基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮启停过程中故障振动信号的调频特性,提出了基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法,并将其应用于齿轮瞬态信号的分析。广义解调时频分析是一种新的时频分析方法,它可以将多分量的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,每个单分量信号可以是调幅-调频信号,因此非常适合处理多分量的调幅-调频信号。而当齿轮发生故障时,其启停过程中的振动信号就表现为多分量的调幅-调频特征。在基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法中,首先采用广义解调时频分析方法将齿轮瞬态信号分解为若干个单分量信号,然后计算各个分量的瞬时频率,再对其瞬时频率信号进行重采样,最后对重采样信号进行频谱分析得到阶次谱,从而提取齿轮振动信号的故障特征,判断齿轮的工作状态。仿真信号和实验信号的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于阶次包络谱的轴承故障诊断研究

研究旋转机械在变速过程中振动信号的分析方法。在利用B＆K3560多分析仪对齿轮箱加速时测得的振动信号进行时域采样的基础上，利用样条插值算法进行角域重采样得到等角度分布的采样点，并对其进行阶次跟踪分析，在此基础上利用Hilbert包络解调得到轴承故障信息的阶次包络谱。结果显示阶次包络谱分析法在处理轴承转速变化信号的优越性：能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象，对轴承的早期故障有一定的识别能力。该方法是对传统的频谱分析法的有力补充，具有很广阔的应用前景。     

基于LMD的谱峭度方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳调制特性以及传统共振解调方法不易确定滤波器参数的缺点,提出了一种基于局部均值分解（Local mean decomposition,LMD）时频分析的谱峭度 （Spectrum Kurtosis,SK）分析方法,并将其应用于齿轮故障诊断。该方法首先利用LMD对齿轮故障振动信号进行分析得到时频分布,然后将时频分布按照不同的尺度分成若干不同的频段,计算每一频段内信号的谱峭度值,并得到相应的峭度图,再根据峭度最大原则选取滤波频段,对滤波后的信号进行包络分析以获得齿轮振动信号的故障信息。利用该方法分别对仿真信号以及齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,基于LMD的谱峭度分析方法能够有效地提取齿轮故障振动信号特征。     

广义解调时频分析方法在调制信号处理中的应用

介绍了一种新的信号处理方法-基于广义解调的时频分析方法,并将这种方法应用于调制信号的处理。广义解调时频分析方法采用广义解调将时频分布是曲线的信号变换为时频分布是平行于时间坐标轴的直线的信号,然后采用最大重叠离散小波包变换（Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT）对广义解调后的信号进行分解,得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号,再对各个单分量信号进行逆广义解调,进一步求出瞬时频率和瞬时幅值,从而得到原始信号完整的时频分布。采用广义解调时频分析方法对调幅-调频信号进行了分析,结果表明该方法能有效地提取调幅-调频信号的调制信息。     

时延自相关解调频原理及其在齿轮故障诊断中的应用

当齿轮发生故障时,调幅和调频现象往往同时存在,但是传统方法通常只适用与解调幅,而不能解调频。同时振动信号中常含有大量的噪声,严重的影响了解调结果。由于高延迟的自相关函数具有受噪声影响比较小的特点,已有文献用时延自相关法解调幅,但是用做解调频还鲜有研究。为此,从理论上分析了调频信号和调幅调频信号的自相关函数,得出调频信号的自相关函数是调幅信号,调频调幅信号的自相关函数仍然是调幅调频信号,且其调制频率不变。这样就从理论上说明了时延自相关解调法是解调频和解调频的通用方法。最后通过仿真实验和实例分析,表明了时延自相关解调法不仅能有效的解调频,而且具有较好的抗噪性。     

解调分析在故障诊断中应用的局限性问题

在机械设备特别是具有齿轮箱、滚动轴承的机械设备故障诊断中，广泛使用解调方法分析诊断故障。目前使用的解调分析，特别是宽带解调方法，不但对包含故障信号的时域相乘信号解出调制信号，而且对两时域相加信号，也以其频率之差作为解调信号而解出。当将时域相加的非调制信号以其频率之差作为调制信号解出时，极难对其进行分析甚至引起误诊断。     

基于广义解调时频分析的多分量信号分解方法

广义解调时频分析方法是一种新的信号处理方法，该方法将广义解凋和最大重叠离散小波包变换相结合对复杂信号进行分解，得到若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号，从而获得原始信号完整的时频分布。本文在介绍广义解调时频分析方法的基础上，将该方法用于多分量信号的分析，对该方法进行了改进，给出了由改进的广义解调时频分析方法分解多分量信号的具体步骤，从而由改进后的广义解调时频分析方法不仅可以得到原始信号中各个分量的时域波形，而且还可以得到相同的时频分布。采用改进后的广义解调时频分析方法对仿真信号进行了分析，同时和其它时频分析方法进行了比较，结果表明了该方法的有效性。最后，对广义解调时频分析方法中的相位函数选择问题进行了讨论。     

