基于转速信号的旋转机械故障诊断方法研究

轮毂电机作为电动汽车四轮独立驱动系统的动力源,其运行状态直接关系着整车安全。为了逐步实现对轮毂电机运行状态的监测,提出一种新的方法——阶次自分离方法,以适应其复杂多变的行驶工况。本方法克服了传统阶次跟踪方法需同时采集转速信号和振动信号的局限性,仅针对转速信号进行研究,并提取其中蕴藏的非正常波动成分,同时借鉴传统阶次跟踪方法对时域非平稳信号的处理方式,对波动成分进行角域重采样和傅里叶变换,凸显出蕴藏于转速信号中的故障特征,进而实现对轮毂电机的故障诊断。结合Matlab仿真分析和轮毂电机漏电故障实验,结果表明:阶次自分离方法可有效识别轮毂电机漏电故障特征。     

行星齿轮箱太阳轮裂纹故障仿真及实验研究

在动力学仿真软件LMS Virtual. Lab中建立含3个行星轮的单级行星齿轮箱刚柔耦合模型,首次利用CAD Contact Force轮廓识别功能产生与轮齿相应的内部激励,建立了太阳轮齿根裂纹与轮系响应信号的映射关系。正常啮合工况,响应阶次谱中的峰值阶次为各阶理论啮合频率附近能被行星轮通过频率阶次整除的成分;受传感器固定位置的测试方式影响,峰值阶次附近出现关于行星架转频及其谐次的调制边带。太阳轮齿根裂纹工况,响应阶次谱中出现2组新的以太阳轮裂纹故障特征阶次为间隔的共振调制边带,2组调制边带间隔为太阳轮绝对转频阶次与行星轮个数倍行星架转频阶次之差。研究结果表明实验信号与仿真结果相符。     

PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承在变转速工况下微弱故障特征难以提取的问题,提出了PSO-COT与EEMD的变转速滚动轴承故障特征提取方法。首先,通过粒子群优化算法(particle swarm optimization, PSO)寻找最优过采样率,对采集到的滚动轴承振动信号进行过采样;然后,利用计算阶比跟踪(computed order tracking, COT)将过采样后的时域信号转变成角域的平稳信号;最后,通过集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition, EEMD)去噪,经过阶次谱分析滚动轴承故障特征阶次。实验表明该方法具有较好的故障特征提取精度,可以有效提取变转速工况下滚动轴承故障特征信息。     

定轴齿轮箱故障振动特性仿真及实验研究

以单级定轴齿轮箱为研究对象,通过多体动力学软件LMS Virtual. Lab建立定轴齿轮箱刚柔耦合模型,研究了定轴齿轮箱平稳型故障和冲击型故障振动响应频率特征。仿真中考虑了故障及故障引起的转速波动对箱体振动加速度的影响,并通过频谱图分析了箱体振动响应信号频率特征。最后实验模拟了平稳型故障和冲击型故障,实测振动响应信号频率特征能够验证仿真分析结果,从而说明了仿真模型的合理性,为定轴齿轮箱故障诊断提供了理论依据。     

基于变速工况稀疏调频字典的齿轮复合故障诊断

针对变转速工况下齿轮箱故障信号成分复杂、难以有效分离提取的问题,提出了一种基于时域稀疏调频字典的齿轮复合故障诊断方法。构造的调频字典考虑了时变转速信息和分布型故障机理,有利于从复杂信号中准确提取出分布型故障分量,同时大幅度提升剩余信号中冲击成分的信噪比,保证了后续局部型故障分量的重构精度。对剩余信号采用基于单位脉冲响应函数构建的冲击型字典提取局部型故障,即可完成复合故障信号的分离诊断。仿真验证了所提方法的有效性并与基于角域准平稳调制字典的重构方法进行了对比,结果表明:所提方法具有更高的幅值重构精度,并进一步验证了该方法对于复合故障诊断的有效性。     

基于EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断研究

针对齿轮箱复合故障诊断中,多级传动相互干扰,微弱的轴承故障会被强烈的齿轮故障和噪声湮没而难以提取的问题,提出了基于EEMD和单通道盲源分离的齿轮箱复合故障诊断方法。首先利用单个加速度传感器采集齿轮箱振动信号,对采集的信号进行EEMD分解,根据峭度准则和相关系数重构IMF分量;然后应用盲源分离方法对重构的IMF分量进行求解,对分离的信号进行包络解调分析,确定出齿轮故障通道,轴承故障通道和噪声通道;最后对齿轮故障通道进行傅里叶变换,轴承故障通道进行基于谱峭度的共振解调分析,提取出信号的特征频率,完成齿轮箱的复合故障诊断。通过实验验证了该方法的有效性和可行性。     

