基于优化极限学习机的涡轴发动机转子碰摩故障诊断

针对涡轴发动机容易在转子过渡态-稳态间瞬间失衡导致碰摩现象，提出改进遗传算法优化的极限学习机诊断模型。基于某涡轴发动涡轮机匣振动信号包络曲线，仿真涡轴发动机正常状态、燃气涡轮转子碰摩状态、动力涡轮转子碰摩转态、燃气与动力涡轮转子碰摩转态4种工况的振动信号；对振动信号进行频谱分析，提取振动信号特征参数构建故障样本数据集；使用改进遗传算法优化极限学习机，并将它用于碰摩故障诊断。结果表明：训练集平均诊断准确率为96.8%、波动幅值为2.82%；测试集平均诊断准确率高达95.43%、波动幅值为0.93%，收敛误差达到0.22，验证了所提出的方法诊断准确率高、波动幅值小、误差低，适用于碰摩故障诊断。     

涡轴发动机转子碰摩故障振动信号分析

涡轴发动机的工况决定它容易在转子过渡态因瞬间失衡而出现碰摩现象。碰摩故障会引起部分统计特征参数发生突变现象。基于三叉树检测算法,提出转子局部碰摩故障监测方法。基于某涡轴发动机转子振动倍频幅值包络线、试车转速曲线,分别仿真涡轮机匣测点发生局部碰摩故障与正常工作状态下的振动信号。对振动信号进行频谱分析,并提取振动信号的峭度指标、裕度指标、总量,以对转子碰摩故障进行甄别。结果表明：转子基频容易凸显故障特征;基于统计特征的碰摩监测方法能够较好地识别出转子碰摩故障。     

基于包络谱分析的滚动轴承内圈故障声发射诊断研究

滚动轴承的早期故障信号很微弱,常规的振动法很难检测。声发射检测法具有采集较宽频率范围信号的特点,采用声发射法对内圈缺陷滚动轴承进行检测,采集宽频的声发射信号,利用小波分析方法把信号分解在不同频带,对低频信号进行重构,将重构后的包络谱特征频带与内圈故障理论特征频率相比较,结果表明:在包络谱图上可以找到理论的故障特征频率范围,这说明包络谱分析法对滚动轴承内圈故障声发射诊断是有效的。     

光纤法珀声发射传感器输出信号小波分析消噪处理

针对光纤法珀传感器检测到的声发射信号会被大量的噪声所湮没的问题,采用Sym小波系列中的Sym8小波对含有大量噪声的声发射信号进行分析,并用软阈值去噪方法消去声发射信号中携带的大部分噪声。采取先提取有用信号,再对有用信号进行二次分解,然后设定阈值,在保证声发射信号信息没有损失的情况下很好地滤除了噪声,使声发射信号更平滑,易于分析。试验结果表明选取适当的小波分解级数和合理的阈值门限,可很大程度地提高重构后信号的识别度,对声发射信号采用小波方法去噪可达到较理想的效果。     

基于非线性输出频率响应函数的转子碰摩故障诊断方法研究

以碰摩故障为研究对象,将非线性输出频率响应函数(NOFRF)引入到含有碰摩的转子系统故障诊断中。对比分析在转子与定子不同间隙下的转子系统NOFRF值的变化情况,并进行了试验验证。结果表明故障转子系统的NOFRF值对转子与定子不同间隙的变化非常敏感,因此,可以利用转子系统的NOFRF值对碰摩故障的敏感性,不仅可以有效地区分转子系统中的碰摩故障,而且还可以有效地识别转子系统中的碰摩故障的严重程度。     

基于时频分析的裂纹转子碰摩故障特征研究

为研究转子系统耦合故障特性,采用有限元方法建立了含有横向裂纹、转静碰摩的非线性转子动力学模型。首先研究了不同转速下裂纹、碰摩单一故障下转子系统的振动响应,其次研究了两种故障耦合情况下系统的振动响应特征。采用波形图、FFT谱图、瞬时频率和Hilbert-Huang时频谱(HHS)相结合的方法对故障转子振动信号进行了分析。分析结果表明:运用多种时频分析相结合的方法可以较为全面地了解转子的故障特征,裂纹转子在1/5、1/3临界转速时会发生较为明显的5X、3X谐波,且裂纹的产生会导致响应幅值增大,从而引起更为严重的碰摩。      

