基于余弦调频小波变换的滚动轴承故障研究

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造余玄调频小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：时间一小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间一小波能量谱自相关分析法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

小波变换能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造余弦调频小波,采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征,提出了一种滚动轴承故障诊断方法—小波能量谱比较法。通过对有缺陷的滚动轴承振动信号的分析,检测到轴承故障的存在,且能有效地识别出滚动轴承的故障模式。     

滚动轴承故障特征的时间—小波能量谱提取方法

振动信号中的周期性冲击现象是诊断滚动轴承各元件故障的重要依据之一,针对滚动轴承故障特征,在小波变换理论基础上提出一种时间—小波能量谱信号处理方法,它能够有效地提取出振动信号中冲击成分的时域和频域特征。利用时间—小波能量谱方法分析正常、外圈故障、内圈故障、滚珠故障等四种状态下滚动轴承的振动信号,并与传统的包络解调分析方法进行对比分析。时间—小波能量谱不仅可以有效提取出冲击特征明显的滚动轴承外圈故障,还能提取出内圈、滚珠等信号特征微弱的滚动轴承故障,而包络解调分析方法只能提取出外圈故障特征而不能提取出滚珠故障、内圈故障特征。结果表明,时间—小波能量普比包络解调分析方法更能有效地提取出振动信号中的冲击信号成分。     

应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法——基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法，在Hilbert—Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱，并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解，对高频段的小波系数用Hilbert进行包络分析得到包络信号，再对包络信号进行Hilbert—Huang变换求出局部Hilbert边际谱，从局部Hilbert边际谱中就可以判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下的振动信号的分析，说明该方法比传统的包络分析方法更能有效地提取滚动轴承故障特征。     

小波包能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波包能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,以6406轴承为例采集不同工况的振动信号,然后对试验数据进行小波包变换,振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱为特征向量,最后应用基于模糊聚类的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。     

基于小波包分析和Kohonen神经网络相结合的轴承故障诊断

简述了小波包分析及用于特征提取的机理,以SKF 6326-C3轴承为例,从吉林同发风电场采集了不同工况下的实时信号,利用小波包对滚动轴承振动信号进行分解,振动信号被分解到独立的频段。不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱,并对其进行能量归一化处理,作为特征向量,最后应用于基于Kohonen神经网络的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。     

基于小波包和PSO-Elman神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断,分析滚动轴承故障机理及特点,提出基于小波包分析的滚动轴承振动信号的特征向量提取算法,并建立PSO-Elman神经网络进行故障诊断和识别。将滚动轴承故障振动信号进行小波包分解,构造频带能量谱作为特征向量,输入PSO-Elman神经网络对故障进行识别。试验结果表明,基于小波包分析和PSO-Elman神经网络相结合的方法可准确地实现滚动轴承的故障诊断。     

基于小波分析的变速箱滚动轴承故障诊断方法的研究

利用小波分析技术将滚动轴承故障振动信号分解到时－频空间,定义了滚动轴承故障振动信号能量分布函数Ｓ（ｔ） ,提出了能量分布函数Ｓ（ｔ） 细化谱诊断变速箱滚动轴承故障的分析方法。在某自行火炮的变速箱上进行了一系列滚动轴承故障诊断实验,实验结果验证了能量分布函数Ｓ（ｔ） 细化谱诊断变速箱滚动轴承故障的有效性     

基于复合信号处理的滚动轴承早期微故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障的微弱信号检测问题,将小波包、谱峭度和包络分析三者相结合,提出一种新的故障诊断方法,该方法首先通过小波包降噪提取原始含噪信号中的高频成分并提高信噪比,然后对降噪后的重构信号应用谱峭度理论来确定合适的带通滤波参数,最后对带通滤信号进行包络解调而得出故障特征频率信号,从而实现滚动轴承的早期微弱故障诊断。对基于小波包和谱峭度的故障诊断法在滚动轴承故障诊断中的应用进行了研究,实验结果表明该方法可以有效抑制背景噪声,提取有用故障信息,为滚动轴承的故障诊断提供了一种切实可行的方法。     

