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。     

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。     

基于机匣测点信号的航空发动机滚动轴承故障诊断灵敏性分析

研究了基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断的灵敏性问题.首先利用两个带机匣的航空发动机转子试验器进行了冲击响应试验,比较了滚动轴承处冲击激励引起的轴承座测点响应和机匣测点响应的差别;然后利用这两个带机匣的转子试验器进行了滚动轴承故障模拟试验,详细对比分析了轴承座测点信号和机匣测点信号的时域波形、频谱和小波包络谱.结果表明:当滚动轴承和机匣的连接刚度较小时,故障滚动轴承的振动信号传递到机匣上时会产生很大的衰减,然而利用传统的基于小波包变换的包络解调方法仍然可以很好地诊断出外圈故障和内圈故障,对于滚动体故障的诊断效果略差.研究结果对于实际中基于机匣测点信号进行航空发动机滚动轴承故障诊断提供了试验依据.      

航空发动机叶片-机匣碰摩故障的机匣振动加速度 特征分析及验证

为了提取叶片机匣碰摩状态下的机匣振动加速度特征,利用航空发动机转子系统模型的试验器,进行了转子叶片-机匣的单点碰摩和偏摩试验,通过频谱分析和倒频谱分析方法,分析了机匣振动加速度信号的碰摩特征,结果表明:机匣振动加速度具有明显的周期冲击特征,其冲击频率为旋转频率与叶片数的积,在频谱上出现了该冲击频率及其倍频,冲击的大小受旋转频率调制,在频率上表现出冲击频率及其倍频两侧出现了以旋转频率为间隔的边频带族。从倒频谱图中可以明显看出转频及其倍频的倒频率成分,并用实际航空发动机试车数据验证了分析结果。     

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。      

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。     

基于改进小波变换和包络分析的滚动轴承故障诊断

采用改进的小波分解和重构算法与包络分析相结合的方法,提取滚动轴承振动信号的故障特征频率。改进的小波分解和重构方法避免了 Mallat 算法频率混淆的缺陷,通过对重构信号特定频带进行包络分析,更加准确地提取了滚动轴承的故障特征频率。通过对无故障滚动轴承和内圈、外圈有故障的滚动轴承振动信号的分析,说明这种方法能够有效诊断滚动轴承的故障,并将该方法成功应用于某型航空发动机主轴承故障诊断。     

航空发动机附件机匣轴承失效故障复现试验

针对航空发动机在飞行时附件机匣的深沟球轴承发生铆钉断裂、沟道剥落2种失效故障,为了定位故障原因,开展了2 套轴承外圈沟道预损伤及4套轴承铆钉断裂的轴承失效故障复现试验。结果表明：轴承故障失效时序为外圈沟道由于表面损伤 先产生表面疲劳剥落,然后引发铆钉断裂;结合轴承的原材料、设计、工艺、质量及其在机匣上安装使用情况等的复查结果与轴承 拆卸试验结果,确定轴承拆卸工艺不当是产生外沟道表面损伤的主要原因。采用轴承内圈拆卸工艺后可有效避免拆卸过程中的 轴承沟道损伤,从而预防此类故障的发生。     

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。     

航空发动机轴承外环装配工艺引起的转子系统非线性振动

针对某型航空发动机涡轮后支点轴承外环装配工艺参数的特点,实验研究了轴承外环与衬套配合为过盈配合、间隙配合和过渡配合时的转子振动特性;同时研究了温度场和外环拧紧力矩参数对配合关系的影响而导致的转子振动特性变化.结果表明:轴承外环与衬套为间隙配合时,引起发动机振动出现次谐波、高倍频和1阶非线性共振;外环锁紧螺母力矩增大只对外环是间隙配合时的振动有抑制作用;轴承座的温度场可导致轴承外环与轴承座的过渡配合变为间隙配合,并影响振动特性.     

