局域均值分解和1.5维谱在机械故障诊断中的应用

针对机械故障振动信号的非线性、非平稳特征,提出了局域均值分解和1.5维谱相结合的机械故障诊断方法。该方法首先对信号进行局域均值分解,将其分解为若干个PF分量之和,然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的PF分量进行特征提取。该方法具有抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性。仿真信号与机械故障诊断工程实例的分析验证了该方法的有效性。

最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的滚动轴承早期故障特征提取方法

滚动轴承处于早期故障阶段时,特征信号微弱,并且受环境噪声影响严重,因此故障特征提取困难。针对这一问题,尝试将最大相关峭度解卷积方法引入到滚动轴承故障诊断领域,并与1.5维谱结合,提出了最大相关峭度解卷积结合1.5维谱的轴承早期故障特征提取方法。首先对故障信号做最大相关峭度解卷积预处理,然后计算解卷积信号的包络信号,最后对包络信号做1.5维谱分析,从而得到解卷积信号的1.5维包络谱,通过分析谱图中幅值突出的频率成分来判断故障类型。滚动轴承故障模拟及实测信号分析结果表明,该方法可有效提取早期故障特征频率信息,具有一定可靠性。

噪声协助的EMD-1.5维谱信号抗混分解与特征提取

针对大型动力装备核心部件微弱故障特征信息提取问题,提出了一种噪声协助的EMD-1.5维谱故障诊断方法。经验模式分解(EMD)方法中,信号极值点间隔特性影响模式混淆现象的出现,针对此状况提出信号极值点间隔特性评价方法,分析高斯白噪声有助于信号抗混分解原理,通过对原始信号加入高斯白噪声得到噪声协助的EMD方法,提高信号抗混分解能力。将1.5维谱与噪声协助的EMD方法结合,得到一种新的故障特征提取方法,该方法具有对信号进行有效抗混分解、提取非线性耦合等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息。通过仿真研究与电力机车滚动轴承的故障诊断工程实例,验证了该方法的有效性。

基于1.5维谱的船舶轴频电场信号实时检测

为有效地从海洋环境电场中检测出船舶轴频电场信号,在采用正态概率图法分析海洋环境电场高斯性的基础上,利用1.5维谱在抑制高斯噪声和加强谐波信号基频分量等方面的优势,提取特征频段(1～7Hz)范围内的1.5维谱的平均值为特征值,利用滑动检测方法对信号进行了实时检测,并通过实测数据对该检测算法进行验证。结果表明:该方法在信噪比较高和较低的情况下均能较好地实时检测到目标信号,并且在没有目标信号的情况下不会出现虚警。

变转速工况下基于改进奇异谱分解和1.5维包络阶次谱的风电机组轴承损伤识别

为实现变转速工况下风电机组轴承故障损伤的准确识别,提出一种基于改进奇异谱分解(ISSD)和1.5维包络阶次谱的诊断方法。针对奇异谱分解存在的端点失真和奇异谱分量数量判定问题,提出极限学习机延拓结合窗函数的端点效应抑制策略以及基于Person相关系数的分量数量判定策略。首先,通过计算阶次追踪算法对拾取的信号进行等角度重采样,继而对重采样角域信号进行ISSD处理;为便于后续分析,利用排列熵指标从ISSD处理结果中筛选出最佳主敏感奇异谱分量,对其执行对称差分能量算子解调运算,并计算所得包络信号的1.5维谱;最后通过分析1.5维包络阶次谱中的阶次成分准确判定轴承运行状态。实验台信号及实测工程信号验证表明,所提方法能有效提取变转速工况下风电机组轴承损伤特征,具有一定工程参考价值。

基于SVD-LCD与1.5维谱的滚动轴承故障诊断

为了准确地进行滚动轴承故障诊断,针对故障振动信号的低信噪比、非线性、非平稳的特征,提出了奇异值分解降噪、局部特征尺度分解和1.5维谱相结合的故障诊断方法。该方法首先运用奇异值分解降噪技术降低信号中的噪声,然后对降噪信号进行局部特征尺度分解,得到若干个内禀尺度分量,并进行Hilbert变换求取包络信号,最后求取包络信号的1.5维谱提取故障特征。通过轴承内圈故障数据分析,验证了该方法的有效性。

