基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征的提取

变转速工作模式使得本来就互相干扰、彼此联系的滚动轴承复合故障特征的提取更加困难。为此提出了基于迭代广义解调算法的变转速滚动轴承复合故障特征提取方法。该方法根据复合故障轴承信号包络时频谱中代表故障特征频率的时频曲线的突出性,结合迭代广义解调算法可以将特定时频曲线转换成平行于时间轴的直线这一特点,直接对滚动轴承振动信号中的特定成分进行分析和提取。整个算法由以下四部分组成:对同步测取的故障轴承转速脉冲信号进行处理得到转频曲线,根据转频曲线以及目标轴承的故障特征系数确定迭代广义解调算法需要的相位函数;其次,对故障轴承信号进行包络分析获取包络信号;根据计算的相位函数对故障轴承包络信号进行迭代广义解调;对解调信号进行频谱分析,通过分析频谱中独立峰的位置对滚动轴承的健康状况进行判断。仿真与实验结果表明,该算法可以消除转速变化对滚动轴承复合故障特征的影响,有效实现复合故障特征的识别和提取。     

迭代广义解调齿轮信号分离的变转速滚动轴承故障诊断

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。     

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。     

基于线调频小波路径追踪和逐步解调滤波的滚动轴承故障诊断

在变转速工况下诊断滚动轴承故障时,广义解调算法中相位函数的确定依赖转速计等辅助设备。针对这一问题,提出了基于线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit, CPP)和逐步解调滤波的滚动轴承故障诊断方法。瞬时故障特征频率(Instantaneous Fault Characteristic Frequency, IFCF)在包络信号中具有幅值优势,利用这一特点,使用CPP算法从降采样的包络信号中提取IFCF趋势线,构造IFCF的相位函数;针对转频在信号中难以提取这一问题,采用重复估计转频的方式,计算潜在转频的相位函数;根据IFCF和转频的相位函数,构造逐步解调滤波算法,既可以恢复时变频率的周期性,又能降低噪声干扰,避免幅值较小的转频被噪声淹没;根据IFCF和转频在解调频谱的比值,判断故障位置。仿真和试验信号的处理结果证明了算法的有效性。     

基于故障特征系数模板的变转速滚动轴承故障诊断

与恒转速相比,机械中普遍存在的变转速工作模式使滚动轴承的故障诊断更加困难;另外变转速条件下的常规方法—阶比分析存在误差以及计算效率方面的问题,因此,提出了基于故障特征系数模板的滚动轴承故障诊断方法。该方法主要包括六部分:(1)根据目标轴承的几何参数计算其故障特征系数以设定模板;(2)利用快速谱峭度滤波算法对滚动轴承振动信号进行滤波;(3)根据Hilbert变换以及短时傅里叶变换计算滤波信号的包络时频图;(4)通过峰值搜索算法从滤波信号的包络时频图中提取瞬时故障特征频率趋势线;(5)根据转速脉冲信号计算滚动轴承的转速曲线;(6)瞬时故障特征频率与瞬时转频相比获取瞬时故障特征系数,进而通过故障特征系数模板实现滚动轴承的故障诊断。随即以变转速情况下的故障轴承仿真信号以及实测的外圈故障、内圈故障和健康轴承的振动信号为例验证了该算法的有效性。     

基于多时频曲线提取广义特征的变转速轴承故障诊断

变转速工况下的滚动轴承故障振动信号呈现时变非平稳、故障特征信息微弱、被噪声淹没的特点,使其故障诊断变得困难。广义解调算法作为典型的非平稳信号处理方法,可有效处理时变非平稳故障信号。由于广义解调变换中相位函数的确定需要额外安装转速计,且迭代解调变换过程导致频谱混叠,容易造成故障的漏诊或误诊。为此提出了一种新的基于多时频曲线提取广义特征的变转速滚动轴承故障诊断方法。首先,利用快速谱峭度算法计算最优带通滤波参数,并对原始振动信号进行滤波。对滤波后的共振带信号进行短时傅立叶变换(short-time Fourier transform, STFT)获取时频图,采用多时频曲线提取算法(multiple time-frequency curve extraction, MTFCE)提取瞬时故障特征频率(instantaneous fault characteristic frequency, IFCF)和瞬时转频(instantaneous shaft rotational frequency, ISRF),拟合IFCFs和ISRF曲线的多项式方程。其次,基于假设思想,利用广义解调理论定义了变转速...     

