变速工况下滚动轴承外圈故障振动的模型与仿真

通过轴承整体振动简化模型及对应的振动微分方程,建立了外圈损伤故障滚动轴承在变速工况下的径向整体振动模型,利用Simulink仿真环境建立了相应的仿真模型,将仿真结果与试验结果进行时域、频域对比分析,结果表明了模型的正确性,为非平稳工况下滚动轴承的故障诊断与状态监测提供了理论基础和现实依据.     

一种改进时域同步平均的滚动轴承故障诊断方法研究

复杂结构设备的滚动轴承其振动信号成分复杂,故障信号微弱,信噪比很小,常规诊断方法难以有效消除背景噪声,有效提取故障信息.文中研究了基于相位补偿时域同步平均的滚动轴承故障诊断方法,并根据轴承故障信号存在调制的特点,探讨了同步周期的合理选取.通过对轴承内圈故障的仿真研究,验证了相位补偿时域同步平均方法的有效性,它能够同时提取故障特征频率与调制频率,为精确诊断轴承故障提供了新的途径.经进一步实验研究,证明该方法是有效的.     

基于信号预处理和Hilbert变换的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承振动信号复杂和非平稳的特点,及故障信号常常淹没于各种噪声的情况,先利用消除趋势项和小波降噪对包含故障信息的信号进行预处理,再应用Hilbert变换对信号进行包络解调和频谱分析,提取滚动轴承故障特征频率,并判断其故障模式.对滚动轴承内圈、外圈和滚动体故障的诊断试验,证明了信号预处理和希尔伯特(Hilbert)变换相结合的方法对滚动轴承内圈和外圈局部损伤故障的诊断是有效的和可行的,但不能很好地检验出轴承滚动体的故障特征     

轨道交通牵引动力传动系统动力学研究综述

为了提升轨道车辆牵引动力传动系统的动态服役性能,保障服役可靠性与安全性,分析了牵引动力传动系统的动力学研究现状与发展趋势,研究了齿轮动力学、滚动轴承动力学和机电耦合效应的分析理论与研究方法,探讨了其未来的研究重点和发展方向。研究结果表明:在牵引动力传动系统动力学研究中,主要采用集总参数法进行耦合动力学建模,重点考虑齿轮时变啮合刚度和轮轨激扰等动态激励,分析齿轮传动与车辆系统的耦合振动特性;在轨道机车车辆滚动轴承动力学研究中,主要分析了轴箱轴承、电机轴承、电机抱轴承、齿轮箱轴承4种不同滚动轴承的动态特性;正在逐步深入开展基于转子动力学和机电耦合效应的机车牵引电机控制策略、谐波转矩抑制、故障激励机理及特征的研究;牵引电机、齿轮传动、轴承等关键部件的研究相对独立,未充分考虑彼此间的动态耦合关系,尚未揭示动力学相互作用机制;在前期研究基础上,今后重点关注的主要研究方向是进一步考虑整车服役环境影响,深入研究牵引动力传动系统关键零部件的动态特性、载荷识别、疲劳寿命、故障机理、故障诊断、性能演变规律与状态监测,探索新型牵引动力传动系统动力学特性。      

拟合振动信号模型实现滚动轴承故障诊断

针对现有旋转机械故障诊断模式的缺点,提出通过拟合故障振动信号模型实现滚动轴承故障诊断的方法.首先建立了滚动轴承故障振动信号模型,对原始振动信号做EMD(empirical mode decomposition)分解,并对包含有故障调制信息的IMF(intrinsic mode function)分量做信号重构,最后采用遗传算法对重构信号和故障信号模型做数据拟合,根据拟合结果可知损伤点所在部位和损伤程度.通过在风力发电机组齿轮箱高速端滚动轴承故障诊断中的应用,验证了方法的有效性和实用性.     

基于ARMA的滚动轴承振动数据预测

为实现对滚动轴承的振动数据预测,本文提出一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型的预测方法。首先截取滚动轴承全寿命周期的早期无故障数据作为样本,计算截取样本序列的自相关系数和偏相关系数,然后采用最小信息准则(AIC)对ARMA定阶,运用最小二乘法估计参数建立ARMA模型,将轴承同工况与类工况下的数据输入到已建立的ARMA模型中,得到的轴承预测数据与实际故障数据进行对比,计算预测的准确率。结果表明:该方法可以准确预测轴承的实际状态,且同工况相对于类工况下的预测效果更优。     

基于倒阶比谱的滚动轴承故障诊断

为从变速滚动轴承振动信号中提取轴承故障特征,利用了基于倒阶比分析的诊断方法.该方法利用计算阶比跟踪算法,采集转速信号和振动信号,并对振动信号进行角度域重采样,获得角度增量恒定的角度域周期平稳信号,再进行倒谱分析,最后依据倒阶比谱分析结果进行故障识别和诊断.由于阶比分析能将非平稳时域信号转换为平稳的角度域信号,而倒谱分析能很好的抑制频率模糊,所以将阶比分析和倒谱分析相结合,充分利用二者优点,能从干扰中准确识别故障特征,适合于变速滚动轴承信号的故障特征提取.实验证明该方法有效,能够提取变转速滚动轴承故障特征,具有一定的工程应用价值.     

基于互相关奇异值分解的滚动轴承故障诊断

滚动轴承在机械装置中非常重要,其运行状态与整台机械设备的工作状态有直接的关系,但在早期弱故障检测时,特征信号经常被淹没在噪声中。为了提高该故障特征的识别精度,提出了基于互相关奇异值分解的故障诊断方法。首先利用奇异值分解将轴承故障信号分解为多个分量信号;其次使用峭度值作为衡量标准,选择两个合适的奇异值分量用于互相关包络分析以获得包络谱;最后通过信号的频谱分析,得到轴承的故障频率,从而完成早期微弱故障检测。通过仿真信号和滚动轴承内圈故障实测数据仿真对比,验证了该方法的有效性。     

经验模式分解法(EMD)在滚动轴承故障诊断中的应用

在非平稳过程中,由于机械设备所受的应力比平稳过程中所受的应力更为复杂．因此,对设备的非平稳过程进行监测有利于发现早期故障,避免故障发展导致的严重破坏,本文将EMD（Emirical Mode Decomposition)法应用于机械故障诊断当中．由于EMD法具有自适应的特性,适宜于非平稳信号的分解,该方法应用于滚动轴承的故障振动信号分析中,结果表明谊方法能够突出滚动轴承故障振动信号的故障特性,从而提高了滚动轴承故障诊断的准确性。     

小波分析在滚动轴承故障诊断中的应用

主要是针对故障滚动轴承的非平稳振动信号提出了一种应用小波函数的时一频分布分析方法,对故障特征进行提取,并借助Matlab语言编程实现对故障滚动轴承信号特征频率的仿真,与理论公式计算结果基本吻合。