某双转子发动机冲击振动的分频小波提取与故障分析

采用小波-时频方法对某双转子发动机地面实测数据进行了分析,得到了试车过程中系统在不同工作状态下振动的时频特征。在振动能量的时频分布图中,不同的频率区间内含有不同的冲击成份;在此基础上对信号在不同的频带进行谐波小波包分解,分解信号能量主要集中在某一个频带范围内,进一步分析可以确定系统滚动轴承失效模式。      

新型叶片-机匣碰摩模型及其验证

针对航空发动机叶片-机匣碰摩故障,提出了一种新型叶片-机匣碰摩模型,该模型在传统弹性碰摩模型的基础上,考虑了叶片数和转静间隙变化对碰摩力的影响,能够模拟机匣单点、多点、局部及全周,转子的单点、多点、局部和全周的碰摩规律.将所提出的碰摩模型运用于转子-支承-机匣耦合动力学模型中,利用数值积分获取碰摩故障下的机匣加速度响应规律.利用带机匣的航空发动机转子实验器,进行了叶片-机匣的机匣单点-转子全周的碰摩实验,发现了机匣振动加速度信号的碰摩特征具有明显的周期冲击特征,其冲击频率为叶片通过机匣的频率,在数值上等于旋转频率与叶片数的乘积,在频谱高频段出现了叶片通过频率及其倍频,冲击的大小受旋转频率调制,倒频谱具有旋转频率及其倍频的倒频率成分,仿真和实验取得了很好的一致性,验证了所提出的叶片-机匣碰摩新模型的正确有效性.最后,在此基础上,仿真计算了多种碰摩模式下的机匣振动特征和规律.      

涡扇发动机涡轮和机匣碰摩故障飞行试验研究

受装机空间限制,小涵道比涡扇发动机通常仅采用发动机振动值表征发动机的振动情况,无法准确对异常振动进行定位分析和排除。针对某台涡扇发动机在试飞中出现的发动机振动值异常现象,利用机载加装的应变片和振动传感器的测量数据,对故障现象进行了详细分析。结果表明:涡轮和机匣的碰摩导致发动机发动机振动值异常增大。总结了该型涡扇发动机涡轮和机匣碰摩中发动机振动值的发展趋势的特征,为迅速、准确定位后续飞行试验中的同类故障提供借鉴。     

含裂纹叶片的失谐叶盘对航空发动机振动特性的影响

某型航空发动机装配有含裂纹叶片的失谐叶盘,基于该型发动机的性能试验,对其排气机匣振动数据进行分析,研究叶盘失谐对发动机转子动力学特性的影响.主要对比了叶盘裂纹长度与整机振动特性的关系,证明了裂纹不仅改变整机振动频率的成分组成,同时,主要频率成分的振动幅值也有较大增加.然而,当裂纹长度比小于0.3,整机振动对叶盘失谐并不敏感,这一论断为在发动机试验中及时判断叶片裂纹故障提供支持.      

航空发动机转子轴向力动态特征测试技术

以航空发动机止推轴承轴向力为研究对象,基于应力环法的测量原理,发展出一种新的适用于转子轴向力动态特征测试技术。基于固支梁模型设计了扇形支点的应力环传感器,通过理论分析和有限元仿真验证结构设计的合理性,并对应力环传感器测量的灵敏度和静态特性指标进行量化表征。某型航空发动机整机轴向力试车结果表明:转子轴向力中存在不可忽略的动态交变载荷,其峰值与轴向力稳态值的比值为6%~29%。频域分析发现,引起轴向力动态交变载荷的频率成分包括转速基频、转速2倍频及34、68 Hz。相位分析表明,34 Hz与68 Hz引起的动态交变载荷使应力环传感器周向测点的时域波形发生相位同步变化,符合轴向的振动特征;转速基频与2倍频引起的动态交变载荷则沿应力环传感器周向进动变化,符合转子不平衡特征。      

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.      

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。