基于改进的自适应噪声消除和故障特征阶比谱的齿轮噪源干扰下变转速滚动轴承故障诊断

变转速工作模式和齿轮噪源干扰是阻碍滚动轴承故障诊断的两个难题。虽然基于转速信号的角域重采样技术和基于参考信号的自适应噪声消除算法为这两个问题提供了可靠的解决路线,但是由于安装空间和成本的限制,转速信息和参考信号在实际工程中往往难以获取。为解决这一难题,提出了一种不依靠上述辅助设备的滚动轴承故障诊断新算法。整个算法由五部分组成:(1)利用峰值啮合倍频趋势线构造参考信号对混合信号进行自适应滤波以削弱齿轮噪源对轴承故障共振频带获取的干扰;(2)利用谱峭度快速算法确定由轴承故障引起的高频共振所对应的中心频率,滤波带宽和对应的尺度并直接得到最能反映轴承故障的滤波包络;(3)利用短时傅里叶变换求得两次滤波后包络信号的包络时频谱并利用峰值搜索算法对瞬时故障特征频率趋势线进行提取;(4)提出基于采样频率重调的重采样算法,对谱峭度滤波结果进行故障阶比域重采样;(5)利用傅里叶变换求取重采样信号的故障特征阶比谱,并提出新的故障诊断策略对滚动轴承的运行状态进行判断。仿真算例和应用实例证明了该算法的有效性。     

基于阶次窄带包络分析的直驱风机轴承微弱故障诊断

针对变转速工况下直驱风电机组滚动轴承早期微弱故障难以诊断的技术难题,提出一种基于阶次窄带包络的滚动轴承早期故障诊断新方法。首先,求出变转速下直驱风电机组滚动轴承故障信号时频谱,并设定等效转频。再利用时频自动搜峰算法搜索出等效转频对应阶次时频峰值。进一步,采用最小二乘法拟合得到转速信号变化曲线,通过该转速曲线计算出重采样鉴相时标,并对原信号进行等角域重采样。最后,对采样后角域信号进行窄带包络分析得到含滚动轴承故障信号的阶次窄带包络谱,该阶次窄带包络谱可用于滚动轴承故障诊断。该方法同时克服了变转速影响和低频调制微弱信号难以提取的问题,为滚动轴承故障诊断提供新方法。直驱风机滚动轴承应用实例验证了方法的有效性。     

基于EOE＿LMD和阶次跟踪分析的变转速轴承故障诊断

振动信号分析是轴承故障诊断中的重要技术手段之一。变转速工况下的滚动轴承振动信号是典型的非平稳信号,并且在转频变化较小的工况中还存在噪声干扰的问题,使传统的时频分析技术难以应用。为解决该问题,提出了一种基于经验最优包络(empirical optimal envelope, EOE)的局部均值分解(local mean decomposition, LMD)和采用分段线性插值的计算阶次跟踪(computing order tracking, COT)算法相结合的故障诊断方法。首先,确定低通滤波器的截止频率和滤波阶数,对滚动轴承振动信号进行滤波,并对滤波后的包络信号进行COT,以获得角域平稳信号。然后,利用EOE＿LMD对重采样后的平稳信号进行处理,得到若干乘积函数(product function, PF)分量。最后,通过计算各分量的信息熵和相关系数,选取合适的分量进行阶次分析,以判断变转速滚动轴承的故障类型。结果表明,该方法可以消除转速波动对故障特征提取的影响,在不同转速变化条件下对滚动轴承具有良好的故障诊断能力。     

