基于包络角域加窗同步平均太阳轮故障特征提取

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。     

基于时变传输路径的太阳轮故障窄带解调分析方法

行星齿轮箱是风力机传动装置的重要组成部分,其振动特征提取在故障诊断领域具有重要意义。为此,提出了一种适合故障特征信号解调及时变传递路径的太阳轮故障窄带解调分析方法。利用Tukey窗对振动信号进行加窗处理;利用计算阶比跟踪对加窗信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,并进行同步平均;对加窗角域平均信号进行窄带解调分析,通过其阶比频谱编辑分离出太阳轮故障相关阶比分量后转换到角域信号,获取太阳轮故障特征及故障位置。试验数据分析结果表明,该方法能有效识别太阳轮故障特征信息。     

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。     

基于瞬时角速度信号窄带解调的太阳轮故障检测

由于时变传递路径以及振动传感器受测量频率下限的限制，及在转速较低工况下基于常规振动信号的太阳轮故障检测较为困难。对此，结合编码器信号的优势，提出一种基于编码器信号窄带解调技术的太阳轮故障检测方法。首先使用T法对光栅式编码器角度信号进行采集，然后使用向前差分法获得瞬时角速度(instantaneous angular speed, IAS)信号，随后使用角域同步平均抑制非同步干扰分量，最后通过窄带解调实现太阳轮故障检测。同时，在所提方法中提出一种基于峭度的解调频带选择策略和一种基于相位解调函数相位变化率的故障特征增强方法。实验证明IAS信号可以有效克服常规振动检测方法的不足，并验证了所提出方法能有效实现对太阳轮故障的检测。     

基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取

行星齿轮箱由于行星轮的行星运动导致其振动传递路径存在时变性,其振动响应与常规定轴齿轮箱振动响应有着本质的区别,传统的同步平均并不能直接应用于行星齿轮箱。为解决该问题,国外发展了可有效克服行星齿轮箱变传递路径的加窗同步平均法,详细论述了基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取的原理及其实现。该方法首先验证齿轮的啮合齿序特征,根据齿序特征选择合适的窗函数对信号进行加窗截取,再根据重排齿序和加窗截取信号构建目标齿轮振动信号,最后对振动分离信号进行同步平均。行星齿轮箱齿根裂纹故障实测信号分析表明,该方法能有效的对行星齿轮箱进行故障特征提取。     

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。     

基于窄带解调的行星齿轮箱故障特征提取

行星齿轮箱由于振动传递路径的时变性导致行星齿轮箱振动信号频谱具有复杂的调制边带,其包含了齿轮的故障信息。结合行星齿轮箱振动分离信号的同步平均和窄带解调法,提出了针对行星齿轮箱的窄带解调方法。对行星齿轮箱振动信号加窗截取,根据行星齿轮箱齿轮啮合齿序特征,将加窗截取信号拼接重构单个齿轮的振动分离信号,克服传递路径时变性的影响;对振动分离信号进行时域同步平均,提高信噪比;最后,对平均后的信号进行窄带解调,提取行星齿轮箱齿轮故障特征和故障位置。通过行星齿轮箱故障实验分析,验证该方法能有效的提取行星齿轮箱故障特征。     

含行星轮局部故障的行星齿轮箱振动仿真及实验研究EI北大核心CSCD

针对现有行星齿轮箱局部故障振动仿真模型使用小波变换和加窗振动分离技术进行故障诊断时效果不明显的问题,提出了一种以齿轮啮合冲击响应和齿轮啮合顺序为基础的行星轮局部故障振动仿真模型。以齿轮啮合冲击响应为基础,仿真正常齿和故障齿的单次啮合冲击振动响应;计算每次齿轮啮合的时间点,按照轮齿啮合顺序使用单次啮合冲击振动响应进行拼接,综合考虑振动信号的时变传递路径和太阳轮、行星轮和行星架转频的调制影响;建立了满足加窗振动分离技术故障特征提取的行星轮局部故障振动仿真模型。通过与行星齿轮箱的试验平台实测振动信号和振动仿真信号的分析对比,验证了所建立模型的正确性。     

基于角域平均和连续小波变换的齿轮故障诊断研究

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、角域平均和连续小波变换相结合,提出了基于角域平均和连续小波变换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连续小波变换,根据小波幅值图和相位图,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故障状态。     

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.     

基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取

由于行星轴承振动信号传递路径的时变性,且行星齿轮箱中齿轮啮合振动信号较强,导致行星轴承故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取方法。该方法首先采用阶比分析技术将原始振动信号进行等角度采样;每当行星架旋转一周,采用Tukey窗进行加窗截取,按照啮合齿序重新拼接,构造振动分离信号。再采用离散随机分离从振动分离信号中提取行星轴承故障分量;最后进行包络谱分析提取故障特征。行星轴承内圈故障实测信号分析表明,该方法能有效提取行星轴承故障特征。     

