基于EWT-SVD方法的高速列车滚动轴承故障诊断

针对高速列车齿轮箱滚动轴承早期故障特征提取困难的情况,提出了基于经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)和奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)的轴承故障诊断方法。首先对信号进行EWT变换得到各阶固有模态分量,然后计算各阶固有模态分量的峭度值并选取较大峭度值对应的分量。将选取的分量构造矩阵进行正交化奇异值分解,选择合适的阶数重构信号,最后对重构信号进行Hilbert包络解调分析。分别对仿真信号和滚动轴承发生外环故障进行分析,可以较为清晰地看到滚动轴承故障特征。研究结果表明,结合EWT、峭度系数和SVD的诊断方法可以准确、快速地提取轴承故障信息,从而可以对滚动轴承进行有效诊断。     

基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承早期故障特征提取困难的问题,提出了一种基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断方法。该方法先用尺度空间划分频带边界,得到共振频带,再把频带边界信息代入Morlet小波中构造滤波器组对信号进行滤波。由于尺度空间划分频带边界存在过分割的问题,引入了包络相关峭度作为指标,提出采用尺度空间优化谱的方法来识别故障的最优共振频带,用仿真信号和台架试验获得的轴承故障信号验证了该方法的有效性,并与快速谱峭度进行了对比。结果表明,基于Morlet小波与尺度空间的滚动轴承故障诊断方法可以准确地识别最优共振频带,实现轴承故障诊断,同时诊断效果明显优于快速谱峭度指标。     

改进经验小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用

针对高速列车齿轮箱滚动轴承故障特征提取困难的情况,提出了基于改进经验小波变换(Empirical Wavelet Transform,EWT)的轴承故障诊断方法。首先,对轴承振动信号进行EWT变换得到多阶固有模态分量,通过计算峭度值筛选出包含故障信息的固有模态分量,采用经验小波逆变换的方式对筛选分量进行重构,最后计算Hilbert包络解调谱对重构信号进行分析。研究表明,结合EWT,峭度系数和经验小波逆变换的方法可以准确的提取轴承的故障特征,为轴承监测和维修提供准确信息。     

城市轨道交通车辆轴承故障诊断方法研究

基于谐波小波和加速度包络技术对轨道交通车辆滚动轴承的故障诊断方法进行研究。首先运用小波滤波对轴承的振动信号进行降噪;其次通过谐波小波包分解实现了对滚动轴承故障信号的特定频带选择;最后用加速度包络技术对分解后的信号进行包络解调,进行故障诊断。在轴承试验平台上对内圈故障轴承进行了试验,通过分析加速度包络谱,提取轴承故障特征频率,与理论值接近,验证了方法的有效性。     

基于小波包变换和BP网络的铁道车辆滚动轴承故障诊断方法

针对铁道车辆滚动轴承故障诊断,提出1种改进的小波包与BP神经网络相结合的故障诊断方法,并开发出基于该方法的铁道车辆滚动轴承故障诊断系统。用压电加速度传感器采集轴承试验台的模拟故障轴承振动信号,对采集到的信号先进行小波降噪,再通过小波包分解,构造特征向量,以此作为故障样本对改进的BP网络进行训练,实现智能化故障诊断。实验结果表明,基于该方法的故障诊断系统能够很好地诊断出铁道车辆滚动轴承内圈、外圈及滚动体表面出现的疲劳、剥落、磨损和裂纹等故障,具有实际工程应用价值。     

基于谐波小波的轴承故障诊断方法的研究

提出了一种基于谐波小波的轴承故障诊断方法,并就滚动轴承内圈损伤、外圈损伤和滚动体损伤三类常见的运行故障,运用谐波小波变换提取了它们的故障特征。在武昌南机务段轴承检测的应用表明,该方法能有效提取滚动轴承振动信号的故障特征频率,具有良好的应用前景。     

基于自适应频率窗经验小波变换的列车轮对轴承多故障诊断

针对列车轮对轴承故障信号复杂,尤其是在多故障并发情况下难以准确诊断的问题,提出了基于频率窗经验小波变换(EWT)的轮对轴承多故障诊断方法。首先对轴承多故障振动信号进行Fourier变换,引入一个带宽可变的滑动频率窗分割信号频谱;然后利用水循环优化算法(WCA),通过所提出的幅值包络谱相关峭度(ESCK)指标,自适应地确定轴承多故障中各单一故障所对应的最优频率窗位置;最后通过经验小波变换分解出单一故障信号,采用包络解调分析实现轴承复合故障准确诊断。轮对轴承多故障仿真和实际应用结果表明,所提方法能有效分离列车轮对轴承复合故障中的典型故障,有效降低轮对轴承多故障诊断的误诊率,具有一定的应用价值。     

