盲源分离在机械振动信号分析中的应用

设备状态信号的处理是状态监测及故障诊断的基础。在实际运行环境中,信号检测传感器采集的机械振动信号必然包含设备各个部件的信号以及周围环境的强烈干扰。传统的振动信号处理方法抗扰去噪效果并不理想。盲源分离技术由于自身独特的盲处理优势,可以有效去除外来干扰并分离出源信号,有助于提高诊断的准确性。针对直升机齿轮箱振动信号进行盲源分离仿真,分离出了轴承故障振动信号,并将分离信号的功率谱与原始信号的功率谱相比较,表明盲源分离技术是机械故障诊断领域的一个有效的信号处理方法。     

基于振动和声发射技术的滚动轴承故障分析

对声发射和振动两种方法在滚动轴承裂纹故障诊断中的应用进行了研究,并比较了这两种方法在早期故障诊断中的优越性。采用电火花技术在滚动轴承内圈加工宽度为0.5 mm和0.8 mm的两种裂纹,模拟在实际情况下的滚动轴承内圈裂纹故障。在低速(10 r/min)和高速(1 000 r/min)两种情况下,通过试验分别测得滚动轴承两种裂纹故障状态下的声发射信号和振动信号。分析比较了不同转速、不同裂纹故障状态下的轴承振动和声发射信号的时频特征。对信号数据进行波形和包络谱分析。试验结果表明:声发射信号与调制信号无关。对声发射信号进行包络分析,可以有效分析信号的故障特征频率。在故障微弱情况下,声发射信号比振动信号更具敏感性;当故障强度较大时,采用振动方法诊断更为准确,即声发射技术更有利于故障的早期检测。声发射技术可作为振动分析技术的补充,用于故障检测。     

基于EMD方法的煤矿绞车轴承故障诊断

根据煤矿绞车齿轮箱轴承在变速变载工况下振动信号的频率一直发生变化的特征,提出采用EMD方法进行绞车轴承故障诊断。在较大拖动力与较大转频阶段,根据轴承座在正常状态与故障状态下振动信号的IMF分量的能量与总能量的比值及均方根能量来判断轴承工作状态,通过提取故障信号频率的边际谱判断故障位置。实验结果证明了EMD方法能够有效检测出绞车齿轮箱轴承故障。     

冷却塔风机齿轮箱及传动轴故障监控系统设计

在详细分析冷却塔风机传动系统中齿轮箱、传动轴失效原因及其失效表现形式的基础上,设计出冷却塔风机齿轮箱及传动轴故障监控系统,利用可编程控制器对齿轮箱油液温度、振动和传动轴信号进行采集处理,利用特定程序,能够在齿轮箱及传动轴发生失效现象之前及时报警停机,避免安全事故的发生,此系统与冷却塔风机智能控制系统相结合,可以实现冷却塔风机的智能变频与启停、故障预警与停机。     

轧机齿轮箱远程监测诊断系统

介绍了大型轧钢厂高速线材轧机齿轮箱在线远程监测诊断网络系统．能区分齿轮箱中轴承、齿轮、轴系三类零件各自的故障特征信号．同时研究冲击振动信号在齿轮箱故障诊断中的特殊作用和意义。系统中应用计算机网络。采用远程通信技术，应用WINNT 4．0SERVER/WINDOWS2000SERVER系统构建RAS(远程访问服务)系统。支持远程访问，这为诊断专家共享提供了一个实用的工具，实现了现场设备大范围的异地诊断技术．为现场设备的安全可靠运行提供了保障。     

基于改进迁移学习的行星齿轮箱故障自动诊断

传统机器学习故障诊断方法依赖专业经验选取统计特征,导致诊断结果误差较大。为此,提出了基于改进迁移学习的行星齿轮箱故障自动诊断。采集行星齿轮箱的振动信号,对振动信号进行去噪处理,利用深度学习改进迁移学习构建故障诊断模型,对采集信号进行分类识别,实现了行星齿轮箱故障自动诊断。结果表明,该设计方法下不同类型的行星齿轮箱故障诊断精度为96.09%,证实了该方法的性能良好。     

