基于MOMEDA和增强倒频谱的风电机组齿轮箱多故障诊断方法

风电机组齿轮箱结构复杂,当齿轮、轴承存在多故障时,由于各故障强弱不同、故障间相互耦合及噪声干扰,造成故障诊断准确率低及漏诊问题。提出了一种基于多点最优最小熵解卷积(multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,MOMEDA)和增强倒频谱的风电机组齿轮箱多故障诊断方法。依据齿轮和轴承不同部位的故障特征频率设置合理的解卷积周期,利用MOMEDA对原始信号进行预处理;再通过增强倒频谱进一步抑制噪声干扰和增强故障特征;将增强倒频谱中的突出成分与齿轮箱故障特征频率对比,判断故障类型。实际风电机组齿轮箱多故障振动试验数据分析结果表明,该方法可以有效地提取出齿轮箱多故障特征信息。     

基于窄带解调的行星齿轮箱故障特征提取

行星齿轮箱由于振动传递路径的时变性导致行星齿轮箱振动信号频谱具有复杂的调制边带,其包含了齿轮的故障信息。结合行星齿轮箱振动分离信号的同步平均和窄带解调法,提出了针对行星齿轮箱的窄带解调方法。对行星齿轮箱振动信号加窗截取,根据行星齿轮箱齿轮啮合齿序特征,将加窗截取信号拼接重构单个齿轮的振动分离信号,克服传递路径时变性的影响;对振动分离信号进行时域同步平均,提高信噪比;最后,对平均后的信号进行窄带解调,提取行星齿轮箱齿轮故障特征和故障位置。通过行星齿轮箱故障实验分析,验证该方法能有效的提取行星齿轮箱故障特征。     

基于频谱编辑和调制信号双谱的齿轮裂纹故障诊断

齿轮产生裂纹故障时,其振动信号中的周期性故障冲击成分易被其他旋转部件的谐波信号以及背景噪声淹没,导致故障特征难以提取。针对这一问题,首先用改进的频谱编辑方法对原始信号中谐波分量进行抑制,提高信噪比;然后对编辑后的信号进行双谱分析,采用相邻切片融合平均的方法对双谱进行降噪,从降噪后双谱中选取故障特征频率明显的切片进行组合平均得到复合切片谱,进而提取出齿轮的故障特征。仿真和实验信号表明:在低信噪比条件下,频谱编辑与调制信号双谱相结合的方法能够有效抑制谐波信号以及白噪声的干扰,提取出故障特征,实现齿轮裂纹故障诊断。     

基于优化最小算法的齿轮箱复合故障特征稀疏表示

复合故障信号中多种特征成分的有效分离是实现齿轮箱复合故障诊断的核心,也是难点。针对此,提出一种基于优化最小算法(Majorization-Minimization,MM)的稀疏表示方法,并将其应用于齿轮箱齿轮轴承复合故障特征成分的提取与分离。首先,根据齿轮箱中轴承和齿轮在局部故障激励下的瞬态成分存在差异性,利用相关滤波优选来分别构造与轴承和齿轮故障瞬态特征相匹配的过完备字典,建立目标函数;然后,采用所提优化最小算法对稀疏表示目标函数进行优化求解;在此基础上,根据复合故障信号中轴承和齿轮瞬态成分能量的强弱,依次进行稀疏表示及瞬态成分重构,最终实现齿轮箱复合故障特征的提取与分离。通过对仿真和实验信号的分析表明:所提方法能够分别提取复合故障信号中轴承和齿轮的瞬态特征,实现齿轮箱复合故障诊断,验证了所提方法的有效性。     

基于倒阶次谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的倒谱分析技术与阶次谱结合，提出了倒阶次谱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，再对时域信号实行等角度重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行倒谱分析，就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹和齿面磨损故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障。     

基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法

为实现风电机组齿轮箱及时有效地监测和维护,提出基于小波包与倒频谱分析的风电机组齿轮箱齿轮裂纹诊断方法。该方法针对齿轮裂纹振动信号为转速频率对啮合频率及其倍频调制的特点,利用小波包分解来识别振动信号中的故障特征,通过小波包频带能量监测得到故障部位的啮合频率范围;考虑到倒频谱可以分离和提取难以识别的密集调制信号的周期成分,基于倒频谱识别故障部位的转速频率,综合利用两种频谱分析方法得到的啮合频率和转速频率,能诊断故障部位和类型。实验研究表明,该方法能精确地诊断齿轮裂纹故障,并可以实现对风电机组齿轮在复杂环境中退化状态的监测,预防断齿等重大故障的发生。     

