本書(shū)主要介紹了齒輪箱早期故障精細(xì)診斷技術(shù),通過(guò)分析齒輪箱瞬變工況下非穩(wěn)態(tài)振動(dòng)信號(hào),實(shí)現(xiàn)早期故障不解體診斷,對(duì)避免重大事故、減小經(jīng)濟(jì)損失具有重要意義。
第一篇 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換及瞬變工況故障診斷基礎(chǔ)
第1章 緒論
1.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的發(fā)展及應(yīng)用現(xiàn)狀
1.1.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的發(fā)展
1.1.2 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的特點(diǎn)
1.1.3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換在信號(hào)處理中的應(yīng)用
1.2 變速器瞬變工況故障診斷
1.2.1 瞬變工況故障診斷意義
1.2.2 瞬變工況故障診斷方法
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參考文獻(xiàn)
第2章 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的基本理論
2.1 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換定義與陸質(zhì)
2.1.1 基本定義
2.1.2 主要性質(zhì)
2.2 分?jǐn)?shù)階算子及分?jǐn)?shù)階變換
2.2.1 分?jǐn)?shù)階算子
2.2.2 分?jǐn)?shù)階變換
2.3 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換的數(shù)值計(jì)算
2.3.1 數(shù)值計(jì)算方法簡(jiǎn)介
2.3.2 028ktas采樣型算法
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參考文獻(xiàn)
第3章 齒輪與軸承常見(jiàn)故障機(jī)理分析
3.1 齒輪常見(jiàn)故障機(jī)理分析
3.1.1 齒輪常見(jiàn)故障及原因
3.1.2 齒輪振動(dòng)信號(hào)特征
3.2 軸承常見(jiàn)故障機(jī)理分析
3.2.1 軸承常見(jiàn)故障及原因
3.2.2 軸承振動(dòng)信號(hào)特征
3.3 瞬變工況信號(hào)采集
3.3.1 非穩(wěn)態(tài)信號(hào)采集系統(tǒng).
3.3.2 變速器實(shí)驗(yàn)裝置與故障設(shè)置
3.4 瞬變工況信號(hào)重復(fù)性分析
3 4.1 階比分析原理
3.4.2 穩(wěn)健階比分析原理.
3.4.3 重復(fù)性分析
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第二篇 分?jǐn)?shù)階域目標(biāo)分離
第4章 單階分?jǐn)?shù)階濾波
4.1 有轉(zhuǎn)速計(jì)單階分?jǐn)?shù)階濾波
4.1.1 單階分?jǐn)?shù)階濾波原理
4.1.2 單階分?jǐn)?shù)階濾波參數(shù)確定
4.1.3 齒輪故障診斷應(yīng)用
4.1.4 軸承故障診斷應(yīng)用
4.2 無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)單階分?jǐn)?shù)階濾波
4.2.1 無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)FRFT濾波存在的問(wèn)題
4.2.2 基于1MD確定FRFT階次原理
4.2.3 基于1MD確定階次的FRFT濾波實(shí)現(xiàn)
4.2.4 齒輪故障診斷應(yīng)用
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參考文獻(xiàn)
第5章 基于轉(zhuǎn)速自適應(yīng)分段的多階分?jǐn)?shù)階濾波
5.1 多階分?jǐn)?shù)階濾波原理
5.2 基于轉(zhuǎn)速自適應(yīng)分段的多階FRFT濾波
5.2.1 基于轉(zhuǎn)速信號(hào)進(jìn)行自適應(yīng)分段
5.2.2 基于轉(zhuǎn)速信號(hào)確定FRFT最佳階次
5.2.3 算法實(shí)現(xiàn)與驗(yàn)證
5.3 齒輪故障診斷應(yīng)用
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參考文獻(xiàn)
第6章 基于稀疏信號(hào)分解的無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)多階FRFT濾波
6.1 基于FRFT的多尺度線調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解
6.1.1 基于多尺度線調(diào)頻基的稀疏信號(hào)分解原理
6.1.2 基于FRFT的多尺度線調(diào)頻基稀疏信號(hào)分解方法
6.1.3 性能分析
6.1.4 應(yīng)用實(shí)例
6.2 基于稀疏信號(hào)分解的多階FRFT濾波
6.2.1 多階FRFT自適應(yīng)濾波存在的問(wèn)題
6.2.2 基于稀疏信號(hào)分解的多階FRFT自適應(yīng)濾波
6.2.3 仿真分析
6.2.4 應(yīng)用實(shí)例
6.2.5 有效性分析
6.3 基于稀疏信號(hào)分解和分段擬合積分逼近的無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)階比分析
6.3.1 無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)階比分析原理及存在的問(wèn)題
6.3.2 基于稀疏信號(hào)分解和分段擬合積分逼近的無(wú)轉(zhuǎn)速計(jì)階比原理
6.3.3 仿真分析
6.3.4 應(yīng)用實(shí)例
6.4 齒輪早期故障特征提取
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參考文獻(xiàn)
第三篇 噪聲抑制
第7章 基于FRFT濾波的高階譜與高階累積量
7.1 高階累積量與高階譜原理
7.1.1 高階累積量
7.1.2 高階譜
7.2 基于FRFT濾波的單分量階比雙譜
7.2.1 階比雙譜定義及交叉項(xiàng)分析
7.2.2 基于FRFT濾波的單分量階比雙譜算法
7.2.3 單分量階比雙譜消除實(shí)測(cè)信號(hào)交叉項(xiàng)
7.2.4 齒輪早期故障特征提取
7.2.5 有效性分析.