参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离方法

针对滚动轴承复合故障分离的问题,基于相关峭度具有突出故障冲击周期性的特点和1.5维谱抑制高斯白噪声、剔除非耦合谐波分量的优点,提出了参数优化VMD结合1.5维谱的滚动轴承复合故障特征分离的方法。首先以轴承不同故障特征频率对应的周期计算得到的最大相关峭度为评价指标,通过相应的相关峭度图来实现VMD中参数选择以及最优分量的选取;然后对最优分量进行包络处理,并为减少冗余成分和噪声干扰,选择1.5维谱来对包络信号做进一步分析,以此来实现滚动轴承复合故障的有效分离。通过对轴承复合故障仿真及实验信号的分析证明了该方法的有效性。

基于1.5维谱的脑电非线性相位耦合分析

应用随机信号的1.5维谱分析脑电信号,旨在克服脑电功率谱分析的缺陷,同时保留高阶谱分析的优良特性。对五种不同思维状态(放松、启发式写信、两位数乘、数字擦除重绘、三维旋转)下的脑电进行1.5维谱分析,并对分析结果作了初步的讨论。分析显示,所有脑电均出现明显的平方相位耦合结构,但在不同思维状态下的脑电平方相位结构存在明显的差异,结果表明相位耦合信息可能为研究脑电提供新的途径。

1.5维刚塑性有限元快速求解板带轧制过程

为提高有限元计算效率,实现其在线应用,从减少未知数和自由度个数出发,推导了1.5维有限元的形函数、B矩阵和Hessian矩阵,建立了板带轧制过程1.5维刚塑性有限元快速求解模型,并利用FORTRAN语言开发求解程序RF-1.5D.针对某钢厂典型精轧过程,对轧制力、计算迭代次数和计算时间进行了求解分析.结果显示:轧制力计算值与实测值吻合良好,计算误差小于10%,计算精度令人满意;1.5维有限元求解单道次轧制过程迭代步数少于35次,计算时间少于100 ms,相比2维单元,每迭代步耗费的计算时间明显减少,提高了计算效率.可见,1.5维有限元的计算精度和计算时间满足在线应用的初步要求.

基于ELMD和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

滚动轴承出现早期故障时,故障特征十分微弱,伴随严重的噪声干扰导致其故障特征难以识别,针对这一问题,提出了一种总体局部均值分解(Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断新方法。该方法首先运用ELMD对振动信号进行分解,得到一系列乘积函数(product function,PF)分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的PF分量,最后对提取的PF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。通过仿真信号和工程实验数据分析验证了该方法的有效性。

基于CEEMDAN和1.5维谱的滚动轴承早期故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障难以识别的问题,提出一种自适应白噪声的完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)和1.5维谱相结合的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先运用CEEMDAN对振动信号进行分解,得到一系列IMF分量,然后根据峭度准则以及相关系数准则提取一个包含主要故障信息的IMF分量,最后对提取的IMF分量进行1.5维谱分析,通过分析谱图中突出成分以确定轴承故障类型。利用仿真信号和工程实验数据对该方法进行分析验证,所得出结果的谱图均比用单一方法得出的谱图清晰,充分证明该方法在滚动轴承早期故障诊断中的优势。

基于双树复小波包变换和1.5维谱的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障识别困难这一问题,提出了基于双树复小波包变换和1.5维谱的诊断方法。首先通过双树复小波包变换将复杂的、非平稳的原始故障信号分解为若干个不同子带信号分量,继而利用峭度评价指标从分解所得结果中筛选出蕴含丰富特征信息的子带信号分量,将其视为最佳分量并做进一步包络解调运算,最后计算所得包络信号的1.5维谱,从中提取出轴承故障特征信息。实测信号分析结果表明,基于双树复小波包变换和1.5维谱的诊断方法能够实现滚动轴承故障类型的有效判定,具有一定工程应用价值。

基于快速谱峭度和1.5维谱的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱早期故障难以识别的问题,提出了一种快速谱峭度和1.5维谱相结合的齿轮箱故障诊断新方法。该方法首先运用快速谱峭度筛选原始信号的最大峭度频带,然后对筛选的频带进行1.5维谱分析,最后通过分析谱图中突出成分以确定齿轮箱故障部位,以提前做好预防措施。通过工程案例对该方法进行分析验证,充分证明该方法能够有效提取故障信息,对工程应用有一定指导作用。

总体平均经验模式分解与1．5维谱方法的研究

针对复杂背景下机车走行部齿轮箱齿轮裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了总体平均经验模式分解(EEMD)与1.5维谱的故障特征提取方法.首先运用EEMD方法对振动信号进行自适应抗混分解,得到不同频带的基本模式分量(IMF),然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的IMF进行后处理.该方法具有避免模式混淆、抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息.根据待处理信号的时频特性与EEMD原理,提出了在EEMD方法中加入高斯白噪声的准则,通过信号仿真验证了EEMD方法的抗混分解能力.将EEMD与1.5维谱方法应用于机车走行部齿轮箱的监测诊断中,成功地提取出齿轮箱大齿轮齿根早期的裂纹故障.

