Fault Early Diagnosis of Rolling Element Bearings Combining Wavelet Filtering and Degree of Cyclostationarity Analysis

The vibration signals of rolling element bearing are produced by a combination of periodic and random processes due to the machine＇s rotation cycle and interaction with the real world. The combination of such components can give rise to signals, which have periodically time-varying ensemble statistical and are best considered as cyclostationary. When the early fault occurs, the background noise is very heavy, it is difficult to disclose the la- tent periodic components successfully using cyclostationary analysis alone. In this paper the degree of cyclostationarity is combined with wavelet filtering for detection of rolling element bearing early faults. Using the proposed entropy minimization rule. The parameters of the wavelet filter are optimized. This method is shown to be effective in detecting rolling element bearing early fault when cyclostationary analysis by itself fails.     

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     

Cyclostationary Modeling of Surface Electromyography Signal During Gait Cycles and Its Application for Cerebral Palsy Diagnosis

Cerebral palsy (CP) is a group of permanent movement disorders that appear in early childhood. The electromyography (EMG) signal analysis and the gait analysis are two most commonly used methods in the clinic. In this paper, a cyclostationary model of the EMG signal is proposed. The model can combine the aforementioned two methods. The EMG signal acquired during the gait cycles is assumed to be cyclostationary due to the physiological characteristics of the EMG signal production. Then, the spectral correlation density is used to analyze the cyclic frequency (corresponding to the gait cycles) and spectral frequency (the frequency of EMG signal) in a waterfall representation of the two kinds of frequencies. The experiments show that the asymptomatic (normal) subjects and symptomatic subjects (with CP) can be distinguished from the spectral correlation density in a range of cyclic frequencies.     

Feature Extraction of Bearing Vibration Signals Using Second Generation Wavelet and Spline-Based Local Mean Decomposition

In order to extract the fault feature frequency of weak bearing signals,we put forward a local mean decomposition(LMD)method combining with the second generation wavelet transform.After performing the second generation wavelet denoising,the spline-based LMD is used to decompose the high-frequency detail signals of the second generation wavelet signals into a number of production functions(PFs).Power spectrum analysis is applied to the PFs to detect bearing fault information and identify the fault patterns.Application in inner and outer race fault diagnosis of rolling bearing shows that the method can extract the vibration features of rolling bearing fault.This method is suitable for extracting the fault characteristics of the weak fault signals in strong noise.     

复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取

为消除复杂传递路径对轴承滚动体振动信号的影响并提高故障特征提取的能力，研究了基于变分模态分解(VMD)、优化最大相关峭度解卷积(MCKD)和1.5维谱的轴承滚动体故障特征提取问题；分析了轴承滚动体原始振动信号特点、早期故障信号的特性以及复杂传递路径对振动信号的影响，运用VMD将原始振动信号分解为一系列本征模态函数(IMFs),提出了转频分量剔除方法，通过峭度准则优选2个峭度较大的IMFs分量进行重构；基于网格搜索法研究了MCKD算法参数优化方法，用以增强重构信号的周期性故障特征，消除复杂传递路径对轴承滚动体故障信号的影响；利用1.5维谱分析重构信号，建立了复杂传递路径下轴承滚动体故障特征提取新方法，实现了轴承滚动体故障的准确诊断；为了证明方法的有效性，选取美国凯斯西储大学轴承SKF6205基座滚动体数据进行试验验证与分析。试验结果表明：网格搜索法获得了MCKD算法的最优滤波长度与冲击周期参数(365、85),优化MCKD算法增强了重构信号的故障特征，减少了无关频率分量，明显降低了其他成分的干扰；提出的故障特征提取方法在0、735和1 470 W负载条件下均提取到了轴承滚动体的故障特征频...     

An improved cyclostationary feature detection based on the selection of optimal parameter in cognitive radios

Spectrum sensing is an important part of cognitive radio systems to find spectrum hole for transmission which enables cognitive radio systems coexist with the authorized radio systems without harmful interference. In this paper, an improved cyclostationary feature detection method is proposed to reduce computational complexity without loss of good performance based on the optimal parameter selection strategy for choosing detection parameters of cyclic frequency and lag. Taking binary phase shift keying (BPSK) and quadrature phase shift keying (QPSK) signals as examples, the theoretical analyses are presented for choosing the optimal parameters. Simulation results are given to certify the correctness of the proposed parameter selection strategy and show the performance of the proposed method.     

