基于Morlet小波的滚动轴承故障信号奇异性分析

针对滚动轴承故障信号分析中单一频域表征的问题,提出了将Morlet连续小波变换应用于故障信号奇异性提取和分析的新方法。在分析了滚动轴承故障信号的奇异性特征和奇异性信号小波检测机理的基础上,将Morlet连续小波用于对滚动轴承故障信息的提取与分析。试验证明,该方案能有效地对滚动轴承故障信号在时间和尺度平面进行分析,可以同时表征奇异性信号的时间和频率信息。     

滚动轴承振动的周期平稳性分析及故障诊断

分析滚动轴承出现故障后振动信号的特征,在给出滚动轴承冲击信号数学模型的基础上,指出滚动轴承故障为典型的非平稳信号,具有很宽的频带,用幅值谱难以获得故障特征.利用滚动轴承回转工作的特点,推导滚动轴承故障信号的循环平稳性,指出该故障信号为几乎周期平稳信号.简单介绍二阶循环统计量的解调特性,提出先对滚动轴承故障信号进行带通滤波,然后利用二阶循环统计量解调来进行故障特征识别.对工业现场故障数据的分析表明所提出方法的有效性.     

小波变换能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点,构造余弦调频小波,采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征,提出了一种滚动轴承故障诊断方法—小波能量谱比较法。通过对有缺陷的滚动轴承振动信号的分析,检测到轴承故障的存在,且能有效地识别出滚动轴承的故障模式。     

基于Modet小波的滚动轴承故障信号奇异性分析

针对滚动轴承故障信号分析中单一频域表征的问题，提出了将Morlet连续小波变换应用于故障信号奇异性提取和分析的新方法。在分析了滚动轴承故障信号的奇异性特征和奇异性信号小波检测机理的基础上，将Morlet连续小波用于对滚动轴承故障信息的提取与分析。试验证明，该方案能有效地对滚动轴承故障信号在时间和尺度平面进行分析，可以同时表征奇异性信号的时间和频率信息。     

应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

基于改进EMD与谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的调制特点和其需要依靠经验来选择共振高频带的缺点,提出一种改进经验模态分解(EMD)与谱峭度法结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,通过EMD将滚动轴承故障信号分解为若干固有模态函数(IMF);然后通过互信息、峭度、互相关性剔除虚假IMF分量,重构故障信号;最后利用谱峭度设计最优带通滤波器,并对滤波后的信号进行包络解调分析,提取滚动轴承故障特征。滚动轴承故障实验信号分析结果表明,改进EMD与谱峭度方法能有效提取滚动轴承故障特征,且比传统包络分析方法更具优势。     

连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了两种滚动轴承故障诊断方法：尺度——小波能量谱比较法和时间——小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承外圈和内圈故障振动信号的分析，说明两种方法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效识别滚动轴承的故障模式，从而为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径。     

基于余弦调频小波变换的滚动轴承故障研究

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造余玄调频小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了一种滚动轴承故障诊断方法：时间一小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承具有缺陷的情况下振动信号的分析，说明时间一小波能量谱自相关分析法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障模式。     

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.     

滚动轴承故障信号在复杂路径中的传递特性分析

复杂传递路径的存在会降低滚动轴承故障信号采集的准确性和有效性.针对此问题,建立了包含局部缺陷滚动轴承、弹性支撑、油膜减振器和多层螺栓法兰连接的动力学仿真模型,研究了滚动轴承故障信号在复杂路径中的传递特点.采用滚动轴承故障模拟平台进行滚动轴承外圈故障实验,对比动力学仿真数值计算和实验分析的结果,验证了仿真结果的准确性.借助典型的特征参数值,对比了不同测点处信号的特点,并重点分析了油膜减振器的影响.研究结果表明,复杂传递路径会导致故障信号在传递过程中产生较大的衰减,油膜减振器的存在会进一步加剧信号的衰减,不利于滚动轴承故障信号的有效传递.     

连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

采用连续小波分析的方法对滚动轴承振动和速度信号进行处理,提取滚动轴承故障特征。通过对滚轴承在正常、内圈剥落、外圈剥落及滚动体落情况下的振动加速度信号进行分析,验证了这种方法的有效性。     

基于路图拉普拉斯算子范数和马氏距离的滚动轴承故障诊断

为有效提取滚动轴承振动信号的故障特征,将图信号处理技术引入故障诊断领域。首先根据滚动轴承振动信号构造路图,获得路图信号;再将计算得到的路图拉普拉斯算子范数作为特征参数,构造不同故障的标准特征空间;最后通过测试样本与标准特征空间的马氏距离实现不同故障模式的识别。实测滚动轴承振动信号的分析结果表明,该方法能有效诊断轴承故障。     

