滚动轴承加工质量与振动的灰色关联度

已经证明零件的加工质量对轴承振动会产生一定的影响,但现有的研究没有比较各种质量指标对轴承振动的影响程度。为此,通过实验研究,比较并评价不同性质的加工质量指标对轴承振动的影响程度。在研究中,采用两种航空轴承。考虑到统计理论的适用条件,采用了灰色系统理论。研究结果表明:结构尺寸误差参数对轴承振动的影响比较大,宏观形状误差参数和微观形貌参数对轴承振动的影响比较小。这表示轴承的宏观形状误差和微观形貌误差已经达到比较高的质量水平,以至于对轴承振动的影响不再成为主要因素,而轴承的结构尺寸参数及其公差存在着设计方法上的一些问题,从而成为影响轴承振动的主要因素。     

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.     

基于随机激励的某机匣模态实验与分析

用模态实验的方法对某型飞机发动机机匣的模态参数进行了识别。考虑噪声对频响函数的影响,在功率谱分析时,导出了噪声影响情况下的功率谱表达式,利用这个表达式计算了频响函数并最终用来提取模态参数。引入预实验方法用于机匣模态参数的探测中,以确定机匣上各个测点和激振器激振点的合理布置。考虑到实际工作时的激励情况,在实验台上用白噪声随机激励来模拟环境激励,对机匣进行了模态实验。与计算模态相比,用实验模态方法提取模态参数,避免了复杂的有限元建模与仿真,并能用相干函数来检验测得的实验数据的有效性。实验模态分析表明,得到的模态参数对于进一步改进机匣设计、分析其振动、疲劳寿命特性等具有重要的意义。      

样本量对滚动轴承振动性能变异过程评估的影响

以轴承全寿命周期内的振动时间序列为研究对象,构建最大熵泊松评估模型以研究滚动轴承振动性能的演变历程。将振动时间序列分为不同的段数,基于最大熵原理和泊松过程,计算各个振动时间序列相对本征时间序列的变异概率、性能保持可靠度及其变异速度和变异加速度等指标；分析各个性能变异指标与样本量的关系,从而选取合适的样本量；用动态平均不确定度分析性能保持可靠性评估结果的不确定性。结果表明:针对案例1和案例2,将样本量分别选取为800~1000和500~900,既可以使本征序列数据样本蕴含足够的振动信息；又可以对轴承振动性能的具体变异过程进行有效地评估。      

浮环轴承非线性耦合动力润滑特性

针对浮环轴承-柔性转子结构的某型微型燃机实验结果的分析,结合浮环轴承非线性耦合动力润滑的机理研究,进一步研究与探讨了浮环轴承流固耦合润滑的非线性行为.给出了浮环轴承存在的五种典型非线性振动的频率特征,阐明了转子临界区域工频振动特征与转子涡动频率谐波振动特征的区别与联系,同时也明确了相应的振动抑制或消除的措施及方法.根据单膜润滑油膜承载能力及涡动速度的解析表达式,论证了浮环轴承半速涡动的频率特征及其稳定性.试验证明,浮环内、外油膜半速涡动与油膜振荡现象的涡动比接近于0.5与0.3,并且理论与实验具有很好的一致性.这为浮环轴承的设计及性能研究提供了相应理论与实验的依据.      

滚动轴承振动的灰自助动态评估与诊断

以灰预报和自助再抽样方法为基础, 提出灰自助动态评估与诊断模型, 以评估和改进滚动轴承的振动.该模型用动态不确定度、估计区间、估计真值、平均不确定度、平均真值和系统误差测度等6个参数, 描述滚动轴承振动的基本特征.对HKRB轴承的试验表明, 该模型对随机误差的概率分布与系统误差的类型没有任何要求, 在平均不确定度为最小的条件下分离出系统误差.评估的可信度达到100%.根据灰自助动态评估结果, 还诊断出影响轴承振动的误差特征, 揭示了来自轴承零件制造的误差根源, 为实施滚动轴承振动的生产过程控制奠定了基础.      

基础横向振动对电磁轴承转子系统动力特性影响的实验研究

从实验上研究了电磁轴承基础的横向振动对电磁轴承转子系统动力特性的影响。结果表明电磁轴承的控制器对电磁轴承基础横向振动的抑制能力是非常有限的,在控制器的设计过程中必须考虑基础振动的影响,否则较大的基础振动会使电磁轴承系统不能稳定地工作,甚至失去支撑转子的能力。     

