基于变分模式分解的行星齿轮箱齿轮组合故障频率解调分析

行星齿轮箱组合故障振动信号具有多源调制特点,在频域内边带结构复杂,通过常规Fourier频谱分析难以有效提取故障特征;组合故障振动信号的调频部分包含故障信息,且不受传递路径影响。为了准确提取行星齿轮箱组合故障特征,提出基于变分模式分解的频率解调分析方法。根据采样频率和载波频率确定单分量个数,通过变分模式分解将多分量信号自适应地分解为一系列本质模式函数;计算本质模式函数的瞬时频率,根据中心频率和啮合频率的匹配关系选取敏感单分量;通过分析敏感单分量瞬时频率频谱诊断组合故障。通过仿真信号和实验信号分析验证了方法的有效性,诊断了太阳轮与行星轮、太阳轮与齿圈、行星轮与齿圈的组合故障。     

基于ASTFA和SDEO解调的行星齿轮箱故障诊断方法

针对行星齿轮箱故障信号的调制特点,提出基于自适应最稀疏时频分析(Adaptive and Sparsest TimeFrequency Analysis,ASTFA)和对称差分能量算子(Symmetric Difference Energy Operator,SDEO)相结合的解调方法,用于提取故障信号的瞬时幅值和瞬时频率信息。采用ASTFA方法分解行星齿轮箱故障信号,得到若干个单分量信号,采用SDEO进行解调,得到各单分量信号的瞬时幅值和瞬时频率,并计算得到包络谱。采用该方法分析行星齿轮箱故障仿真信号和故障实际信号,结果表明,该方法能准确地提取故障特征,实现行星齿轮箱故障诊断。     

基于ICEEMDAN方法和频率解调的行星齿轮箱故障电流信号特征分析

为了从电流信号中准确地提取行星齿轮箱故障特征,提出了基于改进自适应噪声完备集合经验模式分解和频率解调分析的故障诊断方法。通过改进自适应噪声完备集合经验模式分解将感应电机电流信号自适应地分解为一系列本质模式函数;根据故障频率调制供电频率的特性,以瞬时频率最接近供电频率为优选原则,优选出含有故障信息的本质模式函数作为敏感分量;并对敏感分量进行频率解调,通过频率解调谱诊断行星齿轮箱故障。齿轮箱试验分别采集太阳轮、行星轮以及齿圈三种局部故障状态的电机电流信号;信号分析结果表明该方法不仅可以减小定子电流噪声的影响,而且可以有效地提取复杂信号中的故障特征频率。     

基于Hilbert振动分解和高阶能量算子的行星齿轮箱故障诊断研究

行星齿轮箱广泛应用于各种机械设备中,其故障诊断问题是近年来的研究热点之一。提出了基于Hilbert振动分解和高阶微分能量算子的故障诊断方法。Hilbert振动分解计算复杂性低,能够将复杂信号分解为单分量,应用该方法对信号进行分解,满足高阶微分能量算子的要求。高阶微分能量算子的时间分辨率高,对信号的瞬态变化具有良好的自适应性,应用该方法检测故障引起的瞬态冲击,估计信号的幅值包络和瞬时频率。对高阶微分能量算子输出以及幅值包络和瞬时频率进行Fourier变换,通过频谱识别特征频率,从而诊断行星齿轮箱故障。分析了行星齿轮箱的仿真信号和实验信号,准确地诊断了太阳轮、行星轮和齿圈的故障,验证了该方法的有效性。     

基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法在齿轮故障诊断中的应用

针对齿轮启停过程中故障振动信号的调频特性,提出了基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法,并将其应用于齿轮瞬态信号的分析。广义解调时频分析是一种新的时频分析方法,它可以将多分量的信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的单分量信号,每个单分量信号可以是调幅-调频信号,因此非常适合处理多分量的调幅-调频信号。而当齿轮发生故障时,其启停过程中的振动信号就表现为多分量的调幅-调频特征。在基于广义解调时频分析和瞬时频率计算的阶次谱方法中,首先采用广义解调时频分析方法将齿轮瞬态信号分解为若干个单分量信号,然后计算各个分量的瞬时频率,再对其瞬时频率信号进行重采样,最后对重采样信号进行频谱分析得到阶次谱,从而提取齿轮振动信号的故障特征,判断齿轮的工作状态。仿真信号和实验信号的分析结果表明了该方法的有效性。     