强噪声背景与变转速工况条件下滚动轴承故障诊断研究

煤矿机械设备工作环境恶劣,背景噪声强,轴承早期的故障特征信号微弱,从传感器所测得的振动信号中提取反映故障状态的信息比较困难;同时,煤矿机械设备工作在高速、冲击等工况下,是典型的非平稳工况,不稳定的激励及复杂工况直接导致提取轴承故障特征信号困难。针对以上问题,以矿井提升设备的运行工况为背景,提出了一种基于计算阶次分析与自适应随机共振的滚动轴承故障诊断方法。首先,模拟了矿井提升机运行过程中典型的变转速工况,分别构造故障仿真信号,并采集了轴承振动实验信号;其次,通过等角度采集同步时域鉴相序列,利用计算阶次分析将轴承非平稳的振动信号重采样为平稳信号;然后,利用变分模态分解(VMD)方法将平稳信号分解为若干本征模态函数(IMF)分量,通过轴承故障阶次实现对轴承故障类型的判断;最后,利用自适应随机共振方法来增强轴承故障特征阶次,从而实现故障特征的提取与增强,达到故障诊断的目的。仿真和实验结果证明了该方法的有效性。将该方法与最大相关峭度反褶积(MCKD)方法进行了对比,结果表明,MCKD方法虽然也可以观察到故障特征阶次,但是特征阶次比周围干扰阶次幅值仅高0.001 96,低于本文所提方法的结果,说明了本文所提方法具有一定的优越性。     

BP神经网络在滚动轴承故障诊断中的应用研究

滚动轴承表面振动信号中包含着丰富的工作状态信息和故障特征信息,从其表面振动信号中提取时域特征参数,可以有效地识别轴承工作状态。通过试验采集振动信号作为识别故障的原始数据,建立基于振动信号的轴承故障诊断神经网络,并对网络进行训练得出标准故障模式,从而最终实现轴承的故障诊断。     

一种城市轨道车辆轴箱轴承故障特征提取方法

针对城市轨道车辆轴箱轴承结构特点及轴承故障时产生振动信号的特征,提出了一种新的轴箱轴承故障特征提取方法。引入卷积滤波,对采集的轴箱轴承振动信号进行分频、滤波、重构,提取轴承故障特征。在故障特征提取的基础上,进行轴承故障识别及定位。结果表明：该方法对振动信号进行分析,具有不压缩、任意分频和减少截断误差的性质;可以更好地获得故障特征;能够有效地应用于轴箱轴承的故障诊断。     

基于递推参数辨识的齿轮箱故障在线检测

为实现齿轮箱故障的在线检测,提出基于递推AR模型参数辨识的齿轮箱振动信号在线辨识方法。对实验室的齿轮箱进行不同工况下振动信号的检测,利用最优辅助变量法确定其自回归模型的阶次和模型参数的初值,以自回归模型系数作为状态变量,采用Kalman滤波器技术进行在线递推参数辨识。实验结果表明,该方法中参数变化量的2-范数会发生突变,能检测出齿轮磨损和轴承外圈剥落的故障。     

基于LXI总线的多通道振动信号测试系统设计

针对某些大型复杂装备的振动信号采集需求,测控场景需对上百通道的振动信号实现同步测量;而单一采集仪器很难满足百道测试需求,因此,文章研制了一种可扩展的多通道振动信号采集与分析系统;该系统采用LXI总线架构,其主控计算机与设备和设备间均采用LAN进行数据通信;振动测量模块采用了大动态范围数据采集技术,且主控系统软件采用分布式数据管理模式;最终,主控计算机以仪器驱动函数方式通过通信协议合理调控采集模块参数,并通过综合数据分析得到振动信号的故障诊断结果;通过对某型高速列车的轴箱轴承进行振动信号采集与数据分析,得到某一轴承出现了故障,验证了所设计测试系统的有效性。     

基于Lab VIEW的多通道木材声发射信号采集系统

为采集木材在长时间载荷作用下的声发射信号,设计了一种多通道的高速数据采集系统.首先,利用NI USB-6336高速采集卡和声发射传感器等硬件搭建4通道声发射信号硬件采集平台;其次,基于Lab VIEW设计人机界面及软件控制系统;最后,通过木材三点弯曲试验来验证该采集系统的效用.试验结果表明,该4通道的信号采集系统能有效地采集与自动存储木材在损伤过程中的声发射信号.作为一种木材声发射信号采集平台,该系统能够为木材声发射信号的采集与分析提供基本保障.     

基于单片机的直流电动机的信号采集系统设计

装甲车辆起动过程中,直流电动机部分容易发生故障,传统的电机诊断方法都是定期制定维修计划,这种检修方式容易造成维修不足、维修过量以及盲目维修的问题,为了深入分析电动机故障发生时的参数信息的变化,构建一套能够采集电机运行参数的系统,对采集电枢电流和振动信号进行时频域分析,能够反映故障发生的特点;该系统以STM32103C8T6为主控芯片,设计了电流、振动信号采集电路,信号调理电路,对A/D转换模块、数据存储模块进行了编程实现,能够对直流电动机的电枢电流和振动信号进行实时采集,并将数据保存到上位机中进行后续的调用处理;通过测量对比直流电动机起动过程轴承部位发生不同故障时的电流和振动信号,利用MATLAB仿真实现时域内的信号显示,并在MATLAB平台中,编程实现了振动信号的时频域分析;仿真结果表明,该采集系统能够准确测量信号,具有成本低,体积小,精度高等优点,能够为故障特征提取提供较好的数据基础。     

