基于时频分析的内燃机曲轴轴承磨损故障的诊断研究

内燃机曲轴轴承所受到的冲击信号是非平稳、时变信号，用传统的诊断方法难以进行故障的早期发现和诊断．论文运用振动测试技术，测取不同间隙下主轴承座及机体上的振动信号，然后充分利用了小波包无冗余、无疏漏、正交地分解信号到独立的频带内的能力及时频分布对时变信号良好的描述能力，发展了一种基于小渡包的重分配平滑伪魏格纳维尔分布的时频分析方法．通过对振动信号进行了分析比较，其干扰项少而分辨率高，既能定性揭示曲轴轴承磨损故障的变化规律，又能定量地诊断该故障．     

基于双谱分析的齿轮故障诊断研究

针对不同上齿轮的振动信号具有不同的高斯性和对称性的特点,利用三阶累积量的性质,对双谱分析用于轮故障诊断的方法和物理意义进行了研究。采用双谱估计的直接算法,给出了正常、裂纹和断齿三种不同状态的齿轮信号的双谱的等高线图,成功地对三种不同状态的齿轮进行了鉴别。同时,利用上述双谱中的一个“对角切片”Bx(ω,ω）将齿轮信号进行分离,发现不同状态下“对角切片”Bx(ω,ω）的谱线分布具有不同特点,进而实现了不同状态齿轮的自动识别。     

基于噪声小波包络谱的主轴承磨损故障诊断

传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率很繁琐,为此,提出了基于噪声和正交小波监测往复式活塞发动机滑动主轴承磨损故障的一种新方法.利用Symlets小波分析将测得的机体噪声信号变换到时频域,得到含有内燃机主轴承间隙磨损状态的时频信息.主轴承磨损故障会使机体噪声信号的高频成分增加,而且高频滤波成分特征与内燃机的冲击过程相对应,所以,需选择合适的高频带加以提取并进行包络谱分析.通过声级计测取了代表主轴承4类间隙磨损程度的噪声信号,发现2个特征频率处的能量对间隙磨损状态比较敏感,均随着磨损量的增加而增加.通过该方法,可利用机体噪声信号监测主轴承的磨损状态.     

基于ARMA模型双谱分布与FCM方法的轴承故障识别

针对滚动轴承信号非线性和非高斯性的特点,提出了基于自回归滑动平均(ARMA)模型双谱分布特征与模糊c均值(FCM)聚类分析的故障识别方法.首先,利用经验模态分解改善信号,对获得的信号主分量建立ARMA模型;然后,对ARMA模型进行双谱分析;最后,以阈值化的双谱分布二值图为特征向量,借助FCM聚类算法构建类模板与最近邻模板分类器,实现故障识别.滚动轴承实例诊断结果表明,该方法能准确地判断轴承的实际性态,是一种有效的故障识别方法.     

基于双谱的雷达辐射源识别

针对当前复杂电磁环境下电子侦察中雷达辐射源识别困难的问题,提出了一种基于双谱分析和势函数分类识别雷达辐射源的新方法。首先用Hinich方法检验雷达辐射源信号,发现其具有非线性特性。然后用适合处理该类信号的双谱分析法提取信号的双谱对角切片,利用主成分分析法(PCA)从大量训练样本特征中挑选低维、低复杂度的特征矢量,并融合对分类具有显著贡献的辐射源属性参数作为识别特征矢量。最后采用势函数分类法实现雷达辐射源识别。仿真结果表明,基于双谱的识别法对噪声不敏感,对不同脉内调制的辐射源信号识别率达到了92.9%,该方法为决策层提供了识别不同雷达辐射源的新途径。     

基于多窗谱分析的船舶电机轴承故障检测方法

为解决船舶电机轴承故障检测中弱特征信号淹没在强噪声背景下难以识别的问题,提出一种基于多窗谱分析的故障检测方法.研究多窗谱分析在频率分辨率与方差间的权衡问题,确定了适用于电机轴承故障检测的最佳权衡值.以数据窗能量作为选择依据,消除了特征频率的根部泄漏,使特征频率易于识别.仿真结果表明,相比其他两种常用的频谱分析方法,多窗谱分析法在提取强噪声背景中弱特征信号方面呈现良好的性能.实验验证了多窗谱分析法的频率分辨能力以及实现电机轴承故障检测的有效性.     

基于小波包-AR谱技术提取柴油发动机曲轴轴承故障特征

利用小波包分解柴油发动机曲轴轴承振动信号,对不同频段的分解系数进行了时域重构,分别对重构的时间序列进行AR(autoregressive)谱分析,实现了对分析对象的故障特征提取.分析结果表明:小波包-AR谱技术能分离多激励源的干扰,有效地提取柴油发动机曲轴轴承故障特征信号;曲轴轴承特征归一化频段为0～0.25,在发动机转速高于1 800 r/min时更明显;传感器最佳位置是在曲轴轴承正对的发动机两侧或油底壳处.     