基于特征融合的牵引电机轴承声学故障诊断

滚动轴承作为高速列车牵引电机的重要部件，其故障情况严重影响列车运行安全。声学轴承故障诊断方式具有无安装侵入性、运维成本低的优点，但也具有信噪比低、故障特征难以提取的缺点，机器学习则具有克服噪声影响的鲁棒性。针对应用机器学习进行声学故障诊断时，少量特征无法全面表征轴承故障的难题，文章提出将格拉姆角场（GAF）与小波时频图进行叠加融合，构成6通道融合特征图用以有效表征轴承的故障。首先，建立牵引电机轴承声学故障试验台获取故障声学信号；其次，建立基于GAF的声学信号融合特征图，然后使用残差网络（ResNET）模型针对融合特征图特征训练并验证故障分类模型，并与以单种特征图作为特征的故障分类方法进行准确率对比。结果表明，基于GAF的融合特征图的声学故障分类模型具有99.89%的准确率，融合特征图能更有效地映射轴承故障。     

基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断

针对轨道车辆的滚动轴承故障诊断问题,提出了一种小波包与RBF神经网络相结合的故障诊断方法.首先对采集到的振动数据进行小波消噪,然后利用小波包分解提取故障信号的能量特征向量,最后利用提取的能量特征训练RBF神经网络,进行故障诊断.诊断结果表明,基于小波包和RBF神经网络的轨道车辆滚动轴承故障诊断方法能够较好的诊断出轨道车辆的轴承故障类型,具有一定的实际应用价值.     

经验小波在机车轴承故障诊断中的应用

针对机车轴承故障诊断中故障特征提取的难题,将经验小波变换(EWT)引入机车轴承振动信号分析。经验小波通过构造紧支撑自适应滤波器将信号分解为多个固有模态分量,能有效抑制模态混叠。针对轴承振动特征对经验小波变换进行改进,提出了首先利用改进经验小波变换分解机车轴承振动信号,然后以峭度为指标筛选敏感分量,进而对敏感分量进行希尔伯特包络解调提取轴承故障特征的诊断方法。机车运行试验表明,文章所提出的方法划分机车轴承振动信号频带合理,能有效提取轴承故障特征频率,准确诊断各种类型的轴承故障。     

基于定子电流小波包分析的牵引电机轴承故障诊断

滚动轴承失效是机车牵引传动系统的主要故障源之一。轴承失效引起电机振动增加,导致定子电流发生调制。本文根据轴承失效对电机运行参数(振动、电流)的影响,将牵引电机轴承故障分为单点局部损伤和整体磨损。分析两种滚动轴承故障对振动和电机定子电流频谱的影响。定子电流分析可在不影响电机运行的情况下,检测电机的工作状况。小波包变换适应于处理瞬变、非平稳信号,用于电机定子分析能获得较高的频率分辨率,有效提取故障征兆。本文提出一种基于定子电流小波包分析的机车牵引电机轴承在线故障检测方法。HXD2型机车线路运行试验证明,该方法能有效诊断电机轴承早期故障。     

基于SVD降噪和STFT解调方法的轴承故障检测

针对目前振动信号STFT解调方法在轴承故障检测应用中存在的不足,提出奇异值分解降噪与STFT解调相结合的轴承故障检测新方法。利用振动测试响应信号重构系统的相空间,得到吸引子轨迹矩阵,然后对轨迹矩阵进行奇异值分解以剔除噪声,并利用STFT技术对降噪信号进行解调分析。对于轴承故障自动检测中如何准确选出1组含有丰富故障信息的解调信号序列用于解调谱分析这一难题,提出按修正的归一化峭度（MKv）最大化准则进行选择。仿真和实际轴承故障信号分析结果表明,与传统的基于STFT解调的检测方法相比,提出的改进方法可以更早地发现轴承早期故障,实用性更强。     

基于LCD和奇异值分解的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障信号在初期特征频率微弱而且难以提取的问题,提出一种基于局部特征尺度分解(LCD)和奇异值分解相结合的故障诊断方式。首先对采集到的目标信号进行LCD分解,得到一系列内禀模态分量(ISC),然后再通过峭度—相关系数筛选用来重构真实的ISC分量,利用奇异值分解对重构分量进行分解。接着求出所对应的差分谱,根据差分谱理论再次进行重构,最后再对重构信号进行能量算子包络解调。通过实验验证,相比于传统包络解调,所提的方法能够有效地提取出故障轴承的特征频率。     

与轮对轴承磨合机联用的轴承故障声学诊断系统

提出了一种可以与轮对轴承磨合机联用的轴承故障声学诊断系统,通过增加轴承声音采集、分析软硬件,实现故障轴承的声学诊断。该系统利用4只高指向性麦克风并加装麦克风拢音罩的方式采集轴承发出的声音,有效的抑制了车间现场环境噪声对轴承声学诊断的干扰。采用统计因子结合共振解调法对轴承故障进行判别,可对轴承多种故障进行准确的诊断。大量的现场实验结果证明了此方案在实际运用中的可行性与可靠性。     

