Morlet复小波频带优化及其在中介轴承故障诊断中的应用

针对中介轴承故障信号特点,提出了一个既能反映信号中冲击成分强弱,又能突出周期性脉冲特征的新的频带优化参数——局部包络谱峰值因子,并应用其对中介轴承故障信号Morlet复小波共振解调频带进行优化。为验证该方法的优越性,搭建双转子实验台开展中介轴承外圈故障及内圈故障模拟实验,采用局部包络谱峰值因子频带优化的Morlet复小波的对采集的试验数据进行分析。以内外圈转速均为600 r/min的中介轴承为例,外圈故障频率的理论值为88 Hz,利用局部包络谱峰值因子频带优化得到的外圈故障频率为8725 Hz。结果表明该指标能够提取出中介轴承故障频率峰值,有效地将故障信息从振动信号中分离出来,实现中介轴承故障诊断。     

中介轴承多点故障动力学建模和仿真分析

针对中介轴承故障理论尚不完善这个缺点,特别是中介轴承多点故障机理认识不清,基于非线性Hertz接触理论,采用时变位移激励函数对中介轴承内、外圈同时存在的故障进行描述,建立中介轴承多点故障4自由度动力学模型.搭建中介轴承故障实验台,对中介轴承多点故障进行试验模拟,通过对比试验数据与动力学数值仿真结果发现,故障特征频率仿真...     

基于自适应双稳态随机共振的中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号微弱，故障特征提取困难的问题，提出了基于容忍遗传算法（TAGA）的自适应双稳态随机共振（BSR）的中介轴承故障诊断方法。在传统自适应遗传算法中引入容忍度思想，建立一种容忍遗传算法，采用容忍遗传算法对双稳态随机共振系统的结构参数a，b进行优化，建立自适应双稳态随机共振系统对故障信号进行处理。为验证该方法的有效性，搭建了中介轴承故障模拟实验系统，开展中介轴承内圈和外圈故障模拟实验。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行处理。结果表明:该方法能够对故障信号进行增强，提升了故障特征频率提取能力。自适应优化结构参数后，提取的特征频率与故障频率理论值的误差小于0.1%。      

中介轴承外圈故障动力学建模及仿真分析

为了研究航空发动机中介轴承故障特征,基于Hertz非线性接触理论,建立了一种考虑时变位移激励的4自由度中介轴承外圈故障动力学模型。采用双转子试验台对中介轴承外圈故障进行实验模拟,实验结果和动力学模型数值求解结果一致,验证了所建立模型的准确性。采用动力学模型仿真分析了中介轴承外圈存在缺陷情况的振动响应。研究了中介轴承振动方根幅值、波形因子、脉冲因子、峰值因子和峭度因子随缺陷大小、径向载荷的变化规律。结果表明:随着缺陷尺寸或径向载荷增大,中介轴承振动方根幅值呈增大趋势。脉冲因子、峰值因子和峭度因子等无量纲参数随着缺陷尺寸增加,先增大后减小。随着径向载荷增加,以上三个无量纲参数呈增大趋势。同时,证明方根幅值、脉冲因子、峰值因子和峭度因子等特征参数对中介轴承外圈故障敏感。     

基于整机的中介轴承外圈剥落故障振动分析

针对某典型双转子航空发动机中介轴承外圈疲劳剥落故障诊断问题,基于整机振动耦合动力学模型,导入中介轴承外圈早期剥落故障模型,通过数值积分方法获取故障激励下的整机振动响应。提取并分析了中介轴承外圈剥落故障特征,从信号分析中发现:①出现了4倍外圈故障特征频率及其两侧以外圈旋转频率为间隔的调制边频带;②随着不平衡量增加,特征频率分量基本不变,边频带变得更加突出;③随着轴承游隙的增加,外圈故障引起的冲击更为强烈,特征频率及其调制边频均显著增加。通过比较从轴承座到机匣各测点信号的故障特征,结果表明中介轴承早期疲劳剥落产生的冲击通过轴承座传递到机匣将产生很大程度的衰减,在机匣测点信号中轴承故障特征基本消失。     

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征，去除无关IMF分量的影响。      

基于声发射信号信息距的滚动轴承故障诊断

在信息熵理论基础上,提出了一种融合小波能谱与马氏距离的信息距滚动轴承故障诊断方法.利用双转子试验台对滚动轴承内圈故障、外圈故障、滚动体故障、内圈 滚动体故障和内圈 外圈故障进行模拟,并采集其声发射信号.利用提出的信息距方法对获取的声发射信号进行分析,成功实现滚动轴承单一故障和耦合故障诊断.结果表明该方法信息利用率高于信息熵方法,能够清晰和准确地诊断出滚动轴承早期故障,效果明显优于信息熵距的诊断方法.      

基于WPD-KVI-Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征精准识别

为了能够有效地从轴承早期故障激励的高频振动信号中提取出故障特征信息,基于最优小波包基选取方法和峭度值最大筛选原则,提出了一种改进的小波包分解（WPD）、峭度值指标（KVI）与Hilbert变换相结合的滚动轴承早期故障特征识别方法。计算选取最优小波包基,确定分解层数;采用WPD方法对轴承故障振动信号进行分解,获得若干个Node分量;基于峭度值指标最大原则筛选出有效的Node分量进行信号重构;对重构信号进行包络解调分析,提取出故障特征频率对轴承故障进行诊断。采用建立的方法对凯斯西储大学滚珠轴承外圈、内圈故障实验数据和自行开展的滚棒轴承外圈、滚动体故障实验数据进行了分析与诊断。研究结果表明：该方法能够有效提高故障信号高频分辨率、保留周期性冲击成分,并能准确有效提取出滚珠和滚棒轴承故障特征频率的1~7倍频及其与轴转频调制的系列边频带频率,实现对滚动轴承故障特征的精准识别与故障诊断。     

滚动轴承故障特征提取的VMD包络切片谱分析方法

为了准确提取滚动轴承故障非平稳信号中的故障特征,提出基于变分模态分解（VMD）和包络切片谱的轴承故障特征提 取方法。该方法使用 VMD将轴承故障信号分解成 1组模态分量,并进行 Hilbert变换求取各模态分量的包络信号,进而求取包络 信号的切片谱（VMD包络切片谱）来提取轴承故障特征。为了进行对比,同时对各模态分量进行幅值谱分析,得到其VMD幅值谱。 分别采用VMD包络切片谱和VMD幅值谱对正常轴承振动信号、内圈故障信号、外圈故障信号、滚动体故障信号进行分析。结果 表明：在VMD幅值谱中无轴承故障特征频率,在VMD包络切片谱中分别存在内圈、外圈和滚动体的故障特征频率fi、fo、fb及相关的 倍频和调制频率成分,从而验证了VMD包络切片谱进行轴承故障特征提取的有效性与优越性。     

一种基于Deep-GBM的航空发动机中介轴承故障诊断方法

针对航空发动机中介轴承故障信号难于识别的特点，提出了一种深度梯度提升模型（Deep-GBM）对振动信号特征进行逐层学习以提高分类模型的准确率。开展某型航空发动机中介轴承故障模拟实验，并采用经验模式分解(EMD)方法对采集的振动信号进行分解，提取内蕴模式函数(IMF)分量非线性动力学参数样本熵作为原始故障特征。采用Deep-GBM对中介轴承内环故障、内环和滚动体综合故障、正常、滚棒剥落、滚棒划伤五种不同状态进行识别。实验结果表明，所提出的Deep-GBM故障诊断准确率达到87%，相对于传统的机器学习模型准确率最高提升了28%，并具有良好的泛化能力。