基于非凸惩罚融合套索模型的电机轴承复合故障诊断

针对非凸全变分去噪（non-convex total variation denoising，NCTVD）在提取电机轴承复合微弱故障时存在稀疏性能欠佳和无法准确识别故障的问题，该研究提出一种基于非凸惩罚融合套索模型（non-convex fused lasso model，NCFLM）的复合故障诊断方法。基于反正切惩罚因子的NCTVD模型引入广义极小极大凹函数（generalized minimax concave，GMC），将其拓展成融合套索模型的形式并得到NCFLM，利用前向后向算法(forward-backward algorithm，FBA)对该模型进行求解，再引入遍历方法寻找相关峭度最大时正则化参数的最优取值并将求解结果与其他非凸惩罚模型进行对比。最后，利用采集到的电机轴承复合故障信号进行NCFLM处理，提取复合故障特征，试验结果表明，NCFLM的原子压缩数目、收敛速度、重构准确度、稀疏度、L₀范数逼近程度分别比原始arctan-NCTVD模型提高了9.2%、6.6%、10%、46.2%和15%，可实现电机轴承复合故障的准确诊断。     

基于改进CYCBD的滚动轴承复合故障自适应诊断方法

为实现滚动轴承复合故障自适应诊断,该研究提出了基于循环含量比-归一化谐波比例（Ratio of Cyclic Content-Normalized Proportion of Harmonics,RCC-NPH）融合指标改进的最大二阶循环平稳盲解卷积（Maximum second order cyclostationary blind deconvolution,CYCBD）方法。首先,构建了RCC-NPH融合指标,解决了CYCBD算法循环频率确定依赖先验知识及遍历所有故障频率空间耗时的问题。其次,根据RCC-NPH融合指标图估计CYCBD的循环频率集,实现了CYCBD参数的自适应选择。再次,采用自适应参数CYCBD方法对输入信号进行解卷积运算,提取了不同循环频率对应的故障信号。最后,对提取的故障信号进行Hilbert包络解调分析,完成故障的辨识。利用该方法分别对仿真信号和轴承复合故障信号进行试验,均能有效检测信号中包含的故障成分,实现了复合故障的自适应诊断。与其他指标相比,该方法能够有效避免噪声和谐波的干扰,适用于复合故障诊断。     

基于双树复小波包变换能量泄漏特性分析的齿轮故障诊断

为有效利用双树复小波包变换提取齿轮故障特征信息,提出基于双树复小波包能量泄漏特性分析的故障诊断方法。首先根据高斯白噪声频率充满整个频带的特性,通过双树复小波包变换对高斯白噪声进行分解,利用频带能量泄漏的定量分析方法,验证了双树复小波包变换具有较低的频带能量泄漏特性;其次利用双树复小波包变换逐层分解信号,对每层分解所得分量求其FFT谱的峭度,得到基于双树复小波包变换的谱峭度图,根据图中峭度最大的原则,可以自动准确的选择信号分解最佳层数和最佳分量;最后将基于双树复小波包变换的谱峭度图的故障诊断方法应用于实际工程中,对齿轮故障振动信号进行分析,选择最佳分解层数和分量后利用希尔伯特包络解调,有效准确地提取了故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。该研究可为旋转机械设备中齿轮箱故障诊断的故障特征提取提供参考。     

基于LMD和MED的滚动轴承故障特征提取方法

机械系统所拾取的振动信号包含着许多复杂的信息成分,微弱故障信号的提取往往会受到这些成分的影响,故障识别非常困难,尤其是滚动体故障识别,往往比内圈和外圈故障识别更困难。提出局域均值分解(local mean decomposition,LMD)与最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)结合的方式,提取强噪声、强确定性成分下微弱故障信号的特征。先用LMD对信号做预处理,自适应地分解为若干个乘积函数(product function,PF)分量,再对前4个PF分量做MED处理以放大故障脉冲特征,最后对MED处理后的信号进行包络分析。通过对强噪声背景下滚动轴承滚动体的故障实例分析,该方法得到的输出频谱故障特征频率处峰值与200 Hz内所有峰值均值的比值较原信号的增加了96.4%,同时信噪比提高了18.3%,成功地提取了故障特征,取得了良好的效果,该研究可为强噪声环境下轴承故障识别和诊断提供参考。     

