基于Hilbert变换的滚动轴承内环和外环故障诊断

针对滚动轴承的外环和内环发生故障时轴承产生的振动信号具有调制的特点,提出基于Hilbert变换的滚动轴承内、外环故障诊断方法,介绍基于Hilbert变换的调制信号解调过程:运用Hilbert变换对滚动轴承的振动信号进行包络解调,实现载波和调制波的分离.通过对调制波进行频谱分析实现滚动轴承内、外环故障的诊断,对具有内环故障和外环故障的滚动轴承进行故障诊断仿真.仿真结果表明:基于Hilbert变换的包络解调技术能有效提取调制信号中的包络信号,对包络信号进行频谱分析后可以实现滚动轴承内、外环故障的诊断;诊断结果与实际故障相吻合,基于Hilbert变换的包络解调技术可应用于滚动轴承内、外环故障的诊断.     

基于小波包分解的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析的滚动轴承故障诊断方法用于实现滚动轴承早期故障的检测.该方法的诊断过程如下:对轴承原始振动信号进行频谱分析,获取振动信号能量集中的频段.根据频段的范围和振动信号的采样频率确定小波包分解的层数.采用小波包分解的方法提取滚动轴承振动信号中能量集中的频段并生成相应的重构信号,对重构后的振动信号进行Hilbert变换和二次频谱分析.通过对比轴承故障的特征频率和二次频谱中的特征谱线判断轴承是否有故障及其发生位置.运用上述方法对具有外环故障的滚动轴承进行了实验研究并成功地实现了滚动轴承外环故障的检测.实验结果表明基于小波包分析的诊断方法可以有效诊断出滚动轴承的早期故障.     

一种改进的局部倒频谱分析方法

针对倒频谱分析难以实现从低信噪比信号中检测故障的问题,在对局部倒频谱分析的基础上,提出了一种改进的局部倒频谱分析方法,并给出了改进局部倒频谱分析的原理和算法。该方法通过在时域引入相关消噪处理,降低时域原始信号中的非周期性分量的干扰,在频域引入相关消噪处理,降低频谱上非周期性谱峰影响,实现了频谱上周期性故障特征向零频率附近的聚集。改进的局部倒频谱分析方法解决了局部倒频谱方法存在的计算频带难以选择的问题,同时消除了对故障频域内周期性特征局部化分布的限制,扩展了应用范围。将该方法用于仿真信号以及故障齿轮实验测试信号的分析,结果表明,与传统倒频谱和局部倒频谱方法相比,提出的改进局部倒频谱分析方法具有强的抗噪能力,实验中较传统倒频谱和局部倒频谱方法分别多提供了8.05bit和1.11bit的诊断信息。该方法可用于实现从低信噪比信号中检测故障。     

局部倒频谱编辑方法及其在齿轮箱微弱轴承故障特征提取中的应用

针对齿轮箱滚动轴承的微弱故障诊断常常由于背景噪声、离散频率成分干扰,造成轴承故障漏诊,不利于设备的长期稳定运行的问题,将局部倒频谱(LC)理论与倒频谱编辑(CEP)方法相结合,提出一种局部倒频谱编辑方法(LCEP),解决了LC无法进行时域信号重构的问题。针对分析频带选择这一关键性问题,在齿轮箱滚动轴承微弱故障诊断中给出了选择准则。调整后的局部倒谱可以成功提取复杂振动信号中的干扰成分,实现对主要干扰成分的编辑,抑制其对微弱故障诊断的干扰。将所提方法用作信号预处理,对重构时域信号做希尔伯特变换和包络分析,建立齿轮箱振动信号模型,利用仿真信号和实验信号验证了方法的有效性。将所提方法与CEP方法和倒谱预白化(CPW)方法对比表明,LCEP结合包络谱(ES)诊断方法在强背景噪声、多频率成分干扰及复杂调幅调频的齿轮箱振动信号中,成功提取轴承外圈微弱故障特征,特征明显性提高了6倍。     

基于小波分析的滚动轴承故障诊断研究

小波分析是针对非平稳信号的一种有效的数据分析方法。在此基础上提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断技术。它将振动信号进行小波分解与重构,然后对其中某粗略信号进行频谱分析,其频谱特征可以揭示故障的有无及其发生部位。通过滚动轴承内环点蚀、外环划痕、滚动体划痕三种典型故障的实验,验证了该方法在滚动轴承故障诊断方面的可行性和有效性。     

