基于双谱的滚动轴承局部损伤故障诊断方法研究

针对故障滚动轴承振动信号的耦合特征,将双谱和双相干谱分析方法用于滚动轴承故障特征的提取,给出了外圈、内圈、滚动体局部损伤三种不同状态下轴承振动信号的双谱及双相干谱图,基于双谱形成了故障特征向量。试验表明,对于损伤元件不同的轴承故障,双谱特征图谱存在明显的差异,而且双谱比双相干谱更有利于故障特征的提取,为局部损伤轴承的故障诊断提供有效的方法。     

基于双谱分布区域的齿轮聚类分析与故障诊断

齿轮(尤其是故障齿轮)振动信号具有明显的非高斯性,双谱是分析非高斯信号的有效方法.齿轮不同故障模式振动信号双谱分析表明齿轮双谱分布区域与故障模式间存在映射关系,可作为分类特征.采用阈值化的双谱二值图作为特征向量,基于目标函数的聚类法实现分类与故障诊断.聚类过程以训练样本双谱二值图的逻辑与运算表征类间分布共性,逻辑或运算表征类间分布范围,构成类模板,测试样本与类模板距离最小值构造最近邻模板分类器,实现聚类,整个过程只是计算1的个数,简单、实用.齿轮故障诊断实例验证了该方法的有效性.     

相关熵和双谱分析齿轮故障诊断研究

相关熵为高斯、非高斯噪声处理的一种有效方法,针对强高斯噪声和非高斯噪声干扰下齿轮故障诊断问题,提出了一种基于相关熵和双谱的齿轮故障诊断方法。该方法综合利用高斯核函数和不完全 Cholesky 分解算法计算信号的相关熵,然后再计算相关熵的双谱,根据相关熵的双谱特征识别齿轮故障。通过不完全 Cholesky 分解算法计算信号的相关熵,不仅大大压缩了数据量,突出了齿轮故障特征,而且提高了计算效率。通过仿真和齿轮磨损故障振动信号分析结果表明：强背景噪声会造成传统双谱故障诊断方法失效,而基于相关熵和双谱分析的齿轮故障诊断方法,能在强噪声干扰背景中提取齿轮的故障特征准确识别齿轮故障,其性能优于传统双谱和小波变换域双谱,为一种有效的齿轮故障诊断方法。     

基于切片谱和神经网络的旋转机械故障诊断方法

RBF神经网络是仿生物神经建立的人工模式识别模型,它具有良好的泛化能力和分类能力;切片谱是对双相干谱算法的简化,同样可以用来定量描述振动信号的非线性相位耦合特征.本文结合双谱和RBF神经网络,以信号的切片谱作为故障特征量,以RBF神经网络作为分类器实现旋转机械故障诊断;最后对轴承故障进行仿真实验,结果表明,本方法能有效对轴承故障模式进行分类.     

双谱分析在往复泵故障诊断中的应用研究

针对当机械系统发生故障时,非线性特征更为突出的特点,提出了基于双谱分析的往复泵故障的振动诊断方法,研究了利用阀箱上振动信号的双谱,尤其是双谱沿f1=f2的切片谱识别泵阀故障,诊断实例表明,采用双谱分析可有效抑制振动信号中的噪声,得出比传统功率谱分析更明显的泵阀故障特征,可有效识别往复泵泵阀的初期故障。由于该方法仅利用阀箱上振动响应信号的双谱分析即可完成对泵阀不同类型故障的正确识别,故更为简单和实用。     

粗糙表面的双相干谱分析

双谱分析是近年发展的一种随机信号的现代分析方法，它保留了信号的相位信息，可以定量描述信号之间的非线性相位耦合；同时具有很强的消噪能力，可以很好地反映信号的非对称特征．正常的加工条件下，表面轮廓符合高斯型分布，因此其双谱为零．但实际加工中，许多表面表现为非高斯型，其双谱不为零，此时可以用双谱分析定量地描述表面轮廓特征的非对称性．然而，用双谱表示灵敏度高、幅值大、不够直观，为了有效地反映表面轮廓的双谱特征，本文采用了双谱的归一化形式——双相干谱分析．最后还通过对几种典型试件的实验，证明了其有效性，并得出了一些有益的结论．     

柴油机加速振动信号的阶比双谱特征提取

针对发动机加速过程振动信号的非平稳性和混有大量噪声的特点,提出计算阶比跟踪和双谱相结合的方法,将振动信号按等角度间隔进行软件重采样,得到阶域内的平稳信号,再进行双谱分析,通过仿真信号验证了该方法优于传统双谱。为了充分利用阶比双谱图中的信息,提出双谱特征阶比面的概念,通过比较阶比平面内的累加能量来反映不同工况的变化。诊断实例表明,该方法能有效提取柴油机曲轴轴承的故障特征。     

基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法

针对快速谱峭度图和传统切片MSB(modulation signal bispectrum)算法在强干扰条件下提取轴承故障特征不佳的问题,提出一种基于调制增强切片MSB的滚动轴承故障特征提取方法。首先利用MSB算法计算得到原始振动信号的调制信号双谱,对主维度进行切片叠加得到载波谱;然后基于MSB凸显滚动轴承故障信号调制特征的性质,通过粒子群寻优算法对切片范围进行择优;最后,对故障特征所在切片的双谱相干函数与调制信号双谱进行组合处理,进行增强性重构得到调制谱,去除了大部分噪声分量,直接提取出故障特征。通过仿真、实验验证了调制增强切片MSB算法能够实现长传递路径、强噪声干扰条件下的滚动轴承故障特征提取,所得结果比快速谱峭度图更加直观、清晰。     

循环双谱及其在齿轮箱故障识别中的应用研究

基于对循环累积量的分析，提出一种表示信号在一定循环频率集的循环双谱表示方法。齿轮箱振动信号的三阶循环平稳性通过对齿轮的传递误差、齿轮的动力学和振动信号的三阶循环矩的分析来证明。齿轮箱振动信号的循环双谱将齿轮箱的状态特征比较清晰地表示为频率的循环双谱大小分布，验证了该方法在表示齿轮箱状态中的有效性。     

基于线调频小波路径追踪的阶比双谱分析方法

为了将双谱用于转速波动下的齿轮故障诊断,提出一种基于线调频小波路径追踪的阶比双谱分析方法。该方法首先将分析信号的时间跨度在不同尺度下进行等分,形成不同的时间支撑区,然后用多尺度线调频基函数对信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,获得信号包含的能量最大的信号分量,进而得到齿轮啮合频率分量的估计,最后将啮合频率除以齿轮的齿数得到齿轮的转速信号,根据提取的转速信号对时域振动信号进行等角度重采样,对重采样信号进行双谱分析即得到阶比双谱。仿真分析表明,该方法能在低信噪比条件下准确提取转速信号,从而使得双谱估计能合理应用于转速波动下的齿轮故障诊断,应用实例进一步验证了阶比双谱的有效性和优越性。