基于阶次双谱的齿轮箱升降速过程故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的阶次分析与双谱分析技术相结合，提出了基于阶次双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样，再对时域信号进行等角度重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈故障实验信号的分析表明，该方法能有效地识别轴承的故障。     

变工况条件下的风电机组齿轮箱故障预警方法

针对风电机组运行工况复杂多变,难以实现故障特征提取和预警指标量化的特点,提出基于k邻近度异常检测技术的风电机组故障预警方法:首先利用阶比重采样技术将时域非平稳信号转换为角域的平稳或准平稳信号;其次构建出新量纲一幅域特征值,提取阶比重采样角域信号早期故障特征;最后将振动角域序列映射成多维特征向量,通过基于k邻近度的异常点检测技术挖掘机组潜在异常信息,实现机组的早期故障预警。试验仿真验证了该方法的有效性。     

基于FDEO与改进ACYCBD的风电机组轴承故障特征提取

针对由于实际工况中风电机组轴承发生故障所采得的信号会受到变速变载的影响,造成故障特征难以提取的问题,提出了基于频域能量算子(Frequency domain energy operator,FDEO)与自适应最大2阶循环平稳盲解卷积(Adaptive maximum second order cyclostationarity blind deconvolution,ACYCBD)的风电机组轴承故障特征提取方法。首先,通过SCADA数据提供的高速轴转速平均速度对CMS(Condition monitoring system)系统采集的振动信号进行感兴趣的振动成分选择,并通过窄带滤波和FDEO对振动信号进行瞬时频率估计和阶次跟踪;其次,针对风电机组振源多、振动信号复杂的特点,对通过阶次跟踪后的角度域振动信号应用改进ACYCBD完成故障特征提取。工程应用分析结果表明,该方法能够准确有效地实现风电机组轴承特征的提取而不受到其他振源的影响。     

利用倒阶次谱和经验模态分解的轴承故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与希尔波特-黄变换技术相结合,提出了基于倒阶次谱和经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法.首先,对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,对时域信号进行等角度重采样,转化为角域伪平稳信号,然后对角域信号进行经验模态分解.最后,对包含轴承故障信息的高频固有模态函数进行倒阶次谱分析,就可以提取轴承的故障特征.通过对轴承内圈和外圈故障信号的分析表明,该方法能准确识别轴承的故障类型和部位.     

基于阶比复杂度的滚动轴承早期故障诊断

针对传统阶比频率分析不能有效提取滚动轴承早期故障的不足,提出一种将阶比分析、复杂度分析相结合的故障诊断新方法。通过转速传感器和振动传感器同步采集轴承的信号,运用计算阶比跟踪实现了轴承时变振动信号的等角度重采样,再计算经过重采样处理后的角域信号复杂度,将其作为故障识别的依据。最后,通过轴承实测数据的诊断与对比试验验证了该方法的正确性。     

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.     

基于阶次跟踪和变换时频谱的轴承故障诊断

综合利用阶次跟踪和Teager-Huang变换时频分析技术,进行齿轮箱起动过程轴承故障诊断.首先,对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,并对时域信号进行等角度重采样转化为角域平稳信号,再对角域信号进行EMD分解,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数.然后,用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时频率和瞬时幅值,进而得到Teager-Huang变换时频谱.通过对齿轮箱起动过程轴承故障振动信号的分析表明,该方法能有效地识别轴承故障.     