基于刚柔耦合动力学的定轴齿轮箱故障仿真

齿轮传动系统的故障所导致的调频调幅作用会引起齿轮箱的振动频率成分复杂多变,且在研究故障时主要使用经验公式替代故障激励。鉴于此,在LMS Virtual Lab中建立齿轮箱刚柔耦合模型,通过CAD Contact Force识别齿轮轮廓,并产生相应的故障激励,研究定轴齿轮箱在正常、偏心故障、断齿故障情况下的振动频谱响应。经仿真分析发现:正常情况下,齿轮振动响应频率成分为其啮合频率及其倍频;在偏心情况下,响应频率成分除了正常情况下的频率成分外,在啮合频率两旁还有以故障特征频率为间隔的不对称调制边频带;在断齿故障下,在共振频率处出现以故障特征频率为间隔的不对称调制边频带,且调制边频带遍布整个频带。不对称调制边频带的产生是由调幅和转速波动引起的调频共同作用导致的。     

基于邻域相关性小波去噪的滚动轴承包络解调及故障分类

将邻域相关性的冗余第二代小波应用于滚动轴承信号降噪,用Hilhert包络解调法提取的故障特征频率,比较不 同转速和载荷下的提取效果,提出包络幅值峭度指标,并将其输入BP神经网络进行故障诊断。结果表明：基于邻域相关 性的冗余第二代小波降噪方法能很好的抑制噪声,保留原信号的信息;降噪后的故障信号经过Hilbert包络解调能找到 特征频率及其倍频,其效果优于原始信号的包络解调分析。工况会影响分析效果,且速度对提取效果的影响大于载荷。 包络幅值峭度指标能很好区分不同工况的故障信号,结合BP人工神经网络诊断正确率为100%。     

基于时域分析的汇流行星排内齿圈振动仿真与试验研究

针对汇流行星排在履带车辆综合传动装置工作中产生的振动问题,基于动力学传动理论综合考虑时变啮合刚度、扭转刚度、啮合阻尼等因素的影响,建立了汇流行星排齿轮系统直齿轮行星传动的平移-扭转模型,仿真计算分析内齿圈振动位移量与输入转速之间的对应关系。设计并搭建汇流排振动试验台进行200～1 500 r/min转速工况试验,分析了不同转速工况下内齿圈的时域特征与转速的变化规律。研究结果表明:转速越大,汇流行星排的内齿圈振动量越大,转速在200～1 000 r/min时X向与Y向振动变化不明显;在1 000～1 500 r/min时X向与Y向振动更加强烈,模型仿真结果与试验数据变化趋势一致,验证了所建模型的准确性。     

基于共振解调的铁路货车轴承故障诊断

以铁路货车轴箱双列圆锥滚子轴承为研究对象,基于共振解调技术研究了早期故障精密诊断方法。首先在轮对跑合实验台上,采用压电加速度传感器、信号调理器和INV36DF型信号采集处理仪等搭建轴承故障测试系统,测量该类型轴承外圈和滚子存在轻微故障时的振动信号,然后通过带通滤波、包络解调和频谱分析等方法,准确提取出了轴承外圈和滚子的故障特征频率。研究结果表明,利用这种方法可以消除系统噪声干扰,能有效诊断出轴承外圈和滚子的轻微损伤。该方法对于铁路货车轴承的早期故障诊断具有较好的理论意义和实际应用价值。     

基于小波阈值和约束独立分量分析的齿轮故障诊断研究

为在强噪声下准确利用振动信号进行齿轮故障诊断,提出了基于小波阈值和约束独立成分分析(CICA)相结合的算法。该算法首先对输入信号进行小波阈值降噪预处理,提高了输入信号的信噪比,然后基于齿轮特征频率建立参考信号,将降噪后的信号作为CICA的输入信号,利用CICA算法有效分离出齿轮故障信号,识别了故障特征。为了验证该算法的有效性,进行了仿真和实验测试信号分析,结果表明,该算法可以有效提取齿轮故障信号,实现齿轮的故障诊断。     

转轴转速波动信号的时频脊线提取方法

转子的转速波动信号因不平稳导致传统的信号分析方法不适用。为此,采用时频分析的方法对转速波动信号进行分析,提出了转速波动信号的时频脊线提取方法。对信号的频谱图进行简单分析,通过频谱图得到信号的基本频率信息;对信号进行短时傅里叶变换,得到信号的时频联合分布图;沿时间轴将信号进行分割,提取出每段信号的脊线,将每段脊线进行整合,得到目标脊线;利用卡尔曼滤波技术提取最优脊线。从复杂的原始信号中准确识别出信号的时频脊线,可用于转速波动的故障诊断。     

基于虚拟样机的机车齿轮传动系统建模与故障仿真分析

以DF4B型机车齿轮传动系统断齿故障为研究对象,利用三维实体建模软件SolidWorks精确建立正常齿轮传动系统及3种不同程度轮齿断裂模型。将模型导入ADAMS中添加约束和驱动,建立多体动力学模型,进而对断齿故障模型的振动影响进行仿真分析,测量齿轮箱振动信号。利用Matlab进行时域、频域分析,将不同故障程度齿轮分析结果与正常模型结果进行对比,得到了齿轮箱断齿故障发生与否及不同程度下的故障特点。     

