基于CSLBP的轴承信号时频特征提取方法

针对滚动球轴承振动加速度信号特征提取问题,提出一种基于中心对称局部二值模式(center-symmetric local binary pattern,简称CSLBP)的时频特征提取方法。首先,利用广义S变换对滚动球轴承振动加速度信号进行处理,通过采用时频聚集性度量准则自适应地确定广义S变换的调整参数,从而获取时频分辨性较好的二维时频图;然后,计算二维时频图的CSLBP,提取CSLBP纹理谱描述滚动球轴承振动加速度信号的时频特征。对滚动球轴承正常、外圈故障、内圈故障和滚动体故障4种不同状态的振动加速度信号进行了研究。结果表明,CSLBP纹理谱能有效地表达滚动球轴承振动加速度信号的时频特征,与局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)和统一模式LBP纹理谱相比,CSLBP纹理谱具有特征维数低和区分性能好的优点。     

连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。     

基于短时傅里叶变换的滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位研究

针对滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位困难问题,对存在单一点蚀故障的滚珠丝杠副进行了研究,提出了一种基于短时傅里叶变换(STFT)的滚珠丝杠副丝杠滚道故障定位方法,通过理论分析确定了针对滚珠丝杠副振动信号STFT理想的窗函数及其参数。利用STFT分析了滚珠丝杠副仿真与实验振动加速度信号,根据丝杠滚道出现故障时的频率响应特性以及信号瞬时频率随时间的变化,以瞬时频率为特征确定了故障位置。仿真与实验研究结果对比表明,STFT时频分析方法能够用于有效地识别出滚珠丝杠副的故障位置。     

基于ANSYS/LS-DYNA的铁路货车缺陷轴承振动特性研究

基于ANSYS/LS-DYNA显式动力学,研究轴承有点缺陷时对轴承振动特性的影响,建立了轴承主要元件如内、外圈及滚子的点缺陷模型并进行动力学仿真分析,通过提取正常轴承和有点缺陷轴承运行时内圈滚道节点Y方向的加速度曲线,进行轴承振动信号时域分析,得出主要元件有点缺陷时轴承的振动特征。研究表明峰值、均值、方差、峭度指标、峰值指标和裕度指标可以作为滚子点缺陷的判断指标;方差均值比可以作为内圈点缺陷的判断指标;均方根值、方根幅值、方差、峭度指标、脉冲指标、峰值指标和裕度指标可以作为外圈点缺陷的判断依据。     

圆周振动筛轴承故障特征提取与诊断

针对圆周振动筛轴承故障信号经常淹没在振动筛自身的振动和冲击中,导致轴承故障特征难以提取的问题,提出采用包络分析法处理测试信号和诊断轴承故障的方法。利用加速度传感器采集圆周振动筛轴承正常工作和发生故障时的振动信号,再采用包络分析方法对振动信号进行处理并提取轴承的故障特征,从而识别出故障类型。通过实验分析了振动筛轴承故障的时域和频谱特征,得出轴承外圈频谱存在调制现象,而内圈频谱不存在调制现象,为轴承故障诊断提供了理论的技术支持和判断依据。     

某型航空发动机中介主轴承早期微弱故障诊断研究

针对基于机匣采集的振动信号难以有效提取出航空发动机中介主轴承早期微弱故障特征的问题,提出了基于巴特沃斯低通滤波器降噪和Hilbert包络解调的中介主轴承早期微弱故障诊断方法。该方法依托带涡轮支承和外机匣的新型航空发动机中介主轴承试验器,首先,开展某型发动机巡航状态下健康中介主轴承试验,获取基准振动频谱特征;然后,进行外圈剥落预置故障的轴承试验,对采集的振动信号通过低通滤波降噪并进行Hilbert包络分析解调出低频故障信号;最后,对比分析健康主轴承试验与轴承故障试验的时域波形、频谱和包络谱。结果表明,包络谱中转差信号与呈现"山"型边带特征,可用于诊断该型航空发动机中介主轴承外圈的早期剥落故障。     

