振动分析技术在风机滚动轴承故障诊断中的应用

介绍了滚动轴承故障发展过程的四阶段中的典型特征,通过参数计算出大型锅炉引风机滚动轴承故障频率,利用VB1000数据采集仪的频谱及振动尖峰能量gSE结合实例进行故障诊断与分析,有效地解决了轴承故障问题。     

基于尖峰能量的循环水泵轴承故障诊断

介绍了尖峰能量分析原理,采用BH550诊断仪成功诊断出厂西石化循环水泵轴承故障,验证了尖峰能量分析优于常规分析方法,利用gSE值可以有效地判断出滚动轴承的故障程度,利用gSE谱可以准确判断出故障发生的部件.     

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     

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。     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断

针对故障轴承振动信号能量集中与调制的特点,提出了一种基于小波包能量法与Hilbert变换的滚动轴承故障诊断方法。使用小波包变换对振动信号进行分解、重构及能量计算,并应用Hilbert变换对能量集中频段的重构信号进行解调和频谱分析,提取故障特征频率。同时针对诊断过程中故障特征参数依靠人工计算的问题,提出故障特征参数自动提取方法。实际的滚动轴承实验数据的处理和分析结果表明,该诊断方法能够准确、快速地识别滚动轴承表面损伤的故障模式。     

基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法，并定义了能量熵的概念。从不同状态的滚动轴承振动信号的能量熵值中发现，当滚动轴承发生故障时，各频带的能量会发生变化。为了进一步对滚动轴承的状态和故障类型进行分类，再从若干个包含主要故障信息的IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明，以经验模态分解为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。     

基于小波包能量神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对单一的信号处理诊断方法难以实现滚动轴承故障准确诊断的局限性,提出一种基于小波包能量神经网络相融合的滚动轴承诊断方法。搭建MPS-ICP滚动轴承振动信号的数据采集平台,利用小波包变换对滚动轴承内环、外环及滚动体的故障信号进行去噪、分解与重构,有效提取不同故障下各频段能量的故障特征。将提取的能量故障特征分别输入至建立的BP、RBF和Elman神经网络的诊断系统中,实验分析表明,三种神经网络都能较好的诊断电机滚动轴承的故障类型,且与实际滚动轴承的故障类型较吻合,但就诊断误差和时间综合而言,BP神经网络诊断系统更适合电机滚动轴承故障的检测。     

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.     

齿轮箱中滚动轴承故障振动信号的提取

应用一种自适应滤波技术,即自适应谱线增强技术从齿轮箱的振动信号中提取滚动轴承故障振动信号.实例表明,该方法能够有效地排除齿轮啮合振动等干扰噪声,提高轴承故障振动信号的信噪比,有利于准确诊断齿轮箱中滚动轴承的故障.     

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。