基于多尺度卷积策略CNN的滚动轴承故障诊断

针对一维卷积神经网络单一卷积拓扑结构在提取不同工况下的信号特征时缺乏自适应性,难以处理复杂工况下的机械故障诊断问题,提出了一种基于多尺度卷积策略的卷积神经网络(MACNN)故障诊断算法。首先将表征滚动轴承故障的一维振动信号输入模型,然后利用卷积层中的多尺度卷积结构对原始信号进行卷积运算,实现不同角度的敏感特征提取,再通过池化层进行特征信息的提炼和简化,最后利用全连接层实现检测结果输出。在公共数据集——凯斯西储大学的轴承故障数据集上进行试验,结果表明:MACNN算法和其他算法相比拥有更快的收敛速度和更高的识别准确率,为故障诊断提供了一种新的方法。同时,其在多工况下表现出的优异泛化性能说明具备工业应用的可行性。     

基于LabVIEW的局域均值分解方法及其在列车轴承故障诊断中的应用

列车轴承故障诊断是保证铁路运营安全的重要手段，轴承振动信号的处理方法是实现故障诊断的关键。局域均值分解方法是一种自适应的信号处理方法，对于非线性非平稳信号的解调具有良好的性能。利用在测试测量领域广泛使用的LabVIEW进行了局域均值分解方法的编程，将该方法与虚拟仪器技术结合搭建了一套高速、可靠、可移植性强的系统，通过仿真信号和轮对实验的验证，证明该方法适用于工程实践。     

双质量飞轮对动力传动系统NVH性能的影响分析

基于某三缸发动机动力总成,构建动力总成多体动力学分析模型和前端附件轮系动力学分析模型,结合台架实验进行结果验证分析,证明了计算方法的正确性和仿真分析模型的有效性。研究了搭载双质量飞轮和离合器式扭振减振器状态下的曲轴转速和变速器输入轴转速波动及其衰减率,证明双质量飞轮能有效降低变速器输入轴转速波动,利于改善传动系NVH性能。对比分析了搭载双质量飞轮和离合器式扭振减振器后发动机前端附件轮系的振动响应情况,重点分析了带轮转速波动、张紧臂角度、紧边带段张力、松边带段横向位移等参数,研究结果均表明搭载双质量飞轮会恶化前端附件轮系的NVH性能。     

基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断研究

为了从齿轮振动信号中提取出包含有故障信息的特征频率,针对现有EMD(Empirical Mode Decomposition)降噪算法中的IMF重构问题,提出了基于EMD模态相关和形态学降噪的齿轮故障诊断方法。首先采用EMD将目标信号分解为若干个IMF分量之和,利用模态相关分选准则选取噪声主导分量和信号主导分量的分界点,并利用各个IMF分量的自相关函数来验证该准则的正确性;然后将选到的噪声主导分量进行形态学滤波,利用峭度准则优化形态学结构元素尺度,自适应的寻求最优解;最后将滤波后的噪声分量与剩余分量进行重构,得到滤波重构信号,通过频谱分析识别齿轮故障特征频率。仿真数据和齿轮裂纹故障实验测试数据的分析表明,该方法滤波效果理想,能更有效地提取出齿轮故障特征。     

双行星排式动力耦合机构动态特性分析

以某款混合动力汽车动力耦合机构为例,综合应用UG、ADAMS及ANSYS建立双行星排式动力耦合机构刚柔耦合动力学模型;对建立的系统动力学模型进行典型工况下的仿真分析,通过分析前后排行星轮系轮齿啮合力、轴系角加速度的时域和频域响应曲线,得到该动力耦合机构在稳态(如纯电动、巡航)和非稳态(如发动机起动)工况下的动态特性。仿真结果表明:该动力耦合机构稳态工况下动态特性峰值频率主要为低频段的旋转频率和两行星排的啮合频率及其倍频;非稳态工况初期存在瞬时冲击激励,但前排行星轮系动态特性的变化对后排行星轮系影响较小。     

基于EMD分解和共振解调的滚动轴承故障诊断研究

在介绍滚动轴承的故障机理的前提下,采用振动信号分析法对滚动轴承状态监测和故障诊断进行研究。通过LabVIEW编程,应用EMD分解和共振解调相结合的方法,对振动信号进行分析,获取有用故障特征,进而确定故障类型。     

基于随机共振的齿轮箱早期故障诊断研究

随机共振在微弱故障诊断中相对线性系统具有明显优势，能显著增强信号的信噪比。将随机共振与共振解调相结合来检测齿轮箱的早期裂纹故障，首先通过带通滤波选取共振频带，然后通过Hilbert进行解调，最后采用归一化方法调节随机共振的系统参数得到故障特征输出。对仿真信号和QPZZ Ⅱ齿轮故障系统实测数据的处理结果表明，该方法与传统共振解调相比具有明显优势，为齿轮箱故障诊断提供了一种更为有效的途径。