梳状滤波器在滚动轴承早期故障诊断中的应用

在滚动轴承的早期故障信号中,由于较强的齿轮啮合频率以及噪声成份的存在,致使故障特征的提取比较困难.应用二阶循环平稳方法可以有效的抑制噪声,提取出信号中的周期成份,但无法排除啮合频率的干扰.提出了构造梳状滤波器滤除啮合频率,然后进行二阶循环平稳分析的滚动轴承早期故障诊断方法,并通过实际工程信号进行了验证.     

基于谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断研究

包络解调分析方法是滚动轴承等旋转机械故障诊断的常用方法。当轴承滚动体发生故障时,由于其同时与轴承外、内圈接触,以及受保持架转速的影响,包络解调分析方法通常不能很好提取出滚动体故障通过频率。据滚动轴承发生故障时呈现出的二阶循环平稳特征,提出了基于二阶循环统计量的谱相关密度组合切片能量的滚动轴承故障诊断方法。此方法在一定程度上解决了包络解调分析方法在滚动体故障诊断方面的缺陷,对轴承滚动体的故障诊断具有一定的借鉴意义。     

基于循环双谱的滚动轴承故障诊断

当滚动轴承发生早期点蚀故障时,其振动信号表现出循环平稳特性。由于故障特征频率处能量比较小,特征信息容易被噪声淹没,仅仅利用二阶循环平稳已经不能有效提取故障特征。而循环双谱（即三阶循环累积量谱）这一最低阶的高阶统计量谱对噪声具有较好的免疫力,且计算量也相对来说比较其它高阶统计量分析方法来说最小。本文将尝试用循环双谱的中心频率切片谱,对滚动轴承早期故障做特征提取。仿真和实验结果证明了方法的有效性。     

基于小波-BP神经网络的发动机轴承故障诊断

本文针对发动机滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包变换与神经网络的滚动轴承故障诊断方法。由于滚动轴承发生故障时,加速度振动信号各频带的能量会发生变化,以振动信号小波分解后的能量信息作为特征,以神经网络作为分类器对滚动轴承故障进行识别、诊断。通过对滚动轴承的正常状态、滚珠故障、内圈故障和外圈故障信号的分析,表明以小波包分解为预处理器的神经网络故障诊断方法可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类型。     

运用免疫遗传算法优化WNN诊断滚动轴承早期故障

针对滚动轴承早期故障特征与故障类别非线性难以有效辨识的问题,设计一种基于免疫遗传算法优化小波神经网络(wavelet neural network,WNN)的滚动轴承早期故障诊断模型。首先对滚动轴承的早期振动故障信号进行EEMD分解,提取分解后的IMF分量能量作为小波神经网络的输入特征向量,采用免疫遗传算法优化小波神经网络的初始权值向量和阈值向量,加快小波神经网络的收敛速度,提高其训练精度。实验结果表明,基于免疫遗传算法优化小波神经网络的早期故障诊断模型可以有效应用于滚动轴承的早期故障诊断中,通过与传统故障诊断方法对比分析,验证了该模型的有效性和优越性。     

基于循环双谱二次切片分析的滚动轴承故障诊断研究

发生早期微弱故障的滚动轴承,由于其故障特征频率处能量比较小,易于被噪声淹没,仅仅利用二阶循环平稳已经不能有效提取故障特征。而高阶循环统计量对噪声具有较好的免疫力。但是高阶循环统计量谱为多维谱图,图形化表示比较困难。本文对三阶循环累积量谱,即循环双谱,进行了简化,提出了循环双谱二次切片——循环双谱中心频率处切片的水平切片谱。并用此简化的循环双谱对滚动轴承早期故障做特征提取。仿真和实验结果证明了方法的有效性。     

基于谱相关密度切片分析和SVM的滚动轴承故障诊断

为了对旋转机械中的滚动轴承进行故障分析,针对滚动轴承具有二阶循环平稳的特点,采用了谱相关密度组合切片分析方法进行特征提取,并将提取的特征作为输入向量,用"一对其他"多分类支持向量机进行故障识别,给出了基于谱相关密度组合切片分析和多类支持向量机的滚动轴承故障诊断流程图,该方法具有较高的计算效率和估计精度。最后通过对实验数据的分析与处理,验证了该方法在滚动轴承故障诊断中的可行性和实用价值。     

小波分析在自行火炮变速箱滚动轴承故障诊断中的应用

本文对某自行火炮变速箱中的滚动轴承进行故障诊断研究.分析了自行火炮变速箱中滚动轴承典型故障信号特征,介绍了小波分析工程应用的基本理论,最后研究了在发动机振动、齿轮啮合振动等大背景噪声下,利用小波分析方法有效地提取滚动轴承故障特征的方法,并通过实验结果分析验证了方法的可行性.     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点，提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法。试验表明，该方法是有效的，适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断。     

滚动轴承故障诊断的研究

针对滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点,使用小波分解,对包含故障信息的信号进行分解、重构。应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析,提取了故障特征频率,判断出滚动轴承故障模式。小波分解和Hilbert变换结合对滚动轴承局部损伤故障的检测是有效的。     

