时频分析在油膜失稳与局部碰摩耦合故障中的应用

通过建立转子模型实验台, 模拟油膜失稳和局部碰摩耦合故障,把实验采集到的发生故障的振动信号,利用三维谱振图对转子升降速过程进行粗略分析.在频率成分较复杂的地方,利用小波尺度图和再分配小波尺度图进行细化分析.结果表明,再分配小波尺度图具有高的时频分辨率,可以清楚地识别出频率成分接近的低频分量;油膜失稳引起的转定子碰摩故障,会产生一些低频成分,油膜振荡会产生半频成分; 非线性油膜力是对系统起决定作用的重要因素,一般程度的碰摩对系统影响不大.     

转子支座松动故障的数值仿真与实验研究

根据工程实际情况,建立了轴承座地脚螺栓松动的力学模型, 采用Adiletta提出的非线性油膜力模型,利用Runge-Kutta数值积分方法进行数值仿真.最后利用转子模型实验台,对支座松动故障进行实验研究,采用三维瀑布图、轴心轨迹图和小波尺度图对故障信号进行了分析研究.     

小波包分析在转子裂纹故障检测中的应用

在单跨转子实验台上对带有裂纹故障的转子进行实验，把采集到的非平稳信号利用小波包分解方法进行了研究，采用db44小波基函数进行4层小波包分解。考虑各频带内分解信号的特点，利用重分配小波尺度图对裂纹转子系统在1／2，1，2倍临界转速下稳态信号进行分析。发现发生裂纹故障时，在1／2和1倍临界转速下，产生2X谐波；而在2倍临界转速附近产生1／2X，3／2X，2X和3X谐波。这些频率特征可以作为检测早期裂纹故障的依据。     

小波再分配尺度谱在声发射信号特征提取中的应用

在分析典型声发射(Acoustic emission, AE)信号特征的基础上,根据机械故障或损伤引发的AE信号的故障特征提取原理和特点,首次提出AE信号的小波再分配尺度谱分析法.将小波尺度谱和再分配尺度谱同时用于AE信号的特征提取,再分配尺度谱能提高尺度图的聚集性,减少干扰项,更准确地表征AE信号中的特征信息.通过理论研究和仿真,确定了小波再分配尺度谱基函数及其参数的选择,克服了小波再分配尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷.将小波再分配尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确.仿真分析和试验研究均表明了小波再分配尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测和故障诊断.     

基于小波尺度图重分配的瞬态特征检测与应用

在分析信号的小波尺度图重分配的基础上，提出应用小波尺度图重分配表示信号中的瞬态特征，并提出基于小波尺度图重分配的信号瞬时能量估计方法。将小波尺度图重分配方法和瞬时能量估计方法应用于振动信号中瞬时非平稳特征的表示与提取，结果表明小波尺度图能够在时频空间以较高的时频分辨率表示信号的非平稳特征，瞬时能量的估计可以作为分析机械设备状态的依据。     

异步电动机故障诊断的小波变换等高图方法

用Morlet小波作为小波基，对异步电动机鼠笼转子故障时的定子电流信号进行多尺度分析，将获得的小波变换系数用等高图表示，从中能清楚地识别出异步电机鼠笼转子不同断条的故障。较基于傅立叶变换的故障诊断，该方法对异步电动机故障的辩识能力有显著提高。     

应用最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取

针对基于小波尺度谱的模极大值法提取小波脊线存在受噪声干扰影响大、高频部分频率分辨率低等缺点,提出一种基于最优重分配小波尺度谱的小波脊线提取方法。首先,优化M orlet母小波使其与信号特征成分实现最佳匹配,再对小波尺度谱进行重分配,提高尺度谱的时频聚集性;然后,对重分配尺度谱进行信号奇异值分解降噪,降低噪声干扰影响;最后,利用模极大值法提取出小波脊线,根据小波脊线与频率的关系得到信号的瞬时频率。仿真算例和实际工程应用结果表明,该方法能有效提取出强噪背景下的机械故障特征。     

小波尺度谱同步平均在弱信息识别中的应用

旋转机械的早期故障特征微弱,容易受到噪声的干扰,不容易准确识别.而旋转机械发生故障时其振动信号往往是非平稳信号,不同的非平稳性对应不同的故障状态.连续小波变换可以通过伸缩平移变换对信号进行多尺度细化分析,能够在不同的尺度上描述信号的局部特征,因此有利于故障信号的检测.时域同步平均可以削弱观测信号中的随机成分,降低噪声干扰,提取与平均周期相关的确定性信号,提高信噪比.结合小波变换和同步平均的优点,提出小波尺度谱同步平均的方法.对多周期的振动信号进行小波连续变换,并进行尺度谱重排,获得重排小波尺度谱;根据信号的周期性,对尺度谱进行同步平均,同步平均后的尺度谱可以有效地抑制干扰噪声,识别弱故障信息.通过仿真分析和实例分析验证了本方法的有效性,为旋转机械的早期故障诊断提供了新方法.     

转子系统碰摩故障分岔特性的实验研究

利用转子实验台,对单一碰摩和裂纹耦合碰摩故障进行模拟,采集故障转子系统的位移信号,利用关联维数对碰摩故障的敏感性,对两种故障进行时间序列分析,得到关联维数随时间的变化曲线,通过曲线的峰值点粗略确定系统运动状态的突变区域.接着利用重排小波尺度图在这些突变区域,寻找运动状态的分岔点.结果表明结合关联维数和重排小波尺度图,可以快速准确的确定系统发生碰摩后运动状态的变化规律,进而可以更好的诊断早期碰摩故障.     