基于层次多尺度散布熵的滚动轴承智能故障诊断

针对全寿命周期内滚动轴承振动信号的特征提取与智能诊断问题,该研究提出一种基于层次多尺度散布熵的滚动轴承智能故障诊断方法。首先,在散布熵的基础上,结合层次分解和多尺度分析的理论思想,提出一种信号复杂性度量方法——层次多尺度散布熵(Hierarchical Multiscale Dispersion Entropy, HMDE);其次,为了避免HMDE按经验性选取参数的缺陷,借助鸟群优化算法(Bird Swarm Algorithm, BSA)自适应地确定其重要参数,并采用参数优化的HMDE提取原轴承振动信号中的多层次、多尺度故障特征;最后,将构建的多维度故障特征矩阵输入到支持矩阵机(Support Matrix Machine,SMM)中进行模型训练并完成轴承故障模式及程度的自动判别。通过2组轴承加速寿命试验对所提方法进行了有效性验证。通过与精细复合多尺度散布熵(RefinedCompositeMultiscaleDispersionEntropy,RCMDE)、广义复合多尺度排列熵(GeneralizedCompositeMultiscalePermutationEntropy,GCMPE)、广义精细复合多尺度样本熵(GeneralizedRefined Composite Multiscale Sample Entropy, GRCMSE)、层次模糊熵(Hierarchical Fuzzy Entropy, HFE)、层次样本熵(Hierarchical Sample Entropy, HSE)、修改的层次多尺度散布熵(Modified Hierarchical Multiscale Dispersion Entropy, MHMDE)和层次多尺度排列熵(Hierarchical Multiscale Permutation Entropy, HMPE)方法的识别精度对比,对于XJTU-SY轴承加速寿命试验,本文方法的平均识别精度分别提高了3.89、12.34、6.63、9.15、7.09、0.81和2.63个百分点。对于ABLT-1A轴承加速寿命试验,本文方法的平均识别精度分别提高了2.17、3.51、6.17、9.51、11.51、1.17和3.01个百分点。本文方法实现了全寿命周期内滚动轴承不同故障模式及程度的识别,与传统的基于多尺度熵或层次熵的故障诊断方法相比,能够获取更全面、更丰富的轴承故障特征信息,识别精度得到了较大的提升。本文研究可为全寿命周期内滚动轴承故障诊断提供参考。     

基于MED-EEMD的滚动轴承微弱故障特征提取

针对滚动轴承在强噪声环境下故障信号微弱、故障特征难以提取等问题,提出了基于最小熵反褶积(minimum entropy deconvolution,MED)和总体平均经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)两者相结合的方法来提取滚动轴承微弱故障特征。通过对仿真信号和风电齿轮箱的振动信号分析,结果表明:为了弥补在强背景噪声下EEMD对微弱信号特征提取的局限性,该文选取MED作为EEMD的前置滤波器,最后对敏感的本征模态函数进行循环自相关函数解调分析,得出了风电齿轮箱的故障来自于高速轴的微小弯曲和高速轴输出端#10轴承外圈点蚀。同时与EEMD进行对比分析,表明了这种方法对微弱故障特征提取有较好的适用性。该文为多故障共存并处于强背景噪声下的微弱特征提取提供了参考。     

轴承故障诊断的最优化随机共振方法分析

现代机械设备正朝着大型、复杂和高速方向发展,导致其长期在强噪声环境下运行,使得通过振动分析检测微弱故障变得极为困难。因此,从强噪声背景中提取微弱故障信号成为机械故障诊断的关键问题。随机共振利用噪声能量来加强特征信号能量,特别适合于现代机械设备微弱故障诊断,然而,共振系统结构参数对其输出结果影响较大。针对这一实际情况,为了更好地对故障轴承进行精确诊断,以随机共振理论为依据,提出了基于人工蜂群算法的自适应随机共振新方法。以随机共振输出信噪比作为算法的目标函数,利用人工蜂群算法搜索全局最优解,实现双稳系统参数的自适应调节,获得信噪比最大时的系统参数,最终实现从强噪声环境中检测出微弱信号。数值仿真和轴承故障诊断试验表明:该方法得到的输出频率谱故障频率峰值比经典随机共振方法得到的峰值高20%,可用于强噪声环境下轴承故障识别和诊断。     

基于双树复小波包变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障的振动信号具有非平稳特性,存在强烈噪声干扰,难以提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波包变换阈值降噪的故障诊断方法.首先将非平稳的故障振动信号进行双树复小波包分解,得到不同频带的分量;然后对每个分量求其峭度值和相关系数并进行比较;最后选取峭度值和相关系数较大的分量进行软阈值降噪和双树复小波包重构,即可有效地消除振动信号中噪声的干扰,同时保留信号中的有效信息即实现了故障特征信息的提取.本文对轴承外圈故障试验和实际工程数据进行了相关分析,并对比传统离散小波包降噪的效果,本文方法处理后的信号冲击周期性更好,较理想地去除了噪声的影响,验证了该方法可以有效地去除噪声并提取滚动轴承故障的特征信息.     

