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。     

滚动轴承非线性轴承力及其对轴承系统振动特性的影响

滚动轴承在旋转机械中应用及其广泛,其振动特性对旋转机械的正常运行有很大影响。本文基于赫兹弹性接触理论和滚动轴承运动学,推导了滚动轴承在工作状态下产生的非线性轴承力,并在此基础上对滚动轴承系统的振动特性进行了分析。研究结果表明:滚动轴承的非线性轴承力会诱发变刚度振动。系统响应中存在多种周期(谐波、次谐波和超谐波)和非周期(拟周期和混沌)响应。通过频谱图、Po incaré图和分叉图,分析了滚动轴承系统在不同参数下的周期分叉特性。当非线性轴承力和不平衡力共同作用时,滚动轴承系统会产生组合振动,随着不平衡力的增大变刚度振动所对应频率的幅值逐渐降低。      

滚动轴承故障诊断的品质因子可调小波重构方法

针对轴承早期故障诊断困难的问题,提出了基于信号共振稀疏分解与品质因子可调小波重构的滚动轴承故障诊断方法.该诊断方法首先对轴承故障信号进行共振稀疏分解获得高共振分量和低共振分量;然后对低共振分量进行品质因子可调小波重构,并结合峭度分析,筛选出最佳分析信号;最后对最佳分析信号进行希尔伯特解调分析,从而提取滚动轴承故障特征信息.通过对仿真信号和实际故障信号进行分析,该方法能有效提取轴承故障信号中的冲击成分,凸显故障特征.      

基于旋转坐标系转轴振动信号的滚动轴承故障诊断方法

实验验证了基于旋转坐标系转轴振动信号的滚动轴承局部故障诊断方法.建立起滚动轴承故障实验台, 采用压电晶体加速度传感器测取转轴的振动.通过滚动轴承内环、外环、滚动体和保持架四种典型故障的实验分析结果, 证明了该方法的可行性, 并发现转轴振动信号的传递路径相对简单, 对轴承内环、滚动体和保持架早期微小故障的发现与诊断可能是有利的.      

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。     

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.     

滚动轴承的几何常数和故障特征倍频的估计方法

提出了几何常数的概念.通过对轴承几何关系的分析和对1274个型号的轴承参数的统计发现,同系列轴承的几何常数小范围波动,近似为常数,不同系列却有较大差异.确定了7个基本类型的滚动轴承共45个系列的几何常数.建立了基于几何常数、滚动体个数和轴承系列的滚动轴承局部内环、外环故障特征倍频的估计方法.只需已知轴承类型和滚动体个数,就可得到相应的特征倍频,为滚动轴承故障诊断提供了有效的途径.      

基于ICA包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断

针对多元经验模态分解(MEMD)存在模态混叠、带内噪声干扰导致轴承故障特征信息微弱难提取问题,提出了基于独立分量分析(ICA)包络增强MEMD的滚动轴承故障诊断。采用MEMD对多通道信号进行自适应分解,依据峭度和相关系数选取包含故障信息的本征模态函数(IMF);对所选取IMF分量的包络信号进行ICA分析,抑制模态混叠和削弱带内噪声;选取峭度最大的独立分量包络进行频谱分析,判断滚动轴承的运行状况。实测信号结果表明:ICA包络增强MEMD后包络谱中可以清楚地看到前6阶故障频率,故障特征频率误差小于1 Hz,其他方法只能看到2~3阶,且干扰频率成分较多。      

含滚动轴承的同向和反向旋转双转子系统动力学响应

以双转子航空发动机为研究对象,建立了航空发动机双转子-滚动轴承-机匣耦合动力学模型.模型中考虑了低压转子与高压转子的中介轴承耦合作用,滚动轴承模型中考虑了滚动轴承间隙、非线性赫兹接触力以及变柔性VC(varying compliance)振动等因素.利用仿真模型,进行了同向和反向旋转双转子系统的拍振响应分析,结果表明当高低压转子的转速差较小时,双转子系统的拍振响应明显.同时研究了同转和反转双转子系统轴心轨迹响应的差异,研究表明反向旋转双转子系统的轴心轨迹会形成“花瓣”状.最后,利用双转子试验器验证了仿真结果的正确性,进一步验证本文所建模型的正确性.