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     

基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子方法在轴承故障诊断中的应用

为了从故障轴承信号中提取包含故障信号的特征频率,提出了基于LMD自适应多尺度形态学和Teager能量算子解调的方法。首先,采用LMD将目标信号分解成有限个PF（Product function,PF）分量,分别对其进行多尺度形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应寻求最优解,最后用Teager能量算子计算各PF分量的瞬时幅值,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承的故障特征频率。为了验证理论的正确性,进行了数字仿真实验和轴承故障模拟实验,并与EMD形态学和包络解调方法进行了比较,结果表明该算法明显优于其他两种方法,对滚动轴承外圈、内圈和滚子故障的检测精度更高,能够清晰地提取出故障信号的频率特征。     

双树复小波和双谱在轴承故障诊断中的应用

针对非线性、非平稳且包含强烈的噪声的轴承故障振动信号难以有效提取故障特征信息进行故障识别的问题,提出基于双树复小波变换和双谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波变换将故障轴承振动信号分解为若干个不同频带的分量,选择出包含故障特征的分量;然后对该分量进行希尔伯特包络解调;最后对包络信号求其双谱图,从而有效地提取出故障信号的特征频率,准确地进行故障识别。滚动轴承故障实验和工程应用表明,该方法能有效地提取故障轴承的故障特征频率,并且几乎可以完全抑制噪声,验证了方法的可行性和有效性。     

基于故障特征系数模板的变转速滚动轴承故障诊断

与恒转速相比,机械中普遍存在的变转速工作模式使滚动轴承的故障诊断更加困难;另外变转速条件下的常规方法—阶比分析存在误差以及计算效率方面的问题,因此,提出了基于故障特征系数模板的滚动轴承故障诊断方法。该方法主要包括六部分:(1)根据目标轴承的几何参数计算其故障特征系数以设定模板;(2)利用快速谱峭度滤波算法对滚动轴承振动信号进行滤波;(3)根据Hilbert变换以及短时傅里叶变换计算滤波信号的包络时频图;(4)通过峰值搜索算法从滤波信号的包络时频图中提取瞬时故障特征频率趋势线;(5)根据转速脉冲信号计算滚动轴承的转速曲线;(6)瞬时故障特征频率与瞬时转频相比获取瞬时故障特征系数,进而通过故障特征系数模板实现滚动轴承的故障诊断。随即以变转速情况下的故障轴承仿真信号以及实测的外圈故障、内圈故障和健康轴承的振动信号为例验证了该算法的有效性。     

谱峭度方法在柔性薄壁轴承故障特征频率提取中的应用

柔性薄壁轴承是一种特殊的轴承,工作时其内、外圈都受力变形为椭圆,这导致正常柔性薄壁轴承的振动信号存在周期性冲击,这种冲击背景使柔性薄壁轴承的故障特征提取更为困难。谱峭度方法是利用峭度对信号中的瞬态成分敏感这一特性,根据峭度值最大原则来准确提取共振带,克服了传统共振解调技术存在带通滤波器参数需要人工预先确定的缺陷。对自适应谱峭度,基于滤波器组的快速谱峭度以及基于短时傅里叶变换的快速谱峭度进行了对比分析,利用它们提取柔性薄壁轴承内、外圈故障特征频率,对这三种方法的特征提取效果进行了比较,结果表明自适应谱峭度方法更适合于提取柔性薄壁轴承的故障特征频率。     

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解（VMD）滤波,利用同步提取变换（SET）对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。     

基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子的轴承故障诊断方法

对难以提取处于微弱故障状态的滚动轴承非线性、非平稳时变特性振动信号中故障特征频率的问题,提出基于VMD-SVD能量标准谱-Teager能量算子联合诊断方法。首先,对预处理后轴承微弱故障信号进行VMD分解,根据各模态分量(IMF)中心频率确定最优模态数K,再由各IMF分量峭度和相关系数指标确定包含故障信号的敏感IMF。然后,对选取模态分量的Hankel矩阵进行SVD分解,由奇异值能量标准谱确定有效奇异值数量,实现对信号的降噪重构。最后,利用瞬时Teager能量算子及其频谱分析识别微弱故障产生的周期性冲击特征频率。运用该方法处理滚动轴承微弱故障信号,能准确提取故障特征频率及倍频,文中证明了其准确性和有效性。     

基于经验模式分解的滚动轴承故障诊断方法

针对水泵电机轴承故障振动信号噪声大和非平稳性的特点,提出了基于经验模态分解的诊断方法;通过对原始信号进行经验模态分解,得到包含故障特征的固有模态分量,从而可以提取出故障频率.该方法应用于外圈、内圈和滚动体故障诊断,取得了很好效果.     

