HHT方法在轴承故障诊断中的应用

为研究滚动轴承故障问题,将HHT(Hilbert-Huang transform)分析方法应用于轴承信号故障的提取。用HHT对复合信号进行了仿真分析,表明此方法分析信号的有效性。将HHT方法应用于轴承内外圈的故障诊断,结果表明,所求出的轴承故障的信息特征与理论计算吻合,表明了HHT方法能够有效的提取轴承故障的特征信息,提高轴承故障诊断率。这为类似机械零部件的故障诊断提供了参考。     

倒频谱在齿轮故障诊断中的应用

根据倒频谱所具有的特性，将原来信号频谱图上成族的边频带谱线简化为单根谱线。利用这一特点来识别齿轮振动复杂频谱图上的周期结构，分离和提取出密集泛频信号中的周期成分、多成分边频等复杂信号，使测试系统的在线故障诊断更加快速准确。     

匹配追踪在齿轮故障诊断中的应用

提出了一种基于匹配追踪的齿轮振动信号的特征提取方法.通过仿真计算将该方法与传统的时频分析方法,如短时傅里叶变换进行比较,验证了该方法的优越性.将匹配追踪方法应用到实际的齿轮故障诊断中.结果表明,该方法能准确地提取故障齿轮的冲击和谐波成分.因此,匹配追踪方法应用于齿轮故障诊断是有效的.     

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。     

倒频谱分析在齿轮故障诊断中的应用

齿轮传动的动态性能和许多因素有关,情况是非常复杂的.本文分析了齿轮传动的频率特性和它所产生的频率和幅值调制信号.利用倒频谱技术可以区分齿轮箱中不同转速的齿轮所产生的振动信号;同时倒频谱不会受信号传递通道和相位所影响.因此倒频谱是分析齿轮缺陷的有效工具.本文并介绍了作者研制的倒频谱分析软件.     

分形维数在齿轮故障诊断中的应用

为了识别齿轮的故障模式,运用分形理论,提出了分段关联维数的计算方法 ,并以分段关联维数为特征量,通过建立状态距离函数,实现了模式识别.该方法 克服了通常只通过计算一段数据的关联维数就进行故障识别的缺点.通过对仿真信号、实测信号的诊断,表明所提出方法 的有效性和实际应用价值.     

基于HHT的转子振动故障诊断研究

转子振动的故障特征难以提取,而HHT(Hilbert-Huang transform,简称HHT)方法是通过经验模态分解将信号分解成若干个IMF(intrinsic mode function,简称IMF),能够清楚地获得信号的时频分布情况,从而准确地反映系统的固有属性.本文首先揭示了转子系统故障诊断的一般流程,阐述了HHT的原理.其次提出了将HHT应用于转子振动故障特征提取的方法.最后利用Matlab建立了数学模型,进行了数值仿真,验证了希尔伯特-黄变换算法的有效性.     

EMD方法在齿轮故障诊断中的应用

将EMD（Empirical Mode Decomposition）方法应用于机械故障诊断中，提出了一个新的齿轮故障诊断方法。EMD方法基于信号的局部特征时间尺度，能把复杂的信号分解为有限的内在模态函数（Intrinsic Mode Function）之和，这种自适应的分解方法非常适于非线性和非平稳过程的分析。用该方法对齿轮故障振动信号进行了分析，结果表明该方法能够有效地降低噪声，提高信噪比，突出齿轮故障振动信号的故障特征，从而提高齿轮故障诊断的准确性。     

齿轮故障诊断专家系统

在分析了以往的齿轮诊断方法及大量试验数据的基础上，选出了对应于各故障敏感的参量，总结扫描了齿轮故障的判据并在此基础上建立了故障诊断的专家系统，把模糊理论用以知识表示进行不精确推理，采用元知识控制下的反向推理机制并根据推理结果赋以合理的解释，该系统既能本向自动诊断又能结合其它诊断方法作精蜜诊断；还能兼顾在线监测与离线分析，利用该系统对齿轮试验数据进行分析、处理进而推理，诊断获得了满意的效果。     

Hilbert—Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

齿轮作为一种重要的机械传动设备,对其进行故障诊断具有重要意义。传统的齿轮故障诊断大都采用FFT或者小波分析方法,对处理具有非平稳性的齿轮故障信号效果不太明显。HHT由经验模态分解方法（EMD）和Hilbert变换两步组成。经验模态分解方法（EMD）把时间序列信号分解成不同特征时间尺度的固有模态函（IMF）,适合处理非线性和非平稳过程。Hilbert变换对具有调制现象的信号的分析有很大优势。能有效地诊断齿轮的故障。     

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.     

小波分析在转子裂纹故障中的应用

为了模拟现实生产中旋转机械出现的转子裂纹故障,在单跨转子实验台上,对含有裂纹的转子系统进行了实验,把采集到的故障信号,利用三维谱振图和小波尺度图结合进行分析.结果表明:两种方法相结合可以更好地揭示裂纹故障信号的频率结构,特别是在1/2临界转速下能检测出能量相对较小的二倍频分量;系统在2倍临界转速时,会产生1/2次谐波共振,随着裂纹的加深,会产生高次谐波,这些频率特征可以作为诊断裂纹故障的一个依据.     

Hilbert能量谱及其在齿轮故障诊断中的应用

将Hilbert—Huang变换引入齿轮故障诊断，提出了局部Hilbert能量谱的概念，同时建立了一种基于Hilbert—Huang变换的齿轮故障诊断方法：Hilbert能量谱方法。该方法首先采用EMD方法将齿轮故障振动信号分解为若干个固有模态函数(Intrinsic Mode Function，简称IMF)之和，然后选择包含故障信息的IMF分量进行Hilbeft变换得到局部Hilbert能量谱。在局部瞬时能量图中可以发现，齿轮故障振动信号具有明显的冲击特征，从而可进一步对齿轮故障进行诊断。     

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。     

故障树分析法在挖泥船故障诊断中的应用

将故障树分析法(FTA)用于研制、开发具有首冲功能的300m^3自航耙吸挖泥船及配套的机械设备远程油液分析与诊断系统过程中，并对柴油机因温度过高而导致功率下降和柴油机不能启动两个故障进行建树、分析，以便在管理和维修中进行事故分析和系统故障分析，在指定故障诊断和检修流程中，寻找故障检测最佳部位和分析故障原因，制定维修决策，切实预防故障发生。     

伪魏格纳分布和连续小波变换在变速箱故障诊断中的应用

将伪魏格纳分布和连续小波变换理论应用于汽车变速箱故障诊断,给出了变速箱故障振动信号的基本模型,并进行了变速箱故障的实例分析,结果表明,伪魏格纳分布和连续小波变换与传统的谱分析相比,不仅能形象、直观地反遇变速箱故障信息,而且对故障信息具有更强的判别能力。     

基于双谱分析的齿轮故障诊断研究

针对不同上齿轮的振动信号具有不同的高斯性和对称性的特点,利用三阶累积量的性质,对双谱分析用于轮故障诊断的方法和物理意义进行了研究。采用双谱估计的直接算法,给出了正常、裂纹和断齿三种不同状态的齿轮信号的双谱的等高线图,成功地对三种不同状态的齿轮进行了鉴别。同时,利用上述双谱中的一个“对角切片”Bx(ω,ω）将齿轮信号进行分离,发现不同状态下“对角切片”Bx(ω,ω）的谱线分布具有不同特点,进而实现了不同状态齿轮的自动识别。