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。      

滚动轴承故障诊断的自适应共振解调技术

针对共振解调技术在实际使用中存在必须事先通过冲击试验确定高频共振频率和带通滤波器的中心频率固定不变的缺点,提出了自适应共振解调技术。自适应共振解调技术可以在共振解调处理之前依靠对振动信号的频谱分析自动识别高频共振频率,然后根据被测对象的高频共振频率自适应地改变带通滤波器的中心频率。并研究了自适应共振解调技术的实现方法,并对实际轴承振动信号进行了自适应共振解调分析。研究结果表明,该技术可方便地在工程中应用。      

包络方法诊断齿轮箱故障

本文通过包络诊断方法在齿轮箱故障诊断中的应用过程,编制了诊断程序,为齿轮箱故障诊断提供了有效的方法。     

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.      

基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法

介绍了一种基于神经网络的滚动轴承故障包络信号的自动识别方法。将从包络信号的时域和频域信息中提取的反映滚动轴承故障的特征信息作为BP神经网络的输入,用BP算法对该网络进行训练。利用BP神经网络的智能性来实现滚动轴承故障的智能诊断。     

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.      

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。     

利用神经网络诊断火箭发动机的故障

首先简要地介绍了人工神经网络(以下简称神经网络)的BP学习方法。然后将BP学习算法用于火箭发动机的故障诊断。仿真实验的结果表明,神经网络完全可以用于发动机的故障诊断。     

基于Birge-Massart阈值降噪与EEMD及谱峭度的滚动轴承故障特征提取

针对传统共振解调方法易受噪声干扰导致故障特征提取效果不佳的问题,提出了一种基于Birge-Massart策略的阈值降噪与集成经验模态分解(EEMD)和快速谱峭度算法相结合的滚动轴承故障特征提取方法。对原始故障信号进行EEMD并采用峭度准则筛选出含有故障信息的本征模态函数(IMF)分量;采用Birge-Massart策略和快速谱峭度对故障信号进行滤波降噪;对滤波后信号进行Hilbert包络解调,提取轴承故障特征。采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行特征提取,结果表明该方法可以有效提高故障信号信噪比,清晰准确地获取轴承内、外圈故障的频率特征。利用峭度因子准则筛选IMF分量能有效保留原始故障信号中的冲击特征,去除无关IMF分量的影响。      

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。     

直升机行星传动轮系故障诊断研究进展

行星传动轮系是直升机传动系统的核心部件,是直升机健康和使用监测系统(HUMS)重要的监测对象。直升机行星传动轮系具有结构复杂紧凑、组件繁多、工况瞬时多变以及使用环境恶劣等特点,导致直升机行星传动轮系振动信号污染严重、成分复杂,具有较强的非平稳性和耦合调制特征。另外复杂的故障模式、较少的故障样本,也都增加了直升机行星传动轮系故障诊断的难度。面对这些难题,研究人员在基于信号降噪与信号分离、时频分析与解耦解调、数学建模与模式识别的故障诊断技术上取得了丰硕的成果。面对仍然存在的一些亟待研究和解决的问题,提出了直升机行星传动轮系故障诊断技术的研究方向以及未来的发展趋势。     

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.      

微机电陀螺解调过程中的噪声传递机理研究

微机电陀螺的噪声性能是衡量陀螺综合性能的重要指标之一,不仅与陀螺本身机械结构有关,还与其测控电路有着密切联系。本文将通过理论推导计算出噪声经过乘法解调和开关解调时的传递机理,指出开关解调会使解调信号中的谐波成分和解调输入噪声向解调后的基带中进行混叠,相对于纯正弦解调会增大噪声,最后应用LabVIEW软件进行纯软件仿真和半实物仿真验证,并通过实际测试数据证明其正确性,为陀螺解调方案的选择提供依据。