基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的特征提取,提出了一种基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频信号,再根据转频信号对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行循环平稳解调分析,根据故障特征阶次处的切片解调谱进行齿轮箱复合故障诊断.通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行了分析,分析结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取处于变转速下的齿轮箱复合故障的特征.     

基于线调频小波路径追踪阶比能量解调的齿轮轮齿裂纹故障诊断

针对变速下齿轮裂纹故障信号微弱,难以提取这一特点,提出了基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法,并将其应用于变速下的齿轮裂纹故障诊断。该方法先采用线调频小波路径追踪算法提取齿轮的啮合频率分量,由此得到转速信号;然后利用转速信号对原始信号进行等角度采样得到角域平稳信号;接着对角域平稳信号进行带通滤波和角域平均运算以消除干扰噪声的影响;最后使用能量算子解调求取瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值进行故障诊断。应用实例表明,该方法能有效地提取变速下的齿轮裂纹故障。     

基于线调频小波路径追踪阶比跟踪算法的齿轮箱故障诊断研究

针对阶比跟踪转速获取硬件方法需要额外安装转速测量设备,软件方法精度不高、抗噪能力弱的问题,提出基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计的齿轮箱阶比跟踪故障诊断方法。该方法利用基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计算法适于分解频率呈曲线变化的非平稳信号的特点,采用其对齿轮箱的啮合频率分量进行估计以获取转速信号,依据转速信号对等时间间隔采样信号进行等角度重采样,将非平稳信号转化为角域平稳信号,得到振动信号的阶次谱,判断齿轮箱故障。仿真算例与应用实例表明上述方法在瞬时频率估计方面具有精度高和抗噪能力强的优点,可以根据信号自身的特点自适应的选择基函数,准确地对转速进行估计,其与阶比跟踪算法的结合能有效诊断齿轮箱故障。     

基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断

针对变转速下齿轮箱中滚动轴承故障调制特征的提取与分离,提出了基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪(CPP)算法从齿轮箱滚动轴承故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,由啮合频率除以齿数得到齿轮箱的转速,同时,采用Hilbert包络解调方法获取轴承故障振动信号的包络信号;然后根据获取的转速信息设计各阶时变零相位滤波器;再采用各时变零相位滤波器对包络信号进行分析,获取各调制信号;最后,利用转速信号对求取的各调制信号进行阶次分析,并根据各阶次谱来诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例分析表明,该方法可有效提取和分离变速齿轮箱中滚动轴承的各阶故障调制特征。     

齿轮箱故障振动信号的阶比多尺度形态学解调

为从非平稳转速齿轮箱故障振动信号中提取包含故障信息的特征频率,提出阶比多尺度形态学解调方法,该方法采用线调频小波路径追踪算法获得齿轮箱转速信号,根据转速信号对时域振动信号进行等角度重采样,并用基于信号局部峰值的方法确定多尺度形态学分析的结构元素,用各结构元素对重采样信号进行形态学操作,对操作结果的平均值做频谱分析,以完成阶比多尺度形态学的解调过程。由于噪声与线调频基元函数的相似性很小,使得线调频小波路径追踪算法能从低信噪比的时域振动信号中准确获得转速信号,而多尺度形态学解调是对各尺度形态学分析结果的平均值进行频谱分析,能有效地抑制噪声,从而使得该方法具有很好的抗噪性能,适合用于工程实际中转速波动齿轮箱振动信号的分析,仿真分析和应用实例证明该方法的有效性和优越性。     

基于VMD阶比跟踪的变转速齿轮箱齿轮故障特征提取

针对变转速工况下齿轮箱齿轮阶比信号互相干扰故障特征难以提取的问题,提出了基于VMD(Variational Mode Decomposition)和阶比跟踪技术结合的齿轮箱齿轮故障特征提取方法。该方法通过计算阶比跟踪技术对振动信号进行角域重采样;获得重采样信号后,利用VMD按照中心阶比不同,自适应地将重采样信号分解,再利用峭度准则从IMF(Intrinsic Mode Function)分量中选取出故障信号;最后对故障信号进行快速谱峭图处理和滤波平方包络解调。通过变转速下齿轮箱的齿轮故障试验和对比分析,表明该方法能有效提取出变转速下齿轮箱的齿轮故障特征,且降噪效果明显,特征突出,适用于变转速齿轮箱的齿轮故障特征提取。     

