柴油发动机曲轴轴承振动信号的双谱分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用双谱的分析方法,提出了用双谱特征频率面来描述信号特征.通过用双谱分析曲轴轴承振动信号,在双谱模域内进行搜索,得到了信号的特征频率面.结果表明,信号采集的最佳部位为曲轴左右两侧机体,最佳转速为1 800 r/min以上,对角线以外的区域包含了大量的故障特征.双谱能消除发动机振动信号中的噪声,有效提取出曲轴轴承振动特征信号.     

基于EMD与倒谱分析的轴承故障诊断

提出了一种基于经验模态分解与幅值倒频谱分析的轴承故障诊断方法。该方法首先对外圈故障信号作传统的傅里叶幅值谱和幅值倒频谱分析,未能明显地找到故障特征;然后对故障信号做经验模态分解,并对分解出来的第一层本征模函数作倒频谱分析,有效地提取出了故障特征;最后,用该方法分别对具有内圈故障和滚动体故障的轴承故障信号作分析,也有效地提取出了故障特征。实验结果表明,通过联合经验模态分解和倒频谱分析,能有效并且准确地提取出轴承的故障特征频率。     

切片双谱分析在离心泵故障诊断中的应用

运用双谱及切片双谱分析技术对离心泵不同状态下的振动信号进行分析表明,离心泵在正常运行、地脚螺栓松动和空化状态下的双谱图的特征有着明显的差别,可以通过双谱对故障信号进行初步分类,且双谱的对角切片和反对角切片可以显著降低噪声干扰,进一步提取出故障特征频率,故可对离心泵的故障信号进行准确的分类和诊断。     

矢双谱分析及其在机械故障诊断中的应用

双谱分析由于可以有效提取信号中的非线性特征被广泛应用于转子故障诊断。但常规双谱分析是以单通道信号为研究对象,不能全面地反映转子系统的非线性特征,存在着信息遗漏的问题,而且由同一截面的两个通道信号得出的分析结论会不一致。为解决这个问题,以全矢谱分析方法为基础提出矢双谱信号分析的新方法。矢双谱是融合了同一截面上双通道信号的幅值信息而保留了各自的相位信息的全矢双谱分析方法,能够真实地反映转子运转所包含的各种信息,且能满足分析结论的一致性要求。给出矢双谱的定义与算法,通过仿真和齿轮箱故障试验,研究结果表明,该方法能够更加全面地反映信号中所包含的非线性特征信息,分析结论具有一致性和可信性,从而提高智能故障诊断的准确性。     

小波域双谱分析方法在故障诊断中的应用

针对双谱分析不能抑制非高斯噪声缺点以及小波阈值消噪法没有统一的阈值选取标准的不足,利用小波包多分辨率分解技术,将小波包与双谱结合,给出了小波域双谱分析方法,该法不但有效抑制噪声和其他高频成分的干扰,反映故障特征,而且避开了小波阈值法消噪存在的不足。     

基于倒谱和包络解调的齿轮箱故障诊断

齿轮箱是设备上重要的传动部件,齿轮故障诊断对设备的长期安全运行起着至关重要的作用.根据齿轮振动机理及谱分析来进行振动信息处理和特征提取,是目前齿轮故障诊断中的一种有效方法.分析了齿轮箱的振动故障特性,提出了用解调谱和倒谱两种分析法相结合来对系统的输出信号进行故障诊断的方法.最后在齿轮故障模拟实验台上采集了故障下的振动信...     

基于高阶倒谱熵的齿轮故障诊断

在高阶统计量的基础上提出了高阶倒谱的概念,利用信息熵作为其结果的量化指标,应用于齿轮的故障诊断中。由于高阶倒谱同时具备了高阶统计量和倒谱的优点,因此在进行齿轮的故障诊断中具有其独特的优越性,对齿轮的故障反应灵敏,可以用于实现齿轮的早期故障识别;结合其他诊断方法,能够更好地获得齿轮的在线运行状态和故障分析结果。     

倒谱分析及其在机械故障诊断中的应用

本文介绍了多种不同定义的倒谱，根据傅立叶变换理论，详细讨论了倒谱分析的基本特性及其有关物理概念，并通过机械故障诊断的实例阐述了谱的应用。     

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。     

Hilbert解调及倒谱分析在风电机轴承故障诊断中的应用

针对风力发电机组滚动轴承的振动故障,采用Hilbert解调及倒谱分析的方法,寻找故障的特征频率,运用LabVIEW软件编写程序进行信号实例分析,获取了异常振动产生的周期性故障信号。结果表明把倒谱分析与Hilbert解包络分析相结合是一种有效的诊断方法,提高了风力发电机组轴承故障诊断的准确性。     