滚动轴承故障的声发射检测技术

介绍声发射信号技术的机理,研究用声发射检测滚动轴承故障的方法。把声发射信号与振动信号作对比,通过高通滤波后再进行包络解调,结果表明声发射信号可以较早地诊断出故障,抗干扰性好。而且经过信号处理之后,声发射信号分析的频率比较单纯,能够很简单地判断出故障部位。     

基于聚类分析的旋转机械声发射碰摩定位算法

旋转机械的特性决定了其在运行中可能会出现碰摩故障并且不易停机检修,所以旋转机械的碰摩定位是一个亟需解决的问题。针对此问题,提出了利用声发射信号特性的参数定位方法,并采用改进的聚类算法优化定位结果。该方法能够在旋转机械运行时进行检测,并且能够准确对碰摩源进行定位。试验结果表明,与时差定位算法相比,提出的方法可以更有效地分离出碰摩源,而且经过改进后的聚类算法运行速度更快。     

声发射信号特征分析中的小波变换应用方法

对声发射信号进行分析与处理是目前获取声发射源信息的唯一有效途径,也是声发射技术发展的难点和瓶颈。针对声发射信号的特点,对小波变换用于声发射信号的特征分析问题进行了研究,总结出了适用于声发射信号的小波变换信号特征提取方法,并对未来小波变换在声发射领域的应用与研究方向进行了探讨。     

裂纹和碰摩转子耦合振动特性分析

以Jeffcott转子为研究对象，分析了转子系统出现裂纹和碰摩故障耦合振动特性。数值分析表明，当工作转速低于一阶临界转速时，转子振动响应中出现1，2，3…倍频成分，且当Ω=1/2，1/3，…时出现亚临界激励超谐共振现象；高于一阶临界转速时，频谱图上2倍频以后的分量和分频分量几乎消失。在某些情况下裂纹和碰摩故障的耦合使转子的故障特征消失，裂纹和碰摩故障的耦合不能改变转子的工频位置。     

基于WTD和CEEMD的轴承故障特征提取方法

针对轴承故障信号常混有噪声干扰且故障特征难以准确提取问题,提出一种基于小波阈值去噪(WTD)和互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障特征提取方法。采用WTD对原始信号进行降噪预处理;对去噪信号进行CEEMD分解得到一系列本征模态函数(IMF);然后计算各个IMF和去噪信号的互相关系数,通过设定互相关系数阈值筛选有用IMF;最后将有用IMF重构并利用包络谱对重构信号提取故障特征频率。实测信号表明：所提出的方法能降低噪声干扰并有效提取故障特征信息,证明该方法在噪声环境下具有较高的可行性和较强的实用性。     

基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法

针对滚动轴承振动信号的故障信息难以准确获取问题,提出一种新的基于多层降噪处理的轴承故障特征提取方法。所提方法首先依据小波包变换原理处理原始轴承信号,消除噪声干扰;变换后的振动信号用经验模态分解方法处理可得若干个IMF分量,计算所得分量与变换所得信号间的互相关系数,并依据相关系数准则筛选有用分量完成振动信号的重构;再通过自相关方法剔除重构信号中的混叠干扰信号,实现振动信号的多层降噪;最后对去噪后的重构信号解调处理,获取信号包络谱图并分析,得到所需故障特征。试验结果表明该方法能够有效地消除原始信号中的干扰和噪声,分离出清晰的故障振动信号并获取有用的故障特征。     

基于Autogram的齿轮断齿故障特征提取方法

针对复杂生产背景下产生的强噪声淹没齿轮有效故障特征信息的问题,利用Autogram方法对其进行特征提取。该方法利用最大重叠离散小波包变换,对齿轮断齿故障振动信号进行不同层数分解处理,每层得到若干个信号,被称为“node”。为了更加全面地描述故障特征信息,对每个node进行包络谱的3种无偏自相关谱峭度求取,以便选取合适node作为信号源进行下一步分析。最后,对该信号源引入阈值处理,以便加强频谱分析的全面性,实现对齿轮断齿故障特征信息的有效提取。通过对比分析仿真和实测齿轮故障振动信号,验证了该方法的有效性。     

