基于时变滤波与CWT的齿轮箱无转速计阶次跟踪

针对转频波动工况下复杂齿轮箱系统振动信号中各啮合阶次成分相互干扰,导致对啮合频率估计困难的情况,提出一种基于时变滤波与连续小波变换(CWT)结合的无转速计阶次跟踪齿轮箱故障诊断技术。基于短时傅里叶变换(STFT)设置时变滤波器;通过时变滤波及连续小波变换(CWT),获得平滑的瞬时频率估计(IFE);再基于Vold-Kalman滤波(VKF)获得参考轴相位。该方法获得的阶次谱与计算阶次跟踪(COT)相当。最后,结合快速谱峭度算法可准确判断故障齿轮位置。通过仿真和实验表明,无转速计方法能为强噪声转速明显波动工况下的机械故障诊断提供一种新的有效手段。     

基于线调频小波路径追踪阶比跟踪算法的齿轮箱故障诊断研究

针对阶比跟踪转速获取硬件方法需要额外安装转速测量设备,软件方法精度不高、抗噪能力弱的问题,提出基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计的齿轮箱阶比跟踪故障诊断方法。该方法利用基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计算法适于分解频率呈曲线变化的非平稳信号的特点,采用其对齿轮箱的啮合频率分量进行估计以获取转速信号,依据转速信号对等时间间隔采样信号进行等角度重采样,将非平稳信号转化为角域平稳信号,得到振动信号的阶次谱,判断齿轮箱故障。仿真算例与应用实例表明上述方法在瞬时频率估计方面具有精度高和抗噪能力强的优点,可以根据信号自身的特点自适应的选择基函数,准确地对转速进行估计,其与阶比跟踪算法的结合能有效诊断齿轮箱故障。     

基于线调频小波路径追踪阶比能量解调的齿轮轮齿裂纹故障诊断

针对变速下齿轮裂纹故障信号微弱,难以提取这一特点,提出了基于线调频小波路径追踪的阶比能量解调算法,并将其应用于变速下的齿轮裂纹故障诊断。该方法先采用线调频小波路径追踪算法提取齿轮的啮合频率分量,由此得到转速信号;然后利用转速信号对原始信号进行等角度采样得到角域平稳信号;接着对角域平稳信号进行带通滤波和角域平均运算以消除干扰噪声的影响;最后使用能量算子解调求取瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值进行故障诊断。应用实例表明,该方法能有效地提取变速下的齿轮裂纹故障。     

基于角域经验小波变换的滚动轴承故障诊断

针对变转速条件下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出了一种基于角域经验小波变换的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法首先利用等角度重采样将变转速下非平稳的滚动轴承故障振动信号转化为角域平稳信号,然后应用经验小波变换(Empirical mode decomposition,EWT)对角域平稳信号进行自适应分解,得到若干个经验模态分量,最后选择峭度值最大的经验模态分量进行包络谱分析,提取出滚动轴承故障的阶比特征。为提高经验小波变换的分解效率,对其频谱分割方法进行了改进。滚动轴承故障诊断实例表明,该方法能够有效地抑制噪声等干扰成分的影响,精确提取滚动轴承故障的阶比特征,为变转速条件下的滚动轴承故障诊断提供一种有效方法。     

基于角域AR模型滤波的滚动轴承故障诊断

在齿轮噪源存在的变转速滚动轴承故障诊断过程中,因混合信号中转频分量相对较小,使得基于时频表达的阶比跟踪技术受到限制。虽然基于故障特征频率的角域重采样能提取轴承的故障特征,但这种算法不能确定故障位置,而且可能会出现误判。针对这一问题,提出了基于角域自回归(auto regressive,简称AR)模型滤波的处理方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法从降采样处理的混合信号中提取齿轮瞬时啮合频率趋势线并估计转速,根据估计转速信息对原混合信号进行等角度重采样,获得了角域信号。利用角域信号中齿轮啮合振动成分具有周期性的特点,使用AR模型对其滤波,并且对滤波后信号进行包络阶比分析,完成故障判断。通过处理仿真信号和实验信号,验证了该方法不仅能有效地去除齿轮噪声,并且可以判断轴承故障位置。     

基于局部均值分解的阶次跟踪分析及其在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮升降速过程中故障振动信号为多分量的调制信号以及故障特征频率随转速变化的特点,将局部均值分解（LMD）与阶次跟踪分析相结合,提出了一种新的齿轮故障诊断方法。首先采用阶次重采样将齿轮的时域振动信号转换为角域平稳信号,然后对角域信号进行LMD分解,得到若干个乘积函数（PF）分量,最后对各个PF分量的瞬时幅值进行频谱分析来提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障试验振动信号的分析可知,该方法能有效地提取齿轮故障特征。     

