基于双树复小波分解的风机齿轮箱故障诊断

风机齿轮箱振动信号具有非平稳、非高斯特性,多种模式混叠和复杂的传递路径使得故障信息微弱完全淹没在噪声之中.针对故障特征提取的难题,将双树复小波变换引入振动信号分析,提出了一种新的工业风力发电机齿轮箱故障诊断方法.首先对风机齿轮箱振动信号进行双树复小波分解,然后计算各频带分量的峭度值,利用峭度筛选故障敏感分量.最后对故障敏感分量进行频谱分析提取故障特征频率.实验结果表明:双树复小波变换可将复杂信号分解为不同频带分量,抑制平移敏感性和频率混叠.与传统离散小波变换相比,能有效抑制虚假频率出现并准确提取故障特征.本文提出的方法已成功用于风力发电机工业运行监测并准确诊断多种类型的齿轮箱故障.     

基于经验模态分解的齿轮箱故障特征提取

利用小波去噪阈值法对齿轮箱故障振动信号进行去噪,将经验模态分解(EMD)和快速傅里叶变换(FFT)相结合对齿轮箱故障进行特征提取,此方法适合于对非线性非稳态信号进行自适应的分析.利用小波阈值去噪方法对原始信号进行预处理,将去噪后的信号进行经验模态分解,得到一定数量的本征模态函数(IMF)分量,选取特定的IMF进行FFT,得到相应的功率谱,从而达到提取齿轮箱故障特征频率的目的.对齿轮箱故障信号进行分析,结果表明该方法能够有效地识别出齿轮箱故障特征频率.     

齿轮箱故障诊断中小波技术的应用

针对齿轮箱故障振动信号的特点,分析了采用傅里叶变换对齿轮故障诊断信号分析技术的不足,提出了采用小波变换的方法提取齿轮箱故障振动信号;通过实例分析,阐明了应用小波变换技术对齿轮箱故障诊断的有效性.     

小波包分析方法在齿轮箱振动信号处理中的应用

对齿轮箱的振动及振动信号进行了分析，利用小波分析原理及小波包分解故障信号，抽取与故障有关的几个频段进行重构，剔除了主振动分量和干扰项，从而使故障特征信号从复杂的振动信号中分离出来。     

基于多方法结合应用的齿轮箱故障特征提取研究

基于振动信号分析的齿轮箱故障诊断的关键是实现对信号中故障特征的提取.由于在工程实际中采集到的齿轮箱振动信号含有较强的噪声干扰,所以单一的信号分析方法难以实现对故障特征的提取.因此将两种或两种以上方法相结合应用于齿轮箱振动信号的处理成为当前的研究趋势.为研究将不同方法相结合应用于齿轮箱故障信号特征提取的优势,对大量文献的研究成果进行了归纳整理.综合分析发现:将多种方法结合应用于齿轮箱振动信号特征提取,可有效避免单一方法的局限性,充分发挥不同方法的优势.总结了在齿轮箱故障诊断领域中分别以频谱分析为基础和以非线性理论为基础的将不同信号处理方法结合应用于齿轮箱故障特征提取的现状,最后针对多种方法结合应用于齿轮箱故障诊断的发展趋势提出了建议.     

基于小波分析的齿轮箱故障诊断

对测取的齿轮箱振动信号进行了离散小波变换，提取了齿轮箱螺栓拉断的故障信息。结果表明，小波变换或小波分析为判断、预防同类事故提供了一种有效的分析手段。     

小波包分析在变速箱故障自动诊断中的应用

小波包分析技术能有效地在宽频带范围内提取振动信号的有用成分，便于实现拖拉机变速箱故障的自动诊断．分析了小波包分析原理和BP人工神经网络拓扑结构，研究了小波神经网络在变速箱故障自动诊断应用中的几个关键问题，提出了相应的解决方法．运用小波包分解与重构技术将振动信号分解到不同的频段内，并将其能量归一化，实现故障特征信息的自动提取，然后在此基础上建立以小波人工神经网络为框架的拖拉机变速箱故障自动诊断系统，并对“东风8l—A型”手扶拖拉机变速箱的故障信号进行特征提取，取得了较好的效果．     

基于小波熵的矿用齿轮箱振动信号相关去噪法

 利用真实信号小波系数相邻层间相关性强的特性,将基于小波熵的相关去噪法应用于矿用齿轮箱振动信号的处理,进行有用系数和噪声系数的划分,并对有用的小波系数进行重构,恢复原有真实信号,去噪过程中采用小波熵自适应设定阈值。为比较小波自适应相关去噪和硬阈值与传统相关性去噪的性能,分别对仿真信号和齿轮箱实测振动信号进行去噪处理,通过3种去噪方法的重构波形对比和信噪比与标准差的定量评价,以及实测信号的功率谱分析,表明小波熵相关去噪法有效提高了矿用齿轮箱振动信号的可信度。     

基于小波降噪和EMD方法的风力发电系统齿轮箱故障诊断

将小波降噪和经验模态分解相结合,提出一种风电机组齿轮箱故障诊断的方法。先对齿轮故障振动信号进行小波降噪预处理,再进行经验模态分解,对包含故障特征的固有模态函数用Hilbert变换得到包络谱,通过对包络信号做功率谱分析,提取故障特征频率,与未降噪信号处理的结果进行比较,降噪后诊断效果明显。     