装甲车变速箱滚动轴承故障仿真分析

为解决变速箱轴承故障不能及时准确诊断这一问题,将刚柔耦合动力学仿真技术应用到变速箱轴承故障诊断中。首先对轴承双冲击理论进行了简要分析,然后根据装甲车变速箱轴承实际参数建立了基于ADAMS的轴承刚柔耦合动力学模型,对4种不同尺寸的轴承外圈故障进行了仿真,对轴承外圈故障进行了分析得到了不同尺寸故障下的振动信号的时频特性。通过实验分析验证了变速箱轴承刚柔耦合模型建立及仿真过程的正确性。仿真及实验结果表明:随着故障尺寸的增大,时域信号中出现双冲击现象,根据时域信号中双冲击的时间间隔就可以判断所对应的轴承外圈故障的大小。该结果为及时掌握装甲车变速箱轴承故障进展与实现装甲车的安全运行提供了帮助。     

波纹度波数对深沟球轴承振动特性的影响

建立了三自由度轴承动力学模型和波纹度模型,以6201深沟球轴承为研究对象,基于定步长四阶龙格-库塔法得到轴承振动频率和振动加速度,分别通过与文献和试验结果的对比,验证了模型的正确性。并分析了内外圈波纹度波数对轴承加速度峰峰值和有效值的影响,结果表明:轴承振动加速度响应的峰峰值和有效值随内外圈波纹度波数增大而增大,波纹度波数为球数整数倍时,峰峰值和有效值的变化曲线会出现局部峰值;内外圈波纹度波数为奇数时比偶数时轴承的振动响应更明显;轴承振动加速度响应的峰峰值和有效值随外圈波纹度波数变化略大于随内圈波纹度波数变化。     

降速工况下滚动轴承微弱故障特征信号提取新方法

研究降转速工况下滚动轴承微弱故障特征信号的提取,提出了一种基于计算阶次分析、三次样条插值分析与包络谱分析相结合的新方法。基于滚动轴承微弱故障实验测得的降速工况下的转速信号和振动信号,首先对转速信号在时域内积分获得角位移-时间信号,再对该信号进行线性插值获得等角度间隔的角位移-时间信号,然后利用该时间序列对振动信号进行三次样条差值获得等角度间隔分布的重采样振动信号,最后对重采样振动信号进行包络分析及快速傅里叶变换获得阶次包络谱。通过对滚动轴承微弱故障实验信号分析,表明该方法能有效提取出滚动轴承微弱外圈故障和滚动体故障特征信息。该方法为轴承微弱故障特征信号提取提供了一种重要手段,具有广泛的应用前景。     

基于角域AR模型滤波的滚动轴承故障诊断

在齿轮噪源存在的变转速滚动轴承故障诊断过程中,因混合信号中转频分量相对较小,使得基于时频表达的阶比跟踪技术受到限制。虽然基于故障特征频率的角域重采样能提取轴承的故障特征,但这种算法不能确定故障位置,而且可能会出现误判。针对这一问题,提出了基于角域自回归(auto regressive,简称AR)模型滤波的处理方法。该方法利用线调频小波路径追踪算法从降采样处理的混合信号中提取齿轮瞬时啮合频率趋势线并估计转速,根据估计转速信息对原混合信号进行等角度重采样,获得了角域信号。利用角域信号中齿轮啮合振动成分具有周期性的特点,使用AR模型对其滤波,并且对滤波后信号进行包络阶比分析,完成故障判断。通过处理仿真信号和实验信号,验证了该方法不仅能有效地去除齿轮噪声,并且可以判断轴承故障位置。     

