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．     

基于混沌和符号序列统计的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障的特征信号处于较低频带内、容易被噪声淹没、难以检测的问题，提出了基于混沌和符号序列统计的滚动轴承故障诊断方法．该方法利用混沌振子对微弱周期信号的敏感性，通过检测处于低频带内的故障特征周期信号来诊断轴承故障，同时采用符号序列统计量来识别振子状态的变化，达到了客观、自动识别振子状态和确定故障的目的．通过诊断滚动轴承的滚动体故障和内圈故障，验证了该方法的有效性．     

高密度小波变换在滚动轴承复合故障诊断中的应用

针对目前滚动轴承中多种微弱故障难以准确识别的难题,提出基于高密度离散小波变换和包络谱的滚动轴承复合故障诊断方法.首先对采集的轴承振动信号进行高密度离散小波变换;然后对各尺度上的小波系数和尺度系数进行单子带重构,以消除频率混叠的影响;最后对各子带信号分量进行包络谱分析,并通过滚动轴承各典型故障的特征频率,识别滚动轴承存在的各种故障.将所提方法应用于具有复合故障的滚动轴承的诊断,并与其他常用的诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效地实现滚动轴承早期复合故障诊断.     

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.     

EBPSK数字接收滤波器设计

超窄带是否可信、能否实现的关键就是接收滤波器的设计。美国人H．R．Walker最早提出利用采用石英晶体的零群时延滤波器，但由于晶体滤波器中心频率一旦设定就不可调，不仅灵活性差，而且难以数字化集成，因而很难广泛应用。本文提出了该滤波器的数字化实现方法，列举了其中的两种方法并给出具体的仿真结果。     

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.     

变工况滚动轴承故障诊断方法研究

旋转机械设备在升降速、电源电压波动、载荷变化等情况下其转速将是非恒速的,将导致旋转设备中的滚动轴承在变速条件下运行,现有滚动轴承故障诊断方法中的共振解调方法在变工况条件下谱图将变得模糊,影响诊断的准确性,甚至无法获取故障特征频率。提出了对共振解调获得的包络信号采用阶比分析的方法,在无需鉴相硬件设备的前提下,提取滚动轴承的故障特征频率,实验结果证明包络信号的阶比谱可以很好地反映鼓掌特征;对精确诊断滚动轴承的故障有实际意义。     

基于双谱的模糊聚类滚动轴承故障诊断

为了能准确可靠地判别出机械设备中滚动轴承的故障类型,基于双谱能表征随机信号偏离高斯噪声程度的特性,提出一种模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。基于滚动轴承运行过程中监测到的振动信号包含高斯噪声且具有非高斯、非线性特点,该方法在分析高阶谱理论的基础上,对双谱估计特征值进行阈值化处理,构成二值特征图并构造模板,通过测试样本与目标模板之间距离大小来进行不同类别的判断,实现对滚动轴承故障的诊断。经实例验证,该方法有效实现了对滚动轴承故障的分类判别,并提高了判别的可靠性和准确性。     

矩形二进相移键控窄带干扰抑制技术

对矩形二进相移键控(BPSK)窄带干扰以较高的扩频信号码片率进行采样，保留干扰的谱冗余，进一步建立了干扰的循环平稳模型，采用频移(FRESH)滤波器同时利用时域相关性和频域相关性来抑制窄带干扰．仿真实验表明，采用FRESH滤波器，相对于传统横向滤波器而言能够显著提高直接序列扩频通信系统抗窄带干扰性能。     

基于希尔伯特-黄变换周期平稳类微弱故障信号检测

在希尔伯特黄变换可以将振动信号分解为有限的模式函数的基础上,针对周期平稳类微弱故障信号难以检测到的问题,对信号进行经验模式分解,然后对本征模式函数进行希尔伯特变换;接着通过希尔伯特谱对多频信号中的弱信号和仿真齿轮裂纹弱故障信号分析,得出多频信号中弱信号成分和其时间分布以及调相频率;最后分析滚动轴承损伤弱故障,从希尔伯特谱中可以分析时频和振动量的分布情况,进而提取故障特征,分析出故障;表明希尔伯特谱对周期平稳类微弱故障信号具有一定的分析能力.     

