基于幅值和相位解调分析的齿轮箱起动过程故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和幅值、相位解调分析技术相结合,提出了基于幅值和相位解调分析的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均,以消除干扰噪声的影响,最后对角域平均信号进行幅值和相位解调分析,根据幅值和相位解调函数图,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

基于倒阶次谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的倒谱分析技术与阶次谱结合，提出了倒阶次谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样，再对时域信号实行等角度重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行倒谱分析，就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹和齿面磨损故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障。     

基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法

针对变速齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法。变速齿轮箱中的转速具有时变的特性,而故障特征往往与转速相关,亦具有时变特性。本文方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,再根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行能量算子解调分析,根据阶次解调谱中的调制信息进行变速齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变速齿轮箱复合故障进行了分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变速齿轮箱复合故障的故障特征。     

基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法

通过对旋转机械变速运行齿轮箱振动研究,提出基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法。对齿轮箱变速等非稳态信号进行时域同步采样,利用阶比跟踪对时域信号等角度重采样转换为角域准平稳信号,克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象;对角域信号进行同步平均削弱与转速无关的频率成分,提高信噪比;对平均信号进行窄带解调分析,通过对阶比谱自动编辑分离出齿轮故障主要啮合阶比分量后恢复到角域信号,进行幅值解调及基于频移的相位解调,据幅值解调及相位解调波形图提取齿轮故障特征。结果表明,基于频移、谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法能有效提取齿轮故障特征信息。     

基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域信号转化为角域信号,再对角域重采样信号进行集合经验模式分解,根据相关系数选取合适的内禀模态函数,最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析,根据包络谱进行齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变转速齿轮箱复合故障的特征。     

基于包络同步平均的齿轮故障诊断

齿轮振动信号由于存在非平稳、调制、传递路径复杂等特点,其分析相对较为困难,传统的共振解调法还存在共振带参数无法准确确定的不足。为解决上述问题,本文提出了一种基于包络信号角域同步平均的齿轮故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度提取出齿轮振动信号的复包络信号,再分别选取齿轮箱中不同转轴作为参考轴对复包络信号进行等角度采样,在角域进行同步平均并用阶比跟踪提取齿轮故障信息。该方法可有效消除源包络信号中的宽带噪声干扰,分离出与故障齿轮所在轴有关的阶比分量,同时可克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象。利用该方法分别对齿轮故障仿真信号和齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,所提出的包络角域同步平均方法能够有效地提取出齿轮故障的特征信息。     

角域AR谱技术在齿轮故障诊断中的应用

利用时频分布平面内信号能量峰脊与瞬时频率之间的对应关系,对信号瞬时频率进行估计;在此基础上利用代数方法求解鉴相时标积分方程,并对经插值重采样得到的角域信号进角域平均处理,提高了角域信号的信噪比;最后对角域信号进行AR建模实现信号的阶次谱分析。实际测试结果表明:采用角域AR谱技术处理齿轮箱非平稳振动信号,能够有效地避免传统频谱方法无法解决的"频率模糊"现象,克服了传统阶次谱分辨率较低,谱线毛糙,易受噪声及轴频调制影响等缺点,对齿轮箱的早期故障有较好的识别能力。     

基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法

针对风速和载荷随机波动造成的早期故障特征难以提取和量化的特点,提出基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法。首先利用阶比重采样技术将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳或准平稳特性的角域信号,提取角域无量纲指标反映风电齿轮箱早期故障趋势;其次利用多元相关度测量建立风电齿轮箱早期故障识别模型;最后采用多元离群检测方法实现风电齿轮箱早期故障预警。实验表明,该方法能够实现较为准确地的风电齿轮箱早期故障预警,具有较好的工程实际意义。     

