基于全矢Autogram的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承单通道信号信噪比较低、不能全面和准确表征故障特征等问题,提出了一种基于全矢谱和自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法。首先,计算互为垂直的两通道振动信号的自相关谱峭度图,得到信号中最佳频带的位置,并提取重构信号;其次,为了保证信号故障信息的全面性和获取精确故障特征信息,计算重构信号的全矢包络谱;最后,分析全矢包络谱中的故障特征进行故障诊断。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度和自相关谱峭度图等方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征频率,提高故障诊断的精确性。

基于VMD和快速谱峭度的滚动轴承早期故障诊断

针对滚动轴承故障发生初期,故障冲击特征微弱难以识别以及共振解调中带通滤波器参数难以选择的问题,提出了基于变分模态分解与快速谱峭度的轴承早期故障特征提取方法。首先采用VMD对轴承早期故障信号进行预处理,依据峭度准则选取峭度值较大的分量进行重构;然后应用快速谱峭度法确定滤波器最优参数,使用带通滤波器对重构信号进行降噪处理;最后应用Hilbert解调方法对消噪后信号进行包络解调,分析包络谱得到诊断结果。对仿真信号和轴承试验数据的诊断分析表明,该方法可有效识别出早期故障信号。

基于萤火虫算法优化VMD的滚动轴承故障检测

滚动轴承的工作环境通常受噪声干扰严重,故对其故障检测颇有难度。针对此问题,提出基于改进萤火虫算法优化VMD参数的方法。首先利用快速谱峭度分析信号,得到带通滤波器的最佳参数后,对信号进行滤波即初步降噪;其次经萤火虫算法优化得到VMD的最优参数K和α,根据所得参数将信号分解为若干个IMF分量,并以相关系数和散布熵为原则重构信号;最后用Hilbert包络解调重构后的信号得到故障特征。通过对试验数据的分析以及与LMD分解的对比可知,该方法能可靠地检测出轴承故障特征。

切割海上废弃套管的完整性监测方法

在探井任务结束后,必须把海上废弃套管从泥线以下4 m左右切割回收到地面,以清除泥线上的残留物。高压磨料射流切割系统属于目前较常用的海上废弃套管切割工具,但对该工具切割套管的完整性监测还未有成熟的方法,导致无法确定废弃套管的上提时间,这就造成了切割时间的延长和成本的增加。提出采用非接触式声发射的方法来检测套管切割信号,并采用谱峭度法来判断套管切割的完整性。在谱峭度法判别过程中,通过跟踪全频段中套管切割信号的快速谱峭度图,确定了峭度最大时的带通滤波器参数;对经过滤波的套管切割信号作ZOOM FFT运算,可得出套管在某一个角度是否被完全切透。某油田的室内外试验表明,该方法可实现360°范围内的废弃套管切割状态实时判断,提升了磨料切割的效率,降低了切割成本。所提出的方法适用于相关领域振动信号的检测与故障诊断。

基于MED与自相关谱峭度图的滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号往往信噪比较低,且具有较强的非高斯噪声,如何选择合适的解调频带一直是故障诊断的难点。自相关谱峭度图(Autogram)是新提出的一种最优频带选择方法,通过计算解调信号的平方包络的无偏自相关的峭度,能够有效地检测到解调频带及其故障频率;但此方法易受到噪声干扰,故障特征识别不明显;基于此,提出了一种基于最小熵解卷积(MED)与Autogram的滚动轴承故障诊断方法;该方法通过MED去除噪声,在得到最佳频带的同时,能够有效地突显故障特征。通过分析仿真信号及实验数据,将所提方法与快速谱峭度及现有方法进行了对比,结果表明,所提故障诊断方法能够准确地检测到解调频带及故障频率,突出故障特征和提高故障检测效果。

基于子频带谱峭度平均的快速谱峭度图算法改进

快速谱峭度图(Fast Kurtogram)算法具有能自适应选取共振解调频带并实现包络解调提取的优点,在滚动轴承包络分析中有广阔的应用前景,但其在实际应用中,若被采集信号中包含有较高峰值的脉冲干扰时,将可能导致谱峭度图的自适应共振带确定失效,最终导致无法获得包含有效滚动轴承的故障特征信息的包络信号。为解决快速谱峭度图算法的上述不稳定问题,本文提出了一种基于子频带谱峭度平均的改进快速谱峭度图算法,其可有效消除或削弱脉冲干扰成分对谱峭度图结果的影响,提高了共振解调频带确定的鲁棒性,实现了基于快速谱峭度图算法的滚动轴承故障特征准确提取。仿真和试验结果验证了本方法的有效性。

谱峭度在轴承故障振动信号共振频带优选中的应用

在滚动轴承故障振动信号分析中,为减少采集信号共振频带对解调效果的影响,利用谱峭度方法确定共振频带的带宽和中心频率。首先解释谱峭度的含义,分析基于短时傅里叶变换的谱峭度算法的不足;然后提出快速峭度图和突起度图两种改进方法,并分析其特点;最后通过仿真和试验手段,对比分析它们在振动信号共振频带优选中的应用效果。结果表明,突起度图在信噪比较低的情况下,对共振频带的辨别能力优于快速峭度图。