基于倒频谱理论的滚动轴承故障检测

探讨了倒频谱技术在滚动轴承故障诊断中的应用。针对滚动轴承振动信号的特征,利用倒频谱技术可简化谱图的特征分析,提高滚动轴承故障诊断的准确性。     

一种轴承故障检测的新方法

针对轴承故障检测中用一般的谱分析法难以实现故障的精确判定的问题,提出一种新的轴承故障检测方法。考虑到复倒谱法对周期性异常振动特征提取的有效性,利用频谱分析结合复倒谱分析对采集的轴承振动信号进行处理,先通过频域分析获取高、中、低频带的均值,再通过复倒谱方法获取异常振动产生的周期性激励信号提取振动信号特征参数,分离出噪声中的“异音”信号,并结合模糊算法,初步实现了轴承故障的智能定位。实验结果表明,该方法是有效的。在积累足够量的样本数后,可望建立相应的专家库,实现轴承故障的快速智能诊断。     

不平衡技术在轴承故障诊断中的应用

为解决实际工程环境中因轴承故障数据缺失引起的数据不平衡,进而影响模型诊断的问题,提出了不平衡数据处理技术在轴承故障诊断中的应用,即使用少量数据,训练出一个能够诊断多种轴承故障的模型.针对不同种类故障数据的边界混淆及类内不平衡,首先对少数类样本进行高斯混合模型( GMM )聚类,根据簇密度分布函数使用 GMM-SMOTE 进行权重采样,然后针对边界混淆问题使用 Tomek’s Link 数据清洗技术进行边界混淆样本数据清洗,形成类内类间平衡的数据集,结合超参数优化的支持向量机(SVM )模型进行诊断分析.实验结果表明,该方法效果良好,在轴承的故障诊断中有较好的实际工程意义和推广性.     

频谱分析法在齿轮箱故障诊断中的应用

基于齿轮箱振动及调制边频带形成机理的分析，提出用谱平均及倒频谱分析相结合的方法，对监测系统的输出信号进行频域分析，诊断齿轮箱故障，并分析其产生原因。实例及分析结果验证了该方法可迅速、准确地对齿轮箱进行故障诊断。     

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。     

Walsh变换在滚动轴承早期故障特征提取中的应用

依据Walsh变换具有分析微弱脉冲信号的优点,提出一种基于Walsh变换的滚动轴承早期故障特征提取方法。通过仿真及滚动轴承早期故障特征提取的实例分析,证明Walsh功率谱在故障特征提取中的敏感性及抗噪能力优于Fourier功率谱,具有较强的故障特征提取能力,凸显了滚动轴承的故障特征频率,能有效地诊断出轴承的早期微弱故障。     

粒子滤波在轴承故障振动信号降噪中的应用

针对轴承故障信号的降噪处理,研究了粒子滤波方法和它在信号降噪中的应用.首先建立轴承故障振动信号的数学模型,将其作为粒子滤波的状态方程;然后提取背景噪声,将其和状态信号一起作为观测信号,得到观测方程,据此对原始真实信号进行估计,得到降噪后的信号,并通过仿真分析可知降噪前后的信噪比有明显的提高;最后将粒子滤波降噪思想用于所...     

基于互相关检测的滚动轴承实时故障诊断方法

提出了一种易于用模拟电路实现的基于互相关检测的滚动轴承实时故障诊断方法,首先,用两个加速度传感器在不同测点采集轴承振动信号,将其分别送入相应通道的高Q带通滤波器来选择最优共振带;然后,将两路带通滤波器的输出信号进行互相关检测,将互相关检测得到的信号经低通滤波器,保留低频故障信号;最后,将低通滤波器输出的时域信号通过频谱分析仪显示滚动轴承故障特征频率的谱线以实现滚动轴承的实时故障诊断。用模拟电路的形式将该方法进行搭建,并在QPZZ-II实测平台完成滚动轴承的实时故障诊断。结果表明:该方法克服了单一信号源的局限性,能利用互相关函数削弱共振带内部噪声,使诊断结果具有更高的频谱辨识率,而且能够用结构简单、易于维护的模拟电路实现,对轴承实时故障诊断方法的应用与普及具有一定的参考价值。     

滚动轴承故障监测诊断技术应用进展

概述了滚动轴承故障监测和诊断工程与试验应用技术的现状,着重介绍了基于振动信号的信号处理方法,并预测了滚动轴承故障监测和诊断技术应用的发展方向。     

感应电机轴承故障检测方法研究

分析了感应电机轴承发生故障时的振动信号的特性,利用带通滤波器和希尔伯特变换,对感应电机轴承振动信号进行处理,然后采用高分辨率谱估计算法--MUSIC（Multiple Signal Classification）算法对包络信号作谱分析,再从包络信号的MUSIC谱中提取故障特征频率分量.研究结果表明,该方法频率分辨率更高,故障检测更为准确.将该方法应用于电机轴承故障诊断,可准确提取轴承故障特征分量.