一种新的循环谱统计量频谱感知算法

为了提高认知无线电中感知用户对授权用户（主用户）的检测概率,提出一种新的基于循环谱统计量的主用户信号检测算法．该算法利用循环谱离散频域平滑方法,对信号的循环谱在循环频率处建立合理的检测统计量,然后求解得到对应不同虚警概率的判决门限,以使感知用户能检测信噪比更低的授权用户信号．该算法具有检测结构简单,易实现的特点．仿真结果表明,在高斯白噪声信道中,虚警概率为0．1,频域平滑累积次数为255,在信噪比为-16dB的条件下,与Dandawate-Giannakis（DG）方法相比,本文算法的检测概率提高23％．     

基于虚拟仪器的机车滚动轴承故障诊断研究

介绍了机车滚动轴承故障诊断的机理。利用LabVIEW软件和相关硬件,设计了一种机车滚动轴承故障诊断系统。该系统结合某一型号机车轮对,利用CompactDAQ和NI9233加速度采集模块采集滚动轴承振动信号。根据滚动轴承机理,振动信号包含滚动轴承故障信息。因此,运用小波变换函数,对振动信号进行时频域分析处理,获取有用的故障特征信息,进而确定故障类型。从实验结果可以看出,该方法能准确地找到故障频率,对于机车滚动轴承故障诊断有很好的指导意义。     

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TQWT和稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法

基于稀疏表示理论,提出了一种采用可调品质因子小波变换(TQWT)的滚动轴承故障诊断新方法,分析了包含早期故障成分的原始采集振动信号的特点和早期故障信号的特性,研究了稀疏表示模型在解决故障特征提取问题和故障类型识别问题的应用;运用TQWT将原始信号转换为一组子带小波系数集,研究了利用迭代收缩阈值算法提取出稀疏小波系数的有效性和谱峭度对故障冲击信号敏感的特性,通过计算各子带信号分量的谱峭度,选取包含故障信息明显的子带小波系数,建立了包含稀疏故障信号分量的故障特征提取方法;利用提取出的故障信号稀疏表示分类模型,实现了基于稀疏表示的滚动轴承故障诊断方法。试验结果表明:在凯斯西储数据集上,提出的故障特征提取方法在剔除干扰成分方面有显著效果,提出方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为99.83%,对于10种类型数据的平均诊断准确率为97.73%;与只运用TQWT和迭代收缩阈值算法进行故障特征提取的方法相比,故障诊断精度提高了11.60%,算法运行时间减小8%;在QPZZ-Ⅱ旋转机械平台采集到的振动数据集上,提出的方法对于4种类型数据的平均诊断准确率为100%;与传统小波去噪方法相比,准确率提高了35.67%,算法运行时间减小了7.25%。可见,本文提出的方法可以有效解决滚动轴承故障诊断问题。      

发动机滑动轴承故障定量诊断方法

应用振动监测技术,对EQ6100-1型发动机连杆轴瓦与曲柄销间隙故障进行模拟,分析振动响应与故障特征变化关系,从振动信号中提取反映偶件故障的特征参数,选择适当的数学模型描述特征参数随偶件状态的变化规律,实现对发动机滑动轴承间隙故障的定量诊断。试验结果表明:故障系数和连杆轴瓦与曲柄销间隙的关系是显著的,相关曲线为多项式回归曲线,其复相关系数接近1,说明采用振动信号进行发动机滑动轴承间隙故障诊断在实践上是可行的。     

DSP技术及其在高速列车转向架滚动轴承测振仪上的应用

目前对列车转向架滚动轴承的状态进行监测常常表现出有错报，漏报和监测效率低等问题，针对这一问题，提出了一种基于DSP的滚动轴承故障在线诊断的电路设计，有效地解决了以往监测方法中由于电路问题所出现的不可避免的响应延迟时间及过多的相位噪声等问题。     

基于声发射技术的滚动轴承故障诊断方法研究

利用声发射信号的高频特性采集滚动轴承故障信息,运用小波分析把信号分解在不同频带,对信号进行重构,从而消除背景噪声,再应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析。实验结果证明,基于声发射信号的小波包络谱分析可有效地检测滚动轴承故障。     

