基于包络角域加窗同步平均太阳轮故障特征提取

行星齿轮箱广泛应用于风电机组等大型装备中,其振动特征提取在故障诊断领域有重要意义。但由于存在非平稳、调制、传递路径复杂、传递路径具有时变特性等特点,导致故障响应微弱,往往被强背景噪声所湮没。主要针对包络分析、加窗同步平均、计算阶比跟踪相结合,提出了一种适合弱特征信号解调、时变传递路径及变速工况的包络角域加窗同步平均技术。Tukey窗函数对故障振动信号进行加窗处理,希尔伯特变换(Hilbert)获取故障复包络信号,计算阶比跟踪对复包络信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,然后进行同步平均。该方法对太阳轮故障实测振动信号进行分析,实验结果表明,所提出方法能够有效地提取太阳轮故障的特征信息。     

基于包络角域加窗同步平均太阳轮故障特征提取EI北大核心CSCD

行星齿轮箱广泛应用于风电机组等大型装备中,其振动特征提取在故障诊断领域有重要意义。但由于存在非平稳、调制、传递路径复杂、传递路径具有时变特性等特点,导致故障响应微弱,往往被强背景噪声所湮没。主要针对包络分析、加窗同步平均、计算阶比跟踪相结合,提出了一种适合弱特征信号解调、时变传递路径及变速工况的包络角域加窗同步平均技术。Tukey窗函数对故障振动信号进行加窗处理,希尔伯特变换(Hilbert)获取故障复包络信号,计算阶比跟踪对复包络信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,然后进行同步平均。该方法对太阳轮故障实测振动信号进行分析,实验结果表明,所提出方法能够有效地提取太阳轮故障的特征信息。     

基于窄带解调的行星齿轮箱故障特征提取

行星齿轮箱由于振动传递路径的时变性导致行星齿轮箱振动信号频谱具有复杂的调制边带,其包含了齿轮的故障信息。结合行星齿轮箱振动分离信号的同步平均和窄带解调法,提出了针对行星齿轮箱的窄带解调方法。对行星齿轮箱振动信号加窗截取,根据行星齿轮箱齿轮啮合齿序特征,将加窗截取信号拼接重构单个齿轮的振动分离信号,克服传递路径时变性的影响;对振动分离信号进行时域同步平均,提高信噪比;最后,对平均后的信号进行窄带解调,提取行星齿轮箱齿轮故障特征和故障位置。通过行星齿轮箱故障实验分析,验证该方法能有效的提取行星齿轮箱故障特征。     

基于时变传输路径的太阳轮故障窄带解调分析方法

行星齿轮箱是风力机传动装置的重要组成部分,其振动特征提取在故障诊断领域具有重要意义。为此,提出了一种适合故障特征信号解调及时变传递路径的太阳轮故障窄带解调分析方法。利用Tukey窗对振动信号进行加窗处理;利用计算阶比跟踪对加窗信号进行等角度重采样,转换为准平稳角域信号,并进行同步平均;对加窗角域平均信号进行窄带解调分析,通过其阶比频谱编辑分离出太阳轮故障相关阶比分量后转换到角域信号,获取太阳轮故障特征及故障位置。试验数据分析结果表明,该方法能有效识别太阳轮故障特征信息。     

基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取

行星齿轮箱由于行星轮的行星运动导致其振动传递路径存在时变性,其振动响应与常规定轴齿轮箱振动响应有着本质的区别,传统的同步平均并不能直接应用于行星齿轮箱。为解决该问题,国外发展了可有效克服行星齿轮箱变传递路径的加窗同步平均法,详细论述了基于振动分离信号构建和同步平均的行星齿轮箱轮齿裂纹故障特征提取的原理及其实现。该方法首先验证齿轮的啮合齿序特征,根据齿序特征选择合适的窗函数对信号进行加窗截取,再根据重排齿序和加窗截取信号构建目标齿轮振动信号,最后对振动分离信号进行同步平均。行星齿轮箱齿根裂纹故障实测信号分析表明,该方法能有效的对行星齿轮箱进行故障特征提取。     

