细化包络分析在滚动轴承缺陷诊断中的应用

为了克服传统包络解调方法存在需要人为选定共振频带的缺陷，采用小波变换滤波和Hilbert变换检波的方法对轴承的缺陷信号实现解调。为了进一步提高包络谱的频率分辨率，采用相位补偿方法对包络谱进行细化，从而进一步提高了诊断的准确率。     

基于DEMD和对称差分能量算子解调的滚动轴承故障诊断

针对机械故障振动信号多为调制信号的特点,为了更好地提取多分量调幅调频信号的幅值和频率信息,提出了基于微分的经验模式分解(DEMD)与对称差分能量算子相结合的解调方法。利用DEMD算法将原始振动信号进行分解,得到若干个单分量信号;对每一个单分量信号进行三点对称差分能量算子解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算出包络谱。将该方法应用于仿真信号和滚动轴承故障信号的诊断,实验结果表明,该方法能有效地提取机械故障信号的故障特征,实现旋转机械故障诊断。     

基于EMD细化包络谱分析的齿轮箱故障诊断

针对细化谱分析中对信号进行带通滤波时需要依靠经验来设置中心频率和带宽的缺点,提出了一种将EMD、Hilbert变换和ZOOM技术相结合的齿轮故障诊断研究方法。首先用EMD对齿轮振动信号进行自适应分解,选取有用的IMF进行重构得到新的信号,通过Hilbert变换得到信号的包络谱,再对包络谱进行细化得到高分辨率细化频谱。实验结果表明,基于经验模式分解自适应滤波的齿轮振动信号解调方法计算简便,能有效地突出故障特征频率成分。     

空化振动信号调制特征分析及提取方法

通过分析空化振动信号的调制特征,利用解调和自相关分析技术,从数值仿真和诊断实例对空化振动信号进行特征提取。结果表明,若仅利用相关技术,在时域上可有很好的降噪效果,但提取的调制特征并不明显;利用解调技术能够很好地提取出调制频率。如对调制信号先进行Hilbert包络,再进行相关分析也能较好地提取调制特征。     

归一化复域能量算子解调及其在转子碰摩故障诊断中的应用

归一化希尔伯特变换(Normalized Hilbert transform,NHT)解调采用经验AM-FM分解实现信号的包络信号(即瞬时幅值)和纯调频信号的分离,再对纯调频信号进行希尔伯特变换提取瞬时频率。与直接希尔伯特变换解调比较,归一化希尔伯特变换的解调效果有较大提高。然而,研究发现,经验AM-FM分解得到的纯调频信号可能存在易导致负频率出现的骑波,并且由于归一化希尔伯特变换求取瞬时频率仍采用希尔伯特变换,则不可避免地在端点处产生振荡。针对归一化希尔伯特变换解调存在的问题,提出可以消除骑波的改进的经验AM-FM分解以及基于复域能量算子的纯调频信号的瞬时频率估计,并在此基础之上进一步提出一种新的信号解调方法——归一化复域能量算子(Normalized complex Teager energy operator,NCTEO)解调,采用改进的经验AM-FM分解提取单分量信号的瞬时幅值,再用基于复域能量算子的瞬时频率估计对纯调频信号进行解调提取瞬时频率。通过仿真试验以及转子早期碰摩故障诊断的应用实例验证了归一化复域能量算子解调的优越性和有效性。     

空化振动信号调抽特征分析及提取方法

通过分析空化振动信号的调制特征,利用解调和自相关分析技术,从数值仿真和诊 断实例 对空化振动信号进行特征提取。结果表明，若仅利用相关技术,在时域上可有很好的降噪效 果，但提取的调制特征并不明显;利用解调技术能够很好地提取出调制频率。 如对调制信号先进行Hilbert包络,再进行相关分析也能较好地提取调制特征。     

基于HHT的非平稳信号分析仪的研究

本文介绍了希尔伯特-黄变换（HHT）的原理，首先通过经验模态分解（EMD），信号被分解成一系列固有模态函数（IMF），再通过Hilbert变换得到每个IMF的瞬时频率（IF）和瞬时幅值函数，最终得到原始信号的IF分布和Hilbert谱。Hilbert谱是信号的时间-频率-能量分布。为使HHT能有效分析非平稳信号，引入了改进HHT的方法，即在HHT过程中，将小波包变换（WPT）作为预处理器，外加IMF的筛选。采用虚拟仪器开发技术研制了一台基于HHT的非平稳信号分析仪。最后以HHT去噪为例，介绍了基于HHT的非平稳信号分析仪的应用。     