基于有限元分析和Archard模型的风电机组轴承磨损特性研究

磨损是影响风电轴承寿命性能的因素之一,已有的磨损研究不仅模型计算量大,且很少涉及磨损及其影响因素在轴承接触和磨损演变方面的分析。因此,本文基于Archard磨损模型,利用有限元开展了风电轴承在风机实际运行工况下接触与磨损行为的仿真模拟;在0.515～0.550沟曲率半径系数范围内,研究了轴承接触和磨损特性的演变过程。结果表明：轴承接触特性模拟与赫兹理论计算结果有较高的吻合度,局部有限元模型具有良好的准确度;沟曲率半径系数增大时,轴承吻合度降低,滚道与滚动体接触轮廓变小,从而导致总体接触面积变小和接触压力增大,接触面积变小会使接触面的滑移速度和滑移距离减小,进一步使接触面产生较低的磨损。因此,在轴承设计中,较小的轴承吻合度能够有效降低轴承磨损,延长轴承磨损寿命,从而提高风力发电机组的整体运行寿命。研究结果可为风电轴承的设计与应用提供参考。     

基于HHT算法的轴承保持架磨损故障特征提取

主要介绍了HHT算法的基本概念和基本特征,分析了滚动轴承的故障频率及滚动轴承保持架轻微受损的特征提取。     

基于阶次双谱分析的齿轮故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将双谱分析技术与阶次谱分析相结合，提出了阶次双谱的齿轮箱故障诊断方法．首先对齿轮箱升降速瞬态振动信号进行时域等时间间隔采样，再对时域信号实行等角度间隔重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取齿轮的故障特征．通过对齿轮齿根裂纹故障实验信号的分析，表明阶次双谱分析能有效地诊断齿轮的裂纹故障．     

双谱分析及其在机械故障诊断中的应用

许多机械系统存在着明显的非线性特征，特别是当系统发生故障时，其非线性更加 突出。双谱分析是对非线性系统进行识别的有效方法。然而根据定义计算双谱，首先 要计算三阶相关函数．然后进行二维Ｆｏｕｒｉｅｒ变换．这需要大量的计算机机时。本 文在阐明双谱的概念的基础上，推导出利用ＦＦＴ快速算法估算双谱的公式，编制出计 算软件。最后利用双谱为析对２１００型柴油机连杆轴承出现的间隙非线性进行了分 析，正确地诊断出柴油机发生的故障。     

基于双谱的模糊聚类滚动轴承故障诊断

为了能准确可靠地判别出机械设备中滚动轴承的故障类型,基于双谱能表征随机信号偏离高斯噪声程度的特性,提出一种模糊聚类的滚动轴承故障诊断方法。基于滚动轴承运行过程中监测到的振动信号包含高斯噪声且具有非高斯、非线性特点,该方法在分析高阶谱理论的基础上,对双谱估计特征值进行阈值化处理,构成二值特征图并构造模板,通过测试样本与目标模板之间距离大小来进行不同类别的判断,实现对滚动轴承故障的诊断。经实例验证,该方法有效实现了对滚动轴承故障的分类判别,并提高了判别的可靠性和准确性。     

一类非线性系统的突变故障诊断

针对一类非线性系统给出一种基于学习方法的突变故障诊断方法,设计了一个观测器,以此来检测、辨识和诊断一类非线性系统动态系统的故障。给出了故障检测的性能分析,并给出了检测时间上界。     

基于Lyapunov指数-相轨迹的发电机组故障诊断

以混沌理论为基础,根据非线性动力学系统的运动特性,对汽轮发电机组转子故障进行了分析阐述·通过对所测发电机组转子在3种不同工作状态下的时间序列进行的最大Lyapunov指数计算,并结合对这3种状态相轨迹图进行的分析和研究,发现发电机转子在不同工作状态下其时间序列的Lyapunov指数具有明显差异·因此,基于Lyapunov指数的实质,提出了发电机组故障诊断的"Lyapunov指数-相轨迹"法·该研究也为其他复杂机械的故障诊断和预测开辟了有效途径·     

基于伪相图的大机组非线性故障诊断技术

论述了通过延时嵌入相空间重构方法获取伪相图技术 ,将该技术用于大机组非线性故障的定性特征提取 ,并选取了故障实例进行分析 .采用基于奇异值分解的相空间重构方法 ,解决了把吸引子投影到哪些基构成的平面上方能充分反映原系统特性的问题 .研究结果表明 :伪相图在一定程度上与转子的轴心轨迹类似 ;同时 ,由于伪相图可通过一维时间序列得到 ,而且伪相图的构造过程包含了降噪过程 ,因此 ,将伪相图用于大型旋转机械故障诊断中具有一定的优越性     

碟式分离机主要故障的分析与故障诊断系统的设计

介绍了碟式分离机的结构特点，在此基础上，分析了碟式分离机的主要故障。由于碟式分离机的结构和故障形式具有特殊性，因而在设计碟式分离机故障诊断系统过程中，针对不同故障采用了不同的措施来提取能够正确反映设备状态的特征参数。为了能够快速、准确地对碟式分离机的各主要故障进行识别，引入了专家系统和神经网络技术。利用文中介绍的原理和方法设计出了碟式分离机故障诊断系统，在DRJ－460碟式分离机上进行了试验，取得了良好的效果。     

基于内部故障仿真数据的发电机主保护测试系统

介绍了一种基于发电机定子故障暂态数据的主保护测试系统.该系统利用多回路理论建立发电机内部故障仿真模型,计算出内部故障的暂态数据,同时把故障数据转换成COMTRADE格式储存.对保护装置进行实时测试时,利用测试仪的故障波形回放功能,将存储数据转换成模拟量送入保护装置,从而实现对保护装置的测试.仿真试验表明,该测试系统具有精度高、体积小、结构简单等特点,能对发电机主保护进行各种故障条件下的详尽评测.