摘要：针对阶比跟踪转速获取硬件方法需要额外安装转速测量设备,软件方法精度不高、抗噪能力弱的问题,提出基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计的齿轮箱阶比跟踪故障诊断方法。该方法利用基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计算法适于分解频率呈曲线变化的非平稳信号的特点,采用其对齿轮箱的啮合频率分量进行估计以获取转速信号,依据转速信号对等时间间隔采样信号进行等角度重采样,将非平稳信号转化为角域平稳信号,得到振动信号的阶次谱,判断齿轮箱故障。仿真算例与应用实例表明上述方法在瞬时频率估计方面具有精度高和抗噪能力强的优点,可以根据信号自身的特点自适应的选择基函数,准确地对转速进行估计,其与阶比跟踪算法的结合能有效诊断齿轮箱故障。

摘要：针对变转速下齿轮的故障信号分离与故障特征提取,提出了基于线调频小波路径追踪(Chirplet Path Pursuit,CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用CPP算法从原始齿轮振动信号中估计出齿轮啮合频率,同时,对原始振动信号进行S变换获取其时频分布;然后根据齿轮啮合频率设计自适应时频滤波器;再采用时频滤波器对信号的时频分析进行时频滤波,并将时频滤波结果进行S逆变换,即可得到包含齿轮故障信息的滤波信号;最后对滤波信号进行阶次分析,并根据阶次谱中的调制边频带诊断齿轮故障。对变转速下齿轮的局部故障进行了算法仿真和应用实例分析,结果表明,自适应时频滤波器可根据信号的频率变化特点自适应地改变中心频率和带宽,具有较好的信号分析自适应性,且滤取的信号无相位畸变,非常适合于变转速下的非平稳信号分析。

摘要：针对变转速下齿轮箱中滚动轴承故障调制特征的提取与分离,提出了基于时变零相位滤波的变转速滚动轴承故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪(CPP)算法从齿轮箱滚动轴承故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,由啮合频率除以齿数得到齿轮箱的转速,同时,采用Hilbert包络解调方法获取轴承故障振动信号的包络信号;然后根据获取的转速信息设计各阶时变零相位滤波器;再采用各时变零相位滤波器对包络信号进行分析,获取各调制信号;最后,利用转速信号对求取的各调制信号进行阶次分析,并根据各阶次谱来诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例分析表明,该方法可有效提取和分离变速齿轮箱中滚动轴承的各阶故障调制特征。

摘要：针对变转速下滚动轴承故障调制信息的提取与分离,提出了基于线调频小波路径追踪(CPP)与S变换的自适应时频滤波方法。该方法先采用Hilbert解调对齿轮箱振动信号进行分析获取其包络信号,并对包络信号进行S变换,以获取其时频分布,同时,采用CPP算法从齿轮箱振动信号中估计出啮合频率曲线,进而获取转轴转速;然后,根据估计的转速信号分别设计各阶时频滤波器;再采用时频滤波器对包络信号的时频分布进行时频滤波,并将滤波结果进行S逆变换,以获取各阶故障调制信号;最后对各阶故障调制信号进行阶次谱分析,并根据阶次谱中的调制信息诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,自适应时频滤波方法可根据轴承故障调制信号的频率变化特点自适应地改变滤波器的中心频率与带宽,能有效提取并分离轴承的各阶调制信息,且分离效果优于基于集合经验模态分解(EEMD)的阶次谱方法。

摘要：针对变转速下的齿轮故障特征的降噪问题,提出一种基于自适应时变滤波(Adaptive time-varying filtering,ATF)与集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition,EEMD)的齿轮故障特征降噪方法。该方法首先用线调频小波路径追踪(Chirplet path pursuit,CPP)算法从变转速下的齿轮故障振动信号中估计出齿轮啮合频率,并依据该啮合频率设计时变滤波器;再利用该时变滤波器对齿轮故障振动信号进行滤波,将滤波器阻带内的噪声予以去除;然后采用EEMD方法对滤波后的信号进一步降噪,减少滤波器通带内的噪声干扰;接着利用时变滤波器对降噪后的信号再次进行滤波,消除EEMD降噪时在阻带带来的噪声干扰;最后对降噪后的信号进行阶次分析,提取齿轮故障特征。对齿轮局部故障的算法仿真和应用实例分析表明,该方法不仅可以消除阻带的噪声干扰,而且对通带内的噪声也有较好的抑制作用,可有效凸显齿轮的故障特征。