利用轴瓦可调轴承控制柔性转子系统的振动响应

提出了一种轴承下瓦可移动轴承,该轴承可以通过改变轴瓦的位置调整转子系统的工作状态。介绍了这种可调椭圆轴承的结构和工作原理,该轴承结构可以实现在连续工作状态下调节轴承椭圆度,而且与传统固定瓦轴承相比更加适合变工况下运行。通过FEM数值方法建立了转子-可调轴承模型,利用该模型研究了可调椭圆轴承对转子加速过程中动力学特性的影响。通过研究发现,转子未达到临界转速前增大椭圆度可以有效减小转子的振动幅值,抑振作用可达到65%;当接近临界转速时,减小椭圆度可以使转子的共振振幅明显降低,抑振作用达到37%左右;越过临界转速后再增大椭圆度有效减小转子振动,抑振作用可达到60%。然后搭建与理论模型完全一致的转子-可调轴承试验台,经过试验验证,证实了在升速过程中,合理调节椭圆度可以明显减小转子的振动,让转子系统更加平稳地升速到工作转速。     

轴承配置对转子轴系振动特性的影响

以三支承转子轴系为研究对象,采用有交互作用的正交试验法,分析轴承位置对转子轴系振动特性的影响,找出轴承位置的优选组合及对振动影响的主次顺序。将简化的转子轴系模型导入ANSYS Workbench中,分别对不同轴承位置下系统临界转速附近振动情况进行仿真分析,以前3阶中正涡动状态下的最小振动变形量为目标参数,得出了轴承位置变化同目标参数之间的关系。结果表明:轴承Ⅰ×Ⅱ的交互作用会对轴系的振动特性产生较大影响,轴承Ⅰ的位置对轴系的振动特性的影响最大,轴承Ⅲ的位置对轴系的振动特性影响相对较小。      

齿轮故障诊断的时延相关解调法

为诊断齿轮与滚动轴承的故障,常常对其振动信号进行包络解调,以获取故障特征。但所测振动信号中,包含大量的噪声,严重地影响解调结果,使得齿轮或滚动轴承的故障特征难以凸现。为此,本文提出了时延相关解调法以实现降噪解调。该方法利用相关函数的降噪特性,首先对振动信号进行相关分析,得信号的自相关函数。然后对自相关函数适当延迟以尽量避开噪声影响,再进行Hilbert变换,以求得解调结果。本文进行了仿真信号验证和实验验证,证明时延相关解调法与直接解调法相比,噪声影响大幅减小,故障信息得以凸现。      

基于CEEMDAN降噪与双谱分析的滚动轴承故障诊断

滚动轴承早期故障信号中的噪声成分会影响到故障特征的提取。为了提高含噪故障信号中滚动轴承早期故障特征提 取的准确性，将基于自适应噪声的完备经验模态分解（CEEMDAN）用于滚动轴承振动信号的降噪中，并对降噪后的轴承故障信号 进行双谱分析。结果表明：CEEMDAN可有效去除轴承振动信号中的低频噪声干扰，经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱全局图存在明显差异，根据这些差异可在宏观上对不同轴承故障加以区分；通过经CEEMDAN降噪后的不同轴承故障信号的 双谱细节图可以正确提取不同轴承故障的特征频率，从而实现对各轴承故障的有效诊断。CEEMDAN降噪结合双谱分析可为滚 动轴承故障诊断提供一种新的有效方法。     

利用时延相关解调法诊断滚动轴承的故障

为诊断滚动轴承的故障,常常对其振动信号进行包络解调,以获取故障特征。但所测振动信号中,包含大量的噪声,严重地影响解调结果,使得滚动轴承的故障特征难以凸现。为此,利用时延相关解调法以实现降噪解调。该方法利用相关函数的降噪特性,首先对振动信号进行相关分析,得信号的自相关函数。然后对自相关函数适当延迟以尽量避开噪声影响,再进行Hilbert变换,以求得解调结果。实验证明在滚动轴承故障诊断中时延相关解调法与直接解调法相比,噪声影响大幅减小,故障信息得以凸现。     

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.      

基于平滑先验分析和排列熵的滚动轴承故障诊断

由于机械系统的复杂性,滚动轴承振动信号的特征信息表现在不同尺度上,因此需要对振动信号进行多尺度分析。基于此,提出一种基于平滑先验分析(Smoothness priors approach,SPA)和排列熵(Permutation entropy,PE)的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先采用平滑先验分析方法代替传统的时间序列分解方法对滚动轴承信号进行分解,得到轴承信号的趋势项和去趋势项;其次,分别计算趋势项和去趋势项的排列熵值;最后,将排列熵值作为特征向量,输入基于粒子群优化支持向量机建立的分类器。将该方法应用于滚动轴承实验数据并进行对比分析,结果表明,在训练样本数为每类50%的条件下,该方法的故障诊断正确率比PE和经验模态分解-PE分别高出12.5%和3.125%。     

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。     

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.     

基于小波包和主成分分析的滚动轴承状态振动监视方法

针对滚动轴承早期故障状态难以监测的现状,文章采用小波包及主成分分析法对滚动轴承振动信号进行分析,提出了一种综合振动能量指标,用于监视滚动轴承状态。采用滚动轴承实验数据对该方法有效性进行了验证,结果表明:该方法构建的综合振动能量指标能够有效发现滚动轴承早期故障,对早期故障程度反应能力强,优于一些其他传统的监视指标。