7.3 基于FRFT濾波的四階累積量切片譜
7.3.1 四階累積量切片譜
7.3.2 基于FRFT濾波的四階累積量切片譜算法
7.3.3 齒輪故障特征提取
7.3.4 普適性分析
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
第8章 分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻累加譜
8.工信號(hào)的時(shí)頻分布
8.1.1 時(shí)頻表示的基本概念
8.1.2 時(shí)頻分布的一般理論
8.1.3 Wigner-Vi11e分布
8.1.4 模糊函數(shù)
8.1.5 Coher1時(shí)頻分布
8.1.6 時(shí)頻分布比較分析
8.2 重排Gabor時(shí)頻分析原理
8.3 多分量1FM信號(hào)時(shí)頻分析存在的兩個(gè)問(wèn)題
8.4 分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻譜及累加譜分析
8.4.1 分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻譜分析
8.4.2 分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻累加譜分析
8.5 齒輪早期故障特征提取及有效性分析
8.5.1 齒輪早期故障特征提取
8.5.2 有效性和可靠性分析
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參考文獻(xiàn)
第9章 基于FRFT濾波的全息階比譜
9.1 全息譜原理與離散實(shí)現(xiàn)
9.1.1 二維全息譜
9.1.2 二維全息譜的離散實(shí)現(xiàn).
9.2 基于FRFT濾波的穩(wěn)健全息階比i普分析原理與分析步驟
9.2.1 基于FRFT濾波的穩(wěn)健全息階比譜原理
9.2.2 基于FRFT濾波的穩(wěn)健全息階比譜分析步驟
9.3 齒輪早期故障特征提取
9.3.1 FRFT濾波提取單測(cè)點(diǎn)特征
9.3.2 嚙合階比分量的SHOS-FF分析
9.3.3 調(diào)制階比分量的SHOS-FF分析
……
第10章 倒階次譜分析
第四篇 特征增強(qiáng)
第11章 極坐標(biāo)角一頻分布與對(duì)稱(chēng)極坐標(biāo)
第12章 teager能量算子與極坐標(biāo)級(jí)聯(lián)增強(qiáng)
本章小結(jié)
參考文獻(xiàn)
《齒輪箱早期故障精細(xì)診斷技術(shù) 分?jǐn)?shù)階傅里葉變換原理及應(yīng)用》:
3.分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻譜
選取聚能帶內(nèi)的FRFT結(jié)果進(jìn)行頻率分析點(diǎn)數(shù)M=1024的重排Gabor時(shí)頻分析,耗時(shí)僅10.1747s,二擋分量的分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻譜如圖8.13c所示。從圖8.13c可以清楚看出存在3個(gè)分量,且界限清晰,各分量彼此分開(kāi),12000點(diǎn)附近能量最為突出,是二擋嚙合頻率分量,左側(cè)比較突出的是常嚙合齒輪分量,右側(cè)為轉(zhuǎn)頻分量,證明分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻譜能快速實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)數(shù)據(jù)的高分辨率時(shí)頻分析。
4.分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻累加譜
對(duì)圖8.13c的分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻譜進(jìn)行能量累加,得到二擋嚙合頻率分量的分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻累加譜,如圖8.13d所示,在累加譜12086處,二擋嚙合頻率分量能量非常集中,而其他分量都比較平坦。與圖8.13b對(duì)比發(fā)現(xiàn):分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻累加譜有效地抑制了其他分量和噪聲,顯著突出了目標(biāo)分量。
在變速器輸出軸二擋齒輪早期剝落故障狀態(tài)下,采集變速器置二擋時(shí)的急加速過(guò)程轉(zhuǎn)速和振動(dòng)信號(hào),按照正常狀態(tài)的分析過(guò)程,計(jì)算故障狀態(tài)下二擋嚙合頻率分量的分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻累加譜,并與正常狀態(tài)下的分?jǐn)?shù)階聚能帶時(shí)頻累加譜進(jìn)行對(duì)比,如圖8.14所示。
分析圖8.14可以看出,故障狀態(tài)下二擋嚙合頻率分量(12080處)累加譜幅值非常突出,明顯大于正常狀態(tài)下二擋嚙合頻率(12086處)累加譜幅值,能清晰分辨正常與故障狀態(tài),有效提取了齒輪早期故障特征。
……