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LMD的包络谱特征值在滚动轴承 故障诊断中的应用

滚动轴承故障振动信号往往是多分量的调幅-调频信号,而传统包络分析方法需要根据经验设置滤波器的中心频率与带宽,因而会带来解调误差.基于此,提出了一种基于局域均值分解(local mean decomposition,简称LMD)的包络谱特征值的滚动轴承故障诊断方法.该方法可以将一个多分量的调幅-调频信号分解成若干瞬时频率具有物理意义的PF (product function,简称PF )分量之和,由于每一个PF分量是分量包络信号和纯调频信号的积,因此可以直接对包络信号进行频谱分析得到包络谱.然后定义信号在包络谱中不同故障特征频率处的幅值比为包络谱特征值,并以此作为特征向量输入到支持向量机分类器中,用以区分滚动轴承的工作状态和故障类型.对滚动轴承正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明了该方法的有效性.      

航空发动机中介轴承的故障特征与诊断方法

提出了转差域频谱和转差域包络谱的概念,建立了诊断航空发动机中介轴承故障的方法.利用发动机高、低压转差作为触发信号,对发动机振动信号进行等转差周期采集,并在转差域对振动信号进行频谱和包络谱分析.结果表明:不平衡响应、不对中响应以及外环静止的轴承故障响应等振动信号在转差域频谱和转差域包络谱上的位置随转速变化;而中介轴承的故障响应在转差域频谱上的边频成分间距不随转速变化,具有倍频“恒间距”特征;在转差域包络谱上的位置也不随转速变化,具有“恒频”特征.带外环故障的中介轴承实验表明:转速变化时,在转差域包络谱中,外环故障特征倍频成分位置不变;在转差域频谱中,出现间隔宽度恒定为外环故障特征倍频的频率成分.      

基于局部均值分解的齿轮振动信号分析与研究

齿轮振动信号常表现出明显的非线性和非平稳特征。为有效提取齿轮振动信号的特征信息,将自适应信号分解方法——局部均值分解用于齿轮振动信号的分析。使用局部均值分解对三种状态的齿轮振动信号进行分解,得到一组PF分量,并对PF分量进行频谱分析。分析结果表明,局部均值分解完成了对齿轮振动信号的有效分解,各PF分量的幅值谱获得了不同状态齿轮振动信号的特征谱线,实现了对齿轮状态特征的准确提取。     

基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下齿轮箱复合故障的故障特征提取,提出了基于形态分量分析与阶次跟踪的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法根据齿轮箱复合故障振动信号中齿轮和滚动轴承故障成分的形态差异性,先用形态分量分析将其分解为包含齿轮局部故障信息的谐振分量、包含滚动轴承局部故障信息的冲击分量和随机噪声分量,再根据实测转速信号分别对谐振分量和冲击分量进行包络阶次分析,根据各包络阶次谱诊断齿轮箱复合故障.算法仿真和应用实例表明:该方法能有效分离变转速下齿轮和滚动轴承的故障特征,且其故障特征提取效果要优于传统的包络阶次谱方法.      

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。     

基于GWO-TVF-EMD方法的行星齿轮箱齿面剥落故障诊断

针对时变滤波经验模态分解（TVF-EMD）方法的不足之处,将样本熵作为适应度函数,采用灰狼优化（GWO）算法对带宽阈值和B样条阶数核心参数进行寻优,得到最优组合解,对不同的故障冲击试验振动信号进行分解。对本征模态函数（IMF）分量选取过程进行优化,采用多个加权指标对所有IMF分量进行计算,最终选取最优IMF分量,再通过包络谱分析提取出行星轮齿面剥落故障特征。在行星齿轮箱故障试验中,利用方均根法对剥落故障进行初步识别,根据GWO-TVF-EMD法分解得到各剥落故障信号最优IMF分量,使用包络谱分析明显判断出行星齿轮的故障频率。该方法能够提取3种不同程度齿面剥落故障的细节特征,理论值与实际值的相对误差为1.68%。      

基于SSD-HT时频阶比跟踪的变转速转子故障诊断

为解决变转速工况下转子故障特征难以提取的问题,提出一种基于SSD-HT时频阶比跟踪的转子故障诊断方法。应用一种新的信号分解方法—奇异谱分解对转子故障振动信号进行分解,得到包含故障特征信息的奇异谱分量。运用希尔伯特变换计算各个有效奇异谱分量的瞬时频率,获取故障信号的时频分布。根据时频分布中的转频信息对原始振动信号进行阶比跟踪分析,提取直观的阶次特征。仿真分析与实验分析结果表明,在无转速测量装置条件下,所述方法可准确判别变转速工况的转子故障模式,相对于传统分析方法表现出一定的先进性。     

齿轮-转子-滚动轴承传动系统的弯扭耦合振动

考虑齿轮啮合及扭转作用,建立齿轮-转子-滚动轴承传动系统的弯扭耦合非线性动力学模型.考虑输入/输出端、齿轮轴的弯曲/扭转振动等问题,推导了不平衡齿轮-转子-滚动轴承弯扭耦合的动力学微分方程.在考虑齿轮偏心和滚动轴承非线性接触特性的情况下,分析了转速、偏心量以及轴承游隙等参数对系统振动响应的影响规律.研究发现:由于弯扭耦合的作用,在主动轴中有着非常明显的从动轴转频成分.而在扭转振动中则各轴转频和啮合频率表现得更为清晰;滚动轴承有其自身的谐振频率,在系统设计阶段需要注意避开滚动轴承的变刚度频率对系统的影响;随着齿轮偏心量的变化对系统的时域和频域响应也有着很大的影响.另外,轴承游隙对系统的振动响应也有着较大影响,应选择合适的轴承游隙,以减小系统各处的振动幅值.     

