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基于转子绕组电流的双馈风电机组齿轮箱阶次跟踪与故障诊断: 2025年; 针对目前利用振动信号对变转速情况下风电机组齿轮箱诊断不佳的问题,提出一种基于转子绕组电流的双馈风电机组齿轮箱阶次跟踪与故障诊断方法。首先,通过优化变分模态分解算法分析双馈异步风力发电机(DFIG)转子绕组电流,获得滤波后的电流信号。然后,采用同步提取变换方法对转子绕组电流进行时频分析,基于提取的电流信号时频脊线和转子绕组电流估计转频原理,计算DFIG转子的瞬时转频。根据齿轮箱之间传动比,推导出行星齿轮箱输出端轴承转频。最后,对采集的行星齿轮箱振动信号进行等角度重采样,通过获得的稳态角域信号进行包络阶次谱分析,实现对双馈风电机组齿轮箱的故障诊断。; 王城宇万书亭王萱张伯麟赵晓艳; 关键词：风电机组齿轮箱故障诊断阶次跟踪

基于EEMD分解的阶次跟踪方法研究: 2024年; 摆线针轮减速器组成零部件繁多、构成复杂,工作时噪声干扰大且多在变转速、往复的复杂工况下工作,因此,难以准确提取其内部的故障特征。针对这一问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)与阶次跟踪分析的方法,对摆线针轮减速器进行了故障诊断。首先,对采集到的时域振动信号和转速信号进行了等角度域差值采样,得到了振动信号的等角域平稳信号;然后,对等角域信号进行了集合经验模态分解,得到了若干个固有模态分量(IMFs),计算了各个固有模态分量的峭度值,选取目标模态分量进行了信号重构;接着,采用快速傅里叶变换得到了故障信号的阶次图;最后,根据减速器的传动方式、各零部件的模数,计算出了各主要部件的故障阶次,对比减速器在故障前后阶次图的能量峰值进行了故障诊断。研究结果表明:该方法能够准确提取包含故障信息的固有模态分量,实现从等时域信号到等角域信号的转换,并提取摆线针轮减速器的滚针故障阶次(8.37阶),故障准确率达到99.6%,可实现摆线针轮减速器在非平稳工况下的故障特征识别,并验证该方法的可行性和有效性。; 魏仕华蔺梦雄; 关键词：摆线针轮减速器故障诊断

无转速阶次跟踪的滚动轴承故障诊断方法被引量：2: 2024年; 机械装备轴承运行速度多变导致振动监测信号频谱模糊,一定程度影响了轴承故障诊断的准确性.目前的无转速阶次跟踪技术在转速波动较小且转频谐波不重叠时效果较好,但当轴承转频谐波重叠时则难以进行分析.针对以上问题,提出了一种基于广义解调的无转速阶次跟踪轴承故障诊断方法.首先,采用广义傅里叶变换和改进的基于成本函数脊线提取技术准确提取出轴承的转频谐波分量;同时,采用快速谱峭度算法和带通滤波器对轴承振动信号进行去噪处理;然后,通过角度重采样将去噪后的时域信号转换为角域信号;最后,通过包络谱分析得到轴承的阶次谱信息,从而识别轴承的故障类型.研究结果表明:通过数值模拟信号和实际轴承监测信号验证了提出方法的有效性,通过与传统包络谱方法对比可知,提出的方法可进行无转速信息时的滚动轴承阶次跟踪故障诊断.; 韩佳霖高宏力郭亮刘学吴婷婷李世超; 关键词：阶次跟踪故障诊断成本函数

基于SWT与IEWT的齿轮无转速计阶次跟踪被引量：1: 2024年; 针对变转速工况下,多级齿轮传动低速级齿轮故障信号易受背景噪声干扰,导致频谱特征模糊,微弱故障特征难以提取的问题,提出一种基于同步压缩小波变换(Synchrosqueezing Wavelet Transform, SWT)与改进经验小波变换(Improved Empirical Wavelet Transform, IEWT)相结合的齿轮无转速计阶次跟踪方法。首先为提高无转速计阶次跟踪瞬时频率估计精度,设计连续小波变换-椭圆时变滤波器(Continue Wavelet Transform-Elliptic Time-Varying Filtering, CWT-ETVF)对齿轮振动信号滤波降噪,依据滤波所得单分量的SWT时频分布进行峰值搜索,以实现高精度的瞬时频率估计,然后对时变故障信号等角度重采样获得角域平稳信号。针对EWT方法频谱分割不合理的问题,提出一种依据频谱包络趋势进行边界划分的改进经验小波变换方法对角域平稳信号自适应分解。最后选择合适分量自相关去噪,并通过阶次解调分析识别故障特征。仿真及实测局部断齿数据分析表明,该方法可以准确提取变转速齿轮时变微弱故障特征。; 刘奇田辈辈冷军发罗晨旭荆双喜; 关键词：齿轮阶次跟踪故障特征提取