基于EMD和Teager能量算子的轴承故障诊断研究

提出了一种基于EMD和Teager能量算子的齿轮箱轴承故障诊断的新方法,该方法综合利用了经验模态分解和Teager能量算子分析技术.首先利用经验模态分解方法,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数,然后用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时幅值,最后对感兴趣固有模态函数瞬时幅值的包络谱进行分析,就可识别齿轮箱轴承的故障部位和类型.齿轮箱轴承故障振动实验信号的研究结果表明:该方法能有效地识别轴承的故障.     

基于谐波小波包变换的齿轮箱包络解调分析

齿轮箱发生某些故障时所产生的非平稳信号具有多分量调制的特点,啮合分量及倍频受噪声干扰影响严重且相互交叠,信号频带较宽异常复杂,给故障诊断带来了很大的障碍。在研究谐波小波频段分解与Hibert解调分析的基础上,提出了基于谐波小波包变换的解调分析法的实现过程。该方法首先对预处理后的信号进行三次样条插值并作必要的频谱分析;然后结合频谱特征与齿轮箱故障特征频率的理论计算值,确定所需提取的特征啮合分量;继而确定谐波小波包分解层数与提取的频带带宽,再通过傅立叶变换及反变换得到相应的特征啮合分量;最后采用Hilbert算子对提取出的啮合分量进行包络解调分析。将该方法应用到实际齿轮箱的磨损及点蚀故障的诊断试验中,验证了该方法对任意频段调制信息的精确提取能力,为齿轮箱故障源及故障程度的准确定位提供了可靠的判断依据。     

基于LMD的能量算子解调方法及其在故障特征信号提取中的应用

. 局域均值分解是将多分量调频调幅信号分解为一系列单分量调频调幅信号的有效时频分析方法。为提取故障信号的特征,提出了基于局域均值分解的能量算子解调方法,局域均值分解将复杂的多分量信号分解为若干个乘积函数的线性组合,再通过能量算子解调方法可求取每个乘积函数的幅频信息,从而可进一步获取故障信号的时频分布或提取其故障特征。为提高分析精度,提出了特征趋势正弦函数数据延拓方法以有效克服端点效应的影响。实验信号的分析结果表明,所提出的基于局域均值分解的能量算子解调方法能有效提取机械故障振动信号的特征。     

基于独立分量分析与希尔伯特-黄变换的轴承故障特征提取

滚动轴承早期故障信号具有能量小、频带分布宽等特征,易受到其它能量较大振源信号的干扰。传统的希尔伯特-黄变换（HHT）对信噪比大、多频率调制信号常因不能对其所包含的固有模式函数（IMF）实现准确分离和去除调制干扰分量而失效。本文提出了基于HHT和独立分量分析（ICA）的滚动轴承诊断新方法。该方法首先利用经验模式分解（EMD）将滚动轴承振动信号分解成若干平稳的本征模式函数IMF分量,通过提取若干包含主要信息的IMF分量,应用带通滤波器和Hilbert变换获取IMF分量的高频包络波形,再应用ICA分离包络波形并进行频谱分析,进而判断滚动轴承的运行状况。仿真和试验分析结果验证了本方法的可行性。     

基于EEMD和Teager能量算子的行星齿轮箱故障特征提取研究

针对行星齿轮箱振动信号故障特征提取困难、幅值和频率调制明显等问题,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)和Teager能量算子的行星齿轮箱故障特征提取方法。新方法首先利用EEMD分解样本信号得到若干本证模量函数(IMF),计算各IMF与原始信号的相关系数和欧式距离,筛选出能够表征原始信号特征的分量。其次,计算筛选后各IMF分量的Teager能量算子,将计算结果进行信号重构。最后,提取重构信号模糊熵及其对应概率密度函数的波形指标,作为基本特征参数进行故障诊断。将所提方法应用于行星齿轮箱实验数据分析,并与常用特征提取方法对比,结果表明:所提出的新方法不仅能有效区分行星齿轮箱故障类型和程度,且识别率优于所对比的方法。     

