基于伪极值点假设的经验模态分解及其在转子故障诊断中的应用

针对经验模态分解(EMD)的模态混淆问题,提出了一种新的抑制模态混淆的方法——基于伪极值点假设的经验模态分解(PEEMD)。与总体平均经验模态分解(EEMD)通过添加白噪声再进行总体平均的方式不同,PEEMD通过定义最小极值尺度,并用其度量其他极值尺度,通过增加伪极值点的方式来均匀化尺度,有效地抑制了模态混淆的产生。详细介绍了PEEMD方法,并通过仿真信号将其与EMD和EEMD进行了对比,最后,将PEEMD应用于转子碰摩故障的诊断中。仿真和实测信号结果表明,PEEMD在分量的精确性和抑制模态混淆的产生等方面要优于EMD和EEMD,是一种有效的信号分解方法。     

HILBERT-HUANG变换端点效应处理新方法

HIBERT-HUANG变换(HHT)实现过程中,对信号进行经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)和对分解得到的各个本征模函数(Intrinsic mode function,IMF)进行HILBERT变换时都会产生端点效应.对此问题,采用波形特征匹配延拓数据,提高经验模态分解精度,有效地抑制HILBERT变换中的端点效应,获得准确的HILBERT时频谱.所延拓数据兼顾原始信号中的极值点及非极值点的波形数据,使延拓数据特征与原信号一致,在HHT变换实现过程中仅需一次延拓,算法简单.仿真计算和转子系统故障试验分析结果表明,所用方法可以有效解决HHT变换的端点效应问题.     

汽轮机转子常见故障及处理方法

经验模态分解是近年来出现的一种新型信号分解方法,利用该方法对转子不对中、转子不平衡以及转子碰磨的信号进行分解,并和正常的信号对比分析,进而为今后的汽轮机转子故障诊断技术提供有效的数据分析,使汽轮机转子故障诊断更加准确。     

基于RO-SBM的Hilbert Huang变换端点

针对Hilbert-Huang变换方法中由于信号经验模态分解(empirical mode decomposition, 简称EMD)过程中所存在的端点效应问题,分析了现有数据延拓方式的利弊,并在基于斜率(slope based method, 简称SBM)方法以及改进方法(improved slope based method,简称ISBM)的基础上提出了一种全新的基于斜率再优化(re-optimization slope based method, 简称RO-SBM)方法用于信号序列的极值点延拓,然后对延拓后的数据进行EMD分解,得到相应的 本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量。数值仿真结果表明,采用基于RO-SBM方法进行数据延拓,相比镜像延拓以及ISBM方法,可以更有效地抑制EMD中的端点效应问题, 提升HHT方法的信号分析性能。通过基于RO-SBM方法进行数据延拓的HHT方法准确分离出了某转子系统的局部碰摩径向振动信号中所包含的故障特征分量,并将此方法成功应用于旋 转机械故障诊断领域。     

基于RO-SBM的Hilbert-Huang变换端点效应抑制方法

针对Hilbert-Huang变换方法中由于信号经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)过程中所存在的端点效应问题,分析了现有数据延拓方式的利弊,并在基于斜率(slope based method,简称SBM)方法以及改进方法(improved slope based method,简称ISBM)的基础上提出了一种全新的基于斜率再优化(re-optimization slope based method,简称RO-SBM)方法用于信号序列的极值点延拓,然后对延拓后的数据进行EMD分解,得到相应的本征模函数(intrinsic mode function,简称IMF)分量.数值仿真结果表明,采用基于RO-SBM方法进行数据延拓,相比镜像延拓以及ISBM方法,可以更有效地抑制EMD中的端点效应问题,提升HHT方法的信号分析性能.通过基于RO-SBM方法进行数据延拓的HHT方法准确分离出了某转子系统的局部碰摩径向振动信号中所包含的故障特征分量,并将此方法成功应用于旋转机械故障诊断领域.     

基于改进EMD和FastICA的旋转机械耦合故障诊断方法研究

为研究旋转机械的耦合故障诊断问题,提出一种新的经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)改进方法。该方法采用分段三次Hermite插值解决包络线过冲和欠冲问题[10],并结合斜率再优化的极值点延拓加窗函数实现端点效应抑制,进而对EMD分解中包络线拟合的结果进行优化,得到更加精确的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)。运用包络解调对IMF进行处理,再基于负熵的快速独立分量分析(Fast Independent Component Analysis,Fast ICA)方法对所得到的解调信号进行分离,最后求解分离信号的包络谱,通过谱分析确定故障的特征频率,实现故障诊断。通过转子不对中-碰摩耦合故障诊断仿真实例表明,该方法能够提取出故障系统转子圆盘振动信号中存在的倍频、分频及2倍频峰值,与不对中-碰摩耦合故障特征吻合,证明了该方法的有效性。     