基于小波包变换预处理的铝电解槽针振信息元分析与诊断

简述了小波包变换的基本原理及利用小波包对电压信号进行分解的方法。针对铝电解槽电压波动信号的频谱特点。采用小波包分析方法提取了电压信号的特征向量。将信号分解到8个频段内。进行预处理得到频段能量特征向量。应用BP神经网络建立了特征向量到振针信息元之间的映射。仿真结果表明，小波包分析能够有效地将隐藏在正常电压信号之中的早期弱故障信号提取出来，从而发现槽子的早期不良症状。     

基于WPD-FWEO的轴承故障特征增强方法

用小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)处理低信噪比信号时,常出现残存大量带内噪声的问题,严重影响了后期的故障诊断准确性。针对该问题,提出将频率加权能量算子(Frequency-Weighted Energy Operator,FWEO)作为小波包分解的后处理器,以消除其带内噪声,增强故障特征提取效果。对采样获得的故障数据进行3层小波包分解,得到各频带系数;对每个频带系数进行峭度计算,以峭度最大原则获取最优频带系数;以频率加权能量算子追踪最优频带系数的瞬时能量,从信号能量的角度消除信号中的带内噪声成分,二次增强信号中隐藏的故障脉冲信息;对其进行包络谱分析,得到最终诊断结果。仿真数据、实验室数据和工程数据验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于改进滤波及峭度原则EEMD的转子故障特征识别方法

针对转子运转时的振动冲击和噪声较大从而容易掩盖振动信号中的故障特征的问题,提出了一种基于小波阈值去噪的EEMD故障特征识别方法。采用改进后小波阈值滤波方法对振动信号进行降噪预处理,对处理结果进行集合经验模态分解(EEMD),再依据峭度原则筛选分解得到的本征模态函数(IMF)。分析重构信号的频谱特征以识别故障。结果表明,该方法有效提高了信噪比且能提取到转子故障特征。     

基于DT-CWT和能量算子解调的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现局部损伤时会产生周期性冲击,振动信号往往具有调制特征,为了能够准确、有效地检测出轴承故障,提出了双树复小波和能量算子解调的诊断方法。首先运用双树复小波对采集到的轴承振动信号进行分解,得到若干个不同频带的分量,提取信号中能量集中的高频调制频带进行信号重构。然后采用能量算子的方法对重构信号进行解调。最后对解调得到的瞬时幅值进行频谱分析便能准确提取故障特征频率。通过信号仿真和实验数据处理结果证明了该方法的有效性。     

Continuous wavelet transform technique for fault signal diagnosis of internal combustion engines

A fault signal diagnosis technique for internal combustion engines that uses a continuous wavelet transform algorithm is presented in this paper. The use of mechanical vibration and acoustic emission signals for fault diagnosis in rotating machinery has grown significantly due to advances in the progress of digital signal processing algorithms and implementation techniques. The conventional diagnosis technology using acoustic and vibration signals already exists in the form of techniques applying the time and frequency domain of signals, and analyzing the difference of signals in the spectrum. Unfortunately, in some applications the performance is limited, such as when a smearing problem arises at various rates of engine revolution, or when the signals caused by a damaged element are buried in broadband background noise. In the present study, a continuous wavelet transform technique for the fault signal diagnosis is proposed. In the experimental work, the proposed continuous wavelet algorithm was used for fault signal diagnosis in an internal combustion engine and its cooling system. The experimental results indicated that the proposed continuous wavelet transform technique is effective in fault signal diagnosis for both experimental cases. Furthermore, a characteristic analysis and experimental comparison of the vibration signal and acoustic emission signal analysis with the proposed algorithm are also presented in this report.     

基于经验小波变换的磁控埋弧焊焊缝跟踪信号分析

针对磁控埋弧焊跟踪信号非线性,不平稳及常用滤波方法难以滤除其相近低频干扰信号的缺点,提出一种基于经验小波变换（EWT）的磁控埋弧焊焊缝跟踪信号分析方法.该方法继承了EMD分解与小波变换各自的优点,分解出电弧跟踪信号的固有模态,在频域自适应地构造带通滤波器组从而构造正交小波函数,提取具有紧支撑傅立叶频谱的调幅-调频（AM-FM）成分.将此方法用于埋弧焊磁控电弧传感器焊缝跟踪平台信号分析中,提取出了更精确的焊缝跟踪信号,并通过试验验证了此方法的有效性及精确性.同时分析了相近低频噪声的信息,为进一步的信号处理及跟踪系统的优化提供了理论依据.