小波相关特征尺度熵在滚动轴承故障诊断中的应用

将小波相关滤波方法与Shannon信息熵相结合,提出了一种故障检测与诊断的方法——小波相关特征尺度熵故障法。首先利用小波相关滤波方法提取滚动轴承故障振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的尺度域小波系数;然后结合Shannon信息熵理论给出了沿尺度分布的小波相关特征尺度熵定义及其计算方法。小波相关特征尺度熵能够定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性可以反映滚动轴承的运行状态的差别,选取最能反映故障特征的小波相关特征尺度熵作为特征参数,通过所选取的小波相关特征尺度熵大小判断滚动轴承的工作状态和故障类型。实验证明该方法能有效地判断滚动轴承故障特征,为滚动轴承故障诊断提供了新的思路。     

滚动轴承故障智能诊断系统的研究

本文结合“滚动轴承故障智能诊断系统”的科研课题,介绍了智能诊断系统研制过程中轴承故障特征频率的近似计算、智能诊断报警参数的确定、报警门限值的确定、趋势预测及实验诊断结果分析。     

基于MED的滚动轴承故障特征提取方法及其应用

为提取微弱的轴承故障信号,研究了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)的滚动轴承故障特征提取方法:在利用AR模型去除齿轮啮合产生的确定性信号的基础上,对保留信号进行最小熵反褶积,增强冲击信号.该方法避免了传统轴承故障诊断方法中带通滤波器设计的难题,实车测试表明:与共振解调技术相比,该方法提取的滚动轴承故障特征更加明显,更适合于工程应用.     

支持向量机的滚动轴承状态监测

提出了一种基于支持向量机的滚动轴承状态监测方法.该方法采用小波能量表征轴承信号的特征,采用支持向量机作为分类器构建支持向量机状态监测系统.仿真实验表明该方法具有很好的在线监测性能和分类性能,该方法对于滚动轴承的监测具有一定的应用价值,并可方便地推广到其他类似的工业应用领域.     

基于 EEMD 的滚动轴承故障诊断方法

针对经验模态分解（empirical mode decomposition,EMD）方法处理轴承振动信号时存在的缺点,指出极值点的选择是产生模态混叠现象的原因。分析了集成经验模态分解（ensemble empirical mode decomposi-tion,EEMD）方法抑制模态混叠现象的原理,讨论了加入高斯白噪声的次数和大小对 EEMD 方法分解结果的影响,并通过仿真和实测信号对 EMD 和 EEMD 方法的性能进行了比较测试。结果表明：EEMD 方法不仅能够有效地抑制模态混叠现象,而且能更好地反映出轴承振动信号中的故障信息。同时,对通过 EEMD 方法得到的重构信号进行平方包络分析,结果证明：该方法能够有效地提取出滚动轴承的故障特征。     

总体局部均值分解法在坦克变速箱滚动轴承故障诊断中的应用

分析了局部均值分解的模态混叠问题,仿真验证了总体局部均值分解对模式混叠的抑制能力,并指出总体局部均值分解方法存在的不足,提出了在该方法中加入高斯白噪声的准则和进行后处理的改进方法.提出了基于改进的总体局部均值分解的滚动轴承故障诊断方法,并将该方法应用于某坦克变速箱滚动轴承滚动体点蚀故障诊断中,结果表明:该方法能成功地提取出轴承滚动体的故障特征频率.     

小波方法在滚动轴承振动信号分析中的应用

通过分析滚动轴承表面损伤类故障信号的特点,提出了基于小波包分解和信号重构技术的滚动轴承故障精密诊断方法.试验表明,该方法是有效的,适用于滚动轴承早期故障的振动监测和诊断.     

基于小波包变换的滚动轴承故障诊断研究

根据小波包变换理论的原理，提出了基于小波包变换的信号提取算法——一种提取强噪声背景下多通带窄带信号的新方法，应用MATLAB软件进行仿真实验，表明该算法是有效的，并在滚动轴承的故障诊断中取得了较好的效果，说明该方法可以用于机械故障诊断和预知维修。     

基于IMCKD与谱负熵的滚动轴承故障诊断方法

针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击信号常被强大噪声淹没,导致轴承故障诊断难度较大的问题,提出一种基于改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)与谱负熵的故障特征提取方法。首先,采用改进的最大相关峭度解卷积以最大相关峭度为目标对原始振动信号进行降噪处理,检测信号中的周期性冲击成分;然后,以最大谱负熵值为准则寻找信号的最佳分析频段;最后,通过平方包络解调提取出轴承的故障特征。仿真和实测信号验证了该方法的有效性。     

按Weibull分布计算滚动轴承的寿命和强度的可靠性

运用weibull分布推导出任意可靠性指标下滚动轴承的寿命和强度计算公式,给出了多列轴承和轴承系统的可靠性计算方法和公式,并按照工程的方法加以简化处理。