滚动轴承表面波纹度故障诊断参数的确定

在大量试验和频谱分析的基础上,从功率谱、倒频谱和自相关函数的测量中确立了２７个理论诊断参数,用以诊断滚动轴承内、外圈和钢球表面的波纹度。     

振动分析技术在滚动轴承故障诊断中的应用

振动分析技术在滚动轴承故障诊断中已日臻成熟。本文从轴承特征频谱理论和实践经验出发,对滚动轴承常见故障的特征、原因及检测方法进行了分析。力求通过对振动分析技术基础理论的研究和实践,解决好生产设备中存在的故障隐患。     

基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的特点,考虑变分模式分解在复杂信号分解及微积分增强能量算子在瞬态成分检测方面的优势,提出基于变分模式分解和微积分增强能量算子的滚动轴承故障诊断方法。首先利用变分模式分解将复杂信号分解为多个本质模式函数,以削弱背景噪声的影响和满足能量算子对信号单分量的要求;然后根据提出的敏感分量选取原则,从本质模式函数中选出包含主要故障信息的本质模式函数为敏感分量;最后利用微积分增强能量算子强化敏感分量中的瞬态冲击,并根据敏感分量瞬时能量的时域波形及Fourier频谱诊断滚动轴承故障。分析结果表明该方法能够有效诊断滚动轴承故障。     

EMD共振解调在滚动轴承故障诊断中的应用

针对人为加工的滚动轴承点蚀故障数据难以模拟真实疲劳失效过程的问题,提出将滚动轴承强化寿命试验的轴承疲劳失效过程数据作为故障诊断数据,结合经验模态分解(Em-piricalMode Decomposition,EMD)与共振解调技术对真实疲劳失效的滚动轴承进行故障诊断.依托经验模态分解的自适应性,有效的将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来,实现了信号的带通滤波;利用H ilbert变换进行解调分析得到包含故障特征信息的低频包络信号,经过频谱分析后实现对疲劳失效滚动轴承故障特征提取和故障辨识.实验结果表明:该方法能诊断真实情况的滚动轴承疲劳失效故障.     

基于db10小波的电机轴承故障信号分析

滚动轴承故障诊断的关键是对振动信号进行分析和处理,并提取滚动轴承的故障特征。由于大多数滚动轴承故障振动信号是非平稳信号,因此需要选择适合于非平稳信号分析和处理的方法。小波变换具有多分辨率分析的特点,并且在时域、频域都具有表征信号局部特征的能力,本文采用具有良好特征提取能力的db10小波进行分析。通过对实验数据的分析,验证了所提方法的有效性。     

11／2维谱分析在滚动轴承故障诊断中的应用

采用１１／２维谱分析方法,提取滚动轴承振动信号中由于二次相位耦合产生的非线性特征,定量描述轴承故障,实验结果表明,这种方法可以有效地诊断滚动轴承故障,且对初期故障很敏感。     

基于高阶谱和Tamura纹理的滚动轴承故障诊断

为了提高滚动轴承的故障诊断率,提出了一种基于高阶谱(high order spectrum, HOS)和Tamura纹理特征相结合的故障诊断方法。首先,通过高阶谱方法将滚动轴承故障振动信号的冲击提取出来;然后,对高阶谱进行处理得到二维等高线图;最后依据轴承故障相同时等高线图具有相似性以及不同时具有差异性这一特性,采用基于人类视觉感知的Tamura纹理描述方法提取特征参数后输入到多分类支持向量机(support vector machines, SVM)中进行分类。结果表明：高阶谱结合Tamura纹理特征的滚动轴承故障诊断方法在较少特征参数下故障识别准确率能达到较高的精度,对于故障尺寸不同的混合振动信号识别准确率稳定,诊断效果良好。     

单列向心球轴承引发的非线性振动分析

根据滚珠轴承结构特点,研究单列向心球轴承转子系统运行过程中由轴承支承刚度变化引起的参数振动,并分析由轴承制造误差和安装误差造成的一系列强迫振动,总结系统中轴承引起的各类非线性振动的振动频率成分,最后在120MD60Y6型号电主轴上进行振动测试,对振动信号进行滤波提纯和频谱分析,结果表明:在低速条件下,单列向心球轴承引发的各种振动频率成分所占比重较大,其幅值随着转速的增加发生细微变化,但其幅值比重急剧下降。     