基于SANC和一维卷积神经网络的齿轮箱轴承故障诊断

近来以深度学习算法为代表的滚动轴承特征智能提取和故障辨识技术被广泛研究,但目前研究大多局限于无强干扰的轴承故障。在齿轮箱存在较强齿轮振动干扰条件下,基于此类算法的轴承故障辨识率将显著降低。为提高在较强齿轮振动信号干扰下齿轮箱轴承故障智能辨识的准确率,提出了一种基于自参考自适应噪声消除技术(SANC)和一维卷积神经网络(1D-CNN)的齿轮箱轴承故障诊断方法。首先利用SANC将齿轮箱振动信号分离为周期性信号分量成分和随机信号分量,抑制齿轮等周期强干扰成分,再通过1D-CNN对包含轴承故障特征的随机信号成分进行智能特征提取和识别,实现在齿轮振动干扰下齿轮箱轴承故障辨识率的提高。通过与不同方法的对比验证了本文所提方法的优势和有效性。     

变转速齿轮箱复合故障的自适应时变滤波分析

复合故障诊断是机械故障诊断领域的一大难点。齿轮箱出现复合故障时,受传递路径、测点布置等影响,所拾取的复合故障振动信号中,各故障成分会呈现强弱不平衡,特别在变转速条件下,故障特征具有时变特性。因此,针对变转速下的齿轮箱复合故障诊断,提出了一种基于频域滤波的自适应时变滤波方法。该方法在频域构建自适应时变滤波器,采用自适应时变滤波器将包含齿轮故障特征的时变滤波信号从齿轮箱复合故障信号中分离出来,并进行包络阶次谱分析,以提取齿轮故障特征;同时,对残余信号(齿轮箱复合故障信号与时变滤波信号的差值)进行包络阶次谱分析,以提取轴承故障特征。算法仿真和应用实例表明,自适应时变滤波方法可有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征。     

基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法

通过对旋转机械变速运行齿轮箱振动研究,提出基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法。对齿轮箱变速等非稳态信号进行时域同步采样,利用阶比跟踪对时域信号等角度重采样转换为角域准平稳信号,克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象;对角域信号进行同步平均削弱与转速无关的频率成分,提高信噪比;对平均信号进行窄带解调分析,通过对阶比谱自动编辑分离出齿轮故障主要啮合阶比分量后恢复到角域信号,进行幅值解调及基于频移的相位解调,据幅值解调及相位解调波形图提取齿轮故障特征。结果表明,基于频移、谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法能有效提取齿轮故障特征信息。     

基于小波包的齿轮箱故障诊断

提出了一种齿轮箱故障诊断的方法,这种方法首先利用小波包提取齿轮箱振动信号的故障特征域,然后计算特征域上绝对值信号的频谱,以正常信号的频谱和特征域上绝对值信号的频谱的相似程度作为齿轮箱故障与否的判据,将齿轮箱的特征频率和特征域上绝对值信号的频谱相比较来判断齿轮箱的故障模式.将此方法应用于齿轮箱断齿故障的诊断表明,这种方法能够准确地诊断出齿轮箱中的冲击故障.     

GASA-PSO优化算法共振稀疏分解齿轮故障诊断研究#br#

针对齿轮箱齿轮早期微弱故障信号在恶劣工况下信噪比降低、故障特征不明显、提取困难等问题,提出一种基于遗传模拟退火算法与粒子群算法融合的共振稀疏分解故障诊断方法,对成分复杂、存在模态混叠的非平稳齿轮箱振动信号进行分析。建立齿轮箱故障模型,模拟齿轮故障信号,将遗传模拟退火算法与粒子群融合算法对品质因子全局快速寻优,利用最匹配品质因子对齿轮振动信号分离得到高、低共振分量与残差分量,对低共振分量做Hilbert 包络分析,得到冲击脉冲信号,进而对齿轮箱进行故障诊断;利用MATLAB仿真分析与实验证明,所提出的方法可以有效提取齿轮箱早期微弱的故障信号,具有较高的分离精度,实现齿轮微弱故障诊断,证明了该方法的可行性与有效性。     

基于MCKD和增强倒频谱的直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法

针对直升机自动倾斜器滚动轴承转速低,其早期故障特征信号易被噪声淹没的问题,提出了基于最大相关峭度解卷积(MCKD)和增强倒频谱分析的直升机自动倾斜器滚动轴承故障诊断方法。该方法利用MCKD方法对故障信号进行降噪处理,采用自相关方法和广义Shannon熵对倒频谱分析进行改进,得到增强倒频谱,提取故障特征频率。实验研究表明,所提出的方法能精确地诊断自动倾斜器滚动轴承内圈、外圈和滚珠故障,且优于传统的倒频谱分析,可以预防重大故障发生。     

基于包络同步平均的齿轮故障诊断

齿轮振动信号由于存在非平稳、调制、传递路径复杂等特点,其分析相对较为困难,传统的共振解调法还存在共振带参数无法准确确定的不足。为解决上述问题,本文提出了一种基于包络信号角域同步平均的齿轮故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度提取出齿轮振动信号的复包络信号,再分别选取齿轮箱中不同转轴作为参考轴对复包络信号进行等角度采样,在角域进行同步平均并用阶比跟踪提取齿轮故障信息。该方法可有效消除源包络信号中的宽带噪声干扰,分离出与故障齿轮所在轴有关的阶比分量,同时可克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象。利用该方法分别对齿轮故障仿真信号和齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,所提出的包络角域同步平均方法能够有效地提取出齿轮故障的特征信息。     

基于角域平均和连续小波变换的齿轮故障诊断研究

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、角域平均和连续小波变换相结合,提出了基于角域平均和连续小波变换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连续小波变换,根据小波幅值图和相位图,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故障状态。     

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.     

