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。