基于高阶累积量的柴油发动机曲轴轴承故障特征提取

利用基于高阶累积量降维处理的1.5维谱、2.5维谱分析曲轴轴承不同磨损间隙下的发动机振动信号,提取曲轴轴承磨损故障的特征参数,有效地解决了高阶累积量计算量巨大,难以实现在线应用的缺点。试验时将振动加速度传感器放置在发动机缸体的5个不同的位置测取振动信号并分析,提取高阶谱降维处理后的特定频段内的频带能量作为特征值。结果表明,所提出的方法能够有效地抑制噪声的干扰,提取出的特征参数能够较好地反映曲轴轴承的技术状态,且当发动机转速达1 300 r/min以上,振动加速度传感器置于油底壳与缸体接缝处的左右两侧时,采集的振动信号最能反映曲轴轴承的技术状况。

管道超声内检测自动壁厚转换算法

管道超声内检测脉冲重复频率很高,产生的回波数据量很大,壁厚信息的自动获取是其核心问题。同时实际管道工况复杂,有用回波信号混杂多种噪声及不确定性干扰,这就要求自动壁厚转换算法有很强的适应性。但常用的二阶统计量方法用于自动壁厚转换时精度较低,存在误判率与漏检率较高等情况。针对这一问题,提出采用高阶统计量中的1.5维谱处理回波信号,并根据壁厚频率范围和谱线的周期性特点,截取频谱数据做二次变换,得到改进的1.5维谱,获取壁厚的渡越时间,得出壁厚。实验结果表明该算法检测精度很高,大大优于二阶统计量方法,适用于长距离输油管道腐蚀内检测。

基于1(1/2)维倒谱的汽车齿轮变速器信号特征提取

从三阶累积量出发,提出112维倒谱的概念,从理论上推导了其能抑制噪声、提高信噪比。并将其与倒谱对比,应用于实际的汽车齿轮变速器故障特征提取,分析表明,相对于倒谱而言112维倒谱能有效地从复杂的信号成分中提取出特征信号来,并且计算量小,精度高。

造纸生产线上基于1(1/2)维倒谱分析的断纸预报

在造纸生产中,当断纸将要发生时,纸张水分、定量,纸浆浓度及纸机车速等与断纸相关的物理量变化剧烈,其随机成分的非平稳性迅速增强。利用这一现象,分离出断纸相关信号中的随机变量,并计算其1(1/2)维倒谱。根据不同时刻之间倒谱距离反映的随机信号非平稳化程度,对断纸过程做出准确预报。在预报的基础上及时调整工艺过程,能够有效预防断纸发生。将这种方法应用于生产预报效果显著。

旋转机械运行稳定性劣化的高阶累积量特征提取方法

研究了基于高阶累积量理论的1.5维谱、四阶累积量对角切片谱方法在提取运行稳定性劣化特征方面的性能;从敏感性、趋势性、差异性、一致性角度,讨论了两种特征提取方法的趋势预测适用性。基于构建的转子实验台进行转子系统多种劣化类型下不同劣化程度状态的特征提取实验,检验两种方法作为特征提取手段的性能,解决了风电机组传动系统运行稳定性劣化的状态诊断、劣化趋势预测中特征提取方法的选择缺少理论依据的问题。

1(1/2)维谱及其倒谱在故障诊断中的研究与应用

为了提高故障诊断正确率，通过将倒谱和1 1/2维谱相结合定义了倒1 1/2维谱。1 1/2维谱能够消除高斯噪声，倒谱能够减少谱图中的虚假谱峰，但噪声对倒谱分析的结果具有较大的影响。倒1 1/2维谱则可以结合1 1/2维谱和倒谱的优点。通过将1 1/2维谱、倒谱和倒1 1/2维谱分别应用于溢流阀故障诊断实验，结果表明，倒1 1/2维谱可以取得较好的故障诊断效果。