文摘

正综合水平·动态·趋势GJ 20211001基于EMD及循环平稳度函数的柴油发动机曲轴轴承振动信号分析[刊,中]/高立龙…//工程机械.-2020,51(6).-1～6根据柴油发动机机械构件发生故障时,其缸体振动信号的循环平稳性会发生改变这一特点,利用EMD分解方法将柴油发动机曲轴轴承振动信号分解为一系列单分量的IMF分量,通过求解IMF分量的循环平稳度函数并进行累加,从而得出曲轴振动信号的循环平稳度函数的真实值,并提取出振动信号的1～3阶循环平稳度函数作为反映相应故障的故障特征。     

降速工况下滚动轴承微弱故障特征信号提取新方法

研究降转速工况下滚动轴承微弱故障特征信号的提取,提出了一种基于计算阶次分析、三次样条插值分析与包络谱分析相结合的新方法。基于滚动轴承微弱故障实验测得的降速工况下的转速信号和振动信号,首先对转速信号在时域内积分获得角位移-时间信号,再对该信号进行线性插值获得等角度间隔的角位移-时间信号,然后利用该时间序列对振动信号进行三次样条差值获得等角度间隔分布的重采样振动信号,最后对重采样振动信号进行包络分析及快速傅里叶变换获得阶次包络谱。通过对滚动轴承微弱故障实验信号分析,表明该方法能有效提取出滚动轴承微弱外圈故障和滚动体故障特征信息。该方法为轴承微弱故障特征信号提取提供了一种重要手段,具有广泛的应用前景。     

基于局部均值分解与拉普拉斯特征映射的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承非平稳振动信号的特征提取及维数优化问题,提出了融合局部均值分解与拉普拉斯特征映射的轴承故障诊断方法。首先,通过局部均值分解对非平稳振动信号进行平稳化分解,提取乘积函数分量、瞬时频率及瞬时幅值的高维信号特征集;然后,将高维特征集作为拉普拉斯特征映射算法的学习对象,提取轴承高维故障特征集的内在流形分布,以获得敏感、稳定的轴承振动特征参数,实现基于非平稳振动信号分析的滚动轴承故障特征提取;最后,结合支持向量分类模型量化LMD-LE方法的特征提取效果,实现不同状况下的轴承故障分类。轴承故障样本分类识别平均正确率达到91.17%,表明LMD-LE方法有效实现了高维局部均值分解特征集合的降噪,所提取的特征矩阵对轴承故障特征描述准确。     

阶次包络谱在轴承故障诊断中的应用

旋转机械的升降速过程包含丰富的状态信息,因而旋转机械的升降速过程对于旋转机械的故障诊断具有独特的价值.将常规的阶次分析技术与包络谱相结合,提出基于阶次包络谱的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域信号实行等角度重采样,转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行包络谱分析,就可提取轴承的故障特征.通过对轴承内圈、外圈故障实验信号的分析,表明该方法能有效诊断轴承的故障.     

基于改进的多元离群检测方法的风机齿轮箱早期故障诊断

针对风电机组运行工况波动性以及机组早期故障特征不易提取的特点,提出一种基于改进的多元离群监测方法来实现风机齿轮箱故障的早期诊断。运用阶比重采样方法对原始振动信号进行预处理,并对处理结果进行量纲一因子分析;通过马氏距离建立风电齿轮箱的早期故障识别模型;利用多元线性回归改进多元离群检测算法进行实际数据的分析计算。结果表明,该方法较原始方法能够更早地察觉出风电齿轮箱早期故障。     

滚动轴承故障的谱相关特征分析

滚动轴承的振动响应信号包含确定性成分和随机成分,两者都能反映轴承发生故障的信息。利用随机成分进行故障定性诊断,可以只使用较少的振动信号数据,计算效率高,有利于工程实际应用。针对轴承振动信号中随机成分能量较低、分布频率范围较宽的特点,采用对数谱相关函数灰值图反映信号中随机成分对循环平稳特性的影响,定性判断故障引起的谱相关函数中随机成分的变化,然后通过共振区切片进行故障解调分析,提取特征信息。通过实测正常轴承和内圈点蚀故障轴承振动信号的对比分析,表明即使在较低频率分辨率条件下,谱相关密度也能实现故障信息的解调,并可以提高计算效率。     