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。     

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。     

基于CPP与S变换的自适应时频滤波及其在滚动轴承故障诊断中的应用

针对变转速下滚动轴承故障调制信息的提取与分离,提出了基于线调频小波路径追踪(CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用Hilbert解调对齿轮箱振动信号进行分析获取其包络信号,并对包络信号进行S变换,以获取其时频分布,同时,采用CPP算法从齿轮箱振动信号中估计出啮合频率曲线,进而获取转轴转速;然后,根据估计的转速信号分别设计各阶时频滤波器;再采用时频滤波器对包络信号的时频分布进行时频滤波,并将滤波结果进行S逆变换,以获取各阶故障调制信号;最后对各阶故障调制信号进行阶次谱分析,并根据阶次谱中的调制信息诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,自适应时频滤波方法可根据轴承故障调制信号的频率变化特点自适应地改变滤波器的中心频率与带宽,能有效提取并分离轴承的各阶调制信息,且分离效果优于基于集合经验模态分解（EEMD）的阶次谱方法。      

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。     

某型航空发动机中介轴承外环故障振动分析

根据某型双转子航空发动机的结构和动力学特点,设计建造了中介轴承实验器.实验中发现中介轴承的外环故障包络谱与内环故障和滚动体故障的包络谱相似,也受周向载荷不均匀分布和传感器相对位置周期性变化的影响.基于此,推导了中介轴承故障特征倍频公式,建立了中介轴承局部故障的理论模型,采用希尔伯特包络检波技术,对外环剥落轴承振动信号进行了分析,结果表明,所建立的中介轴承局部故障理论模型是正确的.      

基于特征量阈值判决的轴承故障诊断方法

针对航空发动机在不分解状态下主轴轴承故障诊断难的问题,以振动信号分析和处理为基础,以小波包分解与重构、峭度值指标、频谱分析和包络解调为预处理方式,提出了基于故障轴承和正常轴承的特征倍频能量总和占整个包络谱能量百分比的特征差异确定轴承故障的诊断方法,以凯斯西储大学深沟球轴承典型试验数据验证了该方法的有效性.验证外圈点蚀故...     

转子—齿轮联轴器系统的弯扭耦合振动研究

根据内齿轮副的啮合条件和拉格朗日方程,在旋转坐标系中建立了转子-齿轮联轴器系统的弯扭耦合振动方程。对方程进行数值积分求解,结果表明,对于对中良好的轴系,弯扭耦合与弯扭解耦时其瞬态响应的低阶频率值非常接近;对于不对中轴系,弯扭耦合会产生偶数倍频的弯曲振动分量和奇数倍频的扭转振动分量。      

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。     

基于局部同步拟合和窄带解调的行星传动齿根裂纹故障检测

为实现较少旋转圈数工况下的行星传动齿轮故障检测，本文提出一种基于局部同步拟合和窄带解调的行星传动齿根裂纹故障检测方法。该方法首先对行星齿轮箱振动信号进行角域重采样，再采用局部同步拟合方法估计出确定性分量；随后，由研究中提出的啮合谐波能量比最大准则自动选择包含齿轮故障信息最丰富的滤波阶次频带，并进行窄带解调；最后，通过幅值解调和相位解调揭示齿轮故障特征。实验和对比结果表明：该方法可以有效检测出齿根裂纹引起的周期性幅值和相位突变，且所需数据量较传统的加窗同步平均方法更少，在少转数工况下的齿根裂纹故障检测具有一定的优势。     

高低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱分析与时频分布

针对传统的频谱分析方法不能很好地辨识航空发动机转子振动特征频率的问题,采用局部均值分解（Local Mean Decompo? sition, LMD）,结合切片谱的频谱分析方法,对航空发动机转子振动信号进行自适应模态分解与峰值频率辨识;对转子振动信号进行时 频分析,得到其时频分布。将该方法应用于某航空发动机高、低压转子的弹性支承振动应力信号分析中。结果表明：相比于发动机振 动正常状态,在发动机振动异常状态下,高、低压转子弹性支承振动应力信号的LMD切片谱中除了存在高、低压转子的基频和倍频成 分,还存在高、低压转子间的调制频率,且在异常状态下F分量的时变特征更加明显。采用LMD切片谱分析方法获取了发动机振动正 常状态和异常状态下的振动频谱特征和时频分布,可为航空发动机转子振动特征提取与状态判别提供参考。