基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取

针对齿轮噪源以及变转速的工作条件双重干扰下的滚动轴承的故障诊断,提出了一种基于线调频小波路径追踪的滚动轴承故障特征提取方法。对混合信号进行Hilbert变换得到包络信号,并在满足采样定理的条件下对包络信号进行降采样;对降采样包络信号应用线调频小波路径追踪算法提取轴承的瞬时故障特征频率趋势线,再对轴承的瞬时故障特征频率趋势线和转速曲线进行等时间重采样,并求各时间点的计算瞬时故障特征系数;根据计算瞬时故障特征系数与轴承的外圈、内圈和滚动体的故障特征系数进行比较,完成故障诊断。通过处理仿真信号和实测信号证明了该方法在不对混合信号进行滤波和使用阶比分析的情况下,不仅能检测滚动轴承是否出现故障,而且能确定故障的发生位置。     

广义解调算法中能量因子的引入与配置原理的研究

广义解调算法在振动信号时频谱应用中效果显著,而在分析解调频谱时对频率的初始值非常敏感。提出了能量因子可调的广义解调算法,将其应用到轴承振动信号的处理中并进行有效性评估。为获得轴承信号的相位函数,使用峰值搜索算法在包络信号中检测瞬时故障特征频率,估计拟合函数;引入了能量因子的概念,根据拟合函数配置能量因子,按照提出方法对原始信号进行重构;参考能量因子对重构信号的相位函数进行估计;对重构信号进行解调,得到关于能量因子的解调信号。根据特征频率的解调值与通过测得转速计算的理论值进行对比,评价能量因子配置的合理性。仿真和实测信号的处理,证明了算法的有效性。     

基于Vold-Kalman广义解调的变转速轴承和齿轮复合故障诊断

现有的以谱峭度为核心的滤波算法无法同时分离提取由轴承和齿轮故障激起的高频共振带。针对该问题,该研究舍弃以共振带提取为核心的诊断思路,直接提取、重置和定量表达时变非平稳的故障特征成分,提出了基于Vold-Kalman广义解调的变转速滚动轴承和齿轮复合故障诊断策略。该策略的核心是利用Vold-Kalman滤波从原始信号的包络中提取时变非平稳的轴承和齿轮故障特征成分;通过广义解调变换(GDT)将上述提取的时变非平稳故障特征成分进行平稳化重置;利用快速傅里叶变换(FFT)对上述重置的故障特征成分进行定量表达;通过频率谱中峰值与理论频率点的对比完成故障点定位。其中用于提取、重置和识别故障特征成分的频率函数、相位函数和频率点可由转频方程和机械结构参数计算。仿真和实测信号的分析结果表明所提算法无需共振带选取和角域重采样即可完成变转速轴承和齿轮复合故障特征的提取。另外,与传统带通滤波方法的对比进一步表明该算法去除无关项干扰、突出故障特征成分的优越性。     

基于瞬时故障特征频率趋势线和故障特征阶比模板的变转速滚动轴承故障诊断

针对难以从滚动轴承的时频分布中提取瞬时转频分量的问题,本文利用由轴承包络时频谱中提取的瞬时故障特征频率替代传统瞬时转频实现重采样,进而基于故障特征因子与转频阶比边带构造故障特征阶比模板以实现变转速运行模式下滚动轴承故障诊断。其具体算法由以下四个部分组成：首先,联合应用谱峭度滤波算法与短时傅里叶变换得到能够突出瞬时故障特征频率的包络时频谱;其次,提出基于幅值重调的峰值搜索算法对瞬时故障特征趋势线进行提取;再次,以瞬时故障特征频率趋势线为基础对原信号进行故障相角域重采样并得到故障特征阶比谱;最后,根据被监测轴承的故障特征因子构造故障特征阶比模板对滚动轴承的运行状态与故障类别进行判断。仿真算例和应用实例将对该算法的有效性予以证明。     

