摘要：提出一种基于自适应线调频基原子分解(adaptive chirplet atomic decomposition,ACAD)的时域同步平均方法,并将其应用于低信噪比下变转速齿轮故障诊断。首先对齿轮振动信号进行ACAD分解估计齿轮所在轴的转速曲线;然后根据转速曲线对信号进行等角度重采样,以满足时域同步平均方法对信号周期平稳的要求;再利用时域同步平均方法对重采样信号进行处理,处理后的信号具有很高的信噪比;最后,对其进行FFT变换,其阶次谱上非常清晰地显示齿轮的调制阶次,从而揭示齿轮的故障信息。仿真算例与应用实例证明了该方法的有效性。

摘要：针对齿轮箱传统故障分析方法难以及时发现早期故障的问题,进行基于自回归模型和统计过程控制方法的齿轮箱早期异常检测方法研究。采用时域同步平均算法(Time Synchronous Averaging,TSA)去除原始振动信号中的噪声,并建立自回归(Autoregressive Model,AR)模型计算残差;提取残差的标准差、峭度与均方根作为指标,初步判断齿轮早期故障;选取残差的标准差进行统计过程分析,分别建立均值控制图(Xbar)、单值-移动极差控制图(I-MR)、指数加权移动平均(EWMA)控制图来判断齿轮早期异常发生点。研究结果表明,EWMA控制图检测到第62个文件开始超出控制限,而其他两种控制图均从第65个文件出现异常,说明EWMA控制图相比其他方法能够更早的检测出齿轮早期故障发生的异常点,进一步验证了AR模型与EWMA控制图相结合进行早期异常检测的有效性。

摘要：动平衡测量系统的关键在于去除干扰的滤波器设计。给出时域同步平均、Chebyshev窄带通滤波、整系数带通滤波、数字跟踪滤波及自适应滤波五种数字滤波器的传递函数 ,详细讨论它们在动平衡测量中的应用 ,从实用性角度对其滤波性能和实现方法进行比较分析 。

摘要：基于柴油机气缸盖振动信号,利用rbf神经网络建立振动信号与压力之间的映射,从而通过训练好的网络实现压力重构。为了剔除噪声干扰,在时域采用同步平均法对信号进行降噪;在频域,通过相干分析确定各频率成分相干性,据此设计滤波器进行滤波。在经过时域、频域两次降噪后信噪比得到较大提高,提高了重构精度。通过在6135型柴油机上的实验证明,该方法简单有效,重构精度高,具有较强的可操作性。

摘要：针对复杂工况下齿轮箱的全寿命周期振动信号进行早期异常检测分析。首先,使用时域同步平均算法对原始数据进行预处理;其次,为了减小工况变化对信号的干扰,基于齿轮运行残差(GMR)信号去除基础啮合频率及其谐波信号,运用EVIEWS软件建立向量自回归(VAR)模型并计算残差;最后,通过计算残差的峭度、标准差和均方根等判断齿轮异常发生的时间点,并与基于时域同步平均的方法进行对比。结果表明,所提方法能够在第109号文件检测出齿轮箱发生早期故障,比现有方法提前20个文件发现异常,为齿轮箱的早期故障诊断和维修决策奠定了基础。