基于阶次双谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将双谱分析技术与阶次谱分析相结合，提出了阶次双谱的齿轮箱故障诊断方法．首先对齿轮箱升降速瞬态振动信号进行时域等时间间隔采样，再对时域信号实行等角度间隔重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取齿轮的故障特征．通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析，表明阶次双谱分析能有效地诊断齿轮的裂纹故障．     

基于小波分形技术提取变速器轴承故障特征

利用小波技术对变速器轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现变速器轴承不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率振动信号的分形维数能敏感反映变速器轴承技术状态,它可以作为诊断变速器轴承故障的一个重要特征量。     

粒子群优化算法在齿轮箱振动信号去噪中的应用

 以振动频谱分析和粒子群优化算法为主要理论依据,以风力涡轮机齿轮箱为例,提出一种基于一维加速搜索算法和粒子群优化的齿轮箱振动信号去噪方法。利用一维加速搜索算法缩减搜索范围,应用粒子群优化算法提升优化效果,对切比雪夫带通滤波器和Morlet小波滤波器的设计参数进行优化,并对齿轮箱故障振动信号进行滤波处理。仿真实验结果表明,此方法能够实现快速有效滤波去噪,适用于齿轮箱实时故障诊断的研究,具有一定的理论研究价值和实践应用价值。     

变转速齿轮箱振动信号监测的无键相时域同步平均方法

为了克服传统时域同步平均方法应用中需要键相信号及恒定转速的要求,提出了一种不需要键相信号的变转速齿轮箱振动信号时域同步平均方法.该方法通过振动信号时频域滤波及滤波信号的瞬时相位计算来估计齿轮箱的瞬时转速,通过时原始振动信号的等角度间隔重采样来消除转速变化的影响,并用重采样信号进行了时域同步平均.变转速齿轮箱实验台的实验数据分析表明,该方法可以准确地估计变转速齿轮箱的瞬时转速,从而消除了齿轮箱转速波动对振动信号的影响.重采样信号的时域同步平均结果为齿轮监测诊断提供了有效信息.     

一种改进轻量化神经网络的齿轮箱故障诊断方法

针对齿轮箱故障诊断精度低以及深度神经网络模型对计算机硬件要求高等问题,提出了Shuffle-ECANet网络模型用于齿轮箱故障诊断。该模型以轻量化神经网络ShuffleNet V2为基础,在保留网络轻量化结构的同时对网络模型进行了优化,采用Gelu激活函数增强了模型非线性变换能力,嵌入高效通道注意力(efficient channel attention, ECA)模块以提高网络性能。深度可分离卷积提高了网络模型的运算效率,通道混洗技术使得信息更加流通,提高了特征表达能力。实验结果表明,本文所提网络模型在保证轻量化的同时适用于不同噪声工况的齿轮箱故障诊断,在原信号下可达99.6%的诊断准确率,在添加了信噪比为-8 dB的高斯白噪声下可达92.7%的诊断准确率。本文所提方法为神经网络更好地应用于齿轮箱故障诊断提供了一条新的途经。     

Application of Decomposition and Denoising of Gearbox Signal Based on Morphological Component Analysis

Morphological component analysis( MCA) is a signal separation method based on signal morphological diversity and sparse representation. MCA can extract the signal components of different morphologies by different dictionary combinations. Firstly,the theory of MCA was analyzed with sparse representation principle and relaxation criterion. Then detailed steps of block coordinate relaxation( BCR) were given. Finally,algorithm performance was verified by simulation signals analysis, MCA was applied to decomposing and denoising gearbox signals, and the fault parameters were extracted by energy operator demodulation envelop of morphological component.     

机场振动压路机液压系统动态性能检测方法

为改善现阶段液压系统动态性能检测通过选用静态检测时的技术指标与准确性指标,把检测到的瞬时值看作常量静态检测数据,得到的动态性能检测结果不合理,不适于动态性能检测的问题。为此,提出一种新的机场振动压路机液压系统动态性能检测方法。通过分析机场振动压路机液压系统控制原理,对振动压路机液压系统动态性能进行分析,在此基础上,设计一种机场振动压路机液压系统动态性能检测系统,将传感器看作数据采集元件,通过涡轮流量计对流量进行采集,利用提取输出电压信号随加载压力改变的特点,间接检测外界压力信号值,通过最小二乘法获取采集数字量与实际压力信号建的映射关系,对压力信号进行标定,通过A/D转换卡把仿真信号转换成数字信号传输至PC机,利用计算机软件完成数据分析和处理,研究出液压系统动态性能检测方法。结果表明,所提方法检测结果可靠,误差低。可见所提方法能够有效对动态性能进行检测。     

沥青混凝土摊铺机熨平机构的动力学实验研究

为研究沥青混凝土摊铺机的熨平板结构参数和其有关振动压实部件的运动参数的关系, 对国内新生产的一种摊铺机的熨平板机构进行了动力学实验研究－ 得到了在一种激振频率下前后压实梁及熨平板平台在不同受压介质刚度下的加速度信号和其变化特征等, 揭示了压实梁等在不同压实介质下的运动规律     

基于EMD的CRH5动车组万向轴转频能量研究

通过监测CRH5动车组齿轮箱振动,计算万向轴特征频率能量对评估万向轴状态具有现实意义.本文简述了经验模态分解(EMD)的基本方法,对实测200km/h下齿轮箱振动信号进行EMD分解,提取万向轴特征频率成分,并计算其能量.研究结果标明该方法可以有效对万向轴动不平衡进行评估.