小波包络解调在轧机故障早期诊断中的应用

针对轧钢机振动信号频谱成分的多样性和高低频混杂性，利用小波正交分解的多尺度多频带特性将振动信号展开到一系列相邻的小波空间上，使调制现象突显出来易于分析；再借助希尔波特包络分析技术对小波分解后的包含调制信号的分量进行解调，成功地提取出了故障早期特征。通过后期的振动数据跟踪分析，发现轧机轴承的外圈、滚动体相继出现损伤，并逐渐恶化，与停机开箱后结果基本吻合，进一步证实了小波包络解调技术的有效性。说明小波分析和包络解调技术能够有效地提取轧机轴承故障早期的特征，为设备的早期维修决策提供了重要的依据，同时可以避免恶性事故的发生。     

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。     

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。     

基于经验模式分解(EMD)的齿轮箱齿轮故障诊断技术研究

简述了齿轮箱传统信号分析技术与经验模式分解(EMD)技术的异同，并详细论述了EMD的分解原理和富立叶变换的关系。针对齿轮箱振动加速度数据，运用EMD分解技术，得到IMF(Intrinsic Mode Function)模式分量，提出了基于IMF及功率谱(PSD)的IMFPSD216指标和基于IMF及滤波统计的IMFFLT指标，并验证了它们的有效性。运用这些指标正确明显地分辨出齿轮箱齿轮失效。     

信号相关性和EEMD-Hilbert包络在滚动轴承故障诊断中的应用

针对传统信号包络的带通滤波器的中心频率和带宽的选择不确定性和经验模式分解(EMD)在非线性非平稳信号处理中存在的模态混叠问题,提出了一种以信号的相关性为判据,获取总体经验模式分解（EEMD）的最佳IMF分量,并对其进行Hilbert包络解调获取故障特征频率,实现滚动轴承早期故障的诊断的新方法。实验分析结果表明：该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的早期故障类型,适合滚动轴承早期故障的精确诊断,具有一定实用价值。     

基于VMD-DE的坦克行星变速箱故障诊断方法研究

为了提高坦克行星变速箱齿轮故障模式识别准确率,将变分模态分解(VMD)与散布熵(DE)结合提出故障特征提取新方法。利用波形法确定VMD分解层数,VMD分解振动信号得到一组固有模态分量(IMF);根据归一化互信息准则筛选若干IMF重构信号,计算重构信号的散布熵;将重构信号散布熵作为特征值输入到粒子群优化(PSO)的多分类支持向量机(SVM)中实现故障模式识别。通过对坦克行星变速箱的正常、行星轮故障和太阳轮故障三种状态进行模式识别,分类准确率达到100%,且计算时间较短。与基于原始振动信号DE、VMD-SE(样本熵)、VMD-PE(排列熵)及EMD-DE(经验模态分解与DE结合)等方法比较,综合考虑准确率和计算时间两个因素,基于VMD-DE的方法故障诊断性能最佳。     

基于阶次分析技术的行星齿轮箱非平稳振动信号分析

行星齿轮箱启动、停止和负载发生变化时,转速会发生变化并使得行星齿轮箱的振动信号具有明显的非平稳特性。行星齿轮箱复杂的结构特征导致了振动信号的复杂性,使得常规的频谱和解调分析方法难以识别时变工况下的行星齿轮箱故障特征频率。本文在行星齿轮箱故障特征频率的基础上,考虑转速变化特征,总结了行星齿轮箱太阳轮、行星轮及齿圈的故障阶次特征表。通过对行星齿轮箱变转速工况下太阳轮故障实验信号的阶次分析,实现了变转速情况下行星齿轮箱太阳轮故障诊断,并与传统的频域信号分析方法比较,体现了阶次分析技术在行星齿轮箱变工况故障诊断过程中的优势。