基于循环谱密度函数的滚动轴承故障诊断

采用时域平滑循环周期图法直接由信号计算循环谱密度切片,在分析常用的3种变换形式基础上,讨论了各自谱密度三维分布的共性、差异、适用范围。在滚动轴承5个故障特征频率理论计算值附近选择谱峰值最大的切片进行组合分析,通过比较切片谱峰值的大小来判断故障所在位置。对内圈故障、滚动体故障两组信号进行了频谱、包络谱、组合切片分析,结果表明,循环谱密度组合切片分析滚动轴承的故障更为直观。

基于谱相关分析的频谱空洞检测方案

设计了一种新的频谱空洞的检测方法,基于谱相关分析的理论,在循环相关匹配滤波器的基础上,采用单通道信号的检测统计量作为统计判据,用Bartlett(巴特利特)窗周期图法进行功率谱估计,并进行了蒙特卡罗仿真。仿真结果表明,在低信噪比的情况下,该检测方案具有良好的检测性能。

时间重叠的循环谱估计性能分析

通过分析加ssinc窗的循环周期图在谱频率方向和循环频率方向的偏差,分析了TA循环谱估计是无偏估计。然后,根据STFT方法,推导了使方差得以减小的平均循环周期图的计算方法,同时分析了加ssinc窗的平均循环谱估计能使方差得到最佳地减少,并采用平均的TA循环谱估计方法,估计了具有不同循环频率的两个循环平稳信号和的循环谱,所得的循环谱能在循环频率方向将各循环平稳信号准确地分离开,并在各循环频率处的谱频率方向准确得到各自的功率谱。

利用最优小波尺度循环谱的滚动轴承早期故障特征提取

滚动轴承微弱故障信号往往包含在二阶循环平稳信号中,但容易受到噪声干扰。对循环平稳信号进行基于短时傅里叶变换的循环周期谱分析可以提高周期故障的识别能力,但其结果受到窗函数大小的影响且对于微弱故障的诊断效果不佳,提出最优小波尺度循环谱进行滚动轴承的早期故障诊断。首先利用连续小波变换对信号进行处理获得小波系数;接着采用相关峭度方法选择最优的分析尺度;然后沿着时间轴对该尺度范围内的小波系数进行循环谱分析;最后对最优尺度下的循环谱平均进行特征提取。与循环周期谱的分析结果进行对比,验证了该方法在早期故障特征提取方面的有效性。