时频等高图在旋转机械振动故障信号检测中的应用

提出用基于Morlet小波变换的时频等高图检测信号中奇异性的方法。旋转机械某些故障发生时将产生具有奇异性的非平稳信号，检没出振动信号中的奇异性对于设备状态监测和故障早期诊断很有意义。小波变换在时域和频域内同时具有局部化能力，是分析故障信号奇异性的有利工具，为旋转机械故障检测提供了新思路。文中通过对仿真的旋转机械转子各类振动突变信号进行分析，说明Morlet小波时频等高图能直观表示信号中的微弱奇异成分，可以有效提取信号中的微弱奇异特征。     

质量慢变转子-滚动轴承系统的支承松动故障分析

根据转子动力学、非线性动力学及Hertz理论,建立了带有一端支座松动故障的滚动轴承—质量慢变转子系统的非线性动力学模型。通过数值积分和Poincare映射方法对其非线性动力学行为进行了数值仿真研究,给出了系统响应随转子转动频率变化的分岔图和一些典型的轴心轨迹图及Poincare截面图,分析了转动频率对转子系统动力学行为的影响。结论表明,转子系统在滚动轴承、支承松动和质量慢变的同时作用下具有复杂的动力学行为,转子系统的起始松动频率为0.6倍的固有频率,转子的周期运动均为多周期运动,转子圆盘和松动质量的运动特性均不稳定等。     

松动—碰摩耦合故障转子系统动力学特性分析

基于有限元法,建立考虑松动、碰摩及松动—碰摩耦合故障的转子—轴承系统的动力学模型,其中松动故障采用分段线性刚度和阻尼模型,转定子碰摩采用点—点接触模型。通过增广的拉格朗日方法来处理接触约束条件,修订的库仑摩擦模型来模拟转定子之间摩擦。考虑不同转速对松动、碰摩及松动—碰摩转子系统动力学特性的影响,并对比三者之间的异同点。研究表明,碰摩在耦合故障中处于主导地位,而松动主要影响松动端局部振动处于从属地位;松动—碰摩耦合故障响应在低转速和高转速与单一碰摩故障类似,在中间转速存在一些差别,但总体运动趋势基本一致;与单一松动故障相比发现,碰摩能够减小松动引起的低频振动,主要激发高频振动。研究结果可为转子系统耦合碰摩故障诊断提供依据。     

基于小波包-神经网络方法的支撑座连接螺栓松动损伤诊断的实验研究

在某导弹支撑座模型宽带随机振动实验的基础上,针对其连接螺栓松动所产生的支撑座结构响应的非平稳特性,采用小波包分析的方法得到缩减的信号特征;然后利用BP神经网络的模式分类功能,进行了螺栓松动程度的损伤识别研究。实验结果表明,小波包结合神经网络的方法可以有效地识别该支撑座连接螺栓的松动程度。     

松动-裂纹耦合故障转子系统的非线性响应

基于现代非线性动力学和转子动力学理论,采用Newmark-β法和Poincaré映射对裂纹和一端支座松动耦合故障转子系统进行了数值模拟研究,给出了系统响应随转速比、松动质量和裂纹深度变化的分岔图,分析了一些主要参数变化的影响以及典型的Poincaré截面图。研究发现,系统存在拟周期环面破裂、阵发性分岔和多倍T周期运动失稳进入混沌三条混沌道路。这些结论为旋转机械的故障诊断提供了理论基础和参考。     

高速列车滚动轴承支承松动系统动力学特性研究*

作为列车走行部的关键零部件,轴箱滚动轴承支承松动故障会直接影响到车辆的运行平稳性。针对高速列车滚动轴承内圈与轴颈配合的松动问题,提出一种车体-构架-悬挂-滚动轴承-轮轨的垂向耦合动力学模型,并采用优化的四阶Runge-Kutta数值积分及试验方法,研究不同松动间隙、不同行驶速度下,高速列车滚动轴承支承松动系统的非线性动力学特性。结果表明：理论计算与试验结果较吻合,松动间隙的大小对未松动侧轴箱的振动响应影响不大,但对松动侧轴箱的振动响应有较大影响,且可使得系统的运动状态由近拟周期运动发展为混沌运动。列车低速行驶时松动侧轴箱振动幅值和振动速度均比高速行驶时更大,轴箱振动响应的低频成分只与行驶速度有关,不随松动间隙的改变而改变。     

支承松动的质量慢变转子系统混沌特性研究

建立了带有支承松动故障的质量慢变转子系统的动力学模型，利用数值积分和Poincare映射方法，对该转子系统由于支承松动故障而导致的动力学行为进行了数值仿真研究。给出了系统响应随转子转动频率变化的分岔图、最大Lyapunov指数曲线图、典型的Poincare截面图和幅值谱图等，以及质量慢变系数对系统响应影响的分岔图。结论表明：转子的横向均为多周期运动，纵向响应几乎均为混沌运动；随着转动频率的增加，转子的振动幅度出现波动，而在2倍固有频率处达到极小值；质量变化幅值系数的增加致使混沌运动的频率区间增大等。