基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断

针对变转速下齿轮箱中滚动轴承故障调制特征的提取与分离,提出了基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪(CPP)算法从齿轮箱滚动轴承故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,由啮合频率除以齿数得到齿轮箱的转速,同时,采用Hilbert包络解调方法获取轴承故障振动信号的包络信号;然后根据获取的转速信息设计各阶时变零相位滤波器;再采用各时变零相位滤波器对包络信号进行分析,获取各调制信号;最后,利用转速信号对求取的各调制信号进行阶次分析,并根据各阶次谱来诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例分析表明,该方法可有效提取和分离变速齿轮箱中滚动轴承的各阶故障调制特征。     

基于小波变换和ICA的滚动轴承早期故障诊断

滚动轴承早期故障诊断的关键在于如何从低信噪比混合信号中检测出显著的轴承故障特征频率。提出以连续小波变换(CWT)和独立分量分析(ICA)相结合的方法来诊断单通道信号的滚动轴承早期故障,提出按频谱等间隔选取伪中心频率的小波分解尺度,并对ICA处理后的信号进行包络频谱分析以确定故障类型。最后,利用实际的滚动轴承实验数据对该方法进行了验证。     

基于ICA和小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

提出了结合独立分量分析(ICA)和小波变换进行滚动轴承故障诊断的方法。在设计的系统平台上,首先对冲击脉冲信号进行预处理,使信号较好地满足独立分量分析的前提条件。然后,应用独立分量快速算法分离故障轴承的冲击脉冲信号,通过小波快速算法完成信号重构,实现滚动轴承故障的识别。实验结果表明,利用独立分量分析方法提取的故障状态特征向量与小波快速算法相结合可以有效、准确地识别滚动轴承的故障信号。     

基于谱峭度和AR模型的滚动轴承故障诊断

提出基于自回归(Autoregressive,简称AR)预测滤波的谱峭度分析方法,将其应用于滚动轴承的早期故障诊断。通过结合AR预测滤波器提取轴承故障信号共振衰减成分的特性,利用谱峭度方法对AR预测滤波器滤波后的信号进行处理,实现了滚动轴承早期微弱故障的识别。通过滚动轴承的疲劳全寿命加速实验获取滚动轴承的自然故障信号,克服了传统轴承故障诊断人工加工故障的不足。通过试验数据的分析表明,基于AR预测滤波的谱峭度方法不仅能够消除干扰成分提取故障特征,还能增加谱峭度方法的稳定性。     

基于EMD分解的聚类树状图轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征和故障征兆模糊性,提出了基于EMD和动态模糊聚类图的轴承故障诊断方法.运用EMD方法提取待诊断的轴承运行状态样本的能量特征指标,应用模糊聚类分析方法对特征参数进行聚类,并作出聚类树状图.结果表明,该方法不需要大量的样本进行学习,且能更直观、准确识别滚动轴承的运行状态.     

滚动轴承疲劳故障在线诊断的研究

通过对滚动轴承振动信号的在线监测提取出对疲劳故障敏感的参数：峭度、功率谱故障频带能量值、小波包故障频带能量值．选择足够的具有代表性的样本数据训练神经网络,用训练好的神经网络进行在线诊断,可以得出轴承发生疲劳故障的程度,再经过共振解调法诊断出轴承具体损伤的元件,实验表明本方法对滚动轴承的疲劳故障能正确诊断。该监测和诊断方法对其他设备的监测和诊断也有重要的意义。     

起重机用滚动轴承有限元分析及故障检测

针对起重机用滚动轴承故障率高且难以检测的问题,首先采用Ansys软件对起重机用滚动轴承进行基于实际接触状态的有限元分析,然后采用基于小波包能量法和Hilbert变换方法对滚动轴承进行信号处理、分析以及故障检测。结果表明:滚动轴承的滚动体与内外圈接触部位存在较大应力集中,最易在此处首先发生破坏;根据轴承故障特征频率与内圈、外圈、滚动体三种故障类型所对应的频谱特征和能量谱相比较,可有效判断轴承故障类型。研究所采用的检测方法可为起重机用滚动轴承的故障预防和检测提供一定理论依据和指导作用。     

Effect of fluid film wave bearings on attenuation of gear mesh noise and vibration

The attenuation of the gear mesh noise/vibration by fluid film wave bearings relative to rolling element bearings was experimentally investigated. Tests were performed on a gearbox that can accommodate both rolling element bearings and wave bearings. It was found that at specific speeds and torques, the wave bearings could significantly reduce the noise/vibration compared to rolling element bearings. Because the gear noise is accompanied by noise from other sources, a method was developed to extract from the original signal only the mesh harmonic components.The wave bearing dynamic coefficients were also predicted. It was found that adjusting the wave bearing parameters could considerably increase the capacity of the wave bearings to attenuate the gear mesh noise and vibration.