CWT-ETVF与SWT结合的齿轮无转速计阶次跟踪及其应用

变转速齿轮故障振动信号特别微弱时,同步压缩小波变换(synchrosqueezing wavelet transform,SWT)无转速计阶次分析方法的提取效果不佳。基于此,提出一种连续小波变换的椭圆时变滤波(continuous wavelet transform-elliptic time-varying filtering,CWT-ETVF)与SWT相结合的无转速计阶次跟踪方法,用以提取齿轮时变低频故障特征。将CWT-ETVF与SWT结合对振动故障信号进行瞬时频率估计,以获得参考轴相位;再对原信号进行等角度重采样得到角域平稳信号,并作其阶次谱分析和SWT分解;最后,选取SWT重构分量进行阶次谱分析与阶次包络谱分析,以提取齿轮断齿的时变故障特征。仿真及实验结果验证了该方法在齿轮变转速工况下低频微弱故障特征提取的有效性。

EMD与能量算子解调在提升机齿轮箱故障诊断中的应用

提升机齿轮减速箱一旦发生故障,其振动信号表现出强烈的非平稳性,表现为复杂的调制现象,因强烈的噪声干扰,给故障特征提取带来了困难。介绍了基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与Teager-Kaiser能量算子(Teager-Kaiser Energy Operator,TKEO)解调相结合的提升机齿轮箱故障诊断方法,该方法结合了EMD自适应滤波和Teager-Kaiser能量算子非线性故障特征提取的优点。EMD方法可将齿轮箱振动信号分解成若干个局部频率从高到低不同频段的IMFs(Intrinsic Mode Functions),各个IMF突出了原始信号的某些局部特征,再对相对高频段且含有齿轮啮合频率及谐频的IMFs进行能量算子解调,成功提取了提升机齿轮箱中间轴旋转频率f r2的故障特征频率,诊断出了提升机齿轮箱中间轴上齿轮Z2和Z3的点蚀故障。分析结果表明,该方法能有效诊断出提升机齿轮箱的故障。

基于RBF神经网络的齿轮箱故障诊断

阐述径向基函数(radial base function,RBF)神经网络的基本原理和算法,将其应用于齿轮箱故障诊断与识别,建立齿轮箱的BRF故障诊断模型,并与BP(back propagation)神经网络、学习率自适应BP神经网络进行对比分析研究。结果表明,RBF神经网络性能优于BP神经网络,具有较快的训练速度、较强的非线性映射能力和精度较高的故障识别能力,非常适用于齿轮箱的状态监测和故障诊断。但在具体应用中应当注意,RBF网络的训练样本必须含有一定的噪声,以提高网络的容噪性能;各类故障的训练样本数不能太少,否则RBF网络的故障分类能力很差。

基于小波包与同态滤波的低速重载齿轮箱故障诊断研究

对小波包分解和同态滤波进行了阐述,提出了利用小波包分析与同态滤波相结合对低速重载齿轮箱的低频故障特征进行有针对性提取的观点.先利用小波包分析对故障信号进行有针对性分解,并提取出7.2 Hz的调制故障;然后再结合同态滤波分析成功地提取出0.57 Hz的低频调制故障.实例证明,小波包分析与同态滤波相结合是一种非常有效的适用于低速重载齿轮箱故障特征提取方法.

基于最小熵解卷积的带式输送机传动滚筒轴承故障诊断

带式输送机传动滚筒轴承发生故障时,特别是早期故障,其振动信号中隐含的脉冲故障信息很微弱,且常被淹没在强烈的噪音中,直接做频谱分析或包络分析,很难提取其故障特征。最小熵解卷积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)通过最优滤波器对轴承微弱故障信号进行最优滤波,提高了信号的信噪比,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,能够提取出信号中隐含的故障特征。将该方法应用于带式输送机传动滚筒中的滚动轴承故障诊断,成功提取出了轴承内圈的早期微弱点蚀故障特征。对FIR滤波器阶数L的选择进行了分析,以确保最优的MED解卷积效果。仿真与应用验证了最小熵解卷积方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优点。

