基于Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是工业应用系统中的重要部件,其引发的故障是引起机器设备失效的重要原因。Hilbert变换基于滚动轴承故障引发的高频固有振动,提取包络信号。通过包络信号进行频谱分析从而提取滚动轴承的故障特征信息。通过采集内圈故障、外圈故障的滚动轴承振动信号,采用Hilbert变换对轴承的振动信号进行了分析,验证了Hilbert包络解调技术在滚动轴承故障诊断中的有效性。     

基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱故障振动信号的非平稳特征,提出一种基于Hilbert-Huang变换的齿轮箱故障诊断方法。使用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,再对IMF分量进行FFT变换,实现在频域的分析,得到故障特征信号。依据IMF分量的频谱图和时域信号的边际谱图,判别齿轮箱的故障类型。实验证明是一种有效地处理齿轮箱故障诊断方法。     

基于LabVIEW时频分析的滚动轴承故障诊断

以LabVIEW为平台设计滚动轴承振动信号分析软件,实现对滚动轴承故障信号的时域分析和频域分析。时域分析主要实现对滚动轴承振动信号的自相关、均值、有效值、峰值以及峭度值分析。对滚动轴承振动信号的频域分析主要完成对滚动轴承振动信号的幅值频谱分析、功率谱分析、Hilbert包络谱分析、倒频谱分析以及ZOOM-FFT分析。利用该分析软件对实测滚动轴承故障信号进行了分析,取得了良好的分析效果。     

基于EMD和相关的滚动轴承故障包络谱分析

提出了一种基于EMD和相关的滚动轴承故障包络谱分析方法。根据相关函数的性质,对测得的振动信号进行相关分析,以实现一次降噪。把信号的自相关函数通过EMD分解成不同特征时间尺度的固有模态函数(IMF),再对包含主要信息成分的IMF分量进行Hilbert变换求其包络,通过对包络信号进行频谱分析,提取滚动轴承故障特征频率。某型坦克变速箱上的7216滚动轴承滚动体点蚀故障的试验结果表明,该方法能有效地识别滚动轴承的故障。     

基于LCD和倒频谱齿轮箱故障诊断

根据齿轮箱振动信号非平稳、非线性的特点,采用局部特征尺度分解方法和倒频谱方法相结合的方式对齿轮箱故障进行诊断。采用局部特征尺度分解方法将齿轮箱断齿实验数据分解成一系列的内禀尺度分量,并对内禀尺度分量进行相关分析,去除虚假分量;将得到的内禀尺度分量进行倒频谱分析,提取出齿轮箱故障信息。仿真分析和实验分析结果表明,该方法对齿轮箱故障诊断有很好的效果。     

基于小波去噪和EMD的齿轮箱故障诊断研究

提出小波去噪和EMD相结合的齿轮箱故障诊断的新方法。该方法首先对原始信号进行小波阈值去噪,将去噪信号利用EMD方法分解为多个IMF分量,计算各IMF分量和原信号的互相关系数,选择互相关系数较大的IMF分量进行Hilbert包络谱分析,提取故障频率。以互相关准则提取IMF分量避免了IMF分量选择的盲目性。对实测齿轮箱故障信号进行了分析,结果表明该方法能够有效地识别齿轮箱故障频率。     

基于EMD和Hilbert包络解调的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承的运行状态会直接影响到整个旋转机械的性能,提出一种将经验模态分解和Hilbert包络分析相结合的方法对滚动轴承进行故障诊断。经验模态分解具有自适应性,能有效地将携带故障信息的高频调制信号从原信号中分离出来;利用Hilbert变换对包含滚动轴承故障所在的高频段进行包络谱分析,提取故障特征频率。将提取的特征频率与根据轴承型号参数和转速所得的滚动轴承的故障特征频率进行对比,能够辨识出滚动轴承的故障。通过对实验采集的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法有效性和准确性。     

基于小波包和EMD的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种基于小波包和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,简称EMD)的滚动轴承故障诊断方法。该方法用小波包对振动信号进行预处理,用Hilbert变换求重构信号的包络,采用EMD方法将包络信号分解为若干个IMF分量,让故障信息得到凸显,然后根据某个分量的频谱,判断滚动轴承的故障类型。实验结果表明,比传统的时频分析方法,该方法能够更有效地提取轴承故障特征,诊断轴承故障。     

基于小波Hilbert包络分析与M-距离函数判别的滚动轴承故障诊断

振动信号是反映滚动轴承故障的显著信号之一。将测得的振动信号进行小波分析变换到时频域,对其高频成分加以提取并进行Hilbert包络功率谱分析,以各频段的能量和为特征量,建立M-距离判别函数来识别滚动轴承故障类型。通过实验分析结果表明该方法取得了较好地实验效果。     