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。     

变转速下对数平方包络谱在滚动轴承故障诊断中的应用

变转速工况下,转速变化会导致不同时间段峭度值出现变化,且高脉冲噪声会导致振动信号的峭度值突然变大。这些因素削弱了快速谱峭度图(Fast kurtogram,简称FK)方法提取微弱故障特征方面的性能,为了克服这些缺陷,提出一种基于对数平方包络谱的新特征--对数包络阶次循环分量(Log-envelope Order Cyclic Content,简称LEOC),构造出一种对数包络阶次循环分量图(Log-envelope Order Cycligram,简称LEOCgram)。首先使用1/3二叉树结构对原始信号进行多层次滤波,并计算每一组滤波子信号的平方包络。然后,通过计算阶次跟踪(Computed Order Tracking,简称COT)技术对每一组的平方包络序列进行角域重采样,计算每一组滤波信号的对数平方包络谱并进行自相关分析得到可能的故障特征阶。最后计算LEOC值,LEOC最大值对应的频带即为最优解调频带。将最优解调频带作为滤波器的参数对原始信号进行滤波,通过对滤波后的信号进行包络阶次分析并根据包络阶次谱的阶次结构可以确定故障类型。仿真信号和试验轴承外圈故障信号的分析结果表明,该方法...     

迭代广义解调齿轮信号分离的变转速滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

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。     

基于EWT和包络谱分析的轴承故障诊断研究

针对轴承故障早期信号非常微弱难以提取的特点,提出一种经验小波变换(EWT)和包络谱分析相结合的故障诊断方法。该方法应用EWT对信号进行自适应的分解处理,通过选取表征轴承故障的模态分量进行包络谱分析,对轴承故障进行判断,并在LabVIEW开发环境下实现,有效拓宽其适用环境。其中EWT是通过结合小波变换和经验模态分解各自的优点,建立自适应的小波滤波器来提取信号的模态函数。通过仿真信号和轴承故障实验信号的研究结果表明,LabVIEW开发环境下的EWT能够有效地对信号进行自适应分解,在与包络谱分析相结合后能够更为有效地提取并识别轴承故障类型。     

基于局部均值分解的循环频率和能量谱在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障振动信号的非平稳特性,将局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)引入齿轮故障诊断,提出了基于LMD的循环频率和能量谱概念,并根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种齿轮故障诊断方法:基于LMD的循环频率方法和局部能量谱方法.采用LMD方法能将齿轮振动信号自适应地分解为若干个单分量...     

基于包络谱分析的滚动轴承故障声发射诊断研究

通过对内圈、外圈、滚子含有缺陷的滚动轴承进行不同转速条件下的声发射试验,采集宽频的声发射信号,运用小波分析方法把信号分解在不同频带,对低频信号进行重构,对比重构后的包络谱特征频带和理论故障特征频率,并进行误差分析。结果表明,在包络谱上可以找到理论的故障特征频率范围,说明包络谱分析法对滚动轴承故障声发射诊断是有效的。     

全矢小波包-包络分析方法及其在齿轮故障诊断中的应用

在旋转机械故障诊断中,针对传统单源信息采集的不全面性,提出了一种基于全矢谱技术的小波包-包络分析方法。首先对同源双通道信息分别采用小波包分解,根据需要选择频段的信息,并对提取的信号进行重构。然后采用全矢Hilbert解调分析方法对重构信号实现包络解调,并与两单源信息的包络解调相比较,说明了仅以单源信息为诊断依据的不足。利用全矢谱技术进行融合的全矢小波包-包络解调技术,不仅继承了小波包-包络分析方法的优势,而且更加全面地反映出了信号的真实性。最后通过仿真信号对其算法的可行性进行了验证,同时又以齿轮的故障振动信号为例,进一步表明了该方法在故障诊断中的有效性。     

基于EMD与谱峭度的滚动轴承故障检测改进包络谱分析

针对滚动轴承故障振动信号的调制特征和传统包络分析法的缺陷,提出一种基于经验模式分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)和谱峭度(Spectrum Kurtosis,简称SK)的改进包络谱滚动轴承故障诊断方法。该方法首先对滚动轴承故障振动信号进行经验模式分解,将其分解为多个固有模式函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)之和,然后对各IMF分量傅里叶变换后取其绝对值,并计算其谱绝对值平方包络,在此基础上再计算不同频带IMF分量谱平方包络的峭度,最后利用谱峭度的滤波器作用,选取由轴承缺陷所引起的共振频率所在频带的IMF分量,自动构建最佳包络来进行故障诊断。将该方法应用到滚动轴承内圈缺陷的仿真故障数据和实际数据中,分析结果表明了该方法的有效性。     

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.     

基于EMD的多尺度形态学解调方法及其在机械故障诊断中的应用

为从机械故障信号中提取包含故障信息的特征频率,提出了基于EMD的多尺度形态学解调方法,该方法首先采用EMD方法将故障信号分解为有限个IMF分量,从中选取包含故障主要信息的IMF分量求和重构信号,再进行多尺度形态学解调,从而提取机械故障特征频率信息。将该方法用于滚动轴承、齿轮的故障诊断中,并与Hilbert包络方法比较,结果表明该方法能更好地提取故障特征频率,且对含噪故障信号也有较好的分析效果。