基于角域AR模型滤波的滚动轴承故障诊断

在齿轮噪源存在的变转速滚动轴承故障诊断过程中,因混合信号中转频分量相对较小,使得基于时频表达的阶比跟踪技术受到限制。虽然基于故障特征频率的角域重采样能提取轴承的故障特征,但这种算法不能确定故障位置,而且可能会出现误判。针对这一问题,提出了基于角域自回归(auto regressive,简称AR)模型滤波的处理方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法从降采样处理的混合信号中提取齿轮瞬时啮合频率趋势线并估计转速,根据估计转速信息对原混合信号进行等角度重采样,获得了角域信号。利用角域信号中齿轮啮合振动成分具有周期性的特点,使用AR模型对其滤波,并且对滤波后信号进行包络阶比分析,完成故障判断。通过处理仿真信号和实验信号,验证了该方法不仅能有效地去除齿轮噪声,并且可以判断轴承故障位置。     

基于形态分量分析的变工况齿轮箱故障诊断研究

齿轮箱变工况运行时表现为转速和负载的变化,其振动信号是非线性的多分量信号,变工况齿轮箱故障诊断是研究难点。首先使用数字微分的阶次跟踪方法对原始振动信号按计算得到等角度重采样时刻插值,将非平稳的振动信号转化为角域平稳信号;然后使用形态分量分析(MCA)方法从角域信号中分离出冲击、简谐分量与噪声成分,提取齿轮箱非线性、多分量信号中的故障特征;再对冲击分量做角域平均突出故障特征,最后进行瞬时功率谱分析识别齿轮是否有故障。实验分析表明,使用此方法能根据瞬时功率谱分布的阶次和角度范围识别故障,适用于变工况下的故障齿轮检测。     

基于GLCT和FPO的时变工况行星齿轮箱故障特征提取

时变转速下行星齿轮箱故障诊断存在两个问题,一是由于空间和经济条件的限制,转速传感器无法安装就无法获得设备的实时转速,二是常用的短时傅里叶变换方法时频分辨率低,难以提取到反映设备健康状态的有价值特征信息。为了克服这两个问题,提出基于广义线性调频小波变换（General Linear Chirplet Transform,GLCT）与快速路径最优（Fast Path Optimization, FPO）的无转速阶次分析故障特征提取方法。首先,使用GLCT对振动信号进行时频表征,从而提高时频分辨率,能够清晰地反映齿轮箱的时变运行状态;然后,利用FPO算法从GLCT时频表示中精确提取转频趋势线,进而采用转频曲线对原始振动信号等角度重采样将其映射到平稳的角域中;最后,从角域信号的包络阶次谱中准确地提取行星齿轮箱故障特征信息。数值仿真和应用实例的分析结果表明该方法具有较高的时频分辨率和噪声鲁棒性,能够在无转速计的情况下有效地实现时变转速行星齿轮箱齿轮故障诊断。     

线调频小波路径追踪算法和FrFT相结合的升降速齿轮故障诊断方法

针对升降速阶段齿轮振动信号的非平稳特性,提出线调频小波路径追踪算法和分数阶傅里叶变换(Fractional Fouriertransform,FrFT)相结合的齿轮故障诊断方法。该方法采用线调频小波路径追踪算法获得升、降速阶段齿轮振动信号所包含的能量最大信号分量的瞬时频率,并通过对该瞬时频率时频曲线的观察,获得该瞬时频率近似于线性上升或下降的时间范围,提取该时间范围的齿轮振动信号段,用FrFT对所提取的振动信号段进行处理,得到齿轮振动信号段的FrFT频谱图,从FrFT频谱图存在的调制现象来判断齿轮故障。其中FrFT的最佳阶次可由瞬时频率的调频系数计算得到。由于噪声与Chirplet原子的相关性很小,使得线调频小波路径追踪方法对噪声不敏感;另一方面,选择合适的分数阶,信号的FrFT将具有很好的信噪分量效果,因此该方法可用于处理升降速阶段的低信噪比齿轮振动信号。仿真分析和应用实例验证了该方法的有效性和良好的抗噪性。     

Gearbox fault diagnosis using adaptive zero phase time-varying filter based on multi-scale chirplet sparse signal decomposition

When used for separating multi-component non-stationary signals, the adaptive time-varying filter(ATF) based on multi-scale chirplet sparse signal decomposition(MCSSD) generates phase shift and signal distortion. To overcome this drawback, the zero phase filter is introduced to the mentioned filter, and a fault diagnosis method for speed-changing gearbox is proposed. Firstly, the gear meshing frequency of each gearbox is estimated by chirplet path pursuit. Then, according to the estimated gear meshing frequencies, an adaptive zero phase time-varying filter(AZPTF) is designed to filter the original signal. Finally, the basis for fault diagnosis is acquired by the envelope order analysis to the filtered signal. The signal consisting of two time-varying amplitude modulation and frequency modulation(AM-FM) signals is respectively analyzed by ATF and AZPTF based on MCSSD. The simulation results show the variances between the original signals and the filtered signals yielded by AZPTF based on MCSSD are 13.67 and 41.14, which are far less than variances (323.45 and 482.86) between the original signals and the filtered signals obtained by ATF based on MCSSD. The experiment results on the vibration signals of gearboxes indicate that the vibration signals of the two speed-changing gearboxes installed on one foundation bed can be separated by AZPTF effectively. Based on the demodulation information of the vibration signal of each gearbox, the fault diagnosis can be implemented. Both simulation and experiment examples prove that the proposed filter can extract a mono-component time-varying AM-FM signal from the multi-component time-varying AM-FM signal without distortion.     