幅值和相位解调的行星架裂纹故障特征提取

在介绍行星架裂纹故障对行星齿轮箱振动信号影响的基础上,结合同步平均、振动分离和窄带解调技术,提出一种基于幅值、相位解调的行星架裂纹故障特征提取方法。该方法对原始振动信号进行角域同步平均,消除转速波动、行星轮等其他旋转部件的影响;通过振动分离技术重构信号,并对重构信号进行同步平均得到行星架振动分离信号;通过窄带解调获得行星架的幅值和相位特征。通过观察幅值和相位的变化,提取行星架裂纹故障特征。行星齿轮箱故障实测信号分析结果表明该方法可有效提取行星架裂纹故障特征。     

基于角域平均和连续小波变换的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和连续小波变换相结合,提出了基于角域平均和连续小波变换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同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均,以消除干扰噪声的影响,最后对角域平均信号进行连续小波变换,根据小波幅值图和相位图,就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的故障状态。     

基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法

针对变速齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法。变速齿轮箱中的转速具有时变的特性,而故障特征往往与转速相关,亦具有时变特性。本文方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,再根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行能量算子解调分析,根据阶次解调谱中的调制信息进行变速齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变速齿轮箱复合故障进行了分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变速齿轮箱复合故障的故障特征。     

基于幅值和相位解调分析的齿轮箱起动过程故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和幅值、相位解调分析技术相结合,提出了基于幅值和相位解调分析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同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均,以消除干扰噪声的影响,最后对角域平均信号进行幅值和相位解调分析,根据幅值和相位解调函数图,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

含行星轮局部故障的行星齿轮箱振动仿真及实验研究EI北大核心CSCD

针对现有行星齿轮箱局部故障振动仿真模型使用小波变换和加窗振动分离技术进行故障诊断时效果不明显的问题,提出了一种以齿轮啮合冲击响应和齿轮啮合顺序为基础的行星轮局部故障振动仿真模型。以齿轮啮合冲击响应为基础,仿真正常齿和故障齿的单次啮合冲击振动响应;计算每次齿轮啮合的时间点,按照轮齿啮合顺序使用单次啮合冲击振动响应进行拼接,综合考虑振动信号的时变传递路径和太阳轮、行星轮和行星架转频的调制影响;建立了满足加窗振动分离技术故障特征提取的行星轮局部故障振动仿真模型。通过与行星齿轮箱的试验平台实测振动信号和振动仿真信号的分析对比,验证了所建立模型的正确性。     

基于倒阶次谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的倒谱分析技术与阶次谱结合，提出了倒阶次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同步采样，再对时域信号实行等角度重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行倒谱分析，就可提取齿轮的故障特征。通过对齿轮齿根裂纹和齿面磨损故障实验信号的分析，表明该方法能有效地诊断齿轮的故障。     

基于包络同步平均的齿轮故障诊断

齿轮振动信号由于存在非平稳、调制、传递路径复杂等特点,其分析相对较为困难,传统的共振解调法还存在共振带参数无法准确确定的不足。为解决上述问题,本文提出了一种基于包络信号角域同步平均的齿轮故障诊断方法。该方法首先利用谱峭度提取出齿轮振动信号的复包络信号,再分别选取齿轮箱中不同转轴作为参考轴对复包络信号进行等角度采样,在角域进行同步平均并用阶比跟踪提取齿轮故障信息。该方法可有效消除源包络信号中的宽带噪声干扰,分离出与故障齿轮所在轴有关的阶比分量,同时可克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象。利用该方法分别对齿轮故障仿真信号和齿轮故障振动信号进行了分析,结果表明,所提出的包络角域同步平均方法能够有效地提取出齿轮故障的特征信息。     

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究

针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD-SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解（VMD）滤波,利用同步提取变换（SET）对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。     

一种基于行星齿轮箱复合运动的故障诊断指标

行星齿轮箱广泛应用于风力发电、航空、船舶等大型工程机械中,恶劣的工作环境使得其中的关键部件容易出现严重的磨损或疲劳断裂等故障。现有的故障诊断方法大多在时、频域中对信号进行处理,然而由于行星齿轮箱振动响应信号频率成分的复杂性和故障传递路径的时变特性,使得传统的针对定轴转动齿轮系统的故障诊断方法很难有效的对行星齿轮箱进行故障诊断;抓住行星齿轮系统复合运动的突出特征,结合故障振动传递路径的时变特性,提出了一种基于故障运动特征的潮汐频率特征指标对行星齿轮箱进行故障诊断。通过对行星齿轮箱太阳轮局部故障的振动数据分析,验证了潮汐频率指标的存在,分析了潮汐频率作为行星齿轮箱故障诊断指标的优势和前景。     

