计算阶次分析中避免阶次混叠的滤波定阶方法及其应用

针对计算阶次分析中的阶次混叠现象,分析了各阶次信号分量在频域范围的对应关系,并分析了在相同转速区间内信号的各阶次分量会发生频率重叠的问题;在此基础上提出了使用滤波器限制频率、确定阶次的方法,推导了滤波器截止频率选择和滤波后信号角域重采样阶次的确定原则。通过仿真信号分析和实际信号验证,提出的方法均能成功地解决阶次混叠问题,有效确定和降低了角域重采样阶次。

基于阶次分析的风电机组在线模态参数识别与故障诊断

针对风电机组的健康监测和预警评估,将基于环境荷载激励的模态参数识别和计算阶次分析方法应用于风电机组齿轮箱系统的在线模态分析。设计并构建了风电机组在线模态参数识别与故障诊断系统,通过试验模态与在线模态识别参数以及不同环境荷载激励条件下的在线模态识别参数的测试结果对比,证明在线模态参数识别方法的可行性和实时性,系统运行稳定,数据可靠,为风电机组在线模态实测,多种环境荷载激励作用下动态特性以及故障诊断研究积累了大量数据。

强噪声背景与变转速工况条件下滚动轴承故障诊断研究

煤矿机械设备工作环境恶劣,背景噪声强,轴承早期的故障特征信号微弱,从传感器所测得的振动信号中提取反映故障状态的信息比较困难;同时,煤矿机械设备工作在高速、冲击等工况下,是典型的非平稳工况,不稳定的激励及复杂工况直接导致提取轴承故障特征信号困难。针对以上问题,以矿井提升设备的运行工况为背景,提出了一种基于计算阶次分析与自适应随机共振的滚动轴承故障诊断方法。首先,模拟了矿井提升机运行过程中典型的变转速工况,分别构造故障仿真信号,并采集了轴承振动实验信号;其次,通过等角度采集同步时域鉴相序列,利用计算阶次分析将轴承非平稳的振动信号重采样为平稳信号;然后,利用变分模态分解(VMD)方法将平稳信号分解为若干本征模态函数(IMF)分量,通过轴承故障阶次实现对轴承故障类型的判断;最后,利用自适应随机共振方法来增强轴承故障特征阶次,从而实现故障特征的提取与增强,达到故障诊断的目的。仿真和实验结果证明了该方法的有效性。将该方法与最大相关峭度反褶积(MCKD)方法进行了对比,结果表明,MCKD方法虽然也可以观察到故障特征阶次,但是特征阶次比周围干扰阶次幅值仅高0.00196,低于本文所提方法的结果,说明了本文所提方法具有一定的优越性。