基于小波分析的低速重载轴承故障诊断

从工程应用的角度研究了小波分析的信噪分离技术在低速重载轴承故障诊断中的应用·利用小波分解的多层次多频带特性和小波重构技术,建立了一种简单、精确和实用的低速重载轴承故障小波分析诊断方法·利用这一技术,诊断出其他方法无法诊断的低速重载轴承滚动体和内、外圈发生碰磨故障,检修拆卸时发现,上排滚动体有三个损坏,滚道出现磨损,验证了上述分析的正确性,成功地诊断出了具有低频特征的钢包回转台重载轴承碰磨故障·说明了小波分析用于提取弱信号,即信噪分离的有效性,这种方法可以弥补频谱分析法的不足·     

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.     

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。     

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.     

谐波小波样本熵与HMM模型的轴承故障模式识别

根据谐波小波分解非平稳振动信号优良特性与隐马尔科夫(HMM)模型的时序模式分类能力,提出了一种基于谐波小波样本熵与HMM模型结合的轴承故障模式识别方法.该方法首先利用谐波小波对轴承各个状态故障信号进行分解,进而由谐波小波三维时频网格图的频率层数特征计算合理的样本熵维数和阈值,依次提取轴承振动信号各层的样本熵构成特征向量序列;然后将序列前120组输入HMM模型中进行训练得到对应故障模型,剩余80组进行测试与识别,通过对比对数似然估计概率输出值确定轴承故障类型.实验通过与BP和RBF神经网络模型进行不同训练组数的正确识别率对比,验证了该组合方法具有识别准确率高,稳定性强的优点.     

微弱振动信号的谐波小波频域提取

为解决设备故障检测和故障预报中某些微弱振动信号难以提取出来的问题,在介绍谐波小波变换的优良特性及其基本原理的基础上,给出了谐波小波变换的实现技术.在不减少信息点数的情况下,用谐波小波变换成功地对微弱振动信号实现了频域提取与时域重构,并且实现了强噪声下微弱周期振动信号的频域提取.通过算例和工程实例,说明谐波小波方法在微弱信号的频域提取能力和精度上明显优于基于二进分解的小波方法和傅里叶分析方法,且在混有强噪声的信号提取中消除了二进小波包仍然存在的噪声泄漏,同时也显示了谐波小波变换的频域保相特性.     

信息熵与广义集合集成的轴承-转子系统故障辨识方法

基于信息融合思想,对描述振动信号能量的3种信息熵测度,即时域的奇异谱熵、频域的功率谱熵、时-频域的小波能谱熵,在轴承-转子系统故障辨识中的应用方法进行研究.在根据广义集合概念对3种信息熵测度进行特征级的信息融合基础上,提出一种基于时空(场)广义信息熵集合的轴承-转子系统故障辨识方法.分析结果表明,该方法具有在三维特征空间图形化描述故障的状态域,使不同故障类别间显示出显著差别的性能,对提高辨识故障的准确率具有参考价值.     

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.     

基于小波包和EMD处理的滚动轴承故障诊断

为解决异步电机故障轴承振动信号易受噪音影响信噪比较小的缺点,提出了一种新的故障诊断方法。首先,采用小波分析方法对测得的原始信号进行去噪,并根据频率对原始信号进行频带划分;其次,用经验模式分解(EMD)方法对小波包分解重构得到的低频段信号进行分解,获得若干固有内在模函数(IMF);最后,采用傅里叶变换对各个IMF函数进行时频分析获得频谱图,进而提取故障频率,根据故障频率和故障类型的对应关系得出最后的诊断结果。实验表明,该方法能有效地提取出故障特征频率,方便地判断出故障类型。对比分析了傅里叶变换和小波变换与本方法的优缺点,为滚动轴承的早期故障诊断提供了一个新的思路。     

广义S变换在转子碰摩故障诊断中的应用

基于广义S变换在处理非平稳信号的独特优势,将广义S变换(GST)引入到转子碰摩故障诊断中,利用广义S变换来提取具有不同的严重程度的转子碰摩故障信号的谐波特征.仿真研究表明:与小波变换和标准S变换相比, GST可以通过改变参数以适应不同信号的分析需要,并且具有更高的时频分辨率.试验结果分析表明:该方法能够有效地揭示出碰摩故障数据的频率结构,区分碰摩故障的严重程度.