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振动工程学报 2024年

作者：徐凯伍星王东晓柳小勤昆明理工大学机电工程学院云南机电职业技术学院

电机电流监测系统凭借非侵入式、成本低的优势受到了广泛关注，但常用的电流频谱分析容易受到固有谐波以及安装误差的影响，并且高幅值基频会弱化故障特征。为了揭示齿轮故障导致的啮合刚度的降低对电机电流的频率调制规律，建立了包含... 详细信息

电机电流监测系统凭借非侵入式、成本低的优势受到了广泛关注，但常用的电流频谱分析容易受到固有谐波以及安装误差的影响，并且高幅值基频会弱化故障特征。为了揭示齿轮故障导致的啮合刚度的降低对电机电流的频率调制规律，建立了包含故障齿轮啮合刚度的电机电流模型，并推导了瞬时频率表达式。针对传统时频分析方法瞬时频率估计精度低的缺点，提出了基于高阶同步压缩变换（HSST）的瞬时频率极坐标视图方法提取齿轮故障特征。该方法通过检测与故障齿啮合周期同步的频率调制特征来直观地展示齿轮箱故障，避免了固有谐波和基频的干扰，具有齿轮故障特征的唯一性。通过对RV齿轮箱实验台的电机电流信号分析，验证了所提出电机电流模型与故障特征分布规律的准确性，以及基于HSST的瞬时频率极坐标视图诊断齿轮箱故障的有效性。

关键词： RV齿轮箱电机电流分析高阶同步压缩变换啮合刚度瞬时频率极坐标视图

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基于转速和瞬时频率估计算法的变速工况下轴承故障诊断研究

基于转速和瞬时频率估计算法的变速工况下轴承故障诊断研究

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作者：黄明涛安徽大学

学位级别：硕士

变转速工况会引起滚动轴承故障信号频谱混叠、统计指标分析失效和新的调制现象等问题，传统的阶次分析方法需要准确的转速采集，其获取成本较高且快变转速情况下跟踪精度会明显降低，而以瞬时频率分析方法为代表的无测速阶次分析方法容... 详细信息

变转速工况会引起滚动轴承故障信号频谱混叠、统计指标分析失效和新的调制现象等问题，传统的阶次分析方法需要准确的转速采集，其获取成本较高且快变转速情况下跟踪精度会明显降低，而以瞬时频率分析方法为代表的无测速阶次分析方法容易受强噪声干扰，影响分析结果的精度。针对以上问题，本文研究了以一种基于轴承故障信号分段特征指标反馈优化的转速估计和一种基于VMD滤波与MSST的瞬时频率估计的变速工况下滚动轴承故障诊断方法。主要研究工作如下:　　（1）提出了一种基于轴承故障信号分段特征指标反馈优化的转速估计的变速工况下滚动轴承故障诊断方法。该方法首先以霍尔传感器粗略估计轴承转速，然后根据转速单调区间对故障信号分段，分别以频域指标为优化目标，基于重采样技术对各段转速函数的精确逼近，最后以Hermite插值多项式进行速度函数拼接。同时，进一步结合GA算法提升速度函数估计效率。利用仿真和实验信号对所提方法有效性进行验证，结果表明转速估计精度得到显著提升。采用GA算法后，仿真和实验信号分析效率分别提升169.58％和826.08％。本方法采用“硬件+算法”的策略，成本介于现有的两类方法之间，从低精度转速信号入手实现转速的精确逼近，具有成本低、可靠性高、计算复杂度低、抗噪声能力强等优点。　　（2）研究了一种基于VMD滤波和MSST相结合的估计瞬时转频方法。该方法利用VMD的维纳滤波特性，对故障信号实现重构降噪，进一步使用MSST提高时频分辨率，能够更准确地捕捉信号中的IF特征，提取IF曲线进一步重采样分析。利用仿真和实验信号对所提方法有效性进行验证，结果表明估计的IF值与理论IF值相符合，估计曲线与理论曲线间RMSE值分别为0.47Hz和1.1Hz。本方法从故障信号自身出发，以VMD条件约束算法提高原信号的SNR,MSST提高时频提取的时频分辨率，有效解决强噪背景下时频能量发散导致时频特征不易准确提取的问题。

关键词：滚动轴承故障诊断变速工况变分模态分解高阶同步压缩变换瞬时频率估计

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基于低秩-稀疏分解的滚动轴承故障特征提取

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北京化工大学学报（自然科学版） 2022年第6期49卷 83-91页

作者：刘伟刘洋单雪垠李双喜姚思雨北京化工大学机电工程学院北京100029 石河子大学机械电气工程学院石河子832003

针对旋转机械早期故障特征微弱且易受背景噪声影响而难以提取的问题,提出一种基于低秩-稀疏分解的轴承信号瞬态特征提取方法。研究了周期性瞬态信号的稀疏时频表示,建立了低秩-稀疏模型并从背景噪声中提取瞬态冲击信号。首先,通过高阶... 详细信息

针对旋转机械早期故障特征微弱且易受背景噪声影响而难以提取的问题,提出一种基于低秩-稀疏分解的轴承信号瞬态特征提取方法。研究了周期性瞬态信号的稀疏时频表示,建立了低秩-稀疏模型并从背景噪声中提取瞬态冲击信号。首先,通过高阶同步压缩变换(high-order synchrosqueezing transform, FSSTH)将测量信号变换到一个新的稀疏子空间;然后,使用鲁棒主成分分析算法(robust principal component analysis, RPCA)将稀疏时频矩阵分解为低秩部分和稀疏部分;最后,对低秩矩阵施加逆高阶同步压缩变换恢复得到瞬态冲击信号,并通过包络谱分析实现故障诊断。该方法由数据驱动实现,不需要任何先验信息。仿真信号和实际信号分析结果表明,所提方法可有效增强振动信号中故障引起的周期性瞬态冲击特征,能够实现强噪声背景下滚动轴承微弱故障特征提取。

关键词：滚动轴承特征提取高阶同步压缩变换低秩分量稀疏分量

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基于QSTFT的同步压缩变换及在轴承故障诊断中的应用

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机械制造与自动化 2022年第6期51卷 119-122,131页

作者：叶杰凯汤小明林青云梁登吴华盛丽水市特种设备检测院浙江丽水323000

高阶同步压缩变换以同步压缩变换为基础,能够有效地估计纯调制信号的瞬时频率,提升时频面的能量集中水平。但由于受到窗口固定的限制,其难以对频率快速变化的多分量信号获得清晰的时频表示。为此,引入缝式短时傅里叶变换,其能够根据信... 详细信息

高阶同步压缩变换以同步压缩变换为基础,能够有效地估计纯调制信号的瞬时频率,提升时频面的能量集中水平。但由于受到窗口固定的限制,其难以对频率快速变化的多分量信号获得清晰的时频表示。为此,引入缝式短时傅里叶变换,其能够根据信号的特点,在特定区域自适应地选择最佳的窗口,克服了窗口时宽不变的缺陷。在此基础上,结合高阶同步压缩变换,提出一种基于缝式短时傅里叶变换的自适应高阶同步压缩变换算法,进一步提升对复杂信号时频特征的提取能力。通过对仿真信号和轴承外圈故障信号进行分析,验证了该算法的有效性。

关键词：高阶同步压缩变换自适应分析缝式短时傅里叶变换机械故障诊断

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