基于谱峭度和最大相关峭度解卷积的滚动轴承复合故障特征分离方法

针对振动信号中复合故障特征难以准确分离的问题,提出了一种融合谱峭度(SK)和最大相关峭度解卷积(MCKD)的复合故障分离方法。对复合故障信号做谱峭度分析,根据选择的各共振频带对信号进行带通滤波,提取出多个故障信号;对提取的各信号做包络解调分析,对能提取出单一故障特征的振动信号完成分离过程;对未提取出单一故障特征的振动信号最后做最大相关峭度解卷积处理;采用改进的轴承复合故障仿真模型验证了方法的有效性。实测滚动轴承内、外圈复合故障信号分析结果表明,该方法能够实现复合故障的准确分离。     

小波变换和EEMD-马氏距离的轴承故障诊断

机械故障的声发射信号中往往掺杂着各种干扰和噪声,为解决这一问题,提出了小波变换、集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和马氏距离相结合的滚动轴承故障诊断方法;首次将马氏距离引入到轴承声发射信号的故障诊断中。该方法首先对故障轴承的声发射信号进行小波去噪处理,再对去噪后的信号进行EEMD分解,将其分解为多个固有模式函数(简称IMF)。其次采用马氏距离的方法消除EEMD分解结果中的虚假分量,提取能够反映轴承故障特征的IMF分量,突出高频共振成分。最后,通过瞬时Teager能量的Fourier频谱识别轴承故障的特征频率。仿真信号和滚动轴承外圈声发射信号的实例分析表明:此方法能很好地去除混杂在轴承声发射信号中的噪声,准确地识别出轴承故障的部位。     

基于AMD和自适应随机共振的旋转机械故障诊断方法研究

针对强噪声背景下信噪比较低的旋转机械故障诊断问题,提出一种基于解析模态分解(AMD)和随机共振的旋转机械故障诊断方法。若信号的频率成分已知,AMD方法能将多频率成分的信号分解为单频率信号。对于可预知故障特征频率的旋转机械故障诊断,首先利用AMD方法提取振动信号中故障特征频率所在频段的信号,并对每个提取出的信号添加强度较低的噪声;然后利用粒子群算法优化的双稳随机共振对含噪信号进行处理来加强信号;最后求该信号的频谱,若频谱中含有故障特征频率,则说明振动信号中存在该故障。通过对滚动轴承故障信号特征的提取证明了该方法有良好的效果。     

基于形态滤波和EMD-AR谱的轴承故障特征提取

将AR谱估计与EMD方法结合,应用组合形态滤波对故障信号进行降噪预处理,对预处理后的信号进行EMD分解,之后对各阶IMF做AR谱估计并集总平均,从而提取振动信号的故障特征频率。文中所述算法能够避免HHT方法中Hilbert变换所产生的难以解释的负频率,较准确地提取出滚动轴承振动信号的故障特征频率,从而为滚动轴承振动信号的检测与故障诊断研究提供参考意见。     

基于衰减余弦字典和稀疏特征符号搜索算法的轴承微弱故障特征提取

通过分析轴承内外圈故障时域波形特征,结合其早期微弱故障特点,提出了一种与轴承故障波形高度匹配的衰减余弦过完备字典,同时与稀疏表示基追踪方法的特征符号搜索算法相结合的新型算法(ACFS),实现了强噪声干扰下轴承微弱故障特征的提取。通过分析原始信号频谱与理论故障特征,确定了张成原子库的参数,并结合特征符号搜索算法对不同信噪比轴承内圈仿真信号和轴承全寿命数据中的早期微弱故障信号进行了分析。对比普通包络解调方法与基于Symlet8小波包字典的普通BPDN结果表明,该方法可以在极早期实际轴承故障信号中高效、准确地提取出故障特征频率。对于噪声具有极好的冗余度与鲁棒性。     

中介轴承复合故障动力学建模与振动特征分析EI北大核心CSCD

准确获取中介轴承多点复合故障振动特征,对提高其故障诊断准确性具有重要意义。该研究基于非线性Hertz接触理论,采用时变位移激励函数描述滚子的多点局部缺陷,建立了中介轴承多点复合故障的4自由度动力学模型,分析了内圈多点故障、外圈多点故障和内外圈复合故障的动力学特性。搭建了中介轴承故障模拟试验台,开展中介轴承内圈多点故障、外圈多点故障与内外圈复合故障模拟试验,并采集振动信号,对所建立的动力学模型进行验证。研究表明,基于该研究建立的多点复合故障动力学模型计算的故障特征频率值与试验值的误差小于1%,仿真模拟的时域波形和包络谱中的故障成分分布规律与试验结果一致,证明所建内、外圈多点故障及内外圈复合故障动力学模型准确有效。     

