基于LMD的时频分析方法及其机械故障诊断应用研究

如何有效地从振动信号中提取有用信息成分一直以来都是故障诊断领域研究的热点。局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)是一种新的信号自适应分解方法。本文研究基于LMD的瞬时频率求解、时频分析及其故障诊断的应用。LMD的时频分析方法成功提取出实验室转子碰摩特征以及实际低速变载轧机齿轮局部故障信息,这证实了方法的有效性。     

多小波自适应分块阈值降噪及其在轧机齿轮故障诊断中的应用

为有效提取关键设备淹没在强背景噪声中的微弱故障特征,提出了一种多小波自适应分块阈值降噪方法,并将其成功应用于轧机齿轮箱故障诊断中。小波降噪的效果主要取决于小波函数和阈值的合理选择。多小波具有多个尺度函数和小波函数,可以同时满足紧支性、对称性、正交性以及高阶消失矩等优良性质,使其在早期故障和微弱故障诊断中颇具优势。针对多小波变换系数之间的相关性,在估计真实特征值时以Stein无偏风险估计最小作为约束条件,自适应地选取最优的邻域分块长度和阈值,能够在准确提取故障特征的同时有效消除噪声干扰。仿真信号验证了方法的有效性,轧机齿轮箱的诊断结果表明,该方法可以有效提取出齿轮箱高速小齿轮存在由于高温熔焊导致的两处局部胶合破坏故障。     

平移不变多小波相邻系数降噪方法及其在监测诊断中的应用

为了提取大型动力设备中被强背景噪声淹没的微弱故障特征,提出一种基于平移不变多小波的相邻系数降噪方法.多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的优良性质,可以匹配信号中不同的特征信息,而平移不变多小波有效地消除了Gibbs现象且其中的平均过程具有优越的消噪性并保持了信号的光滑性.同时相邻系数降噪法考虑小波系数之间的相关性,克服一般阈值消噪的不足.将相邻系数降噪思想引入到平移不变多小波中.并将平移不变多小波相邻系数降噪方法应用于齿轮箱试验台和电力机车滚动轴承的诊断中.齿轮箱试验台和滚动轴承实例的诊断结果表明该方法可以有效地揭示出齿轮早期裂纹的微弱故障特征信息,并成功提取出机车滚动轴承外圈轻微擦伤故障特征频率.     

Laplace小波及其工程应用

小波变换是非平稳信号处理的有力工具,小波性质取决于它的基函数.在模态分析、机械监测诊断等领域,冲击响应信号十分普遍.一种单边衰减复指数型的Laplace小波基函数具有分析冲击响应信号的优势,采用Laplace小波相关滤波方法可提取振动信号中的冲击响应分量,成功地诊断出内燃机进气阀的磨损故障和识别出大型水轮机轴系的一阶固有频率.     

离散振动信号分形盒维数的改进算法和应用

提出了振动信号的双尺度性概念 ,分析了离散信号盒维数一般计算方法的不足 ,推导出了确定周期或准周期振动信号无标度区的经验公式 ,给出了盒维数的改进算法。验证结果表明 :盒维数的改进算法简单可靠。对汽轮机组轴瓦松动故障的分析说明 :盒维数可以作为识别振动信号复杂程度的一个新的无量纲指标。     

基于网络的分布式在线监测诊断系统

应用多台计算机和一台服务器建立旋转机组在线监测诊断系统。为了实现机组运行信息的企业内部共享和远程传输 ,建立了一套分布式的网络系统。该系统采用已经发展成熟的 NOVEL L网络操作系统 ,网络客户为 WINDOWS分析诊断客户机和 DOS监测客户机。并将网络扩充使得可以进行企业内部调用和远程信息传输     

非抽样多小波和Hilbert-Huang时频分析在行星减速器早期故障诊断中的应用

提出一种改进相邻系数方法和非抽样多小波变换融合的降噪方法,使用Hilbert-Huang时频分析作后处理,并将其应用于行星减速器早期故障诊断中.行星减速器具有故障响应微弱、振动的强烈非平稳性和明显的非线性、低频特征频率污染等特点,使得现有中心轴固定的传统齿轮箱诊断理论与技术不能有效解决行星减速器的故障诊断难题.非抽样多小波变换具有时间平移不变性,可以降低或消除信号中奇异点附近急剧振荡的Gibbs现象;改进相邻系数方法具有随分解层变化的邻域区间长度和灵活的阈值选取方式,能够准确提取出非平稳信号中的早期微弱故障特征信息;Hilbert-Huang时频分析可以更直观地表征信号中的非平稳、非线性特征.对实际信号的分析结果表明,该方法可以准确提取出行星减速器存在早期齿面点蚀损伤时的微弱故障特征.     

采用柔性铰链实现多光盘的定位与夹紧

为适应光信息存储高密度,高容量,高速度和集成化的要求,提出一种新的单轴多盘光存储集成化方案,并设计了一种与之相适应的光盘定位与夹紧机构。该机构采用柔性铰链作为弹性元件,实现光盘的可靠定位与夹紧,具有结构紧凑,定位精度高,无间隙,无磨损,可靠性高等优点。理论分析和计算表明,能够满足光盘定位与夹紧的要求,采用该结构制作完成的原理样机,可在5000r/min的转速下平稳运转,光盘定位可靠,运行平稳,基本满足光学头信息读写的要求。     

自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用

识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰，机组运行或其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数，应用自适应滤波首先对信号进行预处理，去掉强大的工频及其谐波成分，使信号的信噪比得到很大的提高；然后利用Laplace小波相关滤波法对自适应滤波预处理后的信号进行进一步的处理，提取其模态信息。结果证明，将这两种方法结合后的信号特征提取效果是比较理想的。     

汽轮发电机组分布式在线监测与故障诊断网络系统的开发研究

以兰州西固热电厂的4台汽轮机发电机组为监测诊断对象，研究开发了分布式在线监测与故障诊断网络系统，己应用于生产实际，在汽轮发电机组的运行和维修中发挥了重要作用。该文还介绍了该系统的硬件构成、软件功能、网络技术及其它们的特点，并给出应用实例说明了其实用性和有效性。图5参6