基于双谱分析的滚动轴承故障模式识别

当滚动轴承发生故障时,其产生的振动信号一般是包含较强噪声的非高斯和非线性信号。本文对高阶统计量方法用于滚动轴承故障特征提取进行了研究,提出了基于双谱估计的滚动轴承故障诊断方法。利用这种方法可以同时获得包含滚动轴承故障信号幅值和相位信息的双谱特征图谱。研究表明,双谱图谱可以有效地监测滚动轴承工作状态的模式,因而可以快速地识别滚动轴承不同的故障特征。     

双谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用

双谱是处理非线性、非高斯性信号的有力工具,它包含了高阶谱的所有特性.针对滚动轴承具有非线性和非高斯的特性,利用双谱分析方法研究了不同故障模式下滚动轴承的双谱特性以及同一故障类型在不同程度时的双谱特性.实验结果表明,利用双谱特性能很好地区分滚动轴承的不同故障模式以及故障的严重程度,双谱分析方法在滚动轴承故障诊断中具有良好的工程应用前景.     

滚动轴承非线性时变参数动力学模型与故障机理研究

基于滚动轴承故障动力学模型研究其振动特性及故障机理是实现轴承故障准确诊断的基础。为描述滚动轴承缺陷对其振动响应特性的影响,考虑滚动体与缺陷的相对几何关系,提出了时变接触变形与时变刚度耦合的滚动轴承故障非线性动力学模型。以NSK6205深沟球轴承为对象,通过建立6+N_b自由度非线性时变参数动力学模型,分析了滚动体通过外圈缺陷区域时接触变形、接触刚度以及振动响应的变化过程,得到了不同缺陷尺寸下滚动轴承故障冲击振动响应特征变化规律。理论分析和实验研究结果表明,随着缺陷尺寸的增加,滚动轴承故障振动响应产生由双冲击到多冲击的变化特征,不同缺陷尺寸下,滚动体进入和离开缺陷过程中产生的冲击响应明显不同。研究成果为基于振动信号实现滚动轴承故障尺寸判断提供了理论依据。     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

基于分形理论的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号的特点,从分形原理出发,利用分形维数的概念,对由滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了分形特征的定量描述。试验结果表明,滚动轴承不同故障出现时,其分形维数明显不同。因此,可以利用分形维数有效地诊断出滚动轴承的故障。     

基于EMD与功率谱分析的滚动轴承故障诊断方法研究

针对西部油田大型设备故障信号的非线性、非平稳特征,提出一种基于经验模态分解方法EMD（empirical mode decomposition）和功率谱的分析方法。首先对滚动轴承振动信号进行经验模态分解,然后对分解后包含轴承故障特征信息的固有模态函数分量作功率谱分析,得到各分量的功率谱图,清晰直观显示出故障特征信号的功率谱,从混有背景信号和噪声的振动信号中提取轴承故障信息。由于EMD方法具有自适应特性,适宜于非线性、非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明,该方法能够突出滚动轴承振动信号的故障特征,从而提高滚动轴承故障诊断的准确性。     

基于转速提取和优化MSB的滚动轴承故障诊断

在变转速工况下,齿轮箱滚动轴承的振动信号呈现强烈的非平稳性特征,导致无法对其进行故障诊断。针对这一问题,提出了一种基于转速提取和优化调制信号双谱(MSB)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用同步提取变换(SET),从原始振动信号中提取了参考轴的瞬时转速;再对原始信号进行了预白化和最小熵反褶积(MED)滤波,得到了特征增强的降噪信号,并结合提取的转速信号进行了角域重采样,建立了阶次域调制信号双谱(MSB);基于MSB分布,构造了更能体现主导调制分量与载波分量非线性耦合程度的改进载波谱;最后,根据改进载波谱对载波切片进行了择优挑选,结合MSB和双谱相干函数构造了改进调制谱,进一步消除了噪声的干扰,从而提取到了滚动轴承的显著故障特征。研究结果表明：该方法可以用于有效提取变转速齿轮箱滚动轴承的故障特征阶次,从而实现对滚动轴承进行有效的故障诊断;与传统的诊断方法相比,该方法具有明显的优势。     

基于形态分量分析和包络谱的轴承故障诊断

滚动轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。提出了基于形态分量分析和包络谱的滚动轴承故障诊断方法。该方法根据轴承振动信号中各组成成分的形态差异,利用改进的形态分量分析对滚动轴承故障振动信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后对冲击分量进行Hilbert包络解调分析,根据包络谱诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效提取滚动轴承故障特征。     

基于双谱熵和聚类分析的转子系统故障诊断

转子系统在故障状态下的振动信号往往呈现很强的非线性,其在频域上主要表现为不同频率之间相互耦合,产生合频、差频等组合频率。为了解决传统频谱分析只关注信号中的频率成分及其幅值大小,而忽略信号相位信息的问题,采用双谱方法对振动信号进行分析。双谱包含信号相位信息并且对非线性敏感,可以将早期故障的微弱非线性放大,检测出频谱中不同频率之间的非线性相位耦合关系。通过对ZT-3转子实验台植入不同类型的故障,采集系统在不同状态下的加速度信号,从振动信号的双谱中提取各频段的信息熵,采用模糊聚类方法进行故障识别。结果表明,双谱熵作为特征参量可以准确识别转子系统的故障类型,验证了方法的可行性。     

齿轮裂纹故障的双谱分析

齿轮振动信号中的非线性给故障特征的提取带来较大难度,通过分析裂纹齿轮振动信号非线性产生的原因,利用双谱分析具有提取信号非线性耦合特征的能力,将双谱分析应用于齿轮裂纹的故障诊断中。试验结果表明,该方法能够有效地将正常及不同裂纹程度的齿轮区分开来。