基于小波和径向基函数神经网络的滚动轴承故障模式识别

利用振动信号对滚动轴承的状态监测和故障诊断是工程中面临的难题之一，传统的基于平稳信号假设的方法不适于故障轴承的非平稳信号，有效提取故障轴承的故障特征和将故障特征准确分类是解决问题的两个关键。小波分析具有良好的时-频局部化特征，因而非常适于对瞬态或时变信号进行分类, 而人工神经网络可完成非线性系统辨识和模式分类。利用上述原理根据滚动轴承振动信号的频域变化特征，首先采用小波包分析对其建立频域能量特征向量，然后利用径向基函数神经网络完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明，系统不仅能够检测到轴承故障的存在，而且能够比较准确地识别轴承的内外环故障模式，可以满足工程中的需要。     

多特征融合的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承变工况条件下卷积神经网络在特征提取过程中无法充分提取全局特征信息的问题,该研究提出一种MSCNN-Swin滚动轴承故障诊断方法。首先,在数据处理模块中利用连续小波变换(continuous wavelet transform, CWT)将一维振动信号转化为二维时频图像,以保留原始信号的时频特性;然后,在局部感知模块中利用多尺度卷积神经网络(multiscale convolutional neural networks, MSCNN)对故障信息的局部特征进行提取,并使用卷积块注意模块(convolutional block attention module, CBAM)提取关键信息;进一步构建特征提取模块,引入残差连接提高前后特征信息的利用效率,通过SwinT网络(swin transformer)学习故障信息的全局特征;最后使用全局平均池化代替全连接层进行故障识别。使用美国凯斯西储大学轴承数据集与自制数据集进行试验验证,试验结果表明,本文方法在可视化试验中的故障识别准确率为99.67%,在变工况试验中的故障识别准确率为95.01%～99.66%,不同编码方式试验中的故障识别准确率为100%。在自制数据集中,故障诊断准确率达到99.18%。与CWT-LeNet5、CWT-VGG16、CWT-ResNet18和CWT-Swin相比,本文方法在变工况条件下的平均故障识别准确率分别提高8.79、8.64、3.49和3.18个百分点,在自制数据集中分别提高5.23、2.74、1.40和1.26个百分点。本文方法实现了变工况等复杂条件下滚动轴承不同故障状态的识别,能够充分提取轴承故障的全局特征信息,具有较高的故障诊断准确率和良好的泛化能力,可为变工况条件下的滚动轴承故障诊断提供参考。     

拖拉机行星齿轮箱故障响应特性动力学仿真及验证

针对目前农业机械设备少有从振动机理方面研究行星减速轮系的故障特性,且缺乏对不同故障程度下系统故障特性的研究等问题,该文以拖拉机传动系统中的行星齿轮减速箱为研究对象,建立了行星轮系动力学模型,考虑了其在运行时振动传递路径时变效应对振动信号的影响;推导了行星轮故障下的啮合刚度变化表达式,并引入故障因子,得到了不同故障程度下的啮合刚度;采用变步长的Runge-Kutta方法求解行星轮系动力学模型,分析得到了行星轮分别出现裂纹及断齿故障时系统响应的频谱特性。模型分析结果表明,由于振动传递路径时变效应对响应信号的调制作用,行星轮系频谱中的啮合频率及其倍频附近出现了以行星架转频为调制频率的边频带;当行星轮出现裂纹或断齿故障时,啮合频率及其倍频附近不仅出现了以行星架转频为调制频率的边频带,同时还会出现以行星轮故障频率为调制频率的边频,且断齿故障状态下的边带幅值较裂纹故障下更加明显。最后将试验信号与模型信号进行对比分析,分析发现,试验与模型响应信号对应频率的最大相对误差分别为4.65%和2.32%,决定系数R2分别为0.999 6和0.999 8,所得试验结果与模型结果基本一致,验证了所建立模型的准确性。该文可为农机设备中行星轮系的故障机理及系统健康监测研究提供参考。     

