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变速重载设备齿轮箱轴承故障的改进阶次包络分析方法
被引量：
8
1
作者
何小高
张庆
+1 位作者
贾林山
赵津
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期98-106,共9页
针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用...
针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用齿轮齿数和轴承故障特征系数信息,采用以齿轮啮合频率及其谐波为中心频率,以轴承最大故障特征系数的倍频为带宽的阶次域频带分割方法,计算频带能量并排序,选择能量较大的频带作为解调频带进行滤波;最后利用Hilbert解调方法对上述滤波后的信号进行阶次包络平均处理,最终实现轴承故障的识别和诊断。通过齿轮啮合动力学分析,解释了轴承故障冲击成分对齿轮频带的调制作用,实际应用结果表明:提出的方法在频带选择时融合了和故障相关的设备参数信息,所选频带的可解释性强,且综合利用了与故障相关的多段频谱结构信息,通过阶次包络平均处理进行解调谱特征融合,提高了诊断结果的鲁棒性和准确度,为变速重载设备轴承故障预测和诊断提供了一种新的方法。
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关键词
变速重载设备
齿轮箱轴承
频带选择
频带分割
阶次包络
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职称材料
组稀疏低秩矩阵估计的变转速滚动轴承故障特征提取
被引量：
4
2
作者
王冉
张军武
余亮
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第16期92-100,119,共10页
早期轴承故障特征的有效提取对于避免严重机械事故具有重要的意义。表征轴承故障的脉冲信号往往淹没在强背景噪声干扰中,并且轴承常常在变转速工况下运行,这使故障特征的提取较为困难。针对这一问题,提出一种用于变转速工况下滚动轴承...
早期轴承故障特征的有效提取对于避免严重机械事故具有重要的意义。表征轴承故障的脉冲信号往往淹没在强背景噪声干扰中,并且轴承常常在变转速工况下运行,这使故障特征的提取较为困难。针对这一问题,提出一种用于变转速工况下滚动轴承故障特征提取的组稀疏低秩矩阵估计算法。首先,根据变转速工况下轴承故障脉冲信号的角度时间循环平稳特性,利用阶频谱相关(order-frequency spectral correlation, OFSC)将测量信号转换至阶频域中;其次,揭示了轴承故障脉冲在阶频域中的组稀疏性和低秩性,并据此构建一种凸优化问题来增强这两种特性,引入非凸罚函数来提高故障特征的稀疏性;再次,在交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)和优化最小化(majorization-minimization, MM)框架下求解该凸优化问题,推导出组稀疏低秩(group sparse low-rank, GSLR)矩阵估计算法;最后,通过构建增强包络阶次谱(enhanced envelope order spectrum, EEOS)对求解得到的目标分量进行故障特征检测。仿真和试验信号的分析验证了该方法在故障特征提取中的有效性。
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关键词
变转速工况
组稀疏低秩(GSLR)
非凸罚函数
增强
包
络
阶
次
谱(EEOS)
特征提取
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职称材料
题名
变速重载设备齿轮箱轴承故障的改进阶次包络分析方法
被引量：
8
1
作者
何小高
张庆
贾林山
赵津
机构
西安交通大学机械工程学院
西安交通大学现代设计及转子轴承系统教育部重点实验室
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期98-106,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(51675405)
中央高校基本科研业务费专项资金资助项目
文摘
针对变速重载设备振动信号中轴承故障特征提取时易受齿轮振动干扰的问题,提出了一种融合齿轮和轴承参数信息的改进阶次包络分析方法。先利用设备转速信息,对原始振动信号进行插值重采样处理,将非平稳时域信号转化为平稳角域信号;再利用齿轮齿数和轴承故障特征系数信息,采用以齿轮啮合频率及其谐波为中心频率,以轴承最大故障特征系数的倍频为带宽的阶次域频带分割方法,计算频带能量并排序,选择能量较大的频带作为解调频带进行滤波;最后利用Hilbert解调方法对上述滤波后的信号进行阶次包络平均处理,最终实现轴承故障的识别和诊断。通过齿轮啮合动力学分析,解释了轴承故障冲击成分对齿轮频带的调制作用,实际应用结果表明:提出的方法在频带选择时融合了和故障相关的设备参数信息,所选频带的可解释性强,且综合利用了与故障相关的多段频谱结构信息,通过阶次包络平均处理进行解调谱特征融合,提高了诊断结果的鲁棒性和准确度,为变速重载设备轴承故障预测和诊断提供了一种新的方法。
关键词
变速重载设备
齿轮箱轴承
频带选择
频带分割
阶次包络
Keywords
variable speed and heavy load equipment
gearbox bearing
band selection
spectrum division
order envelope spectrum
分类号
TN911.7 [电子电信—通信与信息系统]
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职称材料
题名
组稀疏低秩矩阵估计的变转速滚动轴承故障特征提取
被引量：
4
2
作者
王冉
张军武
余亮
机构
上海海事大学物流工程学院
上海交通大学机械系统与振动国家重点实验室
出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023年第16期92-100,119,共10页
基金
国家自然科学基金(51505277
12074254)
+1 种基金
上海市自然科学基金(21ZR1434100)
机械系统与振动国家重点实验室自主课题(MSVZD202201)。
文摘
早期轴承故障特征的有效提取对于避免严重机械事故具有重要的意义。表征轴承故障的脉冲信号往往淹没在强背景噪声干扰中,并且轴承常常在变转速工况下运行,这使故障特征的提取较为困难。针对这一问题,提出一种用于变转速工况下滚动轴承故障特征提取的组稀疏低秩矩阵估计算法。首先,根据变转速工况下轴承故障脉冲信号的角度时间循环平稳特性,利用阶频谱相关(order-frequency spectral correlation, OFSC)将测量信号转换至阶频域中;其次,揭示了轴承故障脉冲在阶频域中的组稀疏性和低秩性,并据此构建一种凸优化问题来增强这两种特性,引入非凸罚函数来提高故障特征的稀疏性;再次,在交替方向乘子法(alternating direction method of multipliers, ADMM)和优化最小化(majorization-minimization, MM)框架下求解该凸优化问题,推导出组稀疏低秩(group sparse low-rank, GSLR)矩阵估计算法;最后,通过构建增强包络阶次谱(enhanced envelope order spectrum, EEOS)对求解得到的目标分量进行故障特征检测。仿真和试验信号的分析验证了该方法在故障特征提取中的有效性。
关键词
变转速工况
组稀疏低秩(GSLR)
非凸罚函数
增强
包
络
阶
次
谱(EEOS)
特征提取
Keywords
variable speed condition
group sparse low-rank(GSLR)
nonconvex penalty function
enhanced envelope order spectrum(EEOS)
feature extraction
分类号
TH212 [机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
变速重载设备齿轮箱轴承故障的改进阶次包络分析方法
何小高
张庆
贾林山
赵津
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2019
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
组稀疏低秩矩阵估计的变转速滚动轴承故障特征提取
王冉
张军武
余亮
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2023
4
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