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VMD敏感分量在风电机组主轴故障诊断中的应用

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设备管理与维修 2017年第19期 155-158页

作者：孙兆儒中国大唐集团科技工程有限公司北京100097

提出基于VMD敏感分量的风力发电机主轴故障诊断方法。利用变分模态分解分析风机主轴的振动信号,将其分解、评估、分析,选取包含信号特征的有效模态分量重构信号。然后提取重构信号的特征值,构成模态分析向量,凸显信号故障信息,结合VPMC... 详细信息

提出基于VMD敏感分量的风力发电机主轴故障诊断方法。利用变分模态分解分析风机主轴的振动信号,将其分解、评估、分析,选取包含信号特征的有效模态分量重构信号。然后提取重构信号的特征值,构成模态分析向量,凸显信号故障信息,结合VPMCD方法进行故障诊断。将所提方法应用于风电机组仿真实验,对主轴外圈、内圈和滚动体故障数据进行分析验证,结果表明该方法的有效性。

关键词：变分模态分解敏感分量 VPMCD 风力发电机故障诊断

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基于改进经验小波变换的行星齿轮箱故障诊断

仪器仪表学报 2016年第10期37卷 2193-2201页

作者：祝文颖冯志鹏北京科技大学机械工程学院北京100083

行星齿轮箱振动信号具有复杂多分量和调幅-调频的特点。幅值解调和频率解调方法能够避免传统Fourier频谱中的复杂边带分析,有效识别故障特征频率。经验小波变换通过对信号Fourier频谱的分割构造一组正交滤波器组,能提取具有紧支撑Fourie... 详细信息

行星齿轮箱振动信号具有复杂多分量和调幅-调频的特点。幅值解调和频率解调方法能够避免传统Fourier频谱中的复杂边带分析,有效识别故障特征频率。经验小波变换通过对信号Fourier频谱的分割构造一组正交滤波器组,能提取具有紧支撑Fourier频谱的单分量成分,再对单分量成分运用Hilbert变换即可实现信号的解调分析。经验小波变换能够有效分离出调幅-调频成分,不存在模态混叠现象,具有完备的理论基础,自适应性好、算法简单、计算速度快。将改进的经验小波变换应用于行星齿轮箱振动信号的解调分析;提出了一种单分量个数的估算方法,解决了经验小波变换中的Fourier频谱划分问题;给出了对故障敏感的信号分量的选取方法,提高了分析的针对性。将改进方法应用于行星齿轮箱振动仿真信号和实验信号分析,验证了该方法的有效性。

关键词：经验小波变换行星齿轮箱解调频谱划分敏感分量

局部均值分解改进方法研究及其在齿轮箱故障诊断中的应用

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局部均值分解改进方法研究及其在齿轮箱故障诊断中的应用

作者：黄灵坚电子科技大学

学位级别：硕士

作为一种着力于转换运动状态的器械,齿轮箱已广泛应用在工业各领域,其关键性不言而喻,同时其故障运行所带来的损失也是难以估计,因此本文对齿轮箱的故障诊断问题展开了研究。发生故障时,周期性冲击力对齿轮箱的振幅及频率产生调制,使其... 详细信息