小波脊线解调与两次EMD分解相结合的故障识别方法及应用研究

提出了一种基于小波脊线解调与两次经验模态分解(EMD)相结合的故障识别方法,用于轴向柱塞泵的故障诊断.结合EMD与小波脊线法在处理非平稳信号方面的优势,首先对故障原始信号进行了EMD分解,利用边际谱发现故障发生时的共振频带范围并据此找出对故障敏感的固有模态函数(IMF)分量,然后对该敏感IMF分量分别进行小波脊线解调和Hilbert解调,最后通过比较两种解调方法解调后敏感分量的时频谱和三维谱图发现,小波脊线解调比Hilbert解调具有更高的时频定位精度和抗干扰能力.此后,分别对小波脊线解调与Hilbert解调后的敏感分量进行EMD再分解,利用所得的各阶二次IMF分量的归一化特征能量来构造特征向量,得到液压泵5种典型状态的样本集,结合K均值聚类算法对故障状态进行识别.研究结果表明,与采用Hilbert解调处理方法相比,利用2次EMD分解与小波脊线解调相结合的故障特征向量提取方法显著提高了故障识别准确率,故障确诊率可高达92％.     

基于Fast-SC和EC的滚动轴承故障检测

解调分析的关键在于准确找到合适的解调频带,针对此问题,提出一种基于快速谱相关（fast spectral correlation,简称Fast-SC）和包络谱谱峰因子（crest of envelope spectrum,简称EC）的解调频带确定方法,应用于滚动轴承故障检测。首先,对信号进行Fast-SC计算,采用考虑滚动体滑移误差的故障频率区间作集成谱相关切片并将其作为目标谱相关曲线,根据其最大值确定解调频带的中心频率搜索中心;其次,用同时考虑冲击信号强度与周期性的EC进行频带优化选择,自适应获得优化的滤波参数组;最后,根据所得滤波参数组对信号进行带通滤波,并求其包络谱,实现轴承故障特征频率提取。仿真和实验表明,与Autogram解调算法相比,所提方法降噪能力更强,解调频带的选择更优。     

轴承故障声发射信号多频带共振解调方法

轴承故障声发射信号具有高频率、宽频带、多频率成分组成特性。针对轴承故障声发射信号的多频带共振解调问题,基于故障先验知识确定滤波带宽,利用窄带解调Protrugram算法迭代搜索多个可解调中心频率,在对应的多个窄带范围内实现故障频率的解调识别。仿真和实验信号处理结果表明,窄带包络解调方法能够找到多个可用解调窄带,对应解调包络谱中均可清楚地识别故障频率,且包络谱具有故障频率谱线清晰,倍频成分衰减明显的特点。     

小波包和小波脊线相结合的解调方法在液压泵故障诊断中的应用

针对轴向柱塞泵故障振动信号呈现出的非平稳和非线性特点,提出了一种基于小波包能量法与小波脊线法相结合的信号解调方法,将其用于液压泵故障诊断中的信号解调过程。该方法首先对原始振动信号进行功率谱分析,明确故障振动信号反映出的能量集中频带带宽;根据确定的带宽和原始信号分析频率设定小波包分解的层数,采用小波包能量法提取出分解系数对应频带能量最大的特征信息进行信号重构;利用小波脊线法对重构后的频带信号进行解调处理,通过信号的包络解调谱提取故障的特征频率,利用解调后的时频谱对液压泵单柱塞滑靴磨损、斜盘磨损以及中心弹簧故障进行分析。通过实验结果验证,该方法能有效地对液压泵的故障信号进行解调,并能找出反映故障的敏感特征频率。     

基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断

针对变转速下齿轮箱中滚动轴承故障调制特征的提取与分离,提出了基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪(CPP)算法从齿轮箱滚动轴承故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,由啮合频率除以齿数得到齿轮箱的转速,同时,采用Hilbert包络解调方法获取轴承故障振动信号的包络信号;然后根据获取的转速信息设计各阶时变零相位滤波器;再采用各时变零相位滤波器对包络信号进行分析,获取各调制信号;最后,利用转速信号对求取的各调制信号进行阶次分析,并根据各阶次谱来诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例分析表明,该方法可有效提取和分离变速齿轮箱中滚动轴承的各阶故障调制特征。     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

基于小波包熵与EMD的能量算子解调机械故障诊断

针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性,非平稳性以及调制源微弱难以提取故障特征的问题,提出了一种基于小波包熵值与EMD(经验模态分解)结合的能量算子解调故障诊断方法。该方法首先对信号进行小波包熵值降噪,进而选取相关度最大的IMF(本征模态分量)进行能量算子解调,从而实现了提取该分量下的故障信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于普通Hilbert解调法的运算精度与运算速度满足不了诊断需求的情况下,该方法能够有效解调出故障频率信息,实现对故障类别的推断。     