基于EMD与同态滤波解调的矿用齿轮箱故障诊断

针对矿用齿轮箱振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与同态滤波相结合的故障解调方法。利用EMD对某矿用皮带机齿轮箱故障信号进行分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMFs)分量,然后对其中较突出的IMFs进行同态滤波解调分析,提取出了频率为7.0 Hz的调制故障信号。研究表明,EMD与同态滤波解调相结合是一种有效的齿轮箱故障诊断方法。

基于最小熵解卷积的齿轮箱早期故障诊断

齿轮箱发生早期故障时,其振动信号一般很微弱,且隐含的能反应出齿轮箱运转状态的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,直接做频谱分析或包络谱分析,很难提取其故障特征。论文将最小解卷积方法应用于炼胶机的齿轮箱故障诊断。首先利用该方法对齿轮箱振动信号进行解卷积滤波处理,然后对滤波后的信号进行包络解调分析,最后提取出了该齿轮箱轴5上齿轮8(z8=28)齿根轻微裂纹的故障特征,实现了该齿轮箱的早期诊断。应用实例验证了最小熵解卷积方法的有效性和优点。

基于最大相关峭度解卷积的炼胶机齿轮箱早期故障诊断

炼胶机齿轮箱发生早期故障时,其振动信号一般很微弱,且隐含的冲击成分常被淹没在强烈的噪声中,导致齿轮故障诊断异常艰难。论文介绍了M步时延相关峭度的概念,并引出了最大相关峭度解卷积方法。该方法通过计算故障信号的最大相关峭度值来估算出感兴趣的解卷积故障周期T,然后选择合适的时延步数M对故障信号做最大相关峭度解卷积,最后对最大相关峭度解卷积滤波后的信号进行包络解调以提取出其故障特征,并诊断出了该齿轮箱轴V上的齿轮8(Z_8=28)的微弱裂纹故障。最后还将最大相关峭度解卷积方法与谱峭度方法进行了对比分析。应用实例结果与对比分析验证了最大相关峭度解卷积方法应用于齿轮箱早期故障诊断的有效性。

MCKD最佳故障周期搜索的齿轮箱故障特征提取

针对最小解熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)算法易受强噪声和野值的影响,引出了最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的齿轮箱故障特征提取方法,克服了MED算法的不足。然而凭先验信息选取的故障周期,可能导致MCKD解卷积效果很差,因此提出了MCKD算法的最佳故障周期搜索思路,即在合适的滤波器阶数L下,最佳故障周期的搜索可以限定于理论计算周期左右的某一范围内,使不同步距M关于最佳周期的最大相关峭度达到全局最优,以确保了MCKD算法具有良好的解卷积效果。断齿与局部断齿故障特征提取试验结果佐证了最佳故障周期搜索思路的可行性及其效果。

基于WT特征增强的cICA带式输送机齿轮箱故障诊断

约束独立分量分析对于测量信号中的传感器噪声(测量噪声)具有很强的免疫能力,但对源噪声的免疫性却很差。针对这个问题,提出了小波变换特征增强的约束独立分量分析的齿轮箱故障特征提取方法。通过对测量信号小波分解,有针对性地选择某子频段小波系数重构,有利于提高信噪比,增强信号的统计独立性和非高斯性,从而增强约束独立分量分析方法提取齿轮故障特征的效果;而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。通过仿真分析和在矿用带式输送机齿轮箱故障诊断的应用结果综合表明,该方法能有效降低源噪声的影响,准确提取出齿轮故障特征,尤其是微弱低频故障特征。为矿用齿轮箱多通道振动状态监测与故障诊断提供了一种新的有效手段和途径。

EMD与cICA方法在多级齿轮传动微弱故障特征提取中的应用

为提取多级齿轮传动单通道测量信号中隐含的微弱低频故障特征信息,提出了一种基于经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)与约束独立分量分析(Constrained independent component analysis,cICA)相结合的故障特征提取方法。首先对实测的齿轮箱单通道测量信号进行EMD分解;然后计算各个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF)的峭度及其与原信号的互相关系数,并选择合适的IMFs分量与原信号组成新的虚拟观测向量;最后,通过构建合适的参考信号进行cICA分析,提取出了理想的微弱低频故障特征。通过多级齿轮传动中的低速级断齿故障特征提取试验分析,验证了该方法的有效性和适用性。

