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。     

齿轮局部故障振动信号分析及提取方法研究

以齿轮局部故障为研究对象,建立了齿轮故障的振动模型,导出了齿轮局部故障的振动机理,分析了齿轮无故障振动信号和齿轮局部故障振动信号成分的异同点。在MATLAB环境下,采用小波变换算法对故障信号进行降噪处理,用希尔伯特变换对故障振动信号进行解调处理。结果表明,小波变换对强噪声干扰的机械振动信号能够进行有效的降噪处理,希尔伯特变换能从降噪后的故障振动信号中提取齿轮局部故障的特征信息。该结果在机械故障诊断中具有良好的实用价值。     

信号瞬变成分检测与提取及其在故障诊断中的应用

研究基于小波变换的信号瞬变成分检测与提取方法及其在机械故障诊断中的应用 .在分析信号的连续小波变换的模极大值理论的基础上 ,指出连续小波变换系数的模与信号瞬变成分的关系 ;通过分析小波函数的性质 ,分析小波函数对信号的连续小波变换的影响 ;在信号瞬变特征的提取过程中 ,提出基于门限值的特征重建方法 .将该方法应用于齿轮箱振动信号中瞬变成分的检测与重建 .结果表明基于连续小波变换方法能有效检测到信号中的瞬变成分 ,瞬变成分的重建结果有效地表示了机械的故障状态 .     

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。     

基于广义谐波小波分析的低速重载轴承故障诊断

研制出一种低频振动传感器作为谐振器,利用谐波小波在频域连续分布且具有严格的盒形谱特性,通过适当调整参数m和n,构造出不同频段的带通滤波器对信号进行广义谐波小波变换.通过广义谐波小波变换实现低速重载轴承振动信号的共振解调,从而提取出故障轴承的低频冲击信息,为低速重载轴承的故障诊断提供了一种新的有效方法.运用该方法准确判断出炼钢转炉悬挂齿轮箱耳轴轴承的故障.     

小波降噪在齿轮箱故障诊断中的应用

以JZQ250型号齿轮箱为实验对象,根据实际状况下齿轮箱的故障机理和振动特点,通过小波变换将振动信号分解为位于不同频段和时段内的成分,使干扰信号和有用信号位于不同的频带内,将干扰信号所对应的那一阶小波系数置零,进行信号重构,再得到降噪后的信号．作包络功率谱分析,能有效地对齿轮箱故障进行诊断分析．     

小波变换与滚动轴承振动的故障诊断方法研究

简要综合介绍了滚动轴承振动及故障诊断的方法及小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用.通过对滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以分析出滚动轴承振动的故障信号,确定轴承振动的故障部位.     

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.     

谐波小波解调法在齿轮箱故障诊断中的应用

在研究谐波小波频段分解与Hilbert解调分析的基础上,提出了基于谐波小波包变换的解调分析法,并详述了其具体实现过程。该方法根据齿轮箱频谱特征与齿轮箱故障特征频率的理论计算值,确定所需提取的特征啮合分量,并在此基础上选择谐波小波包分解层数与所需提取的频带带宽;通过傅里叶变换及其反变换提取出相应的特征啮合分量,然后借助Hilbert算子对提取出的啮合分量进行包络解调分析。采用这种方法对存在磨损及点蚀故障的齿轮箱振动信号进行了分析,结果表明,基于谐波小波包的包络解调法具有精确提取任意频段调制信息的能力,能够为齿轮箱故障源的准确定位及故障程度提供可靠的判断依据。     

基于局域波时频分析的机械故障诊断

提出一种新的自适应时频分析方法——局域波法．结合仿真信号与故障检测信号进行分析研究,提出一种新的机械故障诊断方法并将其成功地应用到齿轮箱故障诊断中．振动信号能量在局域波时频分布中的变化,是局域波法诊断齿轮磨损故障的特征．诊断结果表明,局域波时频分析为齿轮磨损故障诊断提供了一种更为有效的手段,在故障诊断工程中具有广泛的应用前景．     

齿轮箱升降速过程阶次倒谱故障诊断方法研究

齿轮箱升降速过程中的振动信号包含有重要的参考信息,研究该过程中的振动信号,有助于识别齿轮箱的故障.将常规的倒谱分析技术与阶次分析相结合,提出了阶次倒谱的齿轮箱故障诊断方法.首先利用重采样技术,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行倒阶次谱分析,就可提取齿轮的故障特征.实验分析结果表明该方法能有效地识别齿轮的故障类型.图8,表1,参8.     

