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。     

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。     

自适应可调品质因子小波变换在轴承早期故障诊断中的应用

分析了可调品质因子小波变换(TQWT)的近似平移不变性,并通过模拟信号对该性质进行验证。提出了基于时频峭度指标优化的自适应可调品质因子小波变换(ATQWT)方法,用于解决滚动轴承早期故障诊断问题。首先利用时频峭度指标对TQWT的品质因子和冗余因子进行搜寻,确定最优影响参数后,根据所得结果设置好TQWT的参数并对原始信号进行处理,得到相应的信号分量并选定最佳信号分量,对最佳信号分量执行包络解调处理,最后分析包络谱中的频率成分来判定轴承的状态。实验信号分析结果表明:所得时频峭度指标更加可靠,鲁棒性更强。在低信噪比情况下,该方法可以准确分离出原始信号中的微弱特征,有效判定轴承的早期故障。