基于残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断方法在变工况条件下诊断效果不佳的问题,提出了一种基于残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先以滚动轴承时域信号数据作为输入,针对信号的时变性改进了数据池化层,改进的数据池化层利用三个连续的卷积层串联构建而成,目的在于能够有效地提取振动信号中的故障特征信息,并减少残差神经网络中参数的计算量;然后设计了一种空洞卷积和残差块相结合的空洞残差块,用于特征信息的学习;最后通过在全连接层后加入Dropout层丢弃一定比例的神经元,能有效避免过拟合的负面影响.使用凯斯西储大学轴承数据集进行仿真实验,与SVM+EMD+Hilbert包络谱、BPNN+EMD+Hilbert包络谱和Resnet三种方法作对比分析,结果表明该方法在变工况下的滚动轴承故障诊断中具有更高的诊断准确率、更强的抗噪性和泛化能力.     

经验模态分解中的频域分辨率及其改进方法

经验模态分解(EMD)的主要目的是提供满足Hilbert变换要求的单组分或窄带信号.针对EMD中由于模式混淆以及信号间相互作用带来的单个本征模态函数带宽过大的不足,对单次EMD分解结果本征模态函数的带宽进行了研究,计算了其瞬时频率分辨率,以此为依据提出了经验模态分解中限制当前信号带宽的改进屏蔽信号方法.此方法完全解决了模式混淆的问题,尽可能地减少了经验模态分解中信号相互作用的不利影响,有效地提高了本征模态函数经H ilbert变换后其瞬时频率表达的频域分辨率.     

基于小波分析的轴承故障诊断研究

提出了基于正交变换的滚动轴承故障诊断新方法。利用正交小波基将滚动轴承故障信号变换到时间 -频率域 ,通过小波重构信号的希尔波特变换解调和包络谱分析 ,对轴承的故障进行了有效的诊断。文中实例证明 ,小波变换对处理非平稳信号具有很好的应用效果     

基于EEMD-HHT边际谱的轴承故障诊断

提出一种基于聚合经验模态分解 (ensemble empirical mode decomposition,EEMD)和Hilbert-Huang变换（HHT）边际谱的滚动轴承故障诊断方法。首先采用EEMD方法将轴承振动信号分解成若干个模态混叠得到较好抑制的固有模态函数（IMFs）,然后对各IMF进行Hilbert变换,求出轴承振动信号的总HHT边际谱,最后根据该边际谱的幅值特性,确定滚动轴承的故障特征。本文方法提供了一种滚动轴承故障诊断的有效工具。     

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EEMD和小波包变换的早期故障敏感特征获取

提出一种基于总体平均经验模态分解和小波包变换的方法,进行早期故障敏感特征的获取,构建早期故障诊断模型. 该方法首先应用EEMD对现场采集的振动信号进行分解,分离出不同频率成分的特征信号,选择与原信号相关系数最大的 IMF分量进行信息重构;面向重构的IMF分量采用WPT进行分解,得到各个节点的小波系数;最后使用Hilbert变换提取小波包系数的包络,计算功率谱,准确获得早期故障的敏感特征. 通过对仿真信号的分析验证了该方法对故障诊断的有效性. 将该方法应用于实测的滚动轴承的内圈、外圈和滚动体故障诊断,诊断结果均表明该方法可有效提取早期故障敏感特征,故障诊断快速准确.      

基于小波变换的故障信号检测

分析了小波变换的时频局部化特性及基于多分辨分析的信号小波的分解算法 ,研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性 ;根据故障信号的局部奇异性在小波变换下模的极大值及其在不同尺度上的传播特性 ,对 30 8型滚动轴承振动加速度故障信号进行分解 ,对故障特征信号进行时域定位 ,并提取了故障特征频率f=46 .88Hz,这与实际的故障特征频率相近 ,说明该方法适用于滚动轴承的在线监测和故障诊断