LCD和SWT在滚动轴承故障诊断中的应用

针对强噪声背景下滚动轴承故障诊断中存在的非平稳非线性信号特征提取这一难题,提出一种基于局部特征尺度分解(Local Characteristic-scale Decomposition,LCD)和同步压缩小波变换的方法(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT),该方法首先对信号进行LCD分解,将其分解成多个內禀尺度函数(Intrinsic Scale Component,ISC),选取包含有效频率成分的ISC作为SWT的输入信号,使用SWT对其作进一步分析,从而提取有效频率特征。对强噪声背景下提取的滚动轴承外圈故障信号、内圈故障信号以及滚动体故障信号进行分析的结果表明,相比局部特征尺度分解、同步压缩小波变换等方法,该方法能够有效抑制噪声,从强噪声背景下提取出有效信号频率特征,从而能够有效判断滚动轴承的运转状况。同时该方法能够有效重构信号。     

无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取

无转速计下变工况滚动轴承振动信号中各信号分量来源难以确定以及瞬时转频准确估计困难,而现有大多数研究依赖于已知转速并关注于时变冲击带来的频谱畸变,鲜有在无转速计变工况下开展轴承故障特征提取探究。提出无转速计下变工况滚动轴承故障特征量化表征提取方法,从振动信号希尔伯特包络中提取轴承故障特征,为定量描述各振动包络分量间关系,提出基于来源假设的特征模型与量化表征方法,利用同步压缩小波变换的时频重排与可重构特性,基于最大能量与最小曲率准则依次估计多时频脊瞬时频率,为降低广义解调后振动包络中干扰分量对量化结果的影响,提出基于选择性重构与广义解调的变工况下干扰抑制与平稳化重置方法。将所提方法用于仿真信号以及轴承振动数据分析,10 k长度信号包络分量在不同来源假设下的特征提取用时约为3 s,同时在无转速计下实现了对2 s内转速变化分别约为300 r/min和200 r/min的内圈故障轴承以及复合故障轴承的特征提取。     

线调频小波路径追踪算法和FrFT相结合的升降速齿轮故障诊断方法

针对升降速阶段齿轮振动信号的非平稳特性,提出线调频小波路径追踪算法和分数阶傅里叶变换(Fractional Fouriertransform,FrFT)相结合的齿轮故障诊断方法。该方法采用线调频小波路径追踪算法获得升、降速阶段齿轮振动信号所包含的能量最大信号分量的瞬时频率,并通过对该瞬时频率时频曲线的观察,获得该瞬时频率近似于线性上升或下降的时间范围,提取该时间范围的齿轮振动信号段,用FrFT对所提取的振动信号段进行处理,得到齿轮振动信号段的FrFT频谱图,从FrFT频谱图存在的调制现象来判断齿轮故障。其中FrFT的最佳阶次可由瞬时频率的调频系数计算得到。由于噪声与Chirplet原子的相关性很小,使得线调频小波路径追踪方法对噪声不敏感;另一方面,选择合适的分数阶,信号的FrFT将具有很好的信噪分量效果,因此该方法可用于处理升降速阶段的低信噪比齿轮振动信号。仿真分析和应用实例验证了该方法的有效性和良好的抗噪性。     

基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的变转速工况轴向柱塞泵故障诊断

针对变转速工况轴向柱塞泵故障诊断时故障特征提取困难的问题,提出了基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的诊断方法。首先使用多项式Chirplet变换估计瞬时频率;然后基于估计的瞬时频率重采样,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号;最后对角域信号进行变分模态分解。根据峭度对所得的本征模态函数分量进行重构并作包络阶次谱分析,判断轴向柱塞泵中轴承的故障类型。实验结果表明,该方法有效提取了变转速工况轴向柱塞泵轴承的故障特征。     

基于瞬时故障特征频率曲线提取的变转速滚动轴承故障诊断

提出了一种基于瞬时故障特征频率曲线提取的阶比分析诊断方法，首先，采用希尔伯特变换获得滚动轴承振动信号的包络信号；然后，采用同步挤压小波变换对包络信号进行时频分析，根据所得时频图确定滚动轴承瞬时故障特征频率曲线的频率范围，经过阈值处理、频率校准、曲线拟合估计瞬时故障特征频率；最后，根据瞬时故障特征频率进行等角度重采样及频谱分析获得阶比谱，根据故障特征系数和阶比谱图判定轴承故障。     

改进经验小波变换在齿轮低频微弱故障特征提取中的应用

齿轮振动信号的经验小波变换频谱分割,可能会将啮合频率及其边频带划分到不同频带上,导致频带划分不合理,分离出的调幅?调频(AM?FM)分量不理想.针对上述主要问题,提出了一种采用频谱趋势进行频谱边界划分的改进经验小波变换方法,将齿轮啮合频率与其相应的边频带划分到同一频带内,得到比较理想的AM?FM分量,实现了依据齿轮振动信号频谱局部特征的自适应分解.同时,对提取的AM?FM分量进行自相关分析以进一步增强改进经验小波变换的低频微弱故障特征提取效果.通过仿真与试验分析,验证了提出方法在齿轮低频微弱故障特征提取中的有效性及优势.     