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．     

Analysis and Simulation for Planetary Gear Fault of Helicopter Based on Vibration Signal

Fault diagnosis for helicopter’s main gearbox based on vibration signals by experiments always requires high costs. To solve this problem,a helicopter’s planetary gear system is taken as an example. Firstly,a simulation model is established by McFadden,and analyzed under ideal condition. Then this model is developed and improved as the delay-time model of the vibration signal which determines the phase-change of sidebands when the system is running. The cause and change-rules of planetary gear system’s vibration signal are analyzed to establish the fault diagnosis model.At the same time,the vibration signal of fault condition is simulated and analyzed. This simulation method can provide a reference for fault monitoring and diagnosis for planetary gear system.     

基于频谱相关性分析的齿轮早期磨损诊断

基于振动分析的齿轮故障检测已被证明在故障识别中是有效的,但对表征早期磨损的振动信号的提取和识别仍没有得到很好的解决.本文提出一种基于频谱相关性分析的变分模态分解(VMD)和核支持向量机(SVM)相结合的齿轮早期磨损诊断方法,对能够揭示早期磨损状态的微弱齿轮振动信号采用近似完全重构的准则来初始化模式数,并采用信号功率谱密度最大值对应的频率初始化VMD方法的中心频率,用以有效提取齿轮磨损信息,进而结合核支持向量机进行齿轮的早期磨损诊断.实验结果表明,所提方法可有效克服背景噪声大无法预设模式数的问题,对噪声具有更好的鲁棒性,诊断准确率达到94.4%,可为齿轮早期磨损检测提供解决方法.     

基于EEMD能量熵和支持向量机的齿轮故障诊断方法

针对齿轮振动信号的非平稳特征和现实中难以获得大量典型故障样本的实际情况,提出基于总体平均经验模态分解(EEMD)和支持向量机的齿轮故障诊断方法.通过EEMD方法将非平稳的原始加速度振动信号分解成若干个平稳的本征模函数(IMF);齿轮发生不同的故障时,在不同频带内的信号能量值会发生改变,故可通过计算不同振动信号的EEMD能量熵判断是否发生故障;从包含有主要故障信息的IMF分量中提取出来的能量特征作为输入建立支持向量机,判断齿轮的工作状态和故障类型.实验结果表明:文中提出的方法能有效地应用于齿轮的故障诊断.     

变速箱振动信号的分解及在故障诊断中的应用

建立了变速箱故障振动理论模型，模型考虑了箱体内部各齿轮、轴承和轴不对中时对箱体复合振动信号的影响．利用时域同步平均技术和小波分析技术分别将齿轮振动信号、轴不对中故障振动信号和轴承故障振动信号从箱体复合振动信号中分离出来，并利用分离出来的振动信号成功地诊断了变速箱的典型故障．     

主分量分析法在齿轮故障诊断中的应用

探讨了主分量分析法在齿轮故障诊断中的应用问题,从理论上对主分量分析法进行了推导和分析,讨论了其误差,编写了用该法诊断故障的程序,并给出了齿轮诊断的应用实例。该方法直接利用齿轮振动噪声信号进行分析,具有速度快、准确性高的优点。     

用于齿轮故障诊断的复小波变换相位功率谱方法

基于复小波基函数的信号小波变换,体现了小波变换的多分辨特性。复值小波能从幅值与相位两个角度提取被分析信号的信息,在齿轮故障振动信号处理中可以更好地识别故障模式。     

支持向量机在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮故障诊断中的小样本事件,采用了支持向量机（SVM）方法.采集齿轮3种典型故障（断齿、磨损、剥落）和正常状态的振动信号,提取时域指标和能量特征作为SVM输入向量,并采用交叉验证（K-CV）法优化SVM参数,最终得到的故障诊断准确率为100%.结果表明SVM是一种有效的齿轮故障诊断方法.