基于振动的机车轴箱轴承故障诊断

实际工况中，轴承工作的背景环境喧嚣，故障初期，其振动信号相对轻微，因而故障信息不易鉴别。文中从滚动轴承故障机理出发，给出滚动轴承不同部位的故障特征频率计算方法，然后通过峭度值的计算对振动信号进行分析，初步甄别出故障信号；挑选出可疑信号通过小波分解重构，消除噪音干扰，并对重构后的信号做Hilbert包络谱分析，对比尖峰值频率、故障特征频率特征，最终实现故障诊断。     

基于小波包分析的货车滚动轴承故障诊断

铁路车辆滚动轴承故障的不解体诊断，对于提高轴承诊断效率，减轻操作人员的劳动强度和保证铁路运输的安全是至关重要。结合小波包分解和加权K近邻法提出了一种新的货车滚动轴承不解体故障诊断方法。首先利用小波包对滚动轴承的振动加速度信号进行分解，得到滚动轴承动态信号在不同频带的能量，并以此作为滚动轴承的特征向量；然后采用加权K近邻法对滚动轴承进行故障诊断。对197726型货车滚动轴承在轮对不解体条件下进行了诊断实验，结果表明该方法能准确地检测出滚动轴承外圈、内圈及滚子的局部缺陷，并且诊断速度快，完全满足实时诊断要求。     

自适应小波分析和多层卷积极限学习码器的轴承故障识别研究

针对滚动轴承振动信号由于强时变和强噪声等特性导致其故障难以辨识的问题,提出一种基于自适应小波分析(AWA)和多层卷积极限学习自编码器(MLCELAE)的滚动轴承故障识别模型.首先,提出一种新的轴承振动信号频谱边界检测方法,对信号频谱进行自适应分割,进而将信号分解为若干本征模态分量;然后选择较能反映轴承故障特征的模态分量并重构;最后构造卷积极限学习自编码器,并逐层堆叠建立深层网络MLCELAE,将信号样本输入MLCELAE进行自动特征学习与故障识别.试验结果表明:提出方法的平均故障识别准确率达到了98.48％,标准差仅为0.17,相比于其他方法在轴承故障识别准确率方面更具优势,适用于滚动轴承故障的自动识别.     

基于三阶Teager能量算子的轴承诊断技术研究

周期性的冲击信号是诊断滚动轴承缺陷的关键指标,有效地提取缺陷的冲量对精确检测轴承故障非常重要。受到噪声的影响,滚动轴承故障信号的冲击特征始终处于被淹没状况。为了将周期性冲击信号自低信噪比信号内提取出来,可通过一类三阶Teager能量算子对滚动轴承故障进行诊断。通过三阶Teager能量算子对故障振动信号的瞬时总能量进行求解,借助傅里叶变换开展频谱分析,自三阶Teager能量算子谱内进行故障特征的提取。结果表明,三阶Teager能量算子谱能够突出地显示出故障特征,效果明显优于传统的频谱分析法、包络谱分析法与二阶Teager能量算子谱法。     

基于车辆总线和Laplace小波的机车轴承诊断系统

为保证高速客运机车的行车安全,开发基于车辆总线的机车轴承故障诊断系统,通过车辆总线监测温度和振动信号对机车走行部轴承进行早期诊断和预警。给出诊断系统的硬件结构、软件功能与特点。分析机车轴承振动信号特征,针对故障轴承冲击响应由一系列单边衰减振荡信号组成,轴承故障特征频率包含的能量少且受到噪声干扰的特点,将Laplace小波引入轴承振动信号分析,提出基于Laplace小波相关滤波和包络谱分析提取故障特征频率的机车轴承诊断方法。试验表明,所开发的系统有很强的鲁棒性,能有效诊断机车走行部各种类型的故障。     

基于小波分解改进算法和峭度最大原则的滚动轴承故障诊断研究

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性以及工作情况下难以获得故障频率的情况,文章提出了一种基于小波分解改进算法和峭度最大原则对滚动轴承进行诊断的方法。首先,对小波分解改进算法进行验证,发现小波分解改进算法能够很好地克服小波分解传统算法过程中出现的频率混淆问题;然后,在小波分解改进算法的基础上,利用峭度最大原则选取故障频段,对其进行Hilbert包络解调和傅里叶变换来查看故障频率,最后通过美国凯斯西储大学实验室提供的数据对上述方法进行验证,并与小波分解传统算法进行了对比。结果表明,基于小波分解改进算法和峭度最大原则的故障诊断方法能够更加精准地识别故障频率,克服主频偏移的问题,有效地解决频率折叠现象和真实频率的映像问题,具有较好的可行性和优越性。