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.     

基于对向传播神经网络的水电机组振动故障诊断研究

应用频谱法和对向传播神经网络分类器对水电机组的振动故障进行诊断。采用对水电机组振动信号进行频谱分析,提取该信号在频率域的特征量,将频谱特征向量作为学习样本;通过训练,使构造的对向传播神经网络能够反映频谱特征向量和故障类型的映射关系,从而达到故障诊断的目的。仿真结果表明,与常规方法相比,频谱分析与对向传播神经网络相结合的方法进行故障诊断简单有效,且具有良好的鲁棒性和泛化能力,是一种有效的诊断方法。     

篦冷机风机故障的诊断研究

风机设备故障造成整个生产线停产的事故在水泥厂时有发生,风机的故障是可以通过振动诊断技术来提前进行预防的,故障的振动信号是含有大量丰富重要的信息,通过这些信息来反映出故障所具有的振动特性。频谱图是频谱分析法对诊断信息的一种表达方式。频谱分析方法对水泥厂篦冷机及其他设备所用风机的管理与维修提供了科学根据。     

基于动态核聚类分析的水轮机组故障模式识别

根据水轮机组振动故障与振动征兆之间复杂的非线性关系，总结了适用于水轮发电机组振动故障诊断的频谱特征表和振动部位幅值特征表；针对C-均值聚类易产生误分类问题，提出基于动态核聚类分析的水轮机组故障模式分类方法；对振动信号频率、振动信号幅值特征、振动部位进行分析，获得振动频谱征兆隶属度值，在此基础上，建立了基于故障分层的水轮机组运行状态自动诊断模型．工程应用实例表明：该模型的诊断效率是可行的，诊断结果具有较高的可信度．     

基于Hilbert变换的滚动轴承内环和外环故障诊断

针对滚动轴承的外环和内环发生故障时轴承产生的振动信号具有调制的特点,提出基于Hilbert变换的滚动轴承内、外环故障诊断方法,介绍基于Hilbert变换的调制信号解调过程:运用Hilbert变换对滚动轴承的振动信号进行包络解调,实现载波和调制波的分离.通过对调制波进行频谱分析实现滚动轴承内、外环故障的诊断,对具有内环故障和外环故障的滚动轴承进行故障诊断仿真.仿真结果表明:基于Hilbert变换的包络解调技术能有效提取调制信号中的包络信号,对包络信号进行频谱分析后可以实现滚动轴承内、外环故障的诊断;诊断结果与实际故障相吻合,基于Hilbert变换的包络解调技术可应用于滚动轴承内、外环故障的诊断.     

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.     

基于振动监测技术在轧钢机械故障诊断上的应用

根据设备的振动故障诊断,对这项技术进行较全面的介绍,介绍了诊断技术在轧钢机器故障检测中的应用。本文指出诊断技术是一种基于时间、频率以及相关的方向的判断方法,振动检测对轧钢机械故障发展趋势具有进行预测分析的能力。     

基于联合特征的风电机组故障检测

为了提高风电机组的运行可靠性,有必要对风电机组的故障信号进行实时采集并分析.在风电机组的故障检测诊断技术中,有语音信号诊断技术、振动信号诊断技术、电量参数诊断技术,振动信号诊断技术相对于其它诊断技术能更好地反映风电机组的实际工况.提出一种基于小波分析的联合特征提取方法,结合BP神经网络对风电机组的故障进行分析和诊断.以风电机组齿轮箱故障诊断为例,通过频谱分析和模式识别,发现基于联合特征的分析相对于单特征提取在一定程度上提高了诊断精度.     

基于阶次跟踪和经验模式分解的齿轮故障诊断

提出了一种研究旋转机械瞬态信号的分析方法.对齿轮箱加速时测得的原始振动信号进行角域重采样,并对角域里的信号进行经验模式分解(EMD)得到多个固有模式函数(IMF),最后对包含齿轮故障信息的IMF分量进行阶次谱分析.结果表明,阶次跟踪技术能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的频率模糊现象,EMD方法能够提取包含故障信息的IMF分量,将两种方法相结合是对传统的频谱分析法的有力补充,具有很广阔的应用前景.     

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.     