基于VMD与不同包络阶次构造的风电机组滚动轴承故障诊断

针对风电机组变工况滚动轴承故障诊断问题,将变分模态分解（variational mode decomposition,VMD）与计算阶比跟踪（computed order tracking,COT）、逆包络阶次谱（reversed sequence squared envelope spectrum,RE-SES）2种方法结合进行包络阶次分析;将非平稳的时间域信号转换成平稳的角度域信号,再经包络法找出滚动轴承故障特征信息。仿真与实验结果表明,VMD结合RE-SES包络阶次法可以更加有效地提取出调幅信号中的调制阶次,并且VMD滤波可以使得故障特征阶次更加凸显,易于故障识别,为风电机组变速工况下的滚动轴承故障诊断提供参考。     

变转速工况下液压泵故障振动信号的角域烈度特征提取方法

提取对故障敏感的特征信息是提高液压泵状态评估准确性的关键;由于目前变转速工况下液压泵故障的敏感特征信息严重匮乏,导致评估准确率偏低;为此,针对液压泵滑靴磨损故障,提出角域烈度特征的新概念和新的特征提取方法。该方法利用阶比分析方法将时域非平稳振动信号转换成角域平稳信号,依据振动烈度的定义和频域计算方法,得出角域平稳振动信号的单边幅值谱和谐波频率,由此推导出三种振动信号类型(位移、速度和加速度)的角域烈度特征因子计算公式。以液压泵滑靴内边缘磨损故障为例,在变转速工况条件下提取故障振动信号的角域烈度特征因子,通过与阶次能量特征因子进行定性与定量分析比较,证实了角域烈度特征因子对滑靴磨损故障的劣化发展具有更强的敏感性。     

考虑信号传递路径的行星齿轮传动太阳轮裂纹故障响应分析

为研究振动信号传递路径对行星齿轮传动系统太阳轮裂纹故障响应的影响，采用有限元法建立齿圈结构动力学分析模型，对比分析了考虑与未考虑传递路径的齿圈振动响应，验证了模型中传递路径的时变效应以及模型的有效性。开展了太阳轮裂纹故障试验，采用快速谱峭度法（Fast Spectral Kurtosis,FSK）对实验信号进行降噪以及故障特征提取，验证了太阳轮裂纹故障仿真结果的准确性。结果表明：仅考虑与太阳轮故障齿啮合的行星轮的传递信号时，故障信号在路径中的传递随距离增加呈现不断衰减趋势；当考虑所有行星轮的传递信号时，故障信号出现调制现象，随传递距离增加呈现衰减或增加趋势。     

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。     

基于时时能量阶比谱的变转速工况滚动轴承微弱故障诊断研究

变转速工况下的滚动轴承微弱故障诊断同时面临两个难点:一是滚动轴承的故障特征信号容易被环境噪声和干扰信号淹没;二是滚动轴承故障振动信号的时变特征难以被常规频谱方法提取。针对上述问题提出了基于时时能量阶比谱的滚动轴承故障诊断方法。首先对变转速工况下的滚动轴承微弱故障振动信号进行时时(time-time,TT)变换,在双时域上刻画轴承故障振动信号的时变特征;然后利用提出的时时能量定义计算轴承故障振动信号的时时能量,获得轴承故障振动信号的时时能量信号;最后对时时能量信号进行阶比分析得到轴承故障振动信号的时时能量阶比谱,并根据时时能量阶比谱的阶次特征识别出轴承故障类型。分析了变转速工况下的滚动轴承故障仿真信号和实验测试信号,结果表明:时时能量信号能够有效追踪轴承故障振动信号的时变能量分布,增强故障特征信号的冲击特征,时时能量阶比谱较包络阶比谱抗噪能力更强,为变转速工况滚动轴承微弱故障诊断提供一种有效方法。     

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解（VMD）滤波,利用同步提取变换（SET）对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。     

基于角域四阶累积量切片谱的柴油机连杆轴承故障特征提取

提出了一种角域四阶累积量切片谱方法,应用于提取连杆轴承微弱故障特征。首先,对升速过程振动信号进行阶比重采样得到角域平稳信号,再计算其四阶累积量对角切片谱,构成角域四阶累积量切片谱,用于分析不同转速区间、不同测试位置下的非稳态信号,提取连杆轴承微弱故障特征。试验结果表明:角域重采样与四阶累积量对角切片谱相结合,既能分析非稳态信号,又能抑制噪声干扰;特定阶比带内的角域四阶累积量对角切片谱的能量和峰值,能有效识别连杆轴承各种技术状态,可以作为连杆轴承磨损故障的特征参数;并得出了敏感测试位置、敏感转速区间和特征阶比带。     

变转速齿轮箱复合故障的自适应时变滤波分析

复合故障诊断是机械故障诊断领域的一大难点。齿轮箱出现复合故障时,受传递路径、测点布置等影响,所拾取的复合故障振动信号中,各故障成分会呈现强弱不平衡,特别在变转速条件下,故障特征具有时变特性。因此,针对变转速下的齿轮箱复合故障诊断,提出了一种基于频域滤波的自适应时变滤波方法。该方法在频域构建自适应时变滤波器,采用自适应时变滤波器将包含齿轮故障特征的时变滤波信号从齿轮箱复合故障信号中分离出来,并进行包络阶次谱分析,以提取齿轮故障特征;同时,对残余信号(齿轮箱复合故障信号与时变滤波信号的差值)进行包络阶次谱分析,以提取轴承故障特征。算法仿真和应用实例表明,自适应时变滤波方法可有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征。