基于Hermitian小波的时间-小波能量谱滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于Hermitian小波时间-能量谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法针对轴承故障振动信号具有奇异性的特点,首先利用Hermitian小波对原始信号进行连续小波变换;再根据小波变换的结果求取信号能量在时间轴上的分布情况,利用谱峭度指标作为选择最佳累积尺度的标准,得到时间-小波能量分布;最后对时间-小波能量分布进行谱分析得到时间-小波能量谱以提取故障特征.利用时间-小波能量谱对仿真信号和轴承外圈及内圈点蚀故障信号进行分析.结果表明:该方法可有效地提取出强噪声环境下微弱故障的特征成分,并与普通的时间-小波能量谱作对比,特征提取效果更为明显,非常适用于滚动轴承早期故障诊断.     

包络-小波技术在轴承故障诊断中的应用

分析了滚动轴承典型故障的故障机理及其振动特征，详细介绍了滚动轴承振动信号分析与故障诊断的方法。提出了将包络分析作为小波分解的前置处理手段以提取信号故障特征的思想，并在此基础上开发研制了“CZZD-01型轴承故障诊断仪”。现场调试结果表明，该方法准确有效，适用于滚动轴承的监测和诊断。     

基于MODWPT的包络阶次谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断滚动轴承的工作状态和故障类型.采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性.     

基于小波分析的频带局部能量的特征提取

提出了一种基于小波分析频带局部能量的特征提取法。利用Matlab软件仿真,把该方法分别运用于频率跳变信号、幅值衰减信号和含瞬态成分的信号,并与常规的频带能量特征提取法进行比较,均得到了更好的特征提取效果。该方法由于考虑了频率的时变性,与常规的特征提取法相比,更具优越性。     

基于EMD模态能量分析的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性的特点,提出一种提取相同工况条件下正常信号与故障信号各固有模态函数能量比构建特征向量的特征提取方法。由于EMD分解后各模态分量存在模态混叠现象,导致分解结果具有不确定性,因此传统的能量特征提取方法在滚动轴承故障诊断中的故障识别率较低。通过引入相同工况条件下的正常信号,将各模态分量的能量特点转化为相对于正常信号的能量特征。仿真实验表明,本文所提方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征,进而实现其故障诊断。     

基于连续小波变换的湖底回波特征提取

提出了以多尺度连续小波变换值矩阵的奇异值作为识别特征矢量的方法,并利用该方法对湖底回波实测数据进行特征提取与分类。理论分析与仿真试验结果表明,相对于时间-小波能量和尺度-小波能量特征提取法而言,该方法可得到更好的类内紧致性和类间可分性,以及更佳的分类效果。     

一种新的小波包络检测快速算法及其应用

针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷, 提出一种用 Morlet 小波和连续小波变换实现的包络检波算法. 该方法利用小波变换时-频分析的优势, 用傅立叶变换快捷计算小波变换系数, 从而有效提取各共振响应频带的调制频率. 经实验验证, 该方法能有效地提取信号包络, 准确地提取出滚动轴承的故障频率.     

基于小波理论的故障特征提取

在对齿轮进行故障诊断时,采样信号不可避免地受到各种噪声和干扰的污染,所测信号属于典型的非平稳信号.信号的降噪和特征提取是齿轮状态监测和故障诊断的关键环节.小波理论对于非平稳信号的处理非常有效.在MATLAB环境下,利用小波理论对减速器齿轮箱的采样数据进行去噪实验和分析,提取齿轮大周期故障的特征指标,为进一步进行故障诊断奠定基础.     

