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变工况齿轮箱故障诊断方法综述 总被引:1,自引:0,他引:1
齿轮箱是机械传动链中的关键且故障多发部件,传统齿轮箱诊断方法难以对运行在变工况下的齿轮箱故障进行准确的检测和有效识别。综述了国内外对于变工况齿轮箱故障诊断技术、研究现状及进展,并简要讨论了变工况齿轮箱故障诊断方法的应用现状及可能的发展趋势。 相似文献
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针对齿轮箱复合故障难以检测和诊断难题,提出了基于形态分量分析的齿轮箱复合故障诊断方法.形态分量分析是一种基于信号形态多样性和信号稀疏表示的信号或图像处理方法,其主要目标是根据信号组成成分的形态差异性,选择合适的字典来分离信号.通过仿真信号和齿轮箱轴承、齿轮复合故障振动实验信号的研究结果表明:形态分量分析技术不仅能将形态各异的多分量信号进行有效分离、提取故障特征,而且提高了从强噪声环境中提取瞬态冲击特征的能力,能有效识别齿轮箱的故障类型和故障发生部位,其性能优于传统的独立分量分析. 相似文献
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针对齿轮箱复合故障的故障特征分离,提出了一种基于形态分量分析与能量算子解调的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先根据振动信号中各组成成分形态的差异,采用形态分量分析方法构建不同形态的稀疏表示字典进行故障成分分离,将齿轮箱复合故障信号分解为包含齿轮故障信息的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量和噪声分量,然后分别对谐振分量和冲击分量进行能量算子解调分析,最后根据各解调谱诊断齿轮和轴承故障。算法仿真和应用实例表明该方法能有效地分离齿轮箱复合故障振动信号中齿轮与轴承的故障特征。 相似文献
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针对变转速滚动轴承故障特征提取较难的问题,提出一种基于参数优化变分模态分解(parameter optimized variational mode decomposition,简称POVMD)与包络阶次谱的变工况滚动轴承故障诊断方法。首先,采用POVMD对变转速滚动轴承振动信号进行分解,得到若干个本征模态函数之和;其次,对各个分量的时域信号进行角域重采样,将时变信号转化为平稳信号处理,再利用Hilbert变换估计重采样后的平稳信号的包络;最后,对得到的包络信号进行阶比分析,从谱图中读取故障特征信息。将POVMD方法与经验模态分解进行了对比,仿真信号分析结果表明了POVMD方法的优越性。将提出的变转速滚动轴承故障诊断方法应用于试验数据分析,分析结果表明,所提出的方法能够实现变转速滚动轴承的故障诊断,而且诊断效果优于现有方法。 相似文献
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齿轮箱复合故障振动信号的形态分量分析 总被引:1,自引:0,他引:1
在改进形态分量分析系数阈值去噪方法的基础上,将其用于齿轮箱复合故障振动信号的分析。齿轮箱中的齿轮出现局部故障时,其振动信号中往往出现调幅调频成分;而滚动轴承出现局部故障时,其振动信号中往往出现周期性瞬态冲击成分。调幅调频成分的幅值变化相对缓慢,可看作信号中的光滑部分;而瞬态冲击成分的幅值变化较快,可看作信号中的细节部分,故可依据此形态差异实现二者的分离。采用形态分量分析方法将齿轮箱复合故障振动信号分解为包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量、包含齿轮局部故障信息的谐振分量及残余分量,根据冲击分量和谐振分量的Hilbert包络解调谱分别诊断滚动轴承和齿轮的局部故障。对齿轮箱复合故障振动信号的分析结果表明,该方法可有效分离滚动轴承与齿轮的故障特征,且效果要优于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)方法。 相似文献
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为有效降低齿轮箱故障特征的维数并提高诊断准确率,提出了基于主成分分析法的齿轮箱故障特征融合方法,并结合支持向量机和BP神经网络对诊断的准确率进行了分析。以齿轮箱中不同裂纹齿轮为对象,选取能够表征齿轮箱故障状态的时域、频域和基于希尔伯特变换的36个特征,提取累积贡献率达到95%以上的主成分并输入支持向量机分类器中进行分类识别,用BP神经网络分类器进行结果的比较分析。结果表明,采用主成分分析法与支持向量机相结合的方法,既能降低特征维数,降低计算的复杂性,又能有效地表征齿轮箱的运行状态,识别不同裂纹水平的齿轮,比单独使用支持向量机分类器的方法诊断准确率更高,训练时间更短。 相似文献
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独立分量分析在齿轮箱故障诊断中的应用 总被引:5,自引:1,他引:5
提出了一种用于齿轮箱故障诊断的信号预处理方法.推导了基于互信息最小化的独立分量分析算法(简称ICA算法),应用确定性混合信号对算法进行了仿真验证,并将该算法应用于齿轮箱振动信号的预处理中.经3种工况下的齿轮箱振动信号的ICA分解结果分析,表明应用ICA技术后,故障信息得到了极大的增强.改变了传统的以降噪为主的故障信息增强思想,为微弱故障的有效诊断提供了一定的技术手段. 相似文献
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齿轮箱是复杂的动力学系统,其故障信号通常呈现出非平稳和非线性特征,因此齿轮箱故障信号的特征提取是一个难题。去趋势波动分析(Detrended Fluctuation Analysis,DFA)可以用来分析非平稳非线性数据,得到的标度曲线可以用来刻画复杂系统的动力学行为。然而原始序列的标度曲线通常具有复杂的形状,所以从原始序列的标度曲线提取故障特征具有一定的困难。为了解决这个问题,对齿轮箱故障数据增量序列的动力学特性进行了研究,结果证明增量序列的幅值分量主要携带数据的非线性特征,然后提出了基于时间序列幅值分量标度特性的齿轮箱故障特征提取方法。该方法首先计算原始序列的增量序列,获得增量序列的幅值分量,然后利用DFA方法计算幅值分量的标度曲线,最后提取标度曲线的左端点和转折点的波动参数作为故障特征进行故障诊断。利用实测数据对所提出方法的性能进行了验证,结果表明,该方法对噪声干扰具有较好的鲁棒性,可以有效地对齿轮箱故障进行诊断,与传统的时域参数方法相比具有明显的优势。 相似文献
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《机械传动》2016,(1)
多重分形去趋势波动分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis,MFDFA)算法只能处理一维时间序列,当采用MFDFA算法分析复杂的齿轮箱故障信号时,其分析结果容易受到信号噪声及其它因素的干扰。解决这个问题的有效方法是采用多维数据分析方法,为此本文采用多重分形去趋势互相关分析(Multifractal Detrended Cross-correlation Analysis,MF-DCCA)算法来分析齿轮箱振动信号,提出了基于MF-DCCA算法的齿轮箱故障诊断方法。该方法首先计算二维振动信号的互相关函数,然后再分析互相关函数的多重分形特征。将本文所提出的方法用于分析实际齿轮箱的振动信号,结果表明该方法能够区分相近的齿轮箱故障模式,在齿轮箱故障诊断中取得了良好的效果,与基于MFDFA算法的方法相比具有明显的优势。 相似文献