自主致密局部特征尺度分解方法及其应用

针对局部特征尺度分解（LCD）的模态混叠问题,提出了自主致密局部特征尺度分解（ACLCD）方法。该方法通过确定待分解信号的最小信号极值尺度来度量其信号尺度,采用新增伪极值点均匀化信号尺度,可有效抑制模态混叠的产生;引入了最优致密系数的概念,并给出了最优致密系数评价准则。研究了ACLCD方法的原理,通过仿真信号将ACLCD与LCD和EMD进行分析对比,结果表明,ACLCD在提高分量精确性和正交性、抑制模态混叠等方面具有一定的优越性。将ACLCD方法应用于转子碰摩故障的诊断,结果表明该方法有效。     

变分模态分解在转子故障诊断中的应用

针对转子故障诊断问题,提出一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,简称VMD)的信号处理方法。该方法在获取分解分量的过程中通过迭代搜寻变分模型最优解来确定每个分量的频率中心及带宽,从而能够自适应地实现信号的频域剖分及各分量的有效分离,对各单分量信号进行希尔伯特变换,即可得到瞬时的频率和幅值信息。对仿真信号和典型转子故障信号进行VMD方法和经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)方法的分析比较,以验证所提方法的有效性。仿真信号的分解结果表明,变分模态能够准确分离出信号中的固有模态分量且不存在模态混叠;转子故障实验信号的分析结果表明,所提方法能够有效提取出明显的故障特征,从而准确诊断出转子存在的故障。     

基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断

针对传统时频分析法无法提取转子故障特征信息的问题,提出了基于傅里叶分解方法(FDM)的转子碰摩故障诊断方法。构造了调频调幅仿真信号,对比FDM、集合经验模态分解(EEMD)、变分模态分解(VMD)的分解结果发现,FDM能够实现仿真信号的完备性分解,且时频分辨率高。利用FDM对采集到的转子试验器机匣单点-转子全周碰摩试验故障数据进行诊断,不同算法故障信号分解结果的周期功率谱密度估计和故障特征提取结果表明,该方法具有更高的诊断可靠性,可有效地解决转子故障诊断问题。     

转子启动信号处理中的低频分量提取研究

针对传统滤波方法处理非平稳信号的不足,提出利用经验模态分解法来处理转子启动信号,通过此方法的自适应滤波特性来提取这类信号中的低频分量。首先,用模拟信号对此方法进行验证。然后,应用于实际转子启动信号的处理中。结果表明,隐含在信号中的低频分量被成功地提取出来。根据转子系统的特性进行分析,指出此低频分量实质上是转子公转时所围绕中心点的漂移轨迹,其幅值必须在一定的范围内,否则转子系统可能存在故障。因此,该物理量的提取对转子系统的故障诊断有重要作用。     

基于双频Bode图的磁悬浮控制力矩陀螺转子弹性自激振动抑制用陷波器设计

由于强陀螺效应和控制系统的高频滞后,磁悬浮控制力矩陀螺转子存在高频弹性自激振动,需要采用陷波器（Notch Filter－NF）进行相位校正和抑制,但是目前仍然缺乏有效的NF参数设计方法。本文提出一种基于双频Bode图的NF参数设计方法,采用双频Bode图分析转子弹性模态稳定性,得出不同转子转速下对NF相位校正角的要求,然后在保证转子章动稳定性的前提下优化设计NF参数。采用该方法设计的NF有效抑制了转子的弹性自激振动,使所研制的磁悬浮控制力矩陀螺稳定升速到20000r/min,验证了该方法的实用性和有效性。     

高速大惯量磁悬浮转子系统 章动交叉控制的保相角裕度设计

研究了章动交叉反馈校正的参数设计方法。针对大惯量高速磁悬浮转子支承系统,采用双频Bode图进行章动稳定性分析。在此基础上,提出一种基于双频Nyquist曲线的交叉参数保相角裕度设计方法。在给定相位超前角的情况下,通过矢量合成确定章动交叉的比例系数和高通滤波器截止频率,实现了章动交叉反馈的鲁棒稳定设计。设计的交叉控制器使研制的磁悬浮控制力矩陀螺转子临界稳定转速由10 500 r/min提高到20 400 r/min。试验结果表明,保相角裕度方法为交叉反馈校正提供了有效的参数设计手段。     

EMD方法基于径向基神经网络预测的数据延拓与应用

把基于径向基神经网络(radbas function,RBF)预测的数据延拓技术引入经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)时频分析领域,论述基于RBF神经网络预测的数据延拓技术原理,通过对非线性仿真信号基于RBF神经网络预测延拓研究表明,该延拓技术是有效的,并且把该延拓技术应用于转子横向裂纹的时频分析,获得良好的效果.该研究成果能广泛用于信号时频分析领域.     

