基于声发射波形流信号的滑动轴承故障特征双谱分析

采用非接触式声发射波形流测试技术采集滑动轴承正常、不平衡、碰摩和不对中故障的声发射波形流信号,分析不同类型故障特征与声发射波形流信号间的关系,并运用双谱分析方法对声发射波形流信号进行分析,根据双谱分析三维图及等高线图表现出的不同特征,实现对滑动轴承不同故障的判别。     

双谱分析及其在滚动轴承故障诊断中的应用

双谱是处理非线性、非高斯性信号的有力工具,它包含了高阶谱的所有特性.针对滚动轴承具有非线性和非高斯的特性,利用双谱分析方法研究了不同故障模式下滚动轴承的双谱特性以及同一故障类型在不同程度时的双谱特性.实验结果表明,利用双谱特性能很好地区分滚动轴承的不同故障模式以及故障的严重程度,双谱分析方法在滚动轴承故障诊断中具有良好的工程应用前景.     

基于HOC的故障诊断虚拟仪器系统研究

机械故障诊断仍是当今研究的一个热点,虚拟仪器技术的迅速发展,将故障诊断与电子测试技术结合起来,这是现代故障诊断技术发展的重要趋势.本文介绍了现代信号处理理论高阶累积量(HOC),并将其引入到虚拟仪器的信号分析处理之中,对机械齿轮传动系统的故障进行了特征提取和分析,以VC 软件开发平台为基础,结合MATLAB语言研制和开发出了机械故障诊断的虚拟仪器系统,设计了各种功能模块,包括机械振动信号的采集、分析处理和机械系统故障诊断等,实现了基于HOC故障诊断的虚拟仪器系统.     

航空发动机转子振动信号的分离测试技术

在传统谱分析方法的基础上,尝试应用盲源分离技术对飞机发动机振动信号进行振源分离.首先,介绍了发动机振动信号的基本处理方法和常见的发动机故障类型及特征,引入了盲源分离理论并讨论了其在航空发动机振动信号处理中应用的可行性.然后,对某型涡扇发动机振动过大的现象进行了故障诊断分析.最后,应用FastICA和JADE算法对检测的振动信号进行分析,分离出了发动机的振源信号.这说明发动机振动信号分析采用盲源分离与谱分析相结合的技术可以有效分离振源信号,提高故障诊断的准确性.     

HOC与EMD结合的齿轮损伤检测研究

结合高阶累积量(HOC)与经验模态分解(EMD)方法的各自优点,提出了一种新的HOC与EMD相结合齿轮损伤故障检测方法.将采集到的齿轮系统信号先通过经验模态分解方法分解成3层不同频段信号,将各频率段的特征信号进行粗略分离,再对每一层信号进行高阶累积量谱分析,抑制了系统噪声,突出信号的损伤与故障特征.据此分别对在4级转速300 r/min、900 r/min、1 200 r/min、1 500r/min下采集到的各自6种信号:无故障信号、齿根短裂纹故障信号、齿根长裂纹故障信号、分度圆短裂纹故障信号、分度圆长裂纹故障信号、齿面磨损故障信号等进行了分析.研究表明,该方法不但能有效地区分和诊断低速和高速不同运转状态下的各种齿轮故障,而且也能识别某些故障的故障损伤程度.     

基于高阶谱的齿轮故障特征提取方法研究

基于高阶谱能够抑制高斯信号,并且可以在较强的背景噪声中提取故障信息的特点,在分析高阶谱的理论基础上,针对齿轮振动信号的非线性、频谱成分多样性等特点,研究了基于高阶谱分析的机械故障特征提取方法,提出了基于双谱估计的齿轮故障诊断方法.试验结果表明,该方法能够有效地将正常及不同裂纹程度的齿轮区分开来.     

滚动轴承故障声发射信号的小波包络谱分析

利用声发射信号的高频特性采集滚动轴承故障信息,采用小波分析技术把信号分解在不同频带,对信号进行重构,从而消除背景噪声,再采用小波包络谱分析方法识别故障信息.试验结果证明,基于声发射信号的小波包络谱分析可以有效地检测滚动轴承故障.     

基于阶次双谱的齿轮箱升降速过程故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的阶次分析与双谱分析技术相结合，提出了基于阶次双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，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈故障实验信号的分析表明，该方法能有效地识别轴承的故障。     

基于倒双谱分析的轴承故障诊断研究

将常规的双谱分析与倒谱技术相结合,提出了基于倒双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱振动信号进行双谱分析,以消除噪声的影响,再计算双谱的倒谱,对信号进行倒双谱分析,可有效提高信噪比,提取轴承的故障特征。齿轮箱轴承内外圈故障振动试验信号的研究结果表明,倒双谱分析能有效地诊断轴承的故障。