基于LabVIEW的风电机组齿轮箱健康状态监测系统设计

齿轮箱是风力发电机组的主要组成部分之一,也是故障的高发区,积极开展风电齿轮箱故障诊断具有重要意义.基于LabVIEW开发环境和NI CompactDAQ平台开发的风机齿轮箱健康状态监测系统,通过友好的图形化用户界面及图形编程语言控制运行,可以高效地实现对温度、转速、振动信号的采集、图形显示、存储、分析及数据回放等功能,具有良好的扩展性.同时,系统通过采取多种时频域方法对振动信号进行对比分析,可以快速、准确地确定故障的类型.实验结果表明,系统能够稳定、可靠地工作,是进行风机齿轮箱监测的有效工具.     

列车轴承故障声学信号采集系统设计

目前大部分的声学信号轴承故障诊断系统是基于传声器与轴承位置相对固定的情况设计的,针对该方案每个轴承都要配备一个传声器,不适用于列车轴承故障诊断的缺点,提出了一种能让一个传声器同时应用于多个轴承故障数据采集的设计方案.首先,以TMS320F2812DSP为主控芯片设计了列车车速信息采集计算系统.其次,基于PCI8622型数据采集卡设计了轴承故障声学信号采集系统.最后,基于Visual Studio 6.0设计了人机交互系统.实验结果表明,该文设计的声学信号采集系统能够实现对轴承故障数据的采集及存储,具有可靠性高、人机界面友好等优点.     

数据采集系统的设计研究

考虑到移动设备运行中状态信号采集和传榆的难度提出了一种新的故障诊断监控系统。该系统通过基于W77E58高速单片机的数据采集终端对移动设备的状态信号进行采集,采用无线传输方式快速传递数据。并可对数据信号进行故障诊断和精密分析。它具备快速获取大量数据、高精度数据转换、程控放大、程控五阶低通滤波等功能。该系统在固内某大型钢铁企业炼铁厂运料小车的振动状态监测项目实际应用中得以验证。     

基于嵌入式技术的往复机械数据采集系统开发

基于往复机械工作原理,以C8051F500单片机为微处理器,开发了嵌入式往复式机械数据采集系统。该嵌入式采集系统对汽缸压力、振动信号、温度信号等模拟量和三路转速数字量进行采集。系统采用CAN总线通信方式向上位机发送数据,基于LabVIEW开发了上位机数据处理软件。实践测试证明,该数据采集系统能够满足往复式机械故障诊断数据采集要求。     

轴承振动信号采集分析系统设计与实现

准确采集振动信号信息是轴承故障诊断的关键,利用传感器采集振动信号数据,经A/D转换后传输至STM32微控制器,STM32控制Wi-Fi模块将数据发送至PC,采用局部均值分解(LMD)方法对采集的振动数据进行分析处理,实现对滚动轴承运行状态的远程监控.实验结果表明:系统能够对滚动轴承振动信号进行精准采集和分析,传输性能好、速度快,适合在工业行业推广使用.     

轴承故障音频诊断系统设计与开发

轴承音频信号包含了其运行状态的许多重要信息,通过这些信息的恰当分析、处理就能对轴承故障进行有效诊断.与振动信号相比,音频信号的采集是非接触式的,具有使用方便、成本低廉等优势.因此,将基于音频信号的隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)建模方法引入到轴承故障诊断研究,以PC机为平台,在Visual C 7.0环境下设计开发了一套功能完善、操作方便、界面友好的轴承音频故障诊断系统.主要介绍了诊断系统的体系结构,HMM方法建模的步骤和故障诊断过程中的具体应用操作.多次实验结果表明,效果良好.     

A novel fault diagnosis technique for wind turbine gearbox

The gearbox is one of the most important parts of a mechanical equipment. The importance of fault diagnosis in rotating machineries for preventing catastrophic accidents and ensuring adequate maintenance has received considerable attention. In this study, a fault diagnosis method based on gearbox vibration signal monitoring is used to differentiate the signal characteristics of different working conditions and improve the accuracy of diagnosis. The time-domain sequence approximate entropy (ApEn) adaptive strategy is used to propose a wind turbine intelligent fault diagnosis algorithm based on a wavelet packet transform (WPT) filter and a cross-validated particle swarm optimized (CPSO) kernel extreme learning machine (KELM). First, the correlation between the parameter requirements of the intelligent diagnosis system and the system complexity analysis is analyzed. Then, the parameters related to the wavelet filter is determined by calculating the ApEn of the time-domain sequence. Finally, a compact wind turbine gearbox test bench is constructed and tested to validate the proposed ApEn-WPT+CPSO-KELM to identify gearbox-related faults for verification. Results show that the proposed ApEn-WPT+CPSO-KELM method can accurately identify four states of the wind turbine gearbox.