基于SWT-MCKD的滚动轴承故障特征提取方法

针对在强噪声背景下轴承早期微弱故障特征难以提取问题.提出了一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform,SWT)和最大相关峭度反卷积(Maximum correlation kurtosis deconvolution,MCKD)相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先采用S...     

基于阶次跟踪和变换时频谱的轴承故障诊断

综合利用阶次跟踪和Teager-Huang变换时频分析技术,进行齿轮箱起动过程轴承故障诊断.首先,对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,并对时域信号进行等角度重采样转化为角域平稳信号,再对角域信号进行EMD分解,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数.然后,用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时频率和瞬时幅值,进而得到Teager-Huang变换时频谱.通过对齿轮箱起动过程轴承故障振动信号的分析表明,该方法能有效地识别轴承故障.     

改进经验小波变换在齿轮低频微弱故障特征提取中的应用

齿轮振动信号的经验小波变换频谱分割,可能会将啮合频率及其边频带划分到不同频带上,导致频带划分不合理,分离出的调幅?调频(AM?FM)分量不理想.针对上述主要问题,提出了一种采用频谱趋势进行频谱边界划分的改进经验小波变换方法,将齿轮啮合频率与其相应的边频带划分到同一频带内,得到比较理想的AM?FM分量,实现了依据齿轮振动信号频谱局部特征的自适应分解.同时,对提取的AM?FM分量进行自相关分析以进一步增强改进经验小波变换的低频微弱故障特征提取效果.通过仿真与试验分析,验证了提出方法在齿轮低频微弱故障特征提取中的有效性及优势.     

基于GLCT和FPO的时变工况行星齿轮箱故障特征提取

时变转速下行星齿轮箱故障诊断存在两个问题,一是由于空间和经济条件的限制,转速传感器无法安装就无法获得设备的实时转速,二是常用的短时傅里叶变换方法时频分辨率低,难以提取到反映设备健康状态的有价值特征信息。为了克服这两个问题,提出基于广义线性调频小波变换（General Linear Chirplet Transform,GLCT）与快速路径最优（Fast Path Optimization, FPO）的无转速阶次分析故障特征提取方法。首先,使用GLCT对振动信号进行时频表征,从而提高时频分辨率,能够清晰地反映齿轮箱的时变运行状态;然后,利用FPO算法从GLCT时频表示中精确提取转频趋势线,进而采用转频曲线对原始振动信号等角度重采样将其映射到平稳的角域中;最后,从角域信号的包络阶次谱中准确地提取行星齿轮箱故障特征信息。数值仿真和应用实例的分析结果表明该方法具有较高的时频分辨率和噪声鲁棒性,能够在无转速计的情况下有效地实现时变转速行星齿轮箱齿轮故障诊断。     

瞬时频率估计的齿轮箱升降速信号阶次跟踪

提出了基于瞬时频率估计的齿轮箱升降速信号阶次跟踪的新方法。首先对振动信号进行经验模态分解得到信号的固有模态函数，再求各个固有模态函数的Hilbert变换，得到信号的瞬时频率，从而直接从振动信号得到参考轴的转速信号，然后根据参考轴的转速信号对时域振动信号进行等角度重采样，最后对重采样信号进行阶次分析。通过仿真信号和对齿轮磨损故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障。     

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的齿轮故障诊断

为从变转速齿轮箱振动信号中提取齿轮故障特征,提出基于线调频小波路径追踪的阶比循环平稳解调方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法估计振动信号中的转速信号,根据转速信号对信号进行等角度采样,获取角域周期平稳信号,求取角域信号的循环自相关函数,在特征循环阶比处对循环自相关函数进行切片,并对切片进行解调分析得到切片解调谱,依据切片解调谱进行齿轮故障诊断。由于线调频小波路径追踪算法具有精度高和抗噪能力强的优点,而循环平稳解调算法可以有效提取淹没在噪声中的周期性故障特征,因而,该方法结合了二者的优点,适合于变转速齿轮信号的故障特征提取。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效地提取变转速齿轮箱振动信号中的齿轮故障特征。     

用最大重叠离散小波包变换的Hilbert谱时频分析

在介绍基于最大重叠离散小波包变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Packet Transform,简称MODW-PT)的Hilbert谱方法的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于非平稳信号的分析.采用MODWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值都具有经典物理意义的分量之和,求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合得到原始复杂信号完整的时频分布.对基于MODWPT和基于经验模态分解(Empiri-cal Mode Decomposition,简称EMD)的Hilbert谱,在不同类型非平稳信号下的时频分析效果进行了比较和分析,结果表明了基于MODWPT的Hilbert谱分析方法的有效性.     

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。