基于EEMD和包络分析的滚动轴承故障诊断研究

在较大的背景噪声中,对旋转机械进行监测,包络分析不能从测得的振动信号中解调出故障。基于旋转机械振动信号具有非平稳、非线性特点,提出一种新的基于EEMD和包络分析的滚动轴承故障诊断方法,该方法首先运用EEMD方法将振动信号分解成有限个本征模态分量和残余量,对这些分量进行包络分析,可以解调出故障。通过仿真信号和实际滚动轴承外圈的振动信号分析表明该方法能够有效地识别滚动轴承的故障。     

深沟球轴承振动性能不确定性评估的数学模型实验研究

深沟球轴承是旋转器械的关键部件,其振动性能直接影响着与之配套主机的工作稳定性与可靠性。由于深沟球轴承振动性能概率分布与趋势先验信息的缺乏,而使得统计分析难以进行。为此,通过融合模糊理论和范数方法,作者提出了深沟球轴承振动性能不确定性的模糊数学评估方法,可以在概率分布和趋势未知的条件下揭示深沟球轴承振动性能的变异程度,及时发现潜在故障,采取维修及更换措施,降低事故发生率,从而最大限度地减少经济损失。本文对某型号深沟球轴承振动加速度时间序列的实验研究,证明了该方法的正确性与有效性。     

滚动轴承外圈故障的显式有限元动态仿真分析

为研究带有早期微弱故障的滚动轴承运转及振动特点,应用ANSYS/LS-DYNA软件建立了滚动轴承常见的外圈裂纹故障有限元模型。该模型以显式算法为基础,单元采用单点积分方式,在充分考虑轴承转速、负载、接触及摩擦的条件下,成功地对滚动轴承外圈裂纹故障进行了仿真分析。仿真结果表明:在轴承转速和径向载荷一定的条件下,带有裂纹故障的轴承外圈的等效应力要明显高于没有故障的轴承内圈、保持架及滚动体的等效应力;轴承外圈滚道不同位置节点的振动响应均能体现故障特征频率,但幅值略有差别;速度及加速度响应在经过FFT变换后能部分找到故障特征频率。仿真结果对轴承故障检测能起到一定的指导作用。     

基于独立分量分析和相关向量机的轴承故障诊断研究

提出了将独立分量分析(ICA)与相关向量机(RVM)两者结合进行滚动轴承故障诊断的方法。在设计的系统平台上,首先对轴承振动测试信号进行预处理,以使其能较好地满足ICA的前提条件,再应用独立分量快速算法(Fast ICA)分离轴承状态信号并提取特征向量,然后,应用相关向量机做为故障分类器实现轴承故障状态识别。对6206普通球轴承在正常状态和内圈、外圈、滚动体故障状态所进行的故障诊断实验表明,该方法能够准确、有效地对滚动轴承故障进行识别。     

滚动轴承非线性时变参数动力学模型与故障机理研究

基于滚动轴承故障动力学模型研究其振动特性及故障机理是实现轴承故障准确诊断的基础。为描述滚动轴承缺陷对其振动响应特性的影响,考虑滚动体与缺陷的相对几何关系,提出了时变接触变形与时变刚度耦合的滚动轴承故障非线性动力学模型。以NSK6205深沟球轴承为对象,通过建立6+N_b自由度非线性时变参数动力学模型,分析了滚动体通过外圈缺陷区域时接触变形、接触刚度以及振动响应的变化过程,得到了不同缺陷尺寸下滚动轴承故障冲击振动响应特征变化规律。理论分析和实验研究结果表明,随着缺陷尺寸的增加,滚动轴承故障振动响应产生由双冲击到多冲击的变化特征,不同缺陷尺寸下,滚动体进入和离开缺陷过程中产生的冲击响应明显不同。研究成果为基于振动信号实现滚动轴承故障尺寸判断提供了理论依据。     