基于时间-小波能量谱熵的滚动轴承故障诊断研究

针对轴承振动信号中存在周期性冲击这一现象,提出了时间-小波能量谱熵的计算方法,用于滚动轴承的故障诊断。首先构造脉冲小波,采用连续小波变换的方法得到时间域内小波能量谱,再沿时间轴计算能量谱熵,定量描述振动信号沿时间的分布情况,不同故障下轴承的冲击振动随时间变化程度不同,其时间-小波能量谱熵值也就不同。将不同故障轴承信号的时间-小波能量谱熵作为向量特征输入建立支持向量机,实现了对轴承的工作状态和故障类型的判断。实验结果表明,时间-小波能量谱熵可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断方法的研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法的研究已经很多，但是这些方法对于强噪声背景下的故障信号特征提取效果并不理想。为此，提出了适用于强噪声背景的自相关及互相关小波包消噪滚动轴承故障诊断方法。该方法首次将相关分析和小波包分解结合：对被测信号进行自相关或互相关处理，之后进行小波包阈值消噪处理，对消噪最大能量系数进行自相关或互相关处理，最后对能量序列进行FFT计算。仿真结果表明，该方法极大地增强了对滚动轴承故障诊断的能力，在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的故障频率。     

滚动轴承振动信号的小波奇异性故障检测研究

该文以滚动轴承振动信号为分析对象 ,基于小波奇异性分析原理进行滚动轴承故障检测新方法的研究。通过求解待测信号的小波变换极大模来检测和识别信号中奇异点位置和奇异性大小 ,以及对噪声极大模的抑制处理 ,达到抑制或消除噪声的目的 ;最后 ,在剩余小波极大模的基础上进行信号重构 ,展现原待测信号中的故障信号模式。通过对铁路货车车轮用滚柱轴承振动信号的分析表明 ,此方法在大幅度地提高信噪比的同时 ,对由轴承损伤冲击造成的信号突变仍保持了较高的灵敏度和分辨率。为滚动轴承故障检测打下了良好的基础。     

Mixed Fault Diagnosing of Rolling Bearing Under Noise

In field of rolling bearing fault diagnosis,the sampled bearing vibration signals will be generally disturbed with noise. In noisy environment,the conventional blind source separation method is not good for diagnosing bearing faults. In this paper,wavelet de-noising method and blind source separation technology have been combined. In order to achieve fault diagnosis of rolling bearing,firstly wavelet soft threshold de-noising method has been applied on sampled signals. Then the better robust JADE algorithm has been applied in signals blind source separation. At last,vibration signals bearing inner and outer faults of have been analyzed in this paper,and the corresponding bearing faults have been diagnosed successfully. The proposed research methods provide a new way for diagnosing rolling bearing's mixed faults under noise.     

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。     

声信号的主分量分析应用于滚动轴承故障诊断

利用声信号来进行故障诊断具有"采集比较容易,非接触式测取,设备简单,速度快,无须事先粘贴传感器,不影响设备正常工作,易于实现早期预报和在线监测,疳可在不易测量振动信号的场合得到广泛应用"等优点.由于外界噪声的影响,有效信息的提取较为困难.采用主分量分析对传声器测取的声信号进行了预处理;在此基础上应用基于Morlet小波变换的包络分析和频谱分析来提取故障特征向量,并以滚动轴承为例进行实验.结果表明,这是诊断滚动轴承早期故障的一种可选方法.     

基于多维振动特征的滚动轴承故障诊断方法

单独提取滚动轴承振动信号的时域或频域特征进行故障诊断,是目前常用的轴承诊断方法,诊断精度有待提高。以时域和频域的多维振动特征参量为指标,以历史诊断正确率作为特征参量权值,分别对滚动轴承的无故障和经常出现的滚珠故障、内环故障和外环故障工况进行特征提取和故障识别。多维时频域振动特征是单维特征依据诊断精度权重的集合。运用BP神经网络分别对信号的时域特征(TDF)、IMF能量矩(IEM)、小波包能量矩(WPEM),以及多维时频域特征进行智能故障判别。实验验证用多维时频域振动特征参量综合诊断的方法进行滚动轴承故障诊断,比单维特征的诊断结果精确且效率较高,该方法可以在滚动轴承故障诊断领域展开应用。     

基于灰色关联度和Teager能量算子的轴承早期故障诊断

滚动轴承的健康状态直接影响着旋转设备的运行状态,为了及早获取滚动轴承状态异常的信息,提出了基于灰色关联度和Teager能量算子(TEO)的滚动轴承早期故障的诊断方法。对滚动轴承运转的振动数据进行等长度分组,计算各组数据与轴承状态良好的第一组数据之间的灰色关联度,根据灰色关联度值的变化趋势,确定早期故障发生的时间段,截取该时段的振动数据进行Teager能量包络谱分析,确定故障类型。分别采用峭度系数、波形因子和均方根等指标与TEO相结合的方法对相同的轴承振动信号进行了分析和故障诊断,将各种方法的早期故障诊断结果与所提方法比较,结果验证了"灰色关联度+TEO"方法在轴承早期故障诊断中的可行性及有效性。     

基于小波时频框架分解方法的滚动轴承故障诊断

损伤点通过其它元件时引起的周期性冲击是判断滚动轴承局部损伤故障的关键特征信息.针对滚动轴承的振动特点,设计了小波时频框架,利用框架分解方法在匹配信号特征结构,直接提取特征信息方面的优势,分析了滚动轴承的振动信号.根据框架分解结果,在时频联合域内清晰直观地提取了滚动轴承局部损伤故障的周期性冲击特征,识别了滚动体、内圈和外圈的单点缺陷,与小波变换的对比验证了框架分解在检测滚动轴承局部损伤故障方面的有效性.