基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取

行星齿轮箱由于行星轮的行星运动导致其振动传递路径存在时变性,其振动响应与常规定轴齿轮箱振动响应有着本质的区别,传统的同步平均并不能直接应用于行星齿轮箱。为解决该问题,国外发展了可有效克服行星齿轮箱变传递路径的加窗同步平均法,详细论述了基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取的原理及其实现。该方法首先验证齿轮的啮合齿序特征,根据齿序特征选择合适的窗函数对信号进行加窗截取,再根据重排齿序和加窗截取信号构建目标齿轮振动信号,最后对振动分离信号进行同步平均。行星齿轮箱齿根裂纹故障实测信号分析表明,该方法能有效的对行星齿轮箱进行故障特征提取。     

基于Teager能量算子的滚动轴承故障诊断研究

周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征,如何提取周期性冲击及其重复频率是轴承故障诊断中的关键问题。Teager能量算子能够估计产生信号所需的总机械能,对信号的瞬态变化具有良好的时间分辨率和自适应能力,在检测信号冲击特征方面具有独特优势。为了提取滚动轴承故障的特征频率,针对滚动轴承故障振动信号中的瞬态冲击特点,提出了基于Teager能量算子的频谱分析方法,利用Teager能量算子提取轴承故障引起的周期性冲击,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。分析了滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,并和包络谱方法进行了对比分析,准确诊断了滚动轴承元件故障,验证了该方法的有效性     

一种用于滚动轴承故障诊断的脉冲增强提取方法

针对齿轮箱滚动轴承发生故障时,其故障脉冲被强烈干扰信号湮没而导致故障特征难以提取的难题,提出了基于脉冲增强提取的滚动轴承故障诊断方法。基于表征故障脉冲周期性的包络谱,构建了能指示振动信号中故障脉冲强度的脉冲提取算子（PEO）;考虑到微弱故障信号特征增强的需求,结合最小熵解卷积（MED）构造了脉冲增强提取算子指标（PEEO）,用于评价MED不同滤波长度对故障脉冲增强的效果;构建基于MED滤波长度、脉冲频率以及PEEO的三维滤波模型,利用三维滤波谱PEEO峰值定位MED最优滤波长度并指示脉冲增强信号特征频率,获取最优脉冲增强信号的同时实现齿轮箱滚动轴承故障特征的提取。仿真分析和实验验证结果表明,该方法可以有效增强轴承故障脉冲,并在最优脉冲增强信号PEEO幅值谱中呈现显著的轴承故障特征,实现了齿轮箱滚动轴承微弱故障的诊断,且与典型方法相比具有明显优势。     

基于时间-小波能量谱的齿轮故障诊断

振动信号中的冲击现象及其频率特征是诊断齿轮局部损伤故障的重要依据之一。针对齿轮故障特征提出了一种时间-小波能量谱信号处理方法,它能够有效提取振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间-小波能量谱方法分析了正常、磨损、断齿等三种状态的齿轮箱振动信号,并与传统频谱分析方法进行相比。结果表明：时间-小波能量谱不仅可以有效提取故障特征,识别出齿轮箱的故障存在,而且可以清晰地分辨出故障类型及故障元件。     

迭代广义解调齿轮信号分离的变转速滚动轴承故障诊断

变转速工作模式下齿轮啮合会掩盖故障轴承冲击特征,使得轴承故障特征信息微弱,针对变转速工作模式下齿轮啮合对轴承信号干扰的问题,提出了迭代广义解调齿轮信号分离的变转速滚动轴承的故障诊断方法。首先采用峰值搜索算法从包络时频谱中提取峰值啮合倍频(Instantaneous Dominant Meshing Multiply,IDMM),通过IDMM趋势线构造各广义解调函数的相位函数;其次利用迭代广义解调算法(Iterative Generalized Demodulation,IGD)分离出齿轮啮合频率及倍频信号,对剩余信号采用谱峭度算法确定由故障轴承引起的高频共振滤波参数并进行带通滤波;最后,以提取的IDMM趋势线作为轴承转频,对滤波结果进行角域重采样,根据阶次谱对滚动轴承运行状态予以判断。仿真信号和实测信号的处理结果证明该方法在无转速计设备的情况下能有效的实现变转速滚动轴承的故障诊断。