经验模态分解与阶次跟踪分析对机器人用精密减速器故障诊断被引量：2: 2024年; 针对行星摆线针轮减速器的故障特征在摆动疲劳实验中难以提取的问题,本文提出了一种经验模态分解(Empirical mode decomposition,EMD)与阶次跟踪分析结合的方法对疲劳实验中的减速器进行故障诊断。通过对采集到的时域信号进行等角域重采样、经验模态分解、计算固有模态分量(Intrinsic mode function,IMF)的峭度值、选取固有模态分量重构、快速傅里叶变换(Fast fourier transform,FFT)后得到阶次图进行验证。结果表明:该方法能够准确的提取包含故障信息的固有模态分量,实现了行星摆线针轮减速器在非平稳状态下的故障特征识别。; 蔺梦雄张文松曹洪鑫张向慧姚良博张敬彩; 关键词：经验模态分解阶次分析故障诊断

基于EOE_LMD和阶次跟踪分析的变转速轴承故障诊断被引量：1: 2024年; 振动信号分析是轴承故障诊断中的重要技术手段之一。变转速工况下的滚动轴承振动信号是典型的非平稳信号,并且在转频变化较小的工况中还存在噪声干扰的问题,使传统的时频分析技术难以应用。为解决该问题,提出了一种基于经验最优包络(empirical optimal envelope,EOE)的局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和采用分段线性插值的计算阶次跟踪(computing order tracking,COT)算法相结合的故障诊断方法。首先,确定低通滤波器的截止频率和滤波阶数,对滚动轴承振动信号进行滤波,并对滤波后的包络信号进行COT,以获得角域平稳信号。然后,利用EOE_LMD对重采样后的平稳信号进行处理,得到若干乘积函数(product function,PF)分量。最后,通过计算各分量的信息熵和相关系数,选取合适的分量进行阶次分析,以判断变转速滚动轴承的故障类型。结果表明,该方法可以消除转速波动对故障特征提取的影响,在不同转速变化条件下对滚动轴承具有良好的故障诊断能力。; 张超买买提热依木·阿布力孜; 关键词：滚动轴承

一种极值搜索的齿轮系统振动信号阶次跟踪方法被引量：1: 2023年; 在变速工况下,齿轮系统的振动信号具有非平稳性,频谱特征模糊,不利于特征提取和故障诊断。阶次跟踪方法作为一种非平稳信号分析方法,将原信号从时间域转换到角度域,有助于抑制变转速导致的频率模糊现象。广泛应用的计算阶次跟踪分析方法在实现等角度重采样过程中,通过提取瞬时转速积分求取瞬时角位移,或者基于相位解调获取角度‑时间关系,受限于积分累计误差或小的转速跟踪范围。利用齿轮系统啮合振动信号峰峰值对应的等角度间隔特征,提出一种基于时域信号极值搜索的无键相阶次跟踪方法。所提方法不需要通过转速积分获取瞬时角位移,同时允许较大转速变化范围,降低了阶次分析域变换过程的误差,抗噪性能良好,使阶次谱能量集中度和特征成分辨识度得到明显提高。理论分析、仿真对比分析和试验测试结果均验证了所提方法的有效性,适用于变转速工况下的齿轮箱非平稳振动信号频谱分析和故障诊断。; 徐磊丁康何国林王远航; 关键词：故障诊断阶次跟踪齿轮系统

一种改进的无键相阶次跟踪故障特征提取方法: 本发明公开了一种改进的无键相阶次跟踪故障特征提取方法，包括以下步骤：1)采集设备的振动信号，提取所述振动信号的共振解调序列，再以此估计得到谐波分量的瞬时频率，然后运用回归滤波器对所述谐波分量进行自适应提取；2)结合Hil...; 武杰陈凯马洪儒卢振连郭进喜

一种振动阶次跟踪分析方法: 本申请实施例提供了一种振动阶次跟踪分析方法，所述方法包括以下步骤：在伪同步采样条件下，进行实时振动和转速信号的采集；采用高频计数器对转速脉冲进行计时补偿，获取与转速采样同步的瞬时转速与瞬时相位序列；依据转速采样频率和补偿...; 郎根峰张富星刘艺忠洪银聪翁新全许静玲柯银鸿刘瑞林

时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法研究被引量：8: 2023年; 针对时变工况风电机组齿轮箱振动信号受噪声干扰和频率模糊问题,通过研究无转速下风电机组齿轮箱振动信号与转频波动规律间的联系,提出了基于VMD⁃SET时变工况的风电机组齿轮箱无转速计阶次跟踪方法。该方法利用变分模态分解(VMD)滤波,利用同步提取变换(SET)对齿轮箱振动信号时频分析,分别从轴承故障时域振动信号中初步提取故障特征频率趋势,从正常齿轮啮合调制时域振动信号中提取啮合频率时频脊线,进一步利用精细化时频脊线交叉解耦优化瞬时频率提取效果,再用提取的转速曲线对轴承故障振动信号进行阶次跟踪,从角域阶次谱中得到故障特征阶次的单根谱线。通过仿真及实验验证了所提方法的优越性和有效性。; 万书亭王燕杰张雄顾晓辉; 关键词：故障诊断阶次跟踪时频分析

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