基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法

通过对旋转机械变速运行齿轮箱振动研究,提出基于频移及谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法。对齿轮箱变速等非稳态信号进行时域同步采样,利用阶比跟踪对时域信号等角度重采样转换为角域准平稳信号,克服转速波动对信号分析产生的频率模糊现象;对角域信号进行同步平均削弱与转速无关的频率成分,提高信噪比;对平均信号进行窄带解调分析,通过对阶比谱自动编辑分离出齿轮故障主要啮合阶比分量后恢复到角域信号,进行幅值解调及基于频移的相位解调,据幅值解调及相位解调波形图提取齿轮故障特征。结果表明,基于频移、谱线编辑的齿轮故障窄带解调分析方法能有效提取齿轮故障特征信息。     

基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取

由于行星轴承振动信号传递路径的时变性,且行星齿轮箱中齿轮啮合振动信号较强,导致行星轴承故障特征提取较为困难。为此,提出了一种基于振动信号分离的行星轴承故障特征提取方法。该方法首先采用阶比分析技术将原始振动信号进行等角度采样;每当行星架旋转一周,采用Tukey窗进行加窗截取,按照啮合齿序重新拼接,构造振动分离信号。再采用离散随机分离从振动分离信号中提取行星轴承故障分量;最后进行包络谱分析提取故障特征。行星轴承内圈故障实测信号分析表明,该方法能有效提取行星轴承故障特征。     

基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法

针对风速和载荷随机波动造成的早期故障特征难以提取和量化的特点,提出基于多元角域指标离群检测的风电齿轮箱故障预警方法。首先利用阶比重采样技术将非平稳的时域振动信号转化为具有平稳或准平稳特性的角域信号,提取角域无量纲指标反映风电齿轮箱早期故障趋势;其次利用多元相关度测量建立风电齿轮箱早期故障识别模型;最后采用多元离群检测方法实现风电齿轮箱早期故障预警。实验表明,该方法能够实现较为准确地的风电齿轮箱早期故障预警,具有较好的工程实际意义。     

基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域信号转化为角域信号,再对角域重采样信号进行集合经验模式分解,根据相关系数选取合适的内禀模态函数,最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析,根据包络谱进行齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变转速齿轮箱复合故障的特征。     

变转速齿轮箱复合故障的自适应时变滤波分析

复合故障诊断是机械故障诊断领域的一大难点。齿轮箱出现复合故障时,受传递路径、测点布置等影响,所拾取的复合故障振动信号中,各故障成分会呈现强弱不平衡,特别在变转速条件下,故障特征具有时变特性。因此,针对变转速下的齿轮箱复合故障诊断,提出了一种基于频域滤波的自适应时变滤波方法。该方法在频域构建自适应时变滤波器,采用自适应时变滤波器将包含齿轮故障特征的时变滤波信号从齿轮箱复合故障信号中分离出来,并进行包络阶次谱分析,以提取齿轮故障特征;同时,对残余信号(齿轮箱复合故障信号与时变滤波信号的差值)进行包络阶次谱分析,以提取轴承故障特征。算法仿真和应用实例表明,自适应时变滤波方法可有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征。     

基于自参考自适应消噪的行星轮轴承内圈故障特征提取

针对行星轮轴承振动信号的传递时变路径,且行星轮轴承振动信号常被齿轮啮合振动信号所湮没等问题。提出了一种基于自参考自适应消噪的行星轮轴承内圈故障诊断方法。用自参考自适应消噪技术(SANC)、AR模型预白化等预处理技术以削弱齿轮啮合振动信号的干扰;基于谱峭度(Spectral Kurtosis,SK)自适应求解共振带参数;采用Hilbert变换提取平方包络信号;对包络信号进行谱分析。试验结果表明该方法可以有效地揭示行星轮轴承内圈的故障特征信息。