基于形态差值滤波和差分熵的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承内外圈的早期故障,提出了一种新的诊断方法,该方法融合了数学形态学对非线性信号的滤波和信息熵理论在信号表征方面的优越性。首先,利用数学形态差值滤波器对实测的轴承内外圈轻重损伤的故障信号进行消噪处理,充分突出了有用的故障特征信息;然后,利用差分熵提取该信号中的突变特征信息,对其进行不确定性和复杂性度量;最后,根据突变点的冲击时间间隔和内外圈故障周期性冲击的时间间隔一致的思想来完成对滚动轴承的故障诊断。通过对仿真信号和滚动轴承实测内外圈两种故障程度的振动信号的诊断分析,证明该方法能够很好地识别轴承内外圈早期故障的类型,且具有很高的准确率。     

一种内燃机滚动轴承故障诊断方法

滚动轴承是内燃机旋转连接处重要的零部件之一,其发生故障时会导致整个机器无法运转。论文首先系统研究了调制密度分布(MID)的算法原理,其次通过仿真信号在理论上对其应用效果进行了分析,最后从外圈故障振动信号中分解出相关模态分量,并从其包络谱中识别故障特征频率。仿真分析和外圈模拟点蚀故障试验表明,该方法能够有效提取滚动轴承故障特征。     

基于S变换与奇异值中值分解的滚动轴承故障诊断

为了有效地提取出滚动轴承故障信号的冲击特征,提出了一种基于S变换时频谱和奇异值中值分解(SVMD)算法的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用S变换对滚动轴承原始振动信号进行了时频变换,得到了其时频系数矩阵,通过SVMD对时频系数矩阵进行了计算,筛选出合适的奇异值用以降噪;然后,通过仿真的方式,对结果进行了S逆变换,以获得信号的时域冲击特征;最后,以滚动轴承(型号N205)外圈、滚动体故障为例,进行了故障信号冲击特征提取实验,通过对轴承的外圈和滚动体故障数据分析处理,对基于ST-SVMD算法的有效性进行了验证。研究结果表明：通过采用基于ST-SVMD算法,得到了滚动轴承外圈的故障频率,该频率与该型号轴承特征频率基本一致;基于ST-SVMD算法,得到了滚动轴承滚动体的故障频率,该频率与该型号轴承特征频率基本一致;该结果证明,基于ST-SVMD算法在滚动轴承故障信号冲击特征的提取方面是有效的。     

剥落形状对齿轮啮合刚度及动力学特性的影响

传统的剥落齿故障研究主要探讨剥落齿在不同剥落深度和不同剥落宽度的情况下齿轮刚度变化,具有较大的局限。针对此问题,对剥落形状、剥落形状分布对齿轮刚度和动力学的影响进行了研究。首先,取剥落图形在分度圆上,在此条件下取不同剥落图形。然后,在传统势能法基础上,考虑齿轮啮合位置变化时剥落宽度变化,以此为基础求出不同剥落图形的刚度变化曲线;再结合动力学变化,对于不同故障振动加速度信号进行分析,说明剥落形状因素影响齿轮相关指标,使得剥落齿轮与正常齿轮难以判别,指标相互混叠。提出使用概率密度函数与峭度值相结合的方法,利用概率密度函数曲线判断齿轮故障状态。发现此种方法可以有效抵消形状因素对于指标的干扰,具备较高可行性及判别能力。     

固体润滑滚动轴承摆动工作的故障诊断方法

为模拟固体润滑滚动轴承在太空中的摆动工作状态,从而有效分析、预测其工作寿命和失效原因,研制了一套滚动轴承摆动工作地面仿真装置。通过对轴承工作时的振动加速度、外圈温度以及电机电流等物理量的跟踪采集及分析,来判断其工作状态。采用参数判断、功率分析和共振解调等算法对振动监测信号进行处理,可以较准确地诊断出轴承的疲劳损伤,有助于对其工作寿命进行有效预测。通过对轴承疲劳损伤时产生的振动信号进行共振解调分析发现,轴承故障信号的特征频率是轴承摆动频率的倍频,使共振解调分析在轴承故障信号处理上的应用得到了有益的补充。