基于小波包和HHT的轴承故障诊断研究

采用一种处理非平稳信号的新方法—希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang Transform)来进行滚动轴承故障特征的提取.将信号先进行小波包降噪处理,然后用HHT进行信号故障特征提取.通过实验仿真和轴承故障诊断实例,对比没有进行小波包降噪而直接进行HHT的结果,证明了此方法在轴承故障诊断中的有效性.     

滚动轴承故障诊断的仿真研究

研究滚动轴承故障诊断问题,故障振动信号具有非平稳性、突变性。由于运行中噪声影响识别故障信号,传统傅立叶变换或单一小波分析难以对特征信号进行准确提取,导致滚动轴承故障诊断正确率较低。为了提高了滚动轴承故障诊断正确率,提出一种小波分析和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。首先采用小波分析对采集滚动轴承信号进行分解,消除噪声信息,然后采用Hilbert变换对信号进行进一步精细分解。利用MATLAB软件对滚动轴承故障进行仿真,仿真结果表明,改进算法提高了滚动轴承故障诊断正确率,很适合处理滚动轴承的故障信号。     

基于小波包和EMD的HHT时频分析方法在航空试验器轴承故障诊断中的应用

为适应高转速要求,航空试验器轴承通常选用陶瓷的球体和复合材料的保持架。这种轴承发热量小,同时保持架材料具有轻且脆的结构特点。轴承振动经过试验器传递到振动传感器后,常规的振动采集与温度监控都很难识别出有效的轴承故障信息,无法对轴承故障进行准确预判。针对这一问题,提出一种基于小波包、经验模态分解（EMD）和Hilbert-Huang变换（HHT）组合的轴承振动信号分析方法。首先,通过小波包对振动噪声的抑制作用,经由EMD方法,对非平稳信号进行平稳化处理;之后,通过HHT时频分析提取出轴承的故障频率。通过将仿真信号和航空试验器的高速工装轴承的故障试验信号进行对比分析,验证了该技术对提取该类轴承故障特征的有效性,可为轴承故障早期诊断方法的研究提供参考。     

基于SVD-AR模型与VPMCD的轴承故障诊断方法

针对强噪声背景下振动信号故障特征难以提取的问题,提出了基于奇异值分解的自回归(SVD-AR)模型,用于提取振动信号的特征,并与变量预测模型模式识别(VPMCD)方法相结合应用于轴承故障诊断.对轴承振动信号进行SVD;然后,利用奇异值差分谱对分量信号进行筛选,对能够反映故障信息的分量信号建立AR模型,提取轴承振动信号的特征信息;采用VPMCD对滚动轴承运行状态进行识别.实验证明了方法的合理性和有效性.     

基于SVD-形态降噪的TKEO故障诊断方法研究

针对强噪声干扰背景下微弱故障特征信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解(SVD)-形态降噪的Teager能量算子(TKEO)故障诊断方法.首先对轴承振动信号进行SVD,对得到的分量信号进行形态滤波,以滤除噪声干扰;然后利用峭度准则对分量信号进行筛选,并对其进行重构;最后利用TKEO计算重构信号的瞬时能量,得到信号的能量谱,提取振动信号的特征.将提出的方法应用于滚动轴承故障分析,结果表明该方法能清晰地提取故障特征信息.     

小波分析算法研究及在齿轮与滚动轴承故障诊断中应用

分析了齿轮与滚动轴承故障振动信号的特征,利用小波变换的分解和重构算法,有效地提取出齿轮与滚动轴承故障特征信号,得到实验结果.通过比较频谱分析和小波分析的特点,有效地证明了小波分析在微弱故障信号提取中的优势.     

基于MATLAB时频分析算法的滚动轴承故障研究

为了确定滚动轴承故障类型,文中首先通过理论计算得到滚动轴承各故障特征频率。其次,对该轴承外壳进行传感器的布置,提取该轴承的振动信号,利用MATLAB对振动信号进行时域分析,随后将FFT得到幅频特性曲线对比故障特征频率初步判断其故障类型。进一步对振动信号进行Hilbert的包络谱分析、利用EMD算法进行Hilbert-Huang变换求得Hilbert边际谱,最终确定故障特征。该时频分析方法所得诊断结果与实际轴承故障类型一致,故此算法可广泛应用于设备滚动轴承故障诊断中。     

基于HHT变换的起动电动机特征信号时频分析

针对车辆起动电动机电气和机械故障发生时特征信号的时变不平稳特性,进行了时频域分析处理,提出了利用现代信号处理方法对故障信号提取特征向量的方法,主要对起动电动机的电枢和轴承故障进行诊断。在构建电机故障测试实验平台的基础上,利用破坏性实验构造了故障类型,测取了电枢电流和振动信号,分别采用小波分析理论和HHT变换对信号进行分析,通过分解再重构的方式将信号分解成了频率由高到低的不同分量,并获得了故障的特征频率,提取了特征向量。实验结果表明,基于HHT变换的现代信号处理方法在处理时变非平稳信号方面比小波分析理论更具有自适应性,更易识别。     

基于SVD和TKEO的轴承振动信号特征提取

为了解决滚动轴承振动信号中微弱故障信息难以提取的问题,提出了一种基于奇异值分解（Singular Value Decomposition,SVD）和Teager-Kaiser能量算子（Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO）的轴承振动信号特征提取方法。采用SVD将突变信息从背景噪声和光滑信号中分离,提取信号的突变信息;利用TKEO计算突变信息的瞬时能量,对该能量信号进行频谱分析,从而提取出轴承振动信号的能量频谱特征,用于故障检测。将该方法应用于轴承外圈、内圈局部故障状态下的振动信号特征提取,利用特征信息能够准确检测并识别出故障类型,表明了该方法的可行性和有效性。     

基于小波及AR模型的机车滚动轴承故障特征提取

滚动轴承失效是机车牵引传动系统的主要故障源之一。为了有效诊断滚动轴承故障,提出了基于小波变换及AR模型参数的机车滚动轴承特征提取方法,以提取能准确反映滚动轴承运行状态的特征信息。首先,通过小波变换对滚动轴承运行时产生的非平稳振动信号进行分解重构,得到不同尺度下的重构信号;然后对重构信号建立AR模型,提取AR模型的自回归参数作为表征滚动轴承运行状态的特征;最后采用支持向量机分类器对提取的特征进行故障分类与识别。仿真结果表明机车滚动轴承故障得到了有效诊断。