基于线调频小波路径追踪算法与EEMD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故障特征提取,提出了一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解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曲线,根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域信号转化为角域信号,再对角域重采样信号进行集合经验模式分解,根据相关系数选取合适的内禀模态函数,最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析,根据包络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分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变转速齿轮箱复合故障的特征。     

一种基于改进阶次包络谱的滚动轴承故障诊断算法

针对变转速工况下滚动轴承故障特征的提取问题,提出了一种基于滤波定阶理论的改进阶次包络谱分析方法。该方法在包络解调后,先对信号进行低通滤波,在确定计算阶次跟踪(COT)的重采样频率并进行重采样后,再对重采样后的包络曲线进行离散傅里叶变换得到阶次包络谱。通过仿真信号和实验数据对该算法进行验证,结果表明:该算法适用于变转速工况的轴承故障诊断,和传统阶次包络谱算法相比,该算法为角域重采样中重采样率的设置提供了一种方法,可以有效避免阶次混叠现象和降低重采样率。     

基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析

通过对旋转机械变速运行工况的齿轮箱振动分析研究,提出一种基于谱峭度的滚动轴承故障包络阶比跟踪分析方法。该方法利用旋转机械运行过程中滚动轴承故障引起的冲击性振动会激起其周围结构共振的原理,应用谱峭度方法自适应地确定优化的共振解调带通滤波中心频率和滤波带宽,进而通过共振解调算法获得包含轴承故障初始阶段振动特征的包络信号,再将变速工况下的非平稳包络信号通过等角度重采样转化为角度域的准平稳信号,进而获得消除了频率模糊的阶比谱,实现对旋转机械变速运行工况下的滚动轴承故障诊断。仿真和测试试验结果验证了本方法的有效性。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。     

基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障冲击信号周期性强且易被强烈的背景噪声所淹没的特点,提出了基于EEMD和自相关函数峰态系数的轴承故障诊断方法。首先,对采集到的复杂振动信号进行EEMD分解,根据自相关函数峰态系数和峭度准则重构IMF分量以突出故障特征信息;然后,利用谱峭度自动确定带通滤波器的最佳中心频率和带宽;最后,将滤波后的信号进行包络解调分析并与理论故障特征频率对比。通过轴承故障的仿真和实验研究,验证了该方法的有效性和可行性。     

基于快速谱峭度和正交匹配追踪算法的轴承故障诊断方法

针对快速谱峭度在低信噪比情况下诊断效果差的问题,提出了一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的滚动轴承故障诊断新方法。该方法通过快速谱峭度图确定最优滤波器参数对信号进行滤波,利用故障信号在傅里叶稀疏基下的稀疏度已知的特点,对滤波信号的包络信号在傅里叶稀疏基下用OMP算法对轴承振动信号的包络信号进行重构,以减少噪声和其他无关成分的影响,最后对重构信号进行频谱分析获取轴承故障特征。通过轴承故障仿真数据、实验台故障轴承外圈和内圈试验数据的检验,验证了该方法的有效性和可行性。     

形态分量分析和谱峭度在轴承故障诊断中的应用

滚动轴承发生故障时,其振动信号往往包含多种振动分量,主要由轴承自身固有振动引起的谐振分量、点蚀或裂纹等故障产生的冲击分量和其他的干扰分量组成。实现故障信号中各分量的有效分离非常有利于轴承的故障诊断。针对此问题,提出形态分量分析和谱峭度相结合的故障诊断方法,首先用形态分量分析处理轴承故障信号,使信号中的冲击分量与谐振分量分离,再以谐振分量为对象,利用谱峭度方法对谐振分量进行滤波,对滤波结果进行Hilbert包络解调分析,然后根据包络谱诊断滚动轴承发生的故障。实验结果表明,这种方法可以提取到明显的故障特征频率,从而验证了该方法的有效性。