EMD与同态滤波解调在滚动轴承故障诊断中的应用

根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若干个IMFs(Intrinsic Mode Functions),各个IMF突出了原始信号的某些局部特征.再对某些IMFs有针对性地进行同态滤波解调,提取了轴承内圈故障特征频率,诊断出轴承内圈严重磨损故障.同时,为更突出同态滤波解调方法的优越性,与Hilbert包络进行了对比分析.仿真与应用结果表明,同态滤波解调方法要优于Hilbert包络法.

通风机故障诊断的研究

详细介绍了FFT频谱分析方法以及风机的几种典型故障的振动特性。利用FFT频谱分析方法对一矿井通风机的轴不对中及其由此引起的不平衡故障进行了精密诊断。结果表明该分析方法十分有效,对通风机安全运行具有重要的经济意义。

基于小波分析的电机故障诊断研究

详细地分析了电机的机械振动特性和小波多分辨分析原理。通过具体实验 ,表明了小波分析的良好时频局部化特性在电机机械故障诊断方面的有效性 ,并为其它机械故障诊断提供了有效的分析手段。

基于小波双谱的矿用齿轮箱故障诊断

针对矿用齿轮箱振动信号的非平稳、非高斯等特点,提出了一种小波双谱分析的齿轮箱故障诊断方法。利用小波分解可将齿轮箱的振动信号分解到对应不同特征频率的频带,以提高频率分辨率和信噪比,然后有针对性地选择故障特征频率较明显的频带信号进行重构,并做双谱分析,以实现齿轮箱的有效故障诊断。实例表明,小波双谱分析是一种十分有效的齿轮箱故障诊断方法,它更能揭示故障齿轮箱振动信号的非平稳和非线性相位耦合特点。

基于WT与cICA的齿轮箱低频故障特征提取

齿轮箱低频故障信号易受到高频振动及强噪声等因素的干扰,测量信号中隐藏的有效低频故障特征比较微弱,再考虑到源噪声的影响,则约束独立分量分析直接提取低频故障特征的效果很差。为此提出了基于小波变换与约束独立分量分析的齿轮箱低频故障特征提取方法,通过对测量信号的小波多分辨率分解,有针对性地选择小波系数重构,提高了信噪比和非高斯性,从而增强了约束独立分量分析方法提取齿轮箱低频故障特征的效果。而未经小波变换除噪时,约束独立分量分析的效果不佳。断齿与局部断齿的低频故障特征提取试验结果表明,提出的方法能有效降低高频振动及源噪声等因素的干扰,提取出齿轮箱的低频故障特征,尤其是微弱低频故障特征,为齿轮箱低频故障特征提取与故障诊断提供了一种有效方法。

基于细化分析的风机故障诊断研究

介绍了细化分析技术,利用细化分析的高频率分辨率特性对一风机的运行状态进行监测和诊断,分析出风机叶片、不对中及轴承几种的故障以及产生故障的原因。

基于小波多分辨分析的阈值去噪

简述了基于多分辨分析原理的小波阈值去噪的基本方法,并介绍了几种阈限和选取阈值的规则.利用小波阈值去噪良好的时频局部化特性滤去信号中大量的背景噪声.通过模拟实验得到了良好的效果,说明小波阈值去噪方法适合于信号去噪.

机械故障诊断实验教学改革与创新

针对机械故障诊断课程实验教学存在的问题,提出了该课程实验教学改革与创新的一些措施,通过建立以学生为主体,教师为主导,以培养学生综合素质的综合创新性实验,以提高本课程的实验教学质量。

机械故障诊断课程教学改革探析

针对机械故障诊断课程教学内容陈旧、结构不合理和教学方法呆板、枯燥等存在的问题,提出了该课程教学改革的一些措施,建立以学生为主体,教师为主导的,基于故障诊断理论、技术方法和工程应用研究的一体教学模式,以提高教学质量。