一种基于连续小波变换的滚动轴承早期故障诊断新方法

滚动轴承早期失效阶段,特征信号微弱,并且受传递路径衰减及环境噪声影响,故障识别相对困难。针对这一问题,提出一种基于连续小波变换的轴承早期故障诊断方法。对原始信号进行连续小波变换,利用不同尺度小波系数进行信号重构,从而得到相应尺度下的信号分量,为了获取包含尽可能多的故障信息的信号分量,以峭度为指导标准对重构信号分量做合并处理,并利用相关系数准则剔除冗余信号分量,从保留信号分量中筛选出峭度值最大的分量,将其作为最佳分量用于进一步包络解调运算,通过分析包络谱判断轴承的故障类型。利用所述方法处理轴承早期故障仿真及实测信号,均成功提取出微弱特征信息,由此表明该方法可实现滚动轴承早期故障的精确诊断。     

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.      

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。     

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。     

基于IHT的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法

针对传统解调方法在滚动轴承振动信号故障特征提取中的局限性,在迭代Hilbert变换和共振解调技术基础上,提出了一种新的基于迭代希尔伯特变换(iterated Hilbert transform,简称IHT)的共振解调技术的滚动轴承故障诊断方法.采用IHT将原始振动信号分解为若干个含有故障特征信息的包络幅值分量,然后用共振解调法去除残余的高频干扰噪声并求得各个包络分量的倍频谱,利用轴承理论故障频率与共振解调得到的各倍频进行对比分析,诊断出滚动轴承相应的故障类型.轴承故障实例诊断分析结果表明该方法能有效地提取轴承故障特征.      

双树复小波域MCA降噪在齿轮故障诊断中的应用

齿轮箱早期故障信号中往往包含强烈的干扰噪声,而基于简单阈值规则的小波系数降噪方法往往不能取得良好的效果.针对该问题,提出了基于形态分量分析(MCA)的双树复小波降噪方法.首先,对强背景噪声故障信号进行双树复小波变换,得到不同层的小波变换系数;然后,选取小波系数周期性较为明显层的小波系数进行MCA降噪;最后,将降噪后的系数进行单支重构后便可获得故障特征信号,对降噪信号进行包络分析便可以确定信号的故障特征频率.利用该方法对仿真分析和某轧机齿轮箱打齿故障早期信号进行了处理,结果表明:该方法能够在有效去除信号中的强背景噪声,比单独MCA降噪及软阈值降噪具有更好的效果,得到了更清晰的故障特征频率,从而为齿轮早期故障诊断提供了一种新方法.      

基于遗传算法参数优化的变分模态分解结合1.5维谱的轴承故障诊断

为了准确提取轴承的故障特征,提出了一种遗传算法(GA)参数优化的变分模态分解(VMD)结合1.5维谱的轴承故障诊断方法。首先以VMD方法中模态分量的包络熵值最小为优化目标,利用遗传算法对模态分量个数和二次惩罚因子进行优化,确定这两个能使VMD实现最优分解的输入参数。然后利用参数优化的VMD方法对仿真信号和轴承内环故障信号进行分解,并做各模态分量的1.5维谱图。参数优化的VMD分解得到了与仿真信号原始分量相符的4个模态分量,1.5维谱剔除了未参与二次相位耦合的10Hz频率分量。同时在1k Hz频率以下,运用本文方法提取了轴承内环故障特征频率的1至6倍频频率成分以及电机转频对它们的调制频率。由此表明,遗传算法参数优化的VMD可实现复杂信号的正确分解,1.5维谱可有效检测信号的二次相位耦合。同时,遗传算法参数优化的VMD结合1.5维谱能有效提取轴承内环故障特征,从而验证了本文方法的有效性和实用性。     

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。      

航空发动机中介轴承振动故障分析方法

针对中介轴承振动故障信号微弱、较难提取的问题,提出一种基于小波变换的航空发动机中介轴承故障诊断方法:首先对中介轴承故障信号进行小波分解,得到各层细节信号,并对细节信号进行重构;然后对重构信号进行频谱变换,从频谱图上清晰观察出中介轴承的故障特征频率。对真实发动机中介轴承故障信号进行的实例分析表明,本文方法具有较好的降噪能力,较频谱分析更能突出中介轴承的故障特征。     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取，通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析，结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声；时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征，即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分，验证了所述方法的有效性.此外，通过与谱峭度时频分析结果的对比，证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性，突出了所述方法的优越性.      

A novel sparse feature extraction method based on sparse signal via dual-channel self-adaptive TQWT

Sparse signal is a kind of sparse matrices which can carry fault information and simplify the signal at the same time. This can effectively reduce the cost of signal storage, improve the efficiency of data transmission, and ultimately save the cost of equipment fault diagnosis in the aviation field. At present, the existing sparse decomposition methods generally extract sparse fault characteristics signals based on orthogonal basis atoms, which limits the adaptability of sparse decomposition. In this paper, a self-adaptive atom is extracted by the improved dual-channel tunable Q-factor wavelet transform (TQWT) method to construct a self-adaptive complete dictionary. Finally, the sparse signal is obtained by the orthogonal matching pursuit (OMP) algorithm. The atoms obtained by this method are more flexible, and are no longer constrained to an orthogonal basis to reflect the oscillation characteristics of signals. Therefore, the sparse signal can better extract the fault characteristics. The simulation and experimental results show that the self-adaptive dictionary with the atom extracted from the dual-channel TQWT has a stronger decomposition freedom and signal matching ability than orthogonal basis dictionaries, such as discrete cosine transform (DCT), discrete Hartley transform (DHT) and discrete wavelet transform (DWT). In addition, the sparse signal extracted by the self-adaptive complete dictionary can reflect the time-domain characteristics of the vibration signals, and can more accurately extract the bearing fault feature frequency.     

小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质，适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。     

基于机匣振动信号的滚动轴承故障协同诊断技术

针对基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断问题,提出了一种滚动轴承故障的协同诊断技术。通过最小熵解卷积消除信号传递路径的影响以增强信号中的冲击性成分;通过小波变换提取共振频带;通过自相关分析抑制频带信号中的非周期性成分并进一步提升信噪比。依托带机匣的转子试验器分别对人工故障轴承和真实故障轴承进行了两组试验,试验结果表明:相比于其他典型方法,采用所提协同诊断法得到的包络谱中故障特征频率对应的谱峰更加清晰、明显。      

基于双树复小波包变换和SVM的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳性和现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出一种基于双树复小波包变换和支持向量机（SVM）的故障诊断方法.首先通过双树复小波包变换将非平稳的振动信号分解得到不同频带的分量;然后对每个分量求其能量并归一化处理;最后将从各个频带分量中提取的能量特征参数作为支持向量机的输入来识别滚动轴承的故障类型.对试验台模拟信号（包括滚动轴承的正常状态、外圈裂纹故障、内圈裂纹故障和滚动体点蚀故障）的分析表明:该方法对所测试验信号的故障识别率达到99.5%,对比传统小波包变换与SVM结合的方法,故障识别率的准确度更高.