基于角域加窗同步平均的太阳轮故障检测方法

行星齿轮箱广泛应用于风电机组等大型装备中,其振动特征提取在故障诊断领域有重要意义。但由于存在非平稳、调制、传递路径复杂、传递路径具有时变特性等特点,常规定轴齿轮箱的同步平均技术不直接适用。在原有行星齿轮箱加窗时域平均方法基础上提出一种适合时变传递路径及变速工况的角域加窗同步平均技术,从中提取有用信号同时降低传输路径的影响。由计算阶比跟踪对时域加窗振动信号进行等角度重采样,转换为角域准平稳信号,然后进行同步平均。将该方法对行星齿轮箱故障实测振动信号进行了分析,实验结果表明,所提出方法能够有效地提取行星齿轮箱太阳轮故障的特征信息。     

基于包络角域加窗同步平均太阳轮故障特征提取EI北大核心CSCD

行星齿轮箱广泛应用于风电机组等大型装备中,其振动特征提取在故障诊断领域有重要意义。但由于存在非平稳、调制、传递路径复杂、传递路径具有时变特性等特点,导致故障响应微弱,往往被强背景噪声所湮没。主要针对包络分析、加窗同步平均、计算阶比跟踪相结合,提出了一种适合弱特征信号解调、时变传递路径及变速工况的包络角域加窗同步平均技术。Tukey窗函数对故障振动信号进行加窗处理,希尔伯特变换(Hilbert)获取故障复包络信号,计算阶比跟踪对复包络信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,然后进行同步平均。该方法对太阳轮故障实测振动信号进行分析,实验结果表明,所提出方法能够有效地提取太阳轮故障的特征信息。     

基于包络S变换时频图像提取齿轮故障特征

齿轮故障振动信号中调幅和调频现象同时存在,其频谱包括以啮合频率及其谐波为载频,齿轮所在轴转频及其谐波为调制频率产生的调制边频带。针对齿轮故障振动信号特征提取困难的问题,提出一种基于包络分析和S变换时频图像相结合的故障特征提取方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,然后对包络信号进行S变换,得到包络的时频图像的等高线灰度图像,计算图像的灰度共生矩阵及其统计特征量,提取齿轮故障特征。试验结果表明：该方法能有效提取齿轮故障特征。     

Wavelet-based mann and morrison algorithm for improvement of three-phase unbalanced voltage dips characterisation

This work introduces a method for improvement of characterisation of voltage dip using a new technique based on a discrete wavelet transform. The proposed method estimates the amplitude and phase angle of the system voltages. Fourier transform method was already used to determine these items. The responses of the relevant algorithms under such conditions have errors because of the drawbacks of the Fourier transform. The proposed method is a combination of the discrete wavelet transform for obtaining the sinusoidal waveform of the system voltages, and the Mann and Morrison algorithm, for estimating the amplitude and phase angle of the three-phase voltage, which is then used to characterise the voltage dip. The use of a three-point Mann and Morrison algorithm results in a quicker and more accurate response in determining the voltage dip type, than the Fourier transform method. This is particularly true when the voltage dip duration is very short.     

基于MODWPT的Hilbert谱及其在齿轮故障诊断中的应用

在对基于最大重叠离散小波包变换(Maximal overlap discrete wavelet packet transform,简称MODWPT)的Hilbert谱方法进行介绍的基础上,将基于MODWPT的Hilbert谱应用于齿轮故障诊断当中。采用MOWDWPT可将多分量的复杂信号分解为若干个瞬时频率和瞬时幅值具有经典物理意义的单分量之和,然后求出各个单分量信号的瞬时频率和瞬时幅值,再进行组合便可以得到原始复杂信号完整的时频分布。对具有裂纹和断齿的齿轮故障振动信号的分析结果表明,基于MODWPT的Hilbert谱可以有效地提取齿轮振动信号的故障特征。     

信号的小波尺度-频率表示及其在机械故障诊断中的应用

基于对信号的连续小波变换特点的分析，提出信号特征的小波尺度一频率表示方法。该方法对污染的脉冲信号和正弦信号的应用结果表明该方法能有效提取强噪声背景下的周期成分。以变速器齿轮的故障诊断为例，用该方法对变速箱齿轮振动信号的尺度-频率表示进行分析，结果表明该方法能非常有效地将不同磨损状况的齿轮振动信号的特征表现出来。     

