Walsh变换对冲击信号序列特征提取的研究

提出使用Walsh变换和小波包相结合的方法,对滚动轴承故障产生的冲击信号序列提取故障特征, 并给出了计算的有效算法. 对滚动轴承故障特征分析和计算表明,用改进小波包分解、重构公式能有效地剔除冲击信号序列中高频共振信号和噪声, 使用快速Walsh变换(FWT)求取其功率谱,优于Fourier变换,可很好地提取故障特征,仿真和实际数据计算的结果,证实了上述方法的有效性.      

基于小波包和BP网络的滚动轴承状态寿命模型

使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述滚动轴承的使用寿命,并建立了滚动轴承状态寿命的评估模型.状态寿命评估模型建模的关键是振动信号的特征提取和状态的识别算法.针对滚动轴承振动的特点,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提取小波包重构信号的频带能量构造特征矢量,利用推广性能良好的贝叶斯正则化BP网络作为状态寿命评估的算法建立特征向量与状态寿命之间的映射,采用滚动轴承全寿命试验数据作为学习样本,训练和确定评估模型.试验验证了模型的有效性和可信性.     

基于小波包和Elman神经网络的液压泵故障诊断

针对液压泵出口故障检测信号信噪比低、难以进行故障特征提取的特点,及 传统的BP网络进行故障诊断时网络学习具有收敛速度慢和学习、记忆不稳定的缺陷,提出了 一种将小波包变换和改进Elman神经网络相结合,进行液压泵故障诊断的新方法.利用具有 紧支结构的小波函数对信号进行分解,削减小波系数以滤除信号中的噪声;单支重构以有效 提取各频带的故障特征,并以频带能量作为识别故障的特征向量;应用改进的Elman神经网 络建立从特征向量到故障模式之间的映射,实现液压泵故障分类.试验结果表明,采用小波 包和改进Elman神经网络相结合的方法可有效的实现液压泵故障的诊断.      

基于支持向量机的滚动轴承状态寿命评估

应用状态寿命描述滚动轴承的使用寿命,并建立了滚动轴承的状态寿命评估模型.状态寿命评估模型建模的关键是振动信号的特征提取和状态的识别算法.针对滚动轴承振动的特点,提取小波包重构信号的频带能量构造特征向量,利用支持向量机作为辨识算法建立滚动轴承状态寿命评估模型.滚动轴承全寿命试验验证了模型的有效性和可信性.     

基于EMD与切片双谱的轴承故障诊断方法

针对轴承故障诊断问题,提出一种基于经验模态分解(EMD,Empirical Mode Decomposition)与切片双谱分析相结合的新方法.将原始信号分解成不同尺度的固有模态函数(IMF,Intrinsic Mode Function),求取IMF分量的包络,计算其对角切片双谱,提取由于二次相位耦合产生的非线性特征,得到轴承的故障特征频率.通过对仿真信号进行分析,表明该方法克服了传统的基于EMD的包络功率谱方法不能抑制噪声的缺点,同时较传统高阶谱方法计算量更小.给出了6205-2RS JEM SKF轴承诊断实例,说明了该方法的可用性.     

一种空间轴承的自适应共振解调故障诊断方法

针对传统共振解调故障诊断方法中需依赖主观经验和反复调试选取合适带通滤波器参数的问题,以及包络信号频谱中随机成分对分辨故障特征频率的干扰问题,提出一种空间精密轴承的自适应共振解调故障诊断方法.一方面,根据振动信号功率谱计算重心频率和频率标准差,进而以此确定带通滤波器的中心频率和带宽,实现自适应带通滤波;另一方面,通过频谱平均方法弱化包络信号频谱中的随机成分,使得故障特征谱线清晰度加强.模拟故障信号和实测振动信号的诊断结果表明该方法算法简单,效率高,对保持架磨损故障诊断效果良好,验证了其可行性和有效性.     

基于边频相对能量和的柱塞泵磨损状态识别

摩擦磨损是飞机柱塞泵典型的渐进性故障,因磨损量难以直接测量,通常采用振动信号进行间接测量.磨损引起的振动信号故障特征微弱,对磨损状态进行准确地识别比较困难.针对上述问题,提出了基于谐波分量边频相对能量和的磨损状态识别方法,该方法对壳体振动信号进行Hilbert包络解调消除高频周期干扰,得到清晰的谐波分量,在各谐波分量的特定边频区间内计算最大能量与平均能量的比值并求和,将该值作为新的特征量来表征柱塞泵的不同磨损状态,利用网格法对边频区间范围寻优.结果表明,边频相对能量和相比传统的特征频率能量对磨损状态的区分度更高,适于磨损状态识别.      

基于小波包分解的早期碰摩故障诊断研究

研究了旋转机械转静件早期碰摩故障信号的检测问题.根据小波包分解能在所有频率范围聚焦,对信号奇异性非常敏感的特性,对比分析了不碰摩和早期碰摩信号的小波包分解细节分量,得出应用小波包分解可实现早期碰摩故障诊断.同时,还研究并实现了碰摩故障的定位问题.      

基于谱峭度与双谱的轴承故障诊断方法

针对强背景噪声情况下的轴承故障诊断问题,提出了一种基于谱峭度与双谱的轴承故障诊断方法。该方法采用谱峭度检测振动信号瞬态频带,利用最优带通滤波器抑制振动信号中的噪声得到滤波后信号。由带通滤波器的带宽确定低频矩形区域,计算落于该区域内的信号包络的局部双谱图,依据局部双谱图诊断轴承故障。仿真分析表明,强背景噪声和滚动体滑动会造成传统轴承故障诊断方法（如峭度、功率谱、包络谱）失效,而该方法能够有效地抑制噪声,更准确地诊断轴承故障,并通过6205-2RS JEM SKF轴承诊断实例,说明了该方法的有效性。     

飞机电源系统整流装置故障诊断方法

某型号飞机电源系统现有的机上自检测装置由传统的硬件逻辑电路构成,存在功能扩展性差、可靠性低等缺点.为符合新一代机上自检测装置微机化、智能化的特点,在对其进行故障模式分析的基础上,采用基于小波神经网络的故障诊断方法,通过对整流装置输出电压的实测信号样本的频谱分析,获得对故障敏感的特征频率点,根据小波变换的多分辨率分析理论,确定了与特征频率点相对应的小波母函数和变换尺度.在此基础上,通过定义频带能量特征向量,将小波变换得到的小波系数转换为一组特征向量.将特征向量作为BP神经网络的前端输入,由神经网络完成故障的识别与分类.经验证,故障特征得到了有效地提取,使神经网络可在各种工况下对故障进行故障诊断,符合灵敏性、鲁棒性的要求.      

小波降噪与快速包络谱峭度相结合的轴承组件故障诊断技术

作为飞轮重要的旋转支撑部件,轴承组件的性能对飞轮寿命有着重大影响,因此如何在早期对轴承组件进行筛选显得尤为重要。轴承组件在故障初期,其故障特征比较微弱,故障信号很容易淹没在背景噪声信号中,给轴承组件的早期故障判断和定位带来了很大的困难。本文以飞轮常用轴承组件为研究对象,基于快速包络谱峭度的振动测试方法,先通过对采集的轴承组件振动信号进行小波降噪,提高特征信号的信噪比,然后对振动信号进行全频段的峭度分析,可以对轴承组件进行早期的故障诊断并进行故障定位,得到轴承组件故障频率,为后续轴承组件故障诊断研究提供方法手段。     

基于峭度熵与分层极限学习机的动量轮轴承故障诊断研究

动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全.作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难.针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量.引入分层极限学习机,对结构...     

一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。