模糊诊断技术在旋转机械设备故障诊断中的应用

在复杂的机械系统中,一种故障状态可能引起多种故障征兆,而一种故障征兆也可能在不同程度上反映多种故障状态。根据振动信号频谱分析结果,提取频谱特征,获取各种故障征兆信息。在已知故障征兆的情况下,对多故障同时发生和多故障具有相同征兆的诊断问题,利用模糊诊断技术,确定机械设备故障类别的隶属度值,经模糊综合诊断后确定设备的故障。     

通风机振动故障实例诊断

通过运用旋转机械频谱诊断理论 ,分析工程实际中常见故障中振动烈度、振动波形表现出来的特征 运用频谱分析与相位分析相结合的方法 ,处理通风机开机过程中所采集的信号 ,并诊断通风机滑动轴承故障、转子不平衡、不对中等故障的原因 提出处理故障的对应方案     

基于电机电流分析的齿轮断齿和磨损故障诊断

提出了一种基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法。相对于齿轮故障诊断的一般振动信号诊断方法,该方法具有可实现远程诊断、便于安装且受环境噪声影响小的优点,是一种无损的故障诊断方法。针对电机驱动的齿轮传动系统,建立了负载转矩对电机定子电流的理论模型;并分析了各种状况时的定子电流频谱特征,发现可以利用基频与转频的变频带、基频与啮合频率的边频来判断齿轮断齿故障和磨损故障。通过Matlab/Simulink对电机齿轮系统进行了仿真;并在实验平台上进行了验证。     

小波分析及其在振动诊断中的应用

小波分析能将信号划分到不同频段内,实现微弱故障信号的分离和提取。FFT—FS频谱细化技术能克服传统谱分析方法中频率分辨率与采样点数之间的矛盾,使谱分析中的频率分辨率不再受到采样点数的限制,得到准确的故障频率值．充分运用这两者的优点,对减速机振动信号进行分析,发现高速轴工作侧轴承出现故障征兆．     

通风机振动故障实例诊断

通过运用旋转机械频谱诊断理论，分析工程实际中常见故障中振动烈度、振动波形表现出来的特征，运用频谱分析与相位分析相结合的方法，处理通风机开机过程中所采集的信号，并诊断通风机滑动轴承故障、转子不平衡、不对中等故障的原因，提出处理故障的对应方案。     

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。     

8G型电力机车牵引电机轴承故障的振动诊断

介绍了采用振动诊断技术，对机车牵引机轴承故障进行动态检测的方法。利用简易诊断法可判断电机轴承有无异常，而精密诊断法则进一步判断电机在发生故障的部位，借助诊断分析系统，对所测信号进行频谱分析，根据电机轴承不同部位故障的特征频率，确定故障程度和部位，以便及时采取防范措施。     

基于电机电流分析的齿轮故障诊断研究

本文提出了一种基于电机定子电流的齿轮故障诊断方法,相对于齿轮故障诊断的一般振动信号诊断方法,该方法可实现远程诊断、便于安装且受环境噪声影响小的优点,是一种无损的故障诊断方法。本文针对电机驱动的齿轮传动系统,建立了负载转矩对电机定子电流的理论模型,并分析了各种状况时的定子电流频谱特征,发现可以利用基频与转频的变频带、基频与啮合频率的边频来判断齿轮断齿故障和磨损故障。通过matlab/simulink对电机齿轮系统进行了仿真,并在实验平台上进行了验证。     

齿轮故障诊断中振动信号的提纯和重构

在分析了齿轮振动产生机理和振动信号频谱特征的基础上 ,提出了齿轮振动信号提纯和重构的诊断分析方法 .与传统的窄带滤波相比 ,该方法可识别出齿轮啮合副中有故障的齿轮 .由于消除了 2个齿轮间的相互干扰 ,由该方法提纯重构信号的幅值包络、相位信息和瞬态频率 ,能更准确地反映出齿轮的故障 .     

迷宫密封气流激振效应对转子振动响应影响的实验研究

用PL30 2双通道数据采集器及频谱分析仪测试了高速转子在升、降速过程中对迷宫密封中气流激振效应的亚异步自激振动响应 ,得到了振动响应的三维频谱图。实验结果声明 ,迷宫密封气流激振对高速转子振动响应有影响 ,迷宫密封结构参数对转子稳定性有影响。迷宫密封气流激振引起的转子亚异步自激振动有一个转速门槛值 ,这种振动一旦发生 ,其振幅随转速的升高而增大 ,而振动频率维持不变。迷宫密封气流激振引起的亚异步自激振动和油膜涡动有显著的不同 ,可以用测试转子振动三维频谱图的方法来诊断高速转子的复杂故障