结合数字滤波技术的随机共振弱信号检测

应用数值计算研究强噪声背景下弱信号的随机共振检测. 探讨了大频率条件下非线性双稳态系统随机共振的输出信号幅值、 信噪比与随机噪声的关系, 数值计算结果表明, 非线性双稳态系统对大频率噪声具有较大的压制特性, 通过随机共振系统可以检测强噪声背景下的大频率弱信号. 结合数字滤波技术提取了大频率弱信号, 并获得被检测大频率弱信号的特征频率谱线及时域图像.      

小波变换技术在电机故障诊断上的应用

电机失效的主要原因是电机轴承故障,以电流信号为基础的谱分析方法,反映故障的谐波分量幅值较小,容易被基频和电流噪声淹没.采用小波变换技术对电机轴承类故障进行诊断,将传感器采集到的振动信号用db10、db1、db5正交小波基进行4层小波分解,并对第1层细节信号d1作Hilbert包络和谱分析.实验结果表明:小波分解方法能够检测出轴承故障的特征频率,db1正交小波基得到的故障频率最为明显,与传统方法相比,小波技术在电机故障诊断中具有很大优越性.     

一种自适应频率窗经验小波变换的滚动轴承故障诊断方法

为解决强背景噪声下经验小波变换(EWT)难以准确提取滚动轴承故障特征的问题,提出了一种自适应频率窗EWT方法。首先对轴承故障振动信号进行傅里叶变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗对其频谱进行分割;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的包络谱谐波噪声比指标,自适应确定滑动频率窗位置;最后进行EWT筛选出最佳的模态分量信号,通过包络解调分析提取轴承故障特征信息。采用所提方法对滚动轴承故障实验信号进行分析,结果表明,该方法可以有效用于滚动轴承微弱故障特征的提取,而传统EWT方法因为受强背景噪声影响较大,无法准确提取故障特征信息。     

采用参数自适应最大相关峭度解卷积的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障特征信号因受传输路径和强噪声的干扰而导致周期性故障脉冲难以提取以及最大相关峭度解卷积(MCKD)参数依赖人为经验选择的问题，提出一种参数自适应MCKD的滚动轴承故障特征提取方法。以解卷积信号的包络谱熵作为适应度函数，利用麻雀搜索算法强大的全局搜索能力自适应地选择MKCD方法的最佳参数组合；利用参数优化后的MCKD方法对故障信号进行解卷积运算，滤除掉信号中的噪声，以突显由轴承故障激发的周期性故障脉冲；对解卷积信号进行包络解调，以提取出轴承故障特征频率成分。仿真结果表明，与遗传算法和粒子群算法相比，采用麻雀搜索算法可使MCKD参数在优化中具有更快的收敛速度和更强的稳定性。对滚动轴承进行全寿命周期实验及对工程案例的实验结果表明：所提方法能自适应提取强噪声中的轴承周期性故障脉冲成分，信号的峭度提高了3倍，鲁棒性更强；与直接谱分析和快速谱峭度方法相比，所提方法能完整提取信号中的故障特征频率成分，成功率可达100%,有效提高了滚动轴承的故障诊断精度。     

基于改进二阶循环平稳解卷积的轴承故障检测方法

针对涡轴发动机主轴轴承故障特征难以提取,背景噪声干扰大的问题,提出了改进二阶循环平稳解卷积(PSO-CYCBD)方法,用于提取强噪声背景下的故障特征频率.该方法采用粒子群优化(PSO)算法对二阶循环平稳解卷积(CYCBD)方法中的滤波器长度参数进行寻优.首先,基于故障轴承振动特点建立信号模型,然后用PSO算法对包络谱故...     

微电机噪声信号的小波包分析与故障检测

电机运转噪声中包含了电机状态的信息,分析了微电机的噪声源及噪声信号特征,基于最优小波包基和Donoho软阈值消噪方法对一组微电机标准信号和故障信号进行了消噪处理,比较低频信号成分的功率谱得出故障特征频率,从而确定电机故障,结果表明该方法能有效实现对电机的故障检测.     

基于噪声小波包络谱的主轴承磨损故障诊断

传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率很繁琐,为此,提出了基于噪声和正交小波监测往复式活塞发动机滑动主轴承磨损故障的一种新方法.利用Symlets小波分析将测得的机体噪声信号变换到时频域,得到含有内燃机主轴承间隙磨损状态的时频信息.主轴承磨损故障会使机体噪声信号的高频成分增加,而且高频滤波成分特征与内燃机的冲击过程相对应,所以,需选择合适的高频带加以提取并进行包络谱分析.通过声级计测取了代表主轴承4类间隙磨损程度的噪声信号,发现2个特征频率处的能量对间隙磨损状态比较敏感,均随着磨损量的增加而增加.通过该方法,可利用机体噪声信号监测主轴承的磨损状态.     

基于包络切片谱和时频谱的轴承故障诊断

为了有效提取轴承故障信号的故障特征以及更好地显示其时频特性,提出了基于局部均值分解(LMD)的包络切片谱分析及时频分布方法。首先,使用LMD对轴承故障信号进行分解得到一组PF分量。然后,对各PF分量的包络信号(瞬时幅值)进行切片谱分析。同时,由PF分量的瞬时频率和瞬时幅值获得各PF分量的时频分布。实测轴承故障信号的LMD包络切片谱分析及时频分布结果表明,LMD包络切片谱可准确获得内圈故障轴承和外圈故障轴承的故障特征频率,LMD时频分布可更直观地显示轴承故障信号的时变瞬时特性,可用于辨别轴承的故障形式。     

小波分析在轴承故障诊断中的应用

分析了小波的频率分解特性及信号分解后的频率分布范围,并将小波变换与功率谱分析相结合,利用小波将检测到的轴承正常信号和故障信号分解到各个频段,通过比较分解出正常信号与噪声信号的功率谱,分析轴承故障原因,得出故障模式。     

基于改进的EEMD数据融合方法在轴承故障诊断中的应用

提出一种基于改进的EEMD谱峭度的多传感器联合轴承故障诊断方法,通过多个加速度传感器联合采集振动信号,利用EEMD自适应地将信号分解成多个分量,通过计算每个IMF分量的互相关系数法进行自适应重构以突出故障特征信号;对合成后的信号画快速峭度图,获得峭度最大时的中心频率和带宽;根据快速峭度图自适应确定电子谐振器的参数,并对此合成信号进行谐振增益;对谐振增益后的信号进行Hilbert解调,并与理论计算的轴承故障特征频率比较,从而确定故障部位.通过仿真的故障轴承信号和滚动轴承实验进行了验证,结果表明:该方法对滚动轴承故障的检测精度更高,提取精度和抗噪声能力方面有了明显的改进,对工程实践具有重要的指导意义.