基于小波分析的滚动轴承摩擦副表面损伤故障诊断系统

针对滚动轴承故障振动(非平稳信号)之特征,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法.该方法应用Matlab软件对包含滚动轴承故障信息的信号进行小波分解和重构,通过细化频谱分析,可有效地把轴承中的故障信息成分检测出来,从而快速地判断轴承的故障类型.基于上述研究,研发出一套适用的滚动轴承摩擦副表面损伤故障诊断系统.经实践检验,诊断方法正确,检测结果稳定、可靠.该系统经改进和功能扩展,可应用于其他振动信号的采集和分析.     

改进极限学习机在滚动轴承振动故障诊断中的应用

滚动轴承广泛应用于机械、铁路运输、航天航空等领域,在旋转机械设备的正常稳定运行中占据着至关重要的位置,其振动故障的准确、快速诊断是保证机械设备正常稳定运行的必要手段,因此,研究一种能够有效诊断滚动轴承振动故障的方法具有重要意义。针对滚动轴承振动信号具有非平稳性、非线性和影响因素相互影响相互作用的特点,结合小波分析理论对滚动轴承振动信号进行故障特征提取,通过借鉴支持向量机的分类思想,从最优化角度出发,引入结构风险最小化原理对极限学习机进行改进及优化,并结合改进后的方法构建了滚动轴承振动故障诊断模型。仿真结果表明,改进的极限学习机进一步提高了滚动轴承振动故障诊断的效率和分类准确率,为滚动轴承的振动故障诊断提供了新思路和新方法。     

基于Hilbert变换的轴承故障诊断研究

滚动轴承外环故障、内环故障和滚动体故障的振动信号具有调制的特点.采用Hilbert变换对轴承的故障信号进行了包络解调仿真分析,并对滚动轴承的外环故障进行了故障诊断试验研究,诊断结果与实际故障吻合.研究结果表明,基于Hilbert变换的包络解调技术不仅能有效提取故障信号的特征频率,而且还可以有效地实现滚动轴承故障的诊断.     

基于最小二乘支持向量机滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承故障时振动信号特点,提出了一种基于小波包变换和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法.通过对滚动轴承振动信号进行小波包分解,得到各分解节点对应频率段的重构信号以及各节点的能量,并将各节点能量组成的特征向量作为诊断模型的特征向量,输入到LS-SVM多类分类器中进行故障识别,然后在滚动轴承故障试验台上实测振动数据.分析结果表明,该方法具有较高的分类速度和较好的故障诊断正确率.     

改进循环维纳滤波器算法的滚动轴承复合故障诊断

现有的滚动轴承故障诊断方法大多针对单一故障有效,滚动轴承复合故障诊断是一热点,也是一难点.传统的循环维纳滤波器将故障信号本身作为期望输出,对滚动轴承单一故障诊断有效,但对滚动轴承复合故障诊断不再适用.提出基于改进循环维纳滤波的滚动轴承复合故障诊断方法,用滚动轴承单一故障仿真信号作为期望输出.通过仿真验证所述方法的有效性,再通过滚动轴承复合故障(内圈、外圈和滚动体复合故障)验证所述方法在滚动轴承实际复合故障诊断中的可行性,同时,验证了所述方法相对于传统循环维纳滤波的优越性.     

基于Teager-Huang变换的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,介绍了一种基于Teager-Huang时频谱和边际谱的滚动轴承故障诊断方法。详细阐述了Teager-Huang时频谱和边际谱的计算方法及物理意义。给出了该故障诊断方法的步骤,并对仿真和实际轴承的滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析和故障诊断。结果表明,基于Teager-Huang变换的故障诊断方法具有计算速度快,估计准确稳定的特点,是准确判断滚动轴承故障状态的一种有效新方法。     

内燃机滚动轴承典型故障及其振动信号特性分析

滚动轴承在内燃机中起着传递动力和承受载荷的作用,其发生故障时不仅失效形式有所差异,且振动信号特性也不尽相同,明显增加了故障诊断的难度。论文从内燃机中滚动轴承几何结构及其实际工作特点出发,对其典型故障进行总结分类,详细分析不同类型故障振动信号的特性,为准确实现滚动轴承故障诊断提供重要参考。经过研究发现不同的故障部位会导致信号包络谱中可辨识的频率成分也不尽相同,并将这些频率成分进行了总结。     

基于虚拟仪器的滚动轴承故障诊断系统的设计

根据滚动轴承信号的特点,提出了一种基于小波包分解和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法,并开发了基于虚拟仪器的故障诊断系统.首先采用小波包将信号进行分解,再利用共振解调技术分析小波包的高频段,以诊断轴承故障.然后运用LabVIEW图形化编程语言设计了相应的滚动轴承故障诊断程序,最后在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承故障模拟信号,分析结果表明,该方法有效地提取了故障特征和诊断轴承故障,有很好的实用性和有效性.     

LMD能量熵和SVM相结合的滚动轴承故障诊断

为实现小样本情况下对滚动轴承进行故障检测和分析,提出了基于局部均值分解(LMD)的能量熵和支持向量机(SVM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。利用LMD信号处理方法将滚动轴承振动信号分解成有限个乘积函数(PF)分量,通过计算PF分量的能量熵进行故障特征提取,然后将提取的特征输入到SVM分类器中进行训练及测试,最终实现对滚动轴承的故障诊断。实验数据显示,在仅有少量样本条件下,LMD能量熵和SVM相结合的方法能够精确地对滚动轴承的故障类型进行识别和分类,这表明该方法对滚动轴承故障诊断的有效性。     

基于GUI的旋转机械早期故障诊断系统设计与开发

针对目前旋转机械早期故障诊断系统的现状和工程实际需要,基于Windows系统为开发平台,采用图形化语言技术和Matlab为开发工具,研制一套基于GUI的旋转机械早期故障诊断系统。系统主要包括信号读取与显示模块、信号分析诊断模块、分析结果显示等功能模块。可实现对信号读取、滤波、时域分析、频域分析、经验模态分解与希尔伯特变换、双谱分析、自适应带宽限制信号BS-EMD混叠消除、流形学习降维及故障分类识别等功能。最后进行实验测试分析,验证其可靠性和实用性。