航空发动机主轴轴承故障诊断

某型航空发动机的主轴轴承由于频繁出现早期失效而引起发动机故障,因此,对滚动轴承进行状态监测和故障诊断具有重要的实际意义。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,本文研究了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的仿真信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可以应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

基于线调频小波路径追踪阶比循环平稳解调的滚动轴承故障诊断

针对变转速工况下滚动轴承的故障诊断问题,提出一种将线调频小波路径追踪算法与阶比循环平稳解调方法相结合的滚动轴承故障诊断方法.该方法先利用线调频小波路径追踪算法提取轴承的故障特征频率,再根据轴承的故障特征频率对变转速下时域振动信号的包络在角域等角度重采样,并对获取的角域平稳信号进行循环平稳解调,计算得到切片解调谱;最后根据切片解调谱识别滚动轴承故障.仿真分析和应用实例表明:该方法能准确提取变转速工况下滚动轴承的外圈与内圈故障故障特征,提取效果明显优于基于Wigner-Ville峰值跟踪法的包络阶次谱方法.      

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PCA-LMD 的滚动轴承信号混合特征选取与故障诊断

为了对非平稳、低信噪比的轴承振动信号进行分析,提出1 种基于PCA-LMD 的滚动轴承振动信号混合特征选取及智能 故障诊断方法。基于Hankel 矩阵对实测轴承振动信号进行主成分分析（PCA）降噪处理。对降噪后的非平稳信号进行局部均值分解 （LMD）,得到一系列具有瞬时物理意义的乘积函数（PF）。通过特征分析和对比,选取前5 阶PF 分量的能量比特征、样本熵、均方根及 波形指标作为信号混合特征向量。将特征向量输入到支持向量机（SVM）分类器进行训练与测试,从而实现故障诊断。结果表明：通过 对包含不同故障程度的滚动体、内圈、外圈故障的轴承实测数据进行分析,故障诊断正确率达到98%,验证了本方法的有效性,对航 空发动机轴承的故障诊断具有借鉴和指导作用。     

基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法

为了更准确地提取滚动轴承振动信号的非线性故障特征,将图信号处理(GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于图谱指标的滚动轴承故障特征提取方法。该方法将滚动轴承的振动信号转化为路图信号后,提取多个图谱指标;用Fisher得分(FS)算法对图谱指标的敏感度进行排序,并选取若干个最敏感的图谱指标作为滚动轴承的故障特征参数;用K-均值聚类算法识别滚动轴承的不同故障。应用实例表明:当分别选取1~5个最优的图谱指标、时域指标和频域指标对不同轴承故障进行识别时,图谱指标均没有出现错误,而时域指标和频域指标都出现了不同数量的错误,因此,图谱指标对轴承故障的区分能力优于时域指标和频域指标。     

基于EMD的发动机轴承振动冲击故障特征提取

采用经验模式分解方法(EMD),研究了发动机轴承的非平稳振动信号故障特征提取问题.计算机仿真结果证实了该方法的有效性;采用该方法提取了滚动轴承故障振动信号冲击特征,结果表明应用该方法能够准确、有效地获得轴承的冲击损伤特征,并且,经进一步分析,可确定冲击损伤故障失效模式.     

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.      

小波分析在飞机振动飞行测试数据分析中的应用

目前,飞机振动飞行测试数据分析主要采用基于Fourier理论的频域分析方法,无法描述振动信号的时频局部特性,很难满足飞机振动评估的需要。引入小波分析理论,在时域内对信号进行离散变换,在频域内对信号进行谱分析,从而达到同时观察信号在时域和频域空间分布特征的目的。两种飞机典型振动飞行测试数据的时频分析结果表明,利用小波理论能够更好地观察机体振动在时域、频域内的局部特性,对于现代飞机振动问题的分析评估具有重要意义。     

基于尺度共生矩阵的滚动轴承故障诊断研究

基于滚动轴承振动信号的各种三维或二维谱图中包含的不同故障信息的客观现实,通过二维小波变换在不同尺度空间下构造的小波共生矩阵提取了谱图的纹理特征向量.利用灰关联分析表征这些纹理特征的不同发展态势从而实现滚动轴承的故障诊断.对实测滚动轴承不同状态故障数据的分析表明:该方法具有较高的故障模式分类精度;随着故障尺寸的增加,由于轴承各部件的相互影响诊断正确率会有所降低.同时研究表明对于特定的诊断方法是否进行特征向量归一化需区别对待.      

基于正交小波变换的动态系统的故障检测

利用正交小波变换在时-频域均有良好局部化的品质,提出了一种对动态系统故障诊断中非平稳信号进行分析与处理的方法.仿真结果表明,该方法不仅使测试结果更加精确,而且便于进行快速的故障诊断.     

Multi-faults diagnosis of rolling bearings via adaptive customization of flexible analytical wavelet bases

Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features, as well as its easy burying in the complex, non-stationary structural vibrations and strong background noises. In this paper, a method based on the flexible analytical wavelet transform (FAWT) possessing fractional scaling and translation factors is proposed to identify multiple faults occurred in different components of rolling bearings. During the route of the proposed method, the proper FAWT bases are constructed via genetic optimization algorithm (GA) based on maximizing the spectral correlated kurtosis (SCK) which is firstly presented and proved to be efficient and effective in indicating interested fault mode. Via using the customized FAWT bases for each interested fault mode, the original vibration measurements are decomposed into fine frequency subbands, and the sensitive subband which enhances the signal-to-noise ratio (SNR) is selected to exhibit the fault signature on its envelope spectrum. The proposed method is tested via simulated signals, and applied to analyze the experimental vibration measurements from the running roller bearings subjected to outrace, inner-race and roller defects. The analysis results validate the effectiveness of the proposed method in identifying multi-faults occurred in different components of rolling bearings.     

基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断

为了更准确地诊断滚动轴承故障,提出了一种基于小波包分析与多核学习的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先对振动信号进行3层小波包分解,将振动信号分解为不同频带的信号,提取各频带的相对能量特征,构建特征向量;然后采用多核学习算法从训练样本集中学习核函数与分类器;最后使用训练出的分类器识别滚动轴承故障类型.为了验证方法的有效性,进行了滚动轴承故障诊断实验,实验结果表明该方法的故障诊断准确率达到98.25%,与传统的基于小波包与支持向量机的滚动轴承故障诊断方法相比,其故障诊断准确率更高,同时由于避免了核函数的选择问题,该方法更便于实际应用.      

Coiflet wavelet transform applied to inspect power systemdisturbance-generated signals

An application of Coiflet wavelet transform for the study of power system disturbance-generated signals is proposed. Because the wavelet transform possesses the time-frequency localization characteristics, the time and frequency information of a waveform can be integrally presented. Therefore, this approach can be more efficient in monitoring time-varying disturbances when compared with those Fourier transform-based methods. Moreover, when compared with the Morlet wavelet transform, the merits of easier implementation presented by Coiflet transform method as a discrete form further solidify the practicality for electric power quality applications. This approach has been validated through various test scenarios, including oscillatory transients, voltage sag, voltage swell, momentary interruption, and flat-top. Test results demonstrated the feasibility of the method for the applications considered     

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.      

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。     

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠，鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。      

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.