发动机振动测试信号处理及分析软件设计

基于Matlab GUI平台设计了振动测试信号处理与分析软件,其可以快速地处理分析数据。通过某发动机悬置系统振动信号实例验证了软件的信号预处理、信号时域分析、信号频域分析功能,其可视化输出得出悬置振动信号能量在X方向主要集中在频率50Hz、75Hz和160Hz左右,Y方向主要集中在频率50Hz和160Hz左右,Z方向主要集中在频率50Hz和160Hz左右。相干分析结果基本都大于0.8,判定频响分析可靠,进而通过判断悬置上下所测信号幅值大小,判定该发动机悬置减震效果。该软件能有效快速地处理分析振动信号。     

小波变换在轴承故障声发射信号降噪中的应用

噪声消除是小波变换最成功的应用之一，其基本思想是将信号的小波变换系数通过阈值处理，然后进行小波重构得到降躁的信号。根据故障轴承声发射信号的脉冲特性选取Morlet小波．以“小波熵最小”原则确定Morlet小波的波形参数，然后进行连续小波变换。采用软阈值方法处理小波东数，通过小波重构得到降噪后的故障声发射信号，噪声得到了很好的抑制，故障脉冲特征明显增强。采用实验数据，通过与离散小波变换的比较，得到了用连续小波变换可以有效降低噪声、提取故障声发射信号特征的结论。     

基于解调技术的喷泵空化特征提取方法研究

通过对喷水推进泵实船空化测量，捕捉了喷水推进泵在不同工况下的进口水声信号和壳体振动信号，对其空化调制特征进行了研究。结果表明：①喷水推进泵的空化受其叶频及其倍叶频调制；②随着空化强度的增加，喷水推进泵的调制特征量的变化与声压规律曲线一致，即满足先上升后下降的趋势。据此，可以利用调制特征对喷水推进泵的空化进行实时监测。     

薄壁箱梁剪滞效应一维有限元分析

根据最小势能原理,建立薄壁箱梁挠曲剪滞基本微分方程.以其解析式作为形函数,利用刚度系数的定义,推导了考虑剪滞影响的箱形梁单元刚度矩阵及等效结点力公式.用该梁单元对一箱梁模型进行计算,并与按SAP通用程序计算结果及试验结果进行比较,证实了本文方法简单而且有效.为了探讨各种剪滞翘曲位移模式的合理性,分别选取二次抛物线、三次抛物线、四次抛物线及余弦函数等翘曲位移模式进行计算;结果表明,这些翘曲位移模式在一定程度上均存在不足,目前还缺乏一种更加合理的位移模式.     

双通道高速数据采集系统的设计与探讨

介绍了一种采样频率可调的双通道高速数据采集系统的设计方法．该系统由高速A／D转换、高速缓存、频率可调与定时控制逻辑、译码和接口组成，它有效地解决了高速实时信号与接口总线的速度兼容问题，本系统具有采样频率可调、运行方式灵活等特点，可用于交通枢纽环境噪声的测量、电力测量、生物电波、爆破作业、电子学频谱分析等两路数据的实时采集，具有较好的可靠性和实用性，若采用更高性能的A／D转换器、定时器、计数器等元件，系统可升级为超高速同步的多通道的数据采集系统，适用于要求更高的场合。     

时频跳变信号的近似窄带处理方法及DSP实现

时频跳变信号能有效对抗混响干扰和海洋信道的多途效应,对于小型高速目标有良好的时频高分辨率.针对该信号宽带处理方法的复杂性,提出了时频跳变信号的近似窄带处理方法,设计了实现该方法的DSP系统,完成了低信噪比条件下近似窄带信号处理方法的信号检测,对近似窄带处理方法进行仿真,给出检测方法性能的统计分析结果.     

波形钢腹板组合箱梁自振特性与试验研究

为了精确计算波形钢腹板组合箱梁的振动频率,根据能量变分原理,推导了振动频率公式,得到了考虑剪切变形及剪力滞效应的各阶自振频率的解析解。对一试验波形钢腹板组合箱梁进行了动力测试,得到了实际自振频率,并与简单梁理论、本文理论公式与三维有限元模型的计算频率进行对比。结果表明:剪力滞效应及剪切变形对波形钢腹板组合箱梁的振动频率影响较大,考虑剪力滞及剪切变形影响后的波形钢腹板组合箱梁的振动频率有所降低,且降低程度随着计算频率阶次的增加而迅速增加,因而在波形钢腹板组合箱梁振动频率的计算中须计其影响。