作为一种着力于转换运动状态的器械,齿轮箱已广泛应用在工业各领域,其关键性不言而喻,同时其故障运行所带来的损失也是难以估计,因此本文对齿轮箱的故障诊断问题展开了研究。发生故障时,周期性冲击力对齿轮箱的振幅及频率产生调制,使其振动观测信号增加了多种成分,整体呈现非线性及非平稳性,对准确提取其故障信息造成干扰。如何从复杂观测信号中准确提取出齿轮箱故障特征信号,是解决齿轮箱准确故障诊断的重要前提条件,也是本文的研究课题。对于齿轮箱的故障分析,现代信号处理方法提供了必要的诊断工具,其中局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)在自适应分析方法中较为流行。复杂观测信号能被LMD分解成若干个单分量的乘积函数(Product function,PF),整个分解过程是自适应的,而且PF分量与复杂信号的组成成分存在对应关系,便于从中提取出感兴趣的信号成分进行分析,避免其余成分的干扰。然而,LMD尚存在些待解决的问题,如端点效应、敏感分量选取、强噪声影响等。本文针对这些问题开展了研究,主要成果包括:(1)为了挑选最为合适的齿轮箱故障信号分析方法,本文对短时傅里叶变换、小波变换、Wigner-Ville分布、希尔伯特-黄变换和LMD五种方法的适用性作了对比分析,并从中选取LMD作为本文的研究方法。(2)为了抑制LMD分解结果失真,本文提出一种LMD端点效应改进方法。该方法通过自适应搜索信号内与端点处波形具有相似频谱的波形进行信号延拓,延拓出的波形能够符合信号本身的时频特征,从而改善端点效应问题。(3)为了从LMD分解结果中自动筛选出包含故障信息的敏感分量,本文提出一种基于综合特性的敏感分量提取方法。该方法采用多个时频域指标来区分敏感分量与无关分量,避免单一指标的不稳定性,从而实现自动选取故障敏感分量。(4)为了避免强噪声对故障诊断结果的不良影响,本文提出一种自适应带通滤波器。该滤波器从频域的角度出发,改进传统谱峭度中带宽不可调的缺点,自适应确定最佳滤波器参数,再与LMD方法相结合,从而实现在强噪声工况下准确提取故障特征信号的目的。通过对仿真与实验信号的分析和对比,证明本文所提出的方法可应用于齿轮箱故障信号处理,为故障诊断理论与方法的应用与发展提供了重要的参考信息。

关键词：齿轮箱局部均值分解端点效应敏感分量强噪声

基于CEEMD和3点对称差分能量算子的滚动轴承故障诊断方法

同方学位论文库评论

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同方学位论文库

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轻工机械 2021年第4期39卷 62-67页

作者：慎明俊高宏玉张守京杨静雯吴芮西安工程大学机电工程学院陕西西安710048 西安工程大学西安市现代智能纺织装备重点实验室陕西西安710600 北奔重型汽车集团有限公司内蒙古包头014000

为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD-DEO3S。课题组首先对滚... 详细信息

为解决传统信号处理方法提取滚动轴承故障特征不精确和Teager能量算子解调信号的解调频率和幅值误差较大的问题,课题组提出一种基于互补集合经验模态分解和3点对称差分能量算子结合的轴承故障特征提取方法CEEMD-DEO3S。课题组首先对滚动轴承进行CEEMD分解前进行去噪处理来增强信号的故障脉冲;然后利用CEEMD将去噪后信号分解为一系列固有模态函数,并依据相关系数原则选择最能表征故障的敏感分量,重构后进行DEO3S解调,依据解调后得到的幅值和频率计算信号的包络谱。实验分析表明:所提方法解调信号的误差更小,提取轴承故障频率更精确。

关键词：故障诊断滚动轴承互补集合经验模态分解 3点对称差分能量算子固有模态函数敏感分量

基于变分模态分解与最小熵解卷积的齿轮故障诊断

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计算机测量与控制 2018年第3期26卷 54-57,69页

作者：陈克坚崔伟成朱良明中国人民解放军91245部队海军航空大学

为了准确地进行齿轮故障诊断,结合变分模态分解和最小熵解卷积,给出了一种新的故障诊断方法;首先,以包含啮合频率的分量的包络峭度最大作为原则,确定变分模态分解的分量个数;然后,将齿轮振动信号运用变分模态分解,得到多个分量;选取包... 详细信息

为了准确地进行齿轮故障诊断,结合变分模态分解和最小熵解卷积,给出了一种新的故障诊断方法;首先,以包含啮合频率的分量的包络峭度最大作为原则,确定变分模态分解的分量个数;然后,将齿轮振动信号运用变分模态分解,得到多个分量;选取包含啮合频率的分量作为敏感分量;接着,应用最小熵解卷积,将敏感分量降噪;最后,应用包络分析技术进行故障诊断。通过齿轮断齿故障振动数据的分析,验证了方法的有效性。

关键词：变分模态分解敏感分量最小熵解卷积齿轮故障诊断