四明山煤矿皮带机齿轮箱故障诊断技术与应用

阐述了煤矿皮带机齿轮箱故障的类型和振动信号特征,根据选定的测点和决定的工况,采集和记录被测齿轮箱的各测点信号,进行数据处理,分析振动信号解调谱图和功率频谱,推出齿轮箱故障类型。在四明矿皮带齿轮箱实际应用,通过对测试数据的分析,发现2个齿轮箱故障实例,拆解结果验证了分析结果的可靠性。     

基于小波降噪和CEEMD的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号难以提取出准确的故障特征的问题,提出了一种基于小波新阈值降噪与互补集合经验模态分解(CEEMD)的轴承故障诊断方法。该方法充分结合了以上2种方法的优点,有效地解决了故障特征提取难的问题。首先构建出新的小波阈值函数,再用此小波阈值降噪,可以有效地消除背景噪声的影响;将降噪后的故障信号用CEEMD方法进行处理,然后重构根据信号的相关系数挑选出的相关性较大的分量;最后将重构信号进行Hilbert变换包络,从包络图中提取故障特征。运用此方法对轴承进行试验分析,结果证实了该方法的有效性和实用性。     

小波变换在齿轮故障诊断中的应用

在分析小波变换理论和齿轮振动信号特点的基础上,提出用小波分析法提取齿轮故障特征。齿轮振动信号具有非平稳性,并且受各种噪声干扰,小波分析法具有处理非平稳信号的突出优点。在MATLAB环境中,建立了齿轮振动仿真信号,采用小波函数对受噪声污染的信号进行软阖值消噪处理,通过功率谱分析提取特征频率。仿真表明,该方法可有效抑制噪声,提取特征频率,从而为齿轮故障诊断提供依据。     

基于希尔伯特变换和小波包节点能量法的齿轮箱故障诊断研究

故障齿轮箱的振动信号中可能包含周期性的振幅和相位调制信号,在齿轮箱故障诊断中,解调成为一个重要的问题。在分析了齿轮振动信号的基础上,提出了一种基于希尔伯特变换和小波包节点能量法的故障诊断方法。通过一个包含调幅调相信息的仿真信号进行了验证,结果表明该方法能够有效提取调制信号,比使用小波包变换更有效。     

基于平移不变多小波相邻系数的矿用齿轮箱故障诊断

矿用齿轮箱工作环境恶劣,发生故障时,故障信号常淹没在背景噪声中,直接做频谱分析,很难提取其故障特征。平移不变多小波能够有效地消除信号中的Gibbs现象,相邻系数降噪法充分考虑了小波系数之间的相关性,克服了传统阈值降噪的不足。论文将平移不变多小波相邻系数降噪方法应用到仿真加噪冲击信号,提取出隐藏在噪声中的冲击特征。然后将该方法应用于煤矿提升机齿轮箱的诊断中,诊断结果表明,平移不变多小波相邻系数降噪方法能够有效提取出齿轮箱的故障特征频率,为故障诊断提供了准确依据。仿真与工程应用验证了平移不变多小波相邻系数降噪方法在故障诊断中的有效性。     

Hilbert变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障特征的提取问题,讨论了Hilbert变换的基本原理,以及基于Hilbert变换的包络解调方法在滚动轴承故障诊断中的应用,并用LabVIEW编制了相应的程序。实践表明,基于Hilbert变换的包络解调方法具有明显的诊断意义。     

基于小波包络谱分析的减速机故障诊断研究

介绍了小波分析方法,以小波分析和包络谱分析在故障诊断中的应用为例子,利用小波分析信号突变的特点,利用Hilbert包络并进行频谱分析,体现了小波包络谱分析的优越性,实现故障诊断的目的。     

基于稀疏表示的采煤机摇臂轴承故障诊断方法研究

为了有效地对采煤机摇臂轴承进行状态监控和故障分析,对稀疏分解方法字典的选取进行了深入研究。首先对稀疏表示常用分析字典进行分析,并结合采煤机摇臂滚动轴承故障机理及信号特征,选取符合单边衰减冲击响应的Laplace小波作为基原子,构造一种Laplace小波字典;通过加噪信号仿真分析,验证了基于Laplace小波字典稀疏表示方法的有效性;最后通过实验验证,将该方法应用于采煤机摇臂轴承故障诊断中,能有效提取滚动轴承故障特征。结果表明,该稀疏编码的方法在采煤机摇臂滚动轴承故障诊断方面具有良好的实用性。