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。     

某型涡扇发动机数字式综合电子调节器研制

为解决某型涡扇发动机模拟式综合电子调节器普遍存在的使用寿命与发动机使用寿命不相匹配、监控水平不高、虚警不断等问题,以该型综合调节器为研究对象,完成了该型发动机数字式综合电子调节器的软、硬件系统设计.为了提高系统的可靠性,调节器内部设计了双余度硬件系统,并由系统的切换电路选择工作正常的硬件参与工作.工作过程中控制系统采用热备份的工作状态,并接收主控通道的工作信息,使备份通道始终跟随主控通道,从而保证控制系统平稳转换.最后对所设计的数字式综合电子调节器进行了试验,试验结果表明所设计的数字式综合电子调节器合理可靠并满足实际使用中的需求.     

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.     

某型航空发动机中介机匣振动分析

本文分析了某型航空发动机中介机匣振动故障产生的原因,并分析了改进措施。     

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。     

某型发动机主轴承工作监控的探讨

主轴承故障是某型系列发动机的多发性、危险性故障。针对主轴承所存在的问题,探讨了部队现行的主轴承状态监控的主要措施,就进一步改进某型系列发动机的综合监控措施提出可行性建议。     

基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

变速重载设备齿轮箱轴承故障的改进阶次包络分析方法

针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用齿轮齿数和轴承故障特征系数信息,采用以齿轮啮合频率及其谐波为中心频率,以轴承最大故障特征系数的倍频为带宽的阶次域频带分割方法,计算频带能量并排序,选择能量较大的频带作为解调频带进行滤波;最后利用Hilbert解调方法对上述滤波后的信号进行阶次包络平均处理,最终实现轴承故障的识别和诊断。通过齿轮啮合动力学分析,解释了轴承故障冲击成分对齿轮频带的调制作用,实际应用结果表明:提出的方法在频带选择时融合了和故障相关的设备参数信息,所选频带的可解释性强,且综合利用了与故障相关的多段频谱结构信息,通过阶次包络平均处理进行解调谱特征融合,提高了诊断结果的鲁棒性和准确度,为变速重载设备轴承故障预测和诊断提供了一种新的方法。     

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。     

汽车发动机故障征兆及其技术状态特征问题研究

汽车出现故障后,首先遇到的问题就是要确定或者说准确地描述故障现象即故障征兆,然后通过检测试验和推理分析等诊断方法将故障的范围进一步缩小以至确定故障发生的原因和出现故障的装置。如果只找到了出现故障的装置,而未确定故障发生的原因,那么就有可能产生即使更换了故障部件,同样的故障还会发生的情况。所以,确定故障原因是故障诊断最终的结果,而找到故障部件也可能只是故障诊断过程中的中间结果。由故障原因分析故障的部件是一因多果,而由故障部件分析故障原因是一果多因。无论一因多果还是一果多因,故障诊断过程的推理都需要在故障征兆这个具体的约束条件下,来求得相应的非线性方程组的唯一解,且还要进行原因到部件和部件到原因,或部件到原因和原因到部件的循环推理及其验证。只有满足这样的诊断要求,才是正确维修解决故障的前提条件。     

基于数据融合的某涡扇发动机给定转速研究

针对试验室无法设计实现机械连动装置确定某涡扇发动机给定转速,在研究分析某涡扇发动机转速控制系统的工作机理和影响该型发动机给定转速因素的基础上,提出了一种确定该型发动机给定转速的数据融合算法。通过对基于数据融合确定的给定转速试验,结果表明:提出的数据融合算法结构简单、计算简便、计算结果的相对误差都在1%以内,将其用于确定某涡扇发动机的给定转速是完全可行的。     

基于小波变换的滚动轴承故障信号包络谱分析

小波变换是一种有效的时频分析方法,广泛应用于许多领域的非稳态数据分析问题.利用小波变换的多尺度分析能力,对滚动轴承的典型故障(如外圈故障)进行特征分析与提取.首先利用小波变换获取故障信号的细节参数,然后利用希尔伯特包络谱分析提取非稳态的故障特征.实验结果表明,基于小波变换及希尔伯特包络谱分析的联合方法可有效突出滚动轴承典型故障的非稳态特征,可以准确地实现故障诊断.     

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.     

基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法研究

针对柴油机故障特征易受到环境、载荷等因素的干扰,从而导致许多传统意义上的故障特征参数不再敏感的问题,提出了一种基于缸盖振动信号包络线相关分析的柴油机故障预警方法,对一台6缸柴油机的缸盖振动信号对比了希尔伯特变换和n阶极值插值两种方法的包络线提取效果,并对其包络线进行相关分析,得到了相似系数、距离标准差以及余弦相似度等相关分析结果。研究结果表明：在传统特征参数不敏感的情况下,相关分析可以更好地反映机组的故障状态。本文研究结果可为实现柴油机故障的早期预警奠定基础。     

频带变化类列车轴承故障机理分析

在列车轴承故障诊断中,常因负载变化、转速波动等因素的影响,导致振动频谱频带发生整体迁移的情况,从而产生频谱混叠.针对这一问题,从频带变化类列车轴承故障的动力学特性出发,通过分析列车轴承故障冲击信号的特点和表现形式,结合动力学分析方法,对调频和调幅以及调幅调频混合故障的特点和动力学特性加以研究.分析了频带变化类列车轴承故...     

集合经验模式分解在柴油机机械故障诊断中的应用

针对柴油机表面振动信号非平稳、非线性等特点,引入集合经验模式分解(EEMD)的信号分析方法,对原始振动信号叠加适当的随机高斯白噪声,从而改变信号的局部时间跨度,有效抑制了经验模式分解(EMD)的模式混叠现象.通过Hilbert变换作边际谱曲线以提取故障特征信息.仿真试验和发动机故障实例证实了EEMD算法可以提高振动信号的分析精度,在柴油机机械故障诊断领域应用前景广泛.     

基于Hilbert变换的包络分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用

讨论了Hilbert变换的基本原理,以及基于Hilbert变换的包络解调方法在轴承故障诊断中的应用。实践表明:对于具有调制现象的滚动轴承故障诊断,基于Hilbert变换的包络解调方法,具有明显的诊断意义,是一种可靠的诊断方法。     

某涡扇发动机转子系统稳定裕度及其灵敏度分析

某型涡扇发动机转子系统由3个单转子系统构成。将该三转子系统在耦合处分开,把耦合力作为单个转子上的外力,并利用集总参数法和各节点的振动微分方程表达式建立单个转子的振动方程。利用各转子间耦合部件的总体耦合矩阵将单个转子的振动方程耦合在一起,建立了整个三转子系统的振动微分方程。通过求解整个系统的振动微分方程,得到整个系统所有模态的对数衰减率,并进一步求出系统的稳定裕度和其灵敏度。研究结论表明:提高高压转子轴承的阻尼和高压转子的弯曲刚度可以有效提高系统的稳定裕度;联轴器的存在和转子转速的提高都会降低转子系统的稳定裕度。     

基于小波-能量模式的回转支承故障诊断方法研究与应用

回转支承机械结构和工作条件特殊,导致其故障机制复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的故障诊断.提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的回转支承故障诊断方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对回转支承振动信号进行多尺度分解;根据回转支承低频故障特性,对小波分解后的低频区进行频谱分析,再结合各尺度频带能量谱进行回转支承故障诊断.通过对回转支承加速寿命试验中各阶段数据分析表明,该方法能够有效、准确地诊断出回转支承故障模式,相比单一的小波频谱分析诊断精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.