基于自适应时变滤波阶比跟踪的齿轮箱故障诊断

针对多输入多输出齿轮箱传动系统和齿轮箱集群的振动信号中各啮合频率阶次相互干扰,从而导致故障诊断困难的问题,研究提出一种基于自适应时变滤波阶比跟踪的齿轮箱故障诊断方法。该方法利用基于多尺度线调频基稀疏信号分解提取各对传动齿轮的啮合频率,以各啮合频率为中心频率,对应转频的倍频为滤波带宽分别设计自适应时变滤波器对信号进行滤波,逐个提取振动信号中的啮合频率调制分量,再分别对提取的啮合频率调制分量单独进行阶比分析,有效地抑制其他无关联轴上齿轮啮合振动信号和其他非阶比噪声信号对阶比谱的影响,较好地解决阶比信号相互干扰的问题,提高阶比谱的调制识别效果,为多输入多输出齿轮箱系统和齿轮箱集群的故障诊断提供一条有效途径。仿真算例和应用实例说明方法的有效性。     

Sparse signal decomposition method based on multi-scale chirplet and its application to the fault diagnosis of gearboxes

Based on the chirplet path pursuit and the sparse signal decomposition method, a new sparse signal decomposition method based on multi-scale chirplet is proposed and applied to the decomposition of vibration signals from gearboxes in fault diagnosis. An over-complete dictionary with multi-scale chirplets as its atoms is constructed using the method. Because of the multi-scale character, this method is superior to the traditional sparse signal decomposition method wherein only a single scale is adopted, and is more applicable to the decomposition of non-stationary signals with multi-components whose frequencies are time-varying. When there are faults in a gearbox, the vibration signals collected are usually AM-FM signals with multiple components whose frequencies vary with the rotational speed of the shaft. The meshing frequency and modulating frequency, which vary with time, can be derived by the proposed method and can be used in gearbox fault diagnosis under time-varying shaft-rotation speed conditions, where the traditional signal processing methods are always blocked. Both simulations and experiments validate the effectiveness of the proposed method.     

基于包络加窗同步平均的行星齿轮箱特征提取

行星齿轮箱由于行星轮通过效应、太阳轮与行星架的旋转及时变工况,导致其振动响应存在时变传递路径及非平稳性等特点,且传统的同步平均将不能直接应用于行星齿轮箱。笔者在国外加窗同步平均的基础上提出一种能有效克服时变传递路径及非平稳性的基于包络信号角域加窗同步平均的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,基于谱峭度提取出行星齿轮箱振动信号的包络信号;其次,再利用计算阶比跟踪技术对包络信号进行等角度重采样,行星架每旋转一圈,选择合适的窗函数对角域信号进行多齿宽加窗截取;最后,验证齿轮啮合齿序特征,根据重排齿序对加窗信号进行重构振动分离信号,对振动分离信号进行角域同步平均,提取行星齿轮箱故障特征。行星齿轮箱故障实测信号分析表明,该方法能有效提取行星齿轮箱故障特征。     

基于FRFT的单分量阶比双谱提取微弱故障特征

提出了一种基于分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,简称FRFT)的单分量阶比双谱分析方法,消除阶比双谱分析多分量信号时产生的交叉项,提取变速器齿轮微弱故障特征。根据变速器输入轴转速信号及传动比确定FRFT最佳阶次,对变速器升速过程振动信号进行最佳阶次FRFT,在该分数阶域分离目标阶比分量,对分离出的单分量信号分别进行阶比双谱分析,并累加各分量阶比双谱结果得到基于FRFT的单分量阶比双谱。试验结果表明,变速器变速过程振动信号为多阶比分量信号,直接对其进行阶比双谱分析会产生明显的交叉项,使阶比双谱阶次和幅值失真。基于FRFT的单分量阶比双谱方法能有效屏蔽其他分量和噪声干扰、消除交叉项,真实、准确反映被分析信号的阶比双谱,有效提取变速器齿轮微弱故障特征。