传递规律。结果表明:压紧区、松脱区以及单个滚动体与内外圈的相对位置变化产生的复杂相互作用是滚动体接触力复杂频率成分产生的直接原因;全部滚珠与外圈的瞬态接触力合力及合力矩是产生不同心故障特征的激励源;轴向振动工频及倍频是不同心故障的典型特征;轴向和径向2倍频、3倍频相对工频幅值的大小可表征不同心故障的严重程度。本文所得结果可为燃机不同心故障分析诊断提供参考。     

基于Teager峰值能量的低转速轴承故障特征提取方法

峰值冲击是轴承故障信号中的重要特征之一,明显的峰值冲击有利于其故障诊断,而低转速工况下轴承故障由于振动能量小,峰值冲击微弱,导致故障特征容易被噪声淹没,通常无法通过包络分析等方法提取。为了增强微弱故障信号中的峰值冲击,提取低转速轴承故障特征,提出了基于Teager峰值能量的故障特征提取方法。采用移动窗口截取原信号,计算截取信号段的峰峰值,从而构造峰峰值特征波形,增强故障信号中的峰值冲击;利用Teager能量算子对峰峰值特征波形进行解调,抑制噪声干扰,提取瞬时冲击成分;根据提取的Teager能量频谱判断轴承的运行状态。实验结果表明,该方法有效提取了低转速轴承的冲击特征,实现了故障的诊断。     

基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取

谐波减速器用柔性薄壁轴承运行过程中因内圈长、短轴交替产生周期性冲击成分。当柔性薄壁轴承发生故障后,这种正常的周期性冲击成分和因故障引起的冲击叠加在一起,使得其故障特征提取难度很大。针对这一特点,提出基于峭度原则的EEMD-MCKD的柔性薄壁轴承故障特征提取方法。首先使用集成经验模态分解算法(EEMD)对信号进行预处理,选用峭度原则滤除信号中的无关分量和冗余分量,重构筛选后的固有模态分量(IMF)得到EEMD重构信号;在此基础上,针对柔性薄壁轴承振动信号特点进行MCKD算法进行参数优化,利用参数优化后的MCKD对EEMD重构信号进行提取。运用此方法对实测柔性薄壁轴承外圈故障振动信号进行特征提取,结果表明,准确提取到了清晰的故障特征频率。将提取效果与单一EEMD算法和MCKD算法进行对比分析,EEMD-MCKD算法提取效果更佳。     

基于支持向量机的汽车发动机故障诊断研究

研究在汽车发动机不解体的情况下获取发动机缸盖表面的振动信号和上止点信号,按曲轴转角的周期对振动信号的时域能量进行合理分段;提取各段信号的时域能量作为发动机各缸状态的特征值。建立发动机各缸不同故障状态的训练集,用支持向量机的方法实现发动机故障模式的诊断与识别。研究结果表明,该方法对汽车发动机故障类型、故障位置的诊断识别具有重要工程意义。     

基于摩擦信号的滑动轴承接触摩擦故障的状态监测

摩擦信号与固有振动信号混叠造成滑动轴承的接触摩擦故障诊断困难。针对此特点,本文在不分离摩擦信号的条件下提出了一种基于摩擦信号强度的接触摩擦故障监测方法。该方法首先结合EMD和非线性峭度确定摩擦信号发生的时刻,然后改进灰色B型绝对关联度以计算摩擦信号对相邻固有振动信号的冲击强度,以此衡量摩擦信号的相对大小,进而监测滑动轴承接触摩擦故障。仿真和试验证明了该方法的有效性,为监测滑动轴承故障提供了一种新思路。     

基于小波包特征提取和模糊熵特征选择的柴油机故障分析

船舶动力设备因故障监测信号样本少、变化缓慢、数据特征呈非线性,使得设备故障模式的准确识别和状态预测比较难。尤其是柴油机振动信号的故障诊断,由于柴油机振动信号噪声多,诊断信号难以进行特征选择的问题,提出了基于小波包能量谱特征提取和模糊熵特征择的柴油机故障诊断方法。利用模糊熵对小波包能量谱提取出的特征集进行特征选择,将选择后的特征参数输入LS-SVM进行故障模式识别。试验结果表明,该方法可以提高故障识别准确率。在该试验中,故障识别准确率达到了99.36%,相比于未进行特征选择的特征集,识别准确率提高了0.72%。     