基于自适应频率切片小波变换的滚动轴承故障诊断

频率切片小波变换(frequency slice wavelet transform, FSWT)在汲取短时傅里叶变换和小波变换优势的基础上引入了频率切片函数,使传统的傅里叶变换实现了时频分析功能。FSWT通过对比不同频带处理的结果以确定最合适的中心频率及最佳带宽,实现了对信号任意频带及局部特征的重构及描述,但这种方法效率很低、无自适应性且无法保证手动筛选出的频段中包含所需要的故障信息。针对这个问题,该文提出一种自适应频率切片小波变换(adaptive frequency slice wavelet transform, AFSWT)。首先,连续分割信号的频谱,频谱分割覆盖了全频带且避免了手动选取频谱边界的过程,均分的方式可提高计算效率。其次,引入谱负熵作为评价依据,计算每一个频段内信号的复杂程度以筛选可能包含周期性冲击的循环平稳信息。最后,选取其中谱负熵最大的频段并将其定义为最佳的中心频率和带宽,重构该频段信号分量并包络解调分析,实现故障诊断。该方法均匀分割频谱并依据谱负熵筛选信号分量可以提高计算效率且提高筛选准确率。通过模拟信号及实验信号证明了该方法可应用于滚动轴承圈故障诊断。     

齿轮箱振动与输入能量信号的频域相干分析与关系识别

为了提高旋转设备诊断效率、发展基于设备输入能量信号分析的故障诊断技术,该文提出并论述了输入能量信号分析方法在设备故障诊断技术研究中的有效性。首先从齿轮箱振动机理角度分析了传动能量与振动信号之间的关系,指出轴系扭矩及输入功率是齿轮静态传递误差的激励,进而导致振动信号的产生;其次通过建立齿轮传动能量与振动关系模型,利用相干函数以概率统计的形式揭示了输入能量与振动信号响应之间的关系;最后通过正常与断齿齿轮的对比试验,验证了功率信号的频谱特征与传统的齿轮故障振动频谱相一致,亦具有表征齿轮箱工况的明显作用,同时分析了振动和功率信号的自功率谱和互功率谱,利用相干分析方法,从经典控制理论角度验证了二者所呈现出的强相关性。该文为以能量信号分析为核心的旋转设备故障诊断技术的研究提供参考。     

基于小波分析的车辆变速箱故障检测的研究

利用离散正交小波变换，把车辆变速箱的振动信号进行多层小波分解，使其突变信号和非平稳信号与平稳周期性信号分开，并进行图形显示，为车辆变速箱故障检测提供理论依据。     

变速箱齿轮磨损故障的极坐标角-频表示与诊断

变速箱齿轮磨损将导致振动信号中出现冲击响应成分,通过对每转内冲击响应成分的监测,可实现变速箱齿轮磨损故障诊断。为了提高变速箱齿轮磨损故障可视化监测与诊断效果,该文提出了一种极坐标角频分布方法。将采集的变速箱振动信号通过连续小波变换进行消噪处理并转变为极坐标角频分布,充分表现变速箱齿轮不同磨损工况时冲击成分的变化。以每种磨损工况时6转内的能量作为齿轮磨损特征向量,并将特征向量输入给BP神经网络进行分类训练和模式识别,有效地识别了变速箱的4种磨损状态。该研究结果为极坐标角频分布方法在变速箱状态监测与故障诊断的工程应用提供了参考。     

变速椭圆齿轮泵的非线性振动模型与拍击特性

变速椭圆齿轮泵是一种具有大排量、低脉动的新型容积泵,为提升其在高转速下的动力学性能,降低振动和噪声,对该齿轮泵在周期负载作用下的拍击振动行为进行研究。阐明了基于外部非圆齿轮变速驱动的椭圆齿轮泵流量脉动平抑原理,给出了变速椭圆齿轮泵中两级非圆齿轮机构的传动比函数;基于集中参数法,考虑轮齿间的弹性变形、静态传递误差、齿侧间隙及周期负载等因素,构建了变速椭圆齿轮泵的非线性拍击动力学模型,运用龙格-库塔法求解系统的动态响应,定量分析了变速椭圆齿轮泵的拍击特性以及关键参数对拍击门槛转速的影响。结果表明:随着变速椭圆齿轮泵输入转速的增加,系统先后经历无拍击、单边拍击和双边拍击状态,在设计参数下系统的拍击门槛转速为985 r/min,当拍击发生后齿间动态啮合力均方根会迅速增大;提高泵口压强或系统制造精度能够提升拍击门槛转速,泵口压强由0增至3.5 MPa,系统的拍击门槛转速由118 r/min增至1 637 r/min,从动椭圆转子静态传递误差幅值由7×10~(-2) mm降低至1×10~(-2) mm,拍击门槛转速由441 r/min提升至985 r/min,而增加转子偏心率,会导致拍击门槛转速先缓慢升高后迅速降低,为抑制变速椭圆齿轮泵的拍击振动和噪声及提升无拍击状态下最大瞬时流量提供理论依据。