一种基于时频峭度谱的滚动轴承损伤诊断方法

为了准确地提取滚动轴承损伤特征频率,提出一种基于频率切片小波变换的时频峭度谱分析方法。采用频率切片小波变换对振动信号进行时频分解,求取与各个频率分量对应的幅值峭度,由幅值峭度序列构造信号的时频峭度谱。以时频峭度谱的若干个较大谱峰对应的频率作为中心频率,确定相应的共振频带,并在时频空间选择时频切片,然后采用重构分离出这些信号分量,并用包络解调获取重构信号的包络。在此基础上,通过包络信号的等效功率谱确定滚动轴承的损伤特征频率。试验证明,这种方法可以有效地提取滚动轴承的特征频率,由于采用了多个频带保证了足够多的信号能量可用于包络分析,当轴承存在多种损伤时,也可以有效地鉴别不同损伤特征频率。     

IMF分量的倒频谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用

轴承局部损伤故障引起的振动响应往往会被较大的振动信号所掩盖,影响故障的正确诊断。本文提出IMF分量的倒频谱分析方法,首先将复杂的信号分解为有限的内禀模态函数（IMF）之和,对原始振动信号进行降维;再对IMF分量进行倒频谱分析,利用倒频谱方法准确地提取振动信号幅值谱上的周期特征。对EMD分解得到的多个IMF分量同时做倒频谱分析,可以相互验证,从而得到更可靠、更准确、更可信的诊断结果。通过对IMF分量的倒频谱分析法和Hilbert包络谱分析法诊断效果进行比较,结果表明,IMF分量的倒频谱分析方法比Hilbert包络谱分析提取的故障频率特征更精准、可靠。     

基于改进HHT和小波包理论的液压泵故障特征提取

针对液压泵振动信号出现的调制现象,该文提出一种基于经验模态分解(EMD)和相关性分析的包络解调方法,并与基于小波包理论和Hilbert变换的包络解调方法进行了对比,通过分析某型装备液压泵在各种故障状态下的振动信号,成功提取了调制信号在高频谐振带的包络成分.通过两种方法的对比可以得出:两种方法都能较好的提取对象的故障特征,但改进EMD方法所提取到的故障特征更为准确,能量丢失较少.     

滚动轴承故障诊断的自适应包络谱谱峰因子算法

表征滚动轴承故障特征的周期性冲击,特别是在故障早期阶段,常常被噪声和其它结构振动所淹没,从而难以辨别。共振解调被广泛用于滚动轴承故障冲击特征提取,但其滤波频带的参数选择常需要一定的先验知识。针对现有的频带优化方法的不足,本文提出一种基于包络谱谱峰因子和复平移Morlet小波滤波的自适应共振解调方法-自适应包络谱谱峰因子算法。包络谱谱峰因子(Crest factor of envelope spectrum,CE)定义为包络谱在一定范围内的最大值和有效值之比,能有效度量信号中周期性冲击强弱,结合粒子群优化算法的寻优特性,对Morlet小波滤波器中心频率和带宽参数进行优化。将包络谱谱峰因子作为适应度函数来比较不同参数组合下的滤波效果,根据适应度函数值最大原则选取Morlet小波滤波器参数。仿真信号、实验信号以及工程实际信号分析验证了该方法在共振解调最优频带选取中的有效性和优越性。     

基于峭度与小波包络分析的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号具有变频和冲击的特征,采用峭度指标、小波分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障分析。首先对运行中的滚动轴承振动信号进行峭度指标分析,进行早期故障判断,进而小波分解消除噪声和干扰信号,再重构能量集中频段的小波信号,最后进行Hilbert包络谱解调分析,得到反映故障特征频率的包络信号。仿真实例表明,该方法可以有效地对滚动轴承进行故障诊断。     

基于平方包络谱相关峭度的最优共振解调诊断滚动轴承故障

利用峭度指标识别滚动轴承共振频带,结合包络分析解调故障特征,是滚动轴承故障诊断的常用方法。峭度指标虽然能够表征瞬态冲击特征的强弱,却无法利用瞬态冲击特征循环发生的特点,导致其难以区分脉冲噪声和循环瞬态冲击,无法准确识别共振频带,进而容易导致错误的故障诊断结果。受峭度和信号自相关的启发,重新定义相关峭度,提出平方包络谱相关峭度新指标;并结合Morlet小波滤波和粒子群优化算法,提出一种滚动轴承最优共振解调方法。通过与峭度、谱峭度等进行对比,仿真和试验分析结果表明平方包络谱相关峭度能够准确识别循环瞬态冲击;最优共振解调能够稳健确定共振频带的最优中心频率和带宽,准确解调诊断滚动轴承故障,验证了平方包络谱相关峭度在检测循环瞬态冲击和识别最优共振频带中的有效性和优越性。