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针对轴承故障振动信号的非平稳特征和本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法的缺点,提出了基于三次多项式的本征时间尺度分解方法(cubic polynomial-based intrinsic time-scale decomposition,CITD)和同态滤波的解调方法。首先采用CITD方法对轴承振动信号进行分解,将其分解为若干个合理旋转(proper rotation,PR)分量之和,然后用相关系数筛选出最能表征故障信息的PR分量进行重构,最后对重构信号运用同态滤波解调来提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊断工程实例的分析验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对轴承故障振动信号的非平稳特征和本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)方法的缺点,提出了基于三次多项式的本征时间尺度分解方法(cubic polynomial-based intrinsic time-scale decomposition,CITD)和同态滤波的解调方法。首先采用CITD方法对轴承振动信号进行分解,将其分解为若干个合理旋转(proper rotation,PR)分量之和,然后用相关系数筛选出最能表征故障信息的PR分量进行重构,最后对重构信号运用同态滤波解调来提取故障特征。仿真信号与轴承故障诊断工程实例的分析验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对航空发动机中介轴承振动信号故障微弱,故障特征难提取的问题,提出了基于固有时间尺度分解(ITD)和近似熵(AE)结合随机森林(RF)的航空发动机中介轴承故障诊断方法。首先,利用航空发动机中介轴承试验台模拟并采集轴承在正常、外圈故障、滚动体故障三种状态下的振动信号;然后通过ITD方法将非平稳、非线性的中介轴承振动信号分解成一组固有旋转分量(PR),计算其近似熵;最后,将不同尺度的近似熵值作为特征向量,输入到随机森林分类器模型中进行分类识别与故障诊断。研究表明,该方法能有效提取出机匣表面振动信号中微弱的中介轴承振动故障信号特征,故障诊断准确率高,具有工程实用性。 相似文献
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针对滚动轴承前期故障特征信息微弱且易受噪声影响,导致轴承故障损伤程度难以判断的问题,提出一种基于三阶累积量对角切片谱和灰色关联理论的新方法,来获取轴承故障部位以及损伤直径大小。利用三阶累积量对角切片谱抑制高斯噪声以及能够识别二次相位耦合信号等特性,判断出轴承故障部位信息;利用灰色关联理论对三阶累积量对角切片数据进行峭度指标、脉冲指标以及裕度指标分析,得到轴承前期故障损伤程度曲线图。通过该方法对实际信号进行分析,非常清楚的得到轴承故障部位以及损伤直径大小,表明了该方法的可行性以及实用性。 相似文献
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为有效地提取出轴承故障的特征频率,提出了基于变分模态分解(VMD)和奇异值差分谱(SVDS)相结合的轴承故障诊断方法.该方法主要有三个步骤,一是通过VMD对轴承故障信息进行分解,并得到若干个不同频段的分量信号;二是选取有效的分量信号构建Hankel矩阵,并对该矩阵进行奇异值分解,由此得到SVDS曲线;三是通过SVDS曲... 相似文献
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针对滚动轴承早期故障振动信号信噪比低、单一故障特征难以实现在整个复杂非线性状态空间上准确分类的局限,提出了基于本征时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,简称ITD)和分形模糊熵的轴承早期故障智能诊断方法.首先,利用改进的ITD方法将包含大量背景噪声的非线性非平稳振动信号自适应地分解为不同频段的合理旋转(proper rotation,简称PR)分量;然后,提取蕴含故障信息的PR分量的分形维数和模糊熵,组成联合特征向量;最后,采用适合小样本模式识别的最小二乘支持矢量机(least squares support vectors machine,简称LSSVM)方法对故障类型进行分类.通过4种运行状态的滚动轴承实验表明,该方法能有效性地应用于滚动轴承早期故障智能诊断. 相似文献
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《机电工程》2021,38(10)
行星齿轮箱中多种频率成分相互耦合导致无法提取故障特征,针对这一问题,提出了基于1.5维谱(三阶累积量一维对角切片谱)活跃频率的行星齿轮箱磨损故障诊断的方法。该方法先将1.5维谱能够识别的二次相位耦合推广到符合实际意义的二次频率耦合,再将解耦出的参与耦合频率与耦合产生频率逐点相乘,以得到其活跃频率;然后通过观察活跃频率与故障频率之间的关系,判断行星齿轮箱是否发生故障;实验部分首先运用该方法从仿真信号中提取出了活跃频率,然后通过搭建行星齿轮箱齿面磨损故障实验台采集振动信号,最后运用该方法提取出了其磨损故障特征频率。研究结果表明:传统的傅里叶变换方法不能提取出故障特征频率,基于1.5维谱活跃频率的磨损故障诊断方法能够从行星齿轮箱振动信号中提取出故障特征频率,实现了对行星齿轮箱磨损故障的诊断,对行星齿轮箱磨损故障诊断具有重要意义。 相似文献
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为提高轴承故障特征频率的提取效果,提出了变分模态分解(VMD)和局部保持投影(LPP)相融合的轴承故障特征频率提取方法.该方法主要有三个步骤:一是利用VMD对信号进行分解,得到若干个本征模态分量(IMF),并将各分量组成高维信号矩阵;二是利用LPP对高维信号矩阵进行降维得到低维信号矩阵,而后进行信号重构,得到重构信号;三是对重构信号进行包络分析,根据包络谱中突出的频率成分判断轴承故障类型.轴承故障诊断实例验证了方法的有效性. 相似文献
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针对强背景噪声下滚动轴承振动信号故障特征信息难以提取的问题,提出了结合固有时间尺度分解(ITD)-形态滤波和Teager能量谱的滚动轴承故障特征提取与诊断方法。首先对滚动轴承振动信号采用ITD方法分解,得到若干个固有旋转分量;考虑到噪声主要分布在高频段,取前2个高频的固有旋转分量进行形态滤波,并将滤波后的信号与剩余固有旋转分量重构;对重构信号计算Teager能量算子并绘制Teager能量谱,从Teager能量谱中可以识别出故障特征。将本方法应用于滚动轴承的内圈故障和外圈故障诊断,结果表明ITD-形态滤波可以有效去除振动信号中的背景噪声并保留冲击特征,Teager能量谱可以直观并准确显示出故障特征。 相似文献
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当滚动轴承发生故障时,其产生的振动信号一般是包含较强噪声的非高斯和非线性耦合信号.本文对把高阶统计量用于滚动轴承非线性振动信号特征模式识别的方法进行了研究,提出了基于双谱估计的滚动轴承故障诊断方法.利用这种方法可以同时获得包含滚动轴承故障信号幅值和相位耦合信息的双谱特征图谱.实验研究表明,利用双谱图谱中不同的非线性耦合其故障特征模式不同的特点,可以快速地识别轴承的工作状态. 相似文献