自适应无参经验小波变换及其在转子故障诊断中的应用

为了实现经验小波变换中Fourier谱的自适应分割,提出了自适应无参经验小波变换(APEWT)方法。同时,为了克服希尔伯特变换解调的不足,更精确地估计信号的时频分布,提出了改进归一化希尔伯特变换(INHT)。通过分析仿真信号将APEWT和INHT方法与经验模态分解(EMD)、总体平均经验模态分解(EEMD)和局部特征尺度分解等方法进行对比,结果表明了APEWT和INHT方法的优越性。最后,将基于APEWT和INHT的时频分析方法应用于转子局部碰磨故障诊断,试验数据分析结果表明,所提出的方法不仅能够有效地诊断转子局部碰磨故障,而且诊断效果优于EMD和EEMD方法。     

EMD方法在转子局部碰摩故障诊断中的应用

针对转子系统局部碰摩故障振动信号的特征，将经验模态分解方法（Empirical Mode Decomposition，简称EMD）应用于转子局部碰摩故障诊断中。采用EMD方法对转子振动信号进行分解，实现碰摩、背景和噪声信号分离，从而提取转子系统局部碰摩振动信号的故障特征。试验分析结果表明，对具有局部碰摩故障的转子振动信号进行EMD分解得到的基本模式分量（IMF）具有明显的调幅特性，而其他状态下的转子振动信号经过EMD分解后得到的IMF分量没有明显的调幅特性。因此，EMD方法可以有效地应用于转子系统局部碰摩故障诊断中。     

大型带式输送机动态建模及模型降阶

通过有限元方法建立大型带式输送机的动态模型,并通过基于系数矩阵的有序实Schur分解的模型降阶法对带式输送机系统模型进行降阶处理,得到低阶模型,绘出其频率特性Bode图,比较降阶前后系统的频率特性。     

Rotor crack detection based on high-precision modal parameter identification method and wavelet finite element model

In this paper, a new method based on high-precision modal parameter identification method and wavelet finite element (WFE) model is presented to determine the depth and location of a transverse surface crack in a rotor system. The rotor system is modeled using finite element method of B-spline wavelet on the interval (FEM BSWI), while the crack is equivalent as a weightless rotational spring. Additionally, a novel method based on empirical mode decomposition (EMD) and Laplace wavelet is proposed to acquire modal parameters with high precision, which is implemented to improve the precision of crack identification. By providing the first three natural frequencies, contours for the specified natural frequency are plotted in the same coordinate, and the intersection of the three curves predicts the crack location and size. The experimental results indicate that the proposed method can accurately identify the position and depth of different cracks. The effectiveness and reliability of the proposed method is verified.     

机械转子动静碰摩故障的EMD分解Hilbert包络谱分析

为避免碰摩故障对旋转机械的影响,针对转子系统局部碰摩的特征,提出一种基于EMD分解Hilbert包络谱分析方法。该珐利用EMD方法分解含有碰摩故障的振动信号,提取出的IMF分量有明显的调幅特征,再对其中突出的IMF分量进行Hilbert包络谱分析提取出故障特征频率。与倒谱分析相比,得到的碰摩故障信息更加精确;与小波分析相比,能更容易提取出真实的故障特征。     

基于改进EMD的旋转机械耦合故障诊断方法研究

提出一种基于改进EMD的旋转机械耦合故障诊断方法。该方法结合相似极值延拓和加余弦窗函数运算的优点,解决了延拓部分不精确和加窗函数后使原信号发生改变的问题,提高了EMD方法的运算精度。应用该方法对存在裂纹碰摩故障的转子－轴承系统振动信号进行了特征提取,并进行了故障诊断,与单一故障特性相比,诊断出的振动信号既有裂纹引起的高频成分,也有碰摩引起的低频成分,得到的耦合故障特征证明了该方法的有效性。     

三维谱图的自动识别与瞬态过程诊断策略

瞬态过程振动特征对于旋转机械故障诊断是极其重要的 ,在多年自动诊断系统研究的基础上 ,针对三维谱图的自动识别与瞬态过程的故障诊断问题 ,提出幅值响应谐波分量 Bode图的概念 ;提出三维转速谱阵图表示为谐波分量 Bode图有限集的模型 ;提出基于谐波分量 Bode图集表示的三维谱图自动识别算法和振动故障瞬态诊断策略。从而实现机组三维转速谱阵图瞬态振动特征的自动提取和故障识别与诊断。