汽车起步颤振的时频分析

汽车以不同的挡位和节气门开度在平路和坡路上起步时，出现的颤振，并会伴隨传动系剧烈的扭转振动现象。这种失稳现象从产生到减缓的全过程中，其振动加速度信号的频率分量和振幅具有显著的时变特征。由此，在采用短时付里叶变换、Wigner-Ville分布及连续小波变换三种时频分析方法的基础上，选择合适的方法对实车坡道M2档小油门工况下车上不同位置的颤振加速度信号进行分析，得到怠速、颤振和平稳行驶三个阶段的振动时频特性，并结合FFT频域分析方法，深入研究三个阶段的频率特性，及其颤振的原因和控制传递路径的有效手段。     

Time average vibration fringe analysis using Hilbert transformation

Quantitative phase information from a single interferogram can be obtained using the Hilbert transform (HT). We have applied the HT method for quantitative evaluation of Bessel fringes obtained in time average TV holography. The method requires only one fringe pattern for the extraction of vibration amplitude and reduces the complexity in quantifying the data experienced in the time average reference bias modulation method, which uses multiple fringe frames. The technique is demonstrated for the measurement of out-of-plane vibration amplitude on a small scale specimen using a time average microscopic TV holography system.     

应用Hilbert变换和ZFFT提取变速器齿轮故障特征

变速器故障齿轮振动信号,调幅现象和调频现象同时存在,其频谱中包括啮合频率及其谐波、调制产生的耦合频率。Hilbert变换无法提供足够高的频率分辨率解调低频调制信号,为此提出复调制细化谱分析方法。通过变速器齿轮故障模拟实验,采集齿轮正常、轻微磨损和严重磨损时的稳态振动信号,对其进行Hilbert变换得到信号的包络,对包络信号进行复调制细化谱分析,得到齿轮轴转频基波及其谐波幅值。随着齿轮磨损程度的增加,齿轮轴转频基波及其谐波幅值明显增大,可作为齿轮磨损故障特征参数。     

Accuracy enhancement of 3D profilometric human face reconstruction using undecimated wavelet analysis

Three-dimensional profilometric object reconstruction is a challenging topic; among the various methods available, we implement the line projection technique, which has superiorities over other methods. In order to increase the accuracy of measurement, a wavelet transform analysis is used in two stages of denoising and phase extraction. Because of the denoising capability and multiresolution characteristics of wavelet transforms, we employ an undecimated wavelet transform for noise reduction and a continuous wavelet transform in the phase extraction stage. The aim is to add a preprocessing stage of denoising based on the undecimated wavelet transform to enhance the accuracy of measurement in noisy patterns. The experimental results on the human face as a complex object demonstrate that the combination of undecimated and continuous wavelet transforms could increase measurement accuracy in noise-contaminated patterns.     

Evaluation of amplitude encoded fringe patterns using the bidimensional empirical mode decomposition and the 2D Hilbert transform generalizations

We propose an application for a bidimensional empirical mode decomposition and a Hilbert transform algorithm (BEMD-HT) in processing amplitude modulated fringe patterns. In numerical studies we investigate the influence of parameters of the algorithm and a fringe pattern under study on the demodulation results to optimize the procedure. A spiral phase method and the angle-oriented partial Hilbert transform are introduced to the BEMD-HT and tested. A postprocessing filtration method for BEMD-HT is proposed. Results of processing experimental data, such as vibration mode patterns obtained by time-average interferometry, correspond richly with numerical findings. They compare very well with the results of our previous investigations using the temporal phase-shifting (TPS) method and the continuous wavelet transform (CWT). Not needing to perform phase-shifting represents significant simplification of the experimental procedure in comparison with the TPS method.