强噪声背景下频率加权能量算子和变分模态分解在轴承故障提取中的应用

从机械系统中传出的信号通常包含着不同的叠加振动成分,包括有用信息以及不可避免的背景噪声和其他频率干扰,因此波形较为复杂,并且其幅值和频率会随着时间发生变化。当背景环境较为复杂或噪声较大时,从混合信号中提取出的轴承故障特征信号更是如此。对于此类信号,模态分解算法不仅可以去除大量的高频噪声,而且还能将振动信号分解成一系列具有单一成分的模态分量,从而更好地发现振动信号的物理意义。引入一种新的轴承故障特征提取方法,首先利用变分模态分解算法先将故障信号分解为若干个成分单一的模态分量;然后利用一种新的能量算子——频率加权能量算子对含有故障频率的模态分量进行处理,得到其能量谱从而提取出轴承故障特征频率;最后以一种常见的振动筛分设备振动筛为实际案例,对其轴承故障特征进行提取,并通过对比,说明了该算法的优越性和实用性。     

基于双树复小波和奇异差分谱的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承故障振动信号中包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先利用双树复小波将非平稳振动信号分解为几个不同频段的分量;然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,根据奇异值差分谱最大突变点来确定奇异值个数进行重构;最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取轴承故障的故障信息,提取出了故障特征,验证了方法的可行性和有效性。     

基于ITD和模糊熵的滚动轴承智能诊断

利用本征时间尺度分解方法(ITD)将滚动轴承振动信号自适应地分解为几个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,并利用模糊熵作为特征,对轴承正常状态,内圈故障,外圈故障及滚动体故障四种工况进行识别,最后利用支持向量机完成滚动轴承的智能诊断。实验数据分析结果表明,该方法对滚动轴承故障的识别正确率较高,具有较强的可行性与有效性。     

内禀模态特征能量法在滚动轴承故障模式识别中的应用

针对滚动轴承振动信号和状态信息非线性映射关系,提出一种基于内禀模态函数（IMF）特征能量的轴承特征向量提取方法,并与支持向量机（SVM)相结合实现轴承的故障识别。该方法对滚动轴承振动信号进行经验模态分解（EMD）得到若干能反映轴承故障信息的IMF分量,选取包含主要信息的IMF能量作为振动信号的特征向量,并将其输入到SVM分类器中实现轴承故障模式识别。对滚动轴承的正常状态、外圈故障、内圈故障和滚动体故障进行仿真试验,结果表明,该方法能够有效、准确地识别轴承故障。     

基于倒谱预白化和形态学自互补Top-Hat变换的滚动轴承故障特征提取

为了消除振动信号中离散频率分量和强背景噪声对提取滚动轴承故障特征频率的干扰,提出了一种新的基于倒谱编辑(Cepstrum Editing Procedure,CEP)预白化和形态学自互补Top-Hat变换的方法用于滚动轴承的故障特征提取。CEP能够去除故障振动信号中的周期性频率成分,剩余只包含背景噪声和碰撞损伤引起的非平稳冲击成分的白化信号,通过分析构造的形态学自互补Top-Hat变换滤波器,提出采用故障特征幅值能量比(Feature Amplitude Energy Radio,FAER)的方法自适应确定最优结构元素的尺度,预白化信号经过形态学滤波有效消除了背景噪声的干扰,提取了较为清晰的轴承故障特征频率。对实测轴承滚动体、内圈故障信号进行了分析,结果表明该方法可有效提取滚动轴承故障冲击成分并抑制噪声。     

基于峭度准则EEMD及改进形态滤波方法的轴承故障诊断

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击响应成分常被强大噪声淹没,造成轴承故障特征提取困难等问题,将集成经验模态分解(EEMD)与改进形态滤波方法相结合,在本征模态函数(IMF)及形态学结构元素(SE)选取时均以峭度准则为依据,对筛选出的IMF分量进行信号重构后,再进行基于峭度准则的改进形态滤波方法处理。结果表明,该方法可避免共振解调中中心频率及滤波频带选取,自适应性较好;通过对实际滚动轴承内外圈故障分析,该方法可清晰准确提取到故障特征信息,噪声抑制效果好,可用于轴承故障精确诊断。