基于阶次跟踪和经验模态分解的滚动轴承包络解调分析

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将计算阶次跟踪方法与经验模态分解技术相结合,提出一种研究旋转机械瞬态信号故障诊断的分析方法。首先对齿轮箱启动时测得的振动信号进行时域采样,再对时域信号进行等角度重采样,将其转化为角域准平稳信号,然后对角域里的信号进行经验模态分解得到多个固有模态函数分量,最后对包含轴承故障信息的高频固有模态分量进行包络解调分析。结果显示：阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象,将非平稳信号转化为准平稳信号;经验模态分解方法能够提取包含故障信息的固有模态分量,将两种方法相结合是对传统频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景。     

基于局部均值分解的阶次跟踪分析及其在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮升降速过程中故障振动信号为多分量的调制信号以及故障特征频率随转速变化的特点,将局部均值分解（LMD）与阶次跟踪分析相结合,提出了一种新的齿轮故障诊断方法。首先采用阶次重采样将齿轮的时域振动信号转换为角域平稳信号,然后对角域信号进行LMD分解,得到若干个乘积函数（PF）分量,最后对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析来提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障试验振动信号的分析可知,该方法能有效地提取齿轮故障特征。     

基于阶次小波包与粗糙集的轴承复合故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳非高斯特征,传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入到轴承的复合故障诊断中,利用计算阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,采用小波包对该信号分解-重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成一个特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则.并通过复合故障实例验证了此方法的有效性.     

基于SALSA优化算法的变转速轴承故障特征稀疏表示方法研究

变转速工况下轴承等设备的关键部件出现故障后对设备的危害十分严重,而且此类工况下振动信号更加复杂。为了克服此类问题,引入分裂增广拉格朗日收缩算法建立变转速轴承故障特征稀疏表示方法,实现变转速下轴承故障冲击特征的准确提取。首先,基于变转速轴承故障振动响应模型,分析不同转速下轴承故障振动响应形态变化规律,构造Laplace小波基底过完备字典;然后运用分裂增广拉格朗日收缩算法实现故障信号的稀疏表示与重构,通过提取重构信号的特征阶次实现轴承的故障诊断。轴承故障诊断实例验证了所提方法在变转速工况下轴承故障诊断的有效性。     

基于全矢EMD的低速重载轴承复合故障诊断方法

针对低速重载轴承故障信号频率低、单通道情况下复合故障信号不完整,从而导致故障特征提取困难的问题,提出将全矢谱技术与EMD相结合的方法解决低速重载轴承故障诊断问题。首先对时域非平稳信号进行角域重采样转化为角域伪平稳化信号;然后通过EMD进行信号的分解与重构,采用双通道全矢谱技术进行同源信息融合,弥补单通道信号测量的不完整性;最后对重构信号进行频谱分析提取特征参量进行故障识别,并通过试验分析进行了验证。     

快速谱峭度结合阶次分析滚动轴承故障诊断

针对变速齿轮箱振动信号非平稳、强干扰及信号调制等特征,导致滚动轴承故障难以精确诊断,提出了融合快速谱峭度的滚动轴承故障包络阶次谱诊断方法。采用快速谱峭度自适应确定滤波参数,对时域信号进行带通滤波和包络以提高信噪比,将包络后时域非平稳信号重采样后转换为角域伪平稳信号,消除“频率模糊”,对角域包络信号频谱分析得到阶次包络谱,根据阶次特征对比实现滚动轴承故障诊断,完成了从600~1 500 r/min升速过程中齿轮箱滚动轴承外圈故障的模拟与信号分析实验。结果表明,所提出的方法故障特征阶次最大误差为1.84%,能够有效提取变速工况下滚动轴承故障特征并判定其类型。     

基于小波包-AR谱的变速器轴承故障特征提取

提出了一种小波包-AR谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法.将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称AR)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间的散度值.试验结果表明,不论是轴承的轴向间隙,还是径向间隙差异及疲劳剥落,在小波包-AR谱的谱图上均有明显的反映,该方法可以有效提取出汽车变速器轴承振动信号中的故障特征.