数据特征选择与分类在机械故障诊断中的应用

针对机械故障数据的高维性和不平衡性,提出基于格拉斯曼流形的多聚类特征选择和迭代近邻过采样的故障分类方法。对采集到的振动信号,提取时域和频域相关特征,利用多聚类特征选择将高维数据以局部流形结构映射到低维特征集合。无标签样本借助迭代近邻过采样以恢复最大平衡性为目标进行样本分类,并对剩余无标签样本进行模糊分类。选取滚动轴承正常、外圈、内圈以及滚动体的故障数据,并与支持向量机、基于图的半监督学习算法进行对比。结果表明,提出的方法能有效识别出少数类故障,并在整体上有显著的分类效果。     

局部波动特征分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用研究

提出了一种新的自适应时频分析方法--局部波动特征分解（Local oscillatory-characteristic decomposition,LOD）,该方法以信号本身的局部波动特征为基础,并采用微分、坐标域变换、分段线性变换等运算手段将信号分解为一系列瞬时频率具有物理意义的单一波动分量（Mono-oscillatory component,MOC）,非常适合于处理多分量信号。在详细说明LOD分解原理的基础上,通过仿真信号将LOD、经验模态分解（Empirical mode decomposition,EMD）和局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）进行了对比分析,结果表明了LOD 的优越性。同时,针对滚动轴承故障振动信号的多分量调制特点,将LOD应用于滚动轴承故障诊断,对滚动轴承实验信号进行了分析,结果表明LOD可以有效地提取滚动轴承故障振动信号的特征。     

基于无迹卡尔曼滤波的动态贝叶斯小波变换在轴承故障诊断中的应用

针对工程实际中滚动轴承发生故障的类型具有典型性和故障信号具有冲击性,且振动信号的频率成分因外界环境的影响而变得极其复杂的特点,提出了一种基于负熵和无迹卡尔曼滤波的动态贝叶斯小波变换方法。该方法将SE(Squared Envelope) Infogram方法应用到无迹卡尔曼滤波方法(Unscented Kalman Filter, UKF)中,利用SE Infogram确定滤波器参数初值,即中心频率与带宽的初值,结合UKF对中心频率与带宽进行优化,以最优中心频率与带宽对振动信号进行滤波分析,对滤波后的信号进行包络解调分析,实现轴承微弱故障特征的提取。利用负熵指标代替以往研究所用的峭度指标,可以有效消除或削弱高峰值干扰的影响。最后,通过对仿真信号和轮对轴承试验信号对提出的方法进行了验证。结果表明,该方法能够有效提取强背景噪声下轴承外圈、内圈故障和滚动体故障,验证了该方法对轴承微弱故障诊断的有效性。     

基于PSO改进深度置信网络的滚动轴承故障诊断

针对深度置信网络(Deep Belief Network,DBN)用于轴承故障诊断时,网络层结构调试比较费时等问题,提出一种基于粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)的DBN算法,以及基于该算法的轴承故障诊断模型。该模型利用PSO算法优选DBN网络结构,并通过自适应时刻估计法微调模型参数,随后运用具有最优结构的DBN模型直接从原始振动信号中提取低维故障特征,并将其输入到Soft-max分类器中识别轴承的故障模式。该算法与支持向量机、BP神经网络、DBN、堆叠降噪自编码等方法进行对比分析,实验结果表明,PSO改进的DBN算法具有更高的准确率以及更好的鲁棒性。     

基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断研究

针对传统包络谱和峭度图分析技术的缺陷,提出了一种基于双树复小波包峭度图的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了双树复小波包变换和峭度图分析技术,克服了原峭度图方法只采用FIR和短时傅立叶变换滤波器的缺点,提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力。首先利用双树复小波包变换,将振动信号分解成不同频带的分量,然后计算各小波分量的谱峭度,再利用谱峭度的滤波器作用,计算最大峭度值对应分量信号的包络谱,根据包络谱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：该方法不仅提高了信噪比和频带选择的正确性,而且能有效地识别轴承的故障。     

基于振动图像纹理特征识别的轴承故障程度诊断方法研究

针对轴承故障诊断中故障分类研究多,故障程度研究少,振动图像信息丰富得不到充分利用问题,提出利用振动图像纹理特征识别技术进行轴承故障程度诊断方法。该方法先对轴承振动响应信号进行EMD-形态差值滤波处理,后将滤波后信号转换为双谱等高线图,利用灰度三角共生矩阵得到双谱图形纹理特征,应用主成份分析法从纹理特征参数中提取轴承故障程度特征参量,用支持向量机进行模式识别。实验结果表明该方法能有效区别轴承外圈、内圈及内外圈的故障严重程度,可为旋转机械故障程度诊断提供新方法。