基于噪声小波包络谱的主轴承磨损故障诊断

传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率很繁琐，为此，提出了基于噪声和正交小波监测往复式活塞发动机滑动主轴承磨损故障的一种新方法．利用Symlets小波分析将测得的机体噪声信号变换到时频域，得到含有内燃机主轴承间隙磨损状态的时频信息．主轴承磨损故障会使机体噪声信号的高频成分增加，而且高频滤波成分特征与内燃机的冲击过程相对应，所以，需选择合适的高频带加以提取并进行包络谱分析．通过声级计测取了代表主轴承4类间隙磨损程度的噪声信号，发现2个特征频率处的能量对间隙磨损状态比较敏感，均随著磨损量的增加而增加．通过该方法。可利用机体噪声信号监测主轴承的磨损状态．     

基于小波-VMD-Teager能量算子的滚动轴承微弱故障诊断

针对滚动轴承的单一故障进行诊断,提出了将小波VMD-Teager能量算子相结合和小波CEEMD-Teager能量算子相结合的诊断方法。对于滚动轴承的故障信号首先是进行小波降噪,使用VMD分解得到IMF分量,利用峭度和相关系数的大小选择合适的IMF分量,进行重构。通过对重构的IMF进行Teager能量算子包络解调处理,最后可以得到不同故障程度的轴承故障的特征频率。对比VMD处理和CEEMD处理得到的故障信号包络图,利用实验数据验证表明, VMD处理能更有效提取滚动轴承的单一故障微弱特征。     

基于EMD和包络谱分析的轴承故障诊断研究

提出了一种基于经验模态分解(EMD)和包络谱分析的轴承故障诊断的新方法．EMD是把时间序列信号，分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF)，具有自适应的分析能力，然后通过选取表征轴承故障的IMF分量进行包络谱分析，就可提取轴承故障信号的特征．轴承故障实验信号的研究结果表明：该方法能有效地识别轴承故障．     

AE技术对滚动轴承故障诊断的研究

设计组成了以计算机为中心的声发射信号提取与分析系统，采用高频声发射信号的共振解调法，既能判断轴承有无故障，又能确定故障发生的部位．实验表明，周AE共振解调法可以检测低速及普通转速下滚动轴承的故障，且有早期预测故障的特点，对实际设备诊断与维修有一定的指导意义．     

基于LabVIEW的风电机组滚动轴承故障诊断系统及其仿真

在LahVIEW8．5环境下实现了基于特征参数和希尔伯特包络谱分析的故障诊断方法,开发了风电机组滚动轴承故障诊断系统．故障诊断实验结果表明,该系统能够有效、快速、准确地对滚动轴承内圈、外圈、滚动体故障进行识别并报警．     

基于LabVIEW的风电机组滚动轴承故障诊断系统及其仿真

在LabVIEW 8.5环境下实现了基于特征参数和希尔伯特包络谱分析的故障诊断方法,开发了风电机组滚动轴承故障诊断系统.故障诊断实验结果表明,该系统能够有效、快速、准确地对滚动轴承内圈、外圈、滚动体故障进行识别并报警.     

基于复小波和奇异值比谱的轴承故障检测方法

提出一种基于包络分析和奇异值比谱的滚动轴承振动故障监测和诊断方法。首先利用具有解析带通特性的复Morlet小波来获得信号的包络,然后采用扫频方式检测奇异值比谱最大峰值自动提取、增强、重构包络信号中的主周期分量,提取到轴承故障特征。该方法已成功地应用到了对滚动轴承故障检测实验,验证了该方法的有效性、可行性。     

基于LMD-ICA降噪的滚动轴承故障特征提取方法研究

在滚动轴承进行故障识别中,针对局部均值分解(LMD)方法分析非平稳、非线性含噪信号时,存在端点效应,易产生虚假分量和单通道独立成分分析(ICA)盲源分离时的欠定问题,提出了基于LMD-ICA降噪的振动信号特征提取算法.首先对原始信号进行LMD,并抑制端点效应,得到n个瞬时频率具有物理意义的乘积函数(PF)之和;然后对得到的PF分量以连续的3阶PF分量为一序列组合进行ICA,可以得到n-2个重构分量;最后利用n-2个分量进行重构,得到降噪后的故障信号,并再次进行LMD或功率谱计算,提取故障特征.经验证,该方法可有效识别滚动轴承的多类故障.