基于小波包相关频带谱能量熵的滚动轴承性能退化评估方法

滚动轴承在使用过程中会经历不同的性能退化状态。提出小波包相关频带谱能量熵以评估滚动轴承初始性能退化程度。以滚动轴承全寿命周期数据为支撑,对数据进行小波包分解,并利用相关系数法提取包含主要故障信息的时频分量,然后沿时间轴计算各频带幅值谱,再计算谱能量熵。通过实验与时域典型指标均方根值（RMS）,以及小波包频带幅值谱熵和小波包频带谱能量熵评估指标进行对比,验证了所提方法在滚动轴承性能退化评估中,对初始故障的评估具有一定的优越性。     

基于模拟机匣的中介轴承微弱故障特征提取技术

中介轴承是航空发动机支承传动系统中的重要零件,其运行状态直接影响航空发动机的工作状态和运行安全。围绕航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取的问题,以振动信号分析和处理为基础,开展航空发动机中介轴承微弱故障特征信号提取实验。仿照某型涡扇发动机机匣结构设计加工了模拟机匣,用来模拟振动信号的复杂传递路径。基于包络谱分析和经验模态分解（Empirical Mode Decomposition）包络谱分析处理振动信号,对比二者对滚动轴承微弱故障特征信号的提取效果。实验结果表明,在中介轴承微弱故障特征信号提取中,模拟机匣可以有效地模拟振动信号的复杂传递路径,EMD包络谱分析法比单一采用包络谱分析的方法能够更加明显有效地提取中介轴承微弱故障信号。     

形态分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承局部故障振动信号中的周期性冲击是识别故障的关键特征.形态分量分析在由多种形态原子组成的过完备字典基础上提取信号中的不同形态成分,基于这种思想提出了一种基于新型过完备复合字典的形态分量分析方法.依据滚动轴承故障振动信号中分量间的形态差异性,改进字典后该方法可以更具针对性地提取出包含故障特征的冲击分量,配合包络谱分析准确提取故障特征频率,诊断滚动轴承局部故障.对比基于快速谱峭度法的轴承故障诊断方法,该方法可以避免人为选择共振带产生的不准确性和非最优问题,提高了故障诊断效果.通过轴承仿真信号和故障实验信号分析验证了该方法的有效性.     

滚动轴承早期故障振动信号的分离与诊断

利用希尔伯特变换技术，将含故障的轴承振动信号转化为窄带振动包络信号，然后用包络信号的功率谱和活尔什列谱对轴承故障进行诊断，对５套３０７轴承的诊断结果表明，这种方法诊断结果准确可靠，方法简便实用，速度快，特别适用于滚动轴承故障的在线监测与诊断。     

基于小波包联合AR功率谱理论的滚动轴承故障诊断

提出了小波包联合自回归功率谱理论的故障诊断方法.对采集的轴承振动信号采用高、低正交共轭镜面滤波器组,将信号划分到不同频道上.滤波器每作用一次,数据点减半,采样的时间增至两倍.选取轴承缺陷所在频段的数据插零,将其他频带补零重构提高缺陷信号的时频分辨率;然后通过AR功率谱分析轴承运行状态,诊断出轴承对应的故障.对207滚动轴承的早期缺陷作了实际诊断,诊断结果与实际较为符合.证明该方法是一种有效的弱信号缺陷提取与诊断方法.     

基于改进变分模态分解及循环相关熵谱的轴承故障诊断

针对强背景噪声下非高斯脉冲噪声和高斯噪声对滚动轴承故障诊断产生严重干扰的问题,提出了一种基于改进变分模态分解(variational mode decomposition, VMD)并与循环相关熵谱(cyclic correntropy spectrum, CCES)相结合的故障诊断方法。首先,针对VMD传统重构指标易受噪声影响的问题,引入相关熵峭度(correlation entropy kurtosis index, CEK)指标对VMD分解后的模态分量进行选择与重构,去除高斯噪声;然后针对重构后信号仍存在的脉冲噪声影响问题,对重构信号进行CCES投影融合去除非高斯脉冲噪声干扰并增强特征;最后对融合结果进行分析与故障诊断。经仿真测试与实验表明,所提出的方法可以在高斯噪声和非高斯脉冲噪声背景下有效提取滚动轴承故障特征频率并实现故障诊断。