基于关联维数的铁路货车滚动轴承故障诊断

将关联维数用于定量刻划滚动轴承在不同工作状态下的振动特征,进而对故障分类。同时提出用小波分析对原始数据进行降噪处理。文中以铁路货车轴箱197 726双排圆锥滚子轴承为例,计算了正常轮对、滚子损伤和外圈剥离三种情况下降噪处理前后振动信号的关联维数,分析结果表明,滚动轴承不同工作状态下的关联维数有明显差别,因此可以将关联维数作为识别滚动轴承故障的特征量。     

Rolling element bearing fault detection based on optimal antisymmetric real Laplace wavelet

The presence of periodical impulses in vibration signals usually indicates the occurrence of rolling element bearing faults. Unfortunately, detecting the impulses of incipient faults is a difficult job because they are rather weak and often interfered by heavy noise and higher-level macro-structural vibrations. Therefore, a proper signal processing method is necessary. We proposed a differential evolution (DE) optimization and antisymmetric real Laplace wavelet (ARLW) filter-based method to extract the impulsive features buried in noisy vibration signals. The wavelet used in paper is developed from the fault characteristic signal model based on the idea of sparse representation in time-frequency domain. We first filter the original vibration signal using DE-optimized ARLW filter to eliminate the interferential vibrations and suppress random noise, then, demodulate the filtered signal and calculate its envelope spectrum. The analysis results of the simulation signals and real fault bearing vibration signals showed that the proposed method can effectively extract weak fault features.     

基于全矢小波包能量熵的滚动轴承智能诊断

研究滚动轴承不同状态下的振动信号,使用小波包变换提取信号各频带的能量熵,作为轴承故障的特征,然后使用支持向量机智能诊断轴承不同故障。传统单通道信号诊断方法容易造成误诊,全矢小波包能量熵融合了振动信号双通道的信息,能更准确地反映故障的特征。实验结果表明,采用全矢小波包能量熵比传统单通道方法有更高的诊断精度。     

基于最大小波奇异谱的轴承故障诊断方法

研究小波奇异谱在轴承故障诊断中的应用问题,针对小波奇异谱熵无法有效实现故障诊断的不足,提出以最大小波奇异谱为特征的轴承故障诊断方法。该方法利用小波变换后的系数矩阵的最大奇异值作为故障诊断特征,并将试验结果与以小波奇异谱熵为特征的方法进行比较。结果表明,该方法在识别性能上有显著提高。试验从小波基、窗口宽度两个层面对该方法的诊断性能进行了分析,证明该方法具有较强的稳定性和鲁棒性。     

基于小波包样本熵的滚动轴承故障特征提取

将样本熵引入故障诊断领域,讨论了样本熵的性能和计算参数的选择.结合小波包分解和样本熵,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法.首先对轴承振动信号进行小波包分解;然后对归一化能量最大的子带进行重构,计算重构信号的样本熵;最后通过样本熵评价故障状态.滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性.     

基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断

提出了一种基于多尺度Hermitian小波包络谱的轴承故障诊断方法。该方法综合利用了Hermitian小波和包络谱分析技术的优点,首先对轴承故障振动信号进行Hermitian连续小波变换,得到小波分解的实部和虚部,然后计算振动信号的多尺度包络谱。对齿轮箱轴承故障振动信号的分析表明,该方法在强噪声环境下能有效识别轴承内圈故障和外圈故障。     

MISEP盲分离算法在振动信号分析中的应用

利用MISEP算法对直升机齿轮箱振动信号的非线性混叠进行了盲源分离,分离出了轴承故障振动信号,并将该方法应用于实际的飞机发动机的振动信号分析,分离结果表明MISEP盲源分离算法是机械故障诊断领域的一个有效的信号处理方法。