时域、频域联合分析方法在低速重载设备故障诊断中的应用
典型时频分析技术在故障诊断中的应用
用 高 阶统 计 量 计 算 嵌 入 维 数 ， 用 自相 关 法 、 互 信 息
法、 复相关法计算时间延迟等 。 本 文 采 用 高 阶统 计 量、 自相关 法来计 算 嵌入 维数 Ｐ 、 时 间延迟 ｒ ， 具 体计
算 可参 见相 关文 献 。
专家 学 者研究 的 热点 。本 文参 考 文 献 Ｅ ｓ ］ 提 出 的特
成
典型时频分析技术在故障诊断中的应用
张 光 明
（ 中铁 十 一 局 集 团 汉 江 重 工 有 限 公 司 ， 湖北 襄阳 ４ ４ １ ０ ０ ３ ）
摘
要： 针 对 旋 转 机 械 发 生 故 障时 振 动 信 号 的 不 平 稳 性 ， 利用典 型时频 分析技 术对故 障特征 进行 提取分 析 。
征提 取方 法 ， 运 用 典 型 时频 分 析技 术 对 齿 轮 进 行 检
测， 有 效 地诊 断 出其故 障特 征 。
１ 相 空 间 重 构 方 法
Ｔ ａ ｋ ｅ ｎ ｓ 提 出 的嵌 入 定 理 证 明 了 一 维 时 间 序
２ 典 型 时 频 分 析 技 术 的 特 征 提 取 方 法
基 于此 ， 并 参考 文献 ｒ ５ ３ 将 轨 迹矩 阵各 行信 号进 行短
时傅里 叶变 换 、 Ｓ变 换 、 Ｇａ ｂ ｏ ｒ 变换［ ７ 得 到 时 频 分
布参数 ， 对 应变换 公 式为
ｒ ＋。 。
Ｓ Ｔ Ｆ 丁（ ｒ ， 厂 ） ＝ Ｊ—ｏ Ｉ 。 ［ （ ￡ ） ｒ 。 （ ｒ — — ￡ ） ］ Ｐ １ 。 ｄ ｒ
在 实 际工程 应 用 中， 数 据 采 集设 备 得 到 的一 般
时频 分析 能够 揭示 非 平稳振 动 信号 中 的频率 成
时-频分析技术在机械故障诊断中的应用
时-频分析技术在机械故障诊断中的应用Spectra Quest, Inc.8205 Hermitage Road, Richmond, VA 23228, USA(804) 261-3300www.Spectra .cn2006.8摘要：Spectra Quest, Inc.计划出版一系列关于机械故障诊断方面的先进信号处理技术的科技文章。
本文是第一篇时-频分析技术文章。
通常的，从旋转机械得来的声音和振动信号是时变的，因为这些信号与旋转速度强相关，即使在宏稳定状态也不是常量。
最常用的信号处理方法——傅立叶分析只适合于静态信号，因此就需要发展时-频联合分析。
本文主要介绍了线性和二次的时-频分析方法，并对这些算法的特点进行了比较，然后对不同的应用总结了几条选择合适方法的规则。
最后重点介绍了几个关于时-频分析方法在机械故障诊断中成功应用的实例。
1. 引言对科研人员来说，研发期的系统看做一个黑箱。
一般情况下可以通过分析系统的输出信号来获取有用信息。
因此，信号处理技术是提取系统的信息和特征的不可或缺的利器。
最近几十年开发出来很多新的信号技术，其中一部分已经成功应用到了机械故障诊断上。
小波变换，快速傅立叶变换，Gabor展开, 维纳-维尔分布(WVD), 倒频谱、双谱、相关法、高分辨谱估计、统计分析等都是当今研究的热点。
对于特定的问题如何选择合适的方法就变成一个有趣的问题。
Spectra Quest公司准备出版一系列在机械故障诊断中关于高级信号处理技术应用的技术文章。
为了简单一些，不考虑技术背后的理论。
这些技术文档重点放在工业应用上的实例上。
针对每一个技术，都会讨论其优缺点以及应用场合，并对相关技术进行比较。
本文是本系列的第一篇文章，讨论时-频分析方法。
虽然小波分析被认为是时-频的分析方法，但是由于它自身的特点，将在另外一篇文章中讨论。
旋转机械的转速（转/分）不是一个常量，尤其在启动和停止状态时。
即使机器运行在稳定状态下，转速也会在一个稳定值的附近波动，其波动取决于负载和其他因素。
频域分析方法在故障检测与诊断系统中的应用研究
频域分析方法在故障检测与诊断系统中的应用研究概述：故障检测与诊断是保障设备运行稳定性和可靠性的重要任务之一。
频域分析方法作为一种有效的信号处理工具，在故障检测与诊断系统中得到广泛应用。
本文将探讨频域分析方法在故障检测与诊断系统中的应用研究，包括其原理、方法及实际应用案例。
一、频域分析方法的原理频域分析是一种将信号从时域转换到频域的方法，通过分析信号在不同频率上的成分和特征，可以更好地理解信号的性质和故障特征。
常用的频域分析方法包括傅里叶变换、小波变换和功率谱分析等。
其中，傅里叶变换是最基本的频域分析方法之一，通过将信号分解为一系列正弦和余弦函数的和，可以得到信号在不同频率上的振幅信息，从而判断是否存在故障。
二、频域分析方法在故障检测与诊断系统中的应用1. 基于频谱分析的故障检测与诊断频谱分析方法将信号转换为频谱图，通过观察频谱图上的特征，可以直观地了解信号的频率分布和故障特征。
例如，在电力系统中，通过对电力负荷信号进行频谱分析，可以检测到潜在的故障情况，如电机轴承故障、传动系统异常等。
2. 基于谐波分析的故障检测与诊断谐波分析是指将信号分解为基波、谐波和其他非谐波成分的过程。
在故障检测与诊断中，谐波分析常用于电气设备的故障诊断。
通过分析电流和电压信号的谐波成分，可以判断设备是否存在电气故障，如绕组短路、接触不良等。
3. 基于小波变换的故障检测与诊断小波变换是一种将信号分解为不同频率的基函数的方法。
在故障检测与诊断系统中，小波变换可以提取信号的瞬时特征和频率特征，并能够有效地检测出瞬时故障和周期性故障。
例如，在机械系统中，通过对振动信号进行小波变换，可以判断轴承的疲劳失效和损伤程度。
三、频域分析方法的实际应用案例1. 电力系统故障检测与诊断频域分析方法在电力系统故障检测与诊断中得到了广泛的应用。
通过对电流和电压信号进行频谱分析和谐波分析，可以实时监测电力设备的运行状态，并及时发现潜在的故障。
例如，对电力变压器的SF6气体放电信号进行频谱分析，可以检测到设备绝缘的故障情况。
基于深度学习的电缆时频域联合阻抗谱故障识别与定位
基于深度学习的电缆时频域联合阻抗谱故障识别与定位
近年来，电力系统的安全和稳定运行一直是人们关注的重点。
电缆作为电力系统的重要组成部分，其状态的准确监测和故障的及时识别对于保障电力系统的正常运行至关重要。
因此，研究电缆故障识别与定位技术具有重要意义。
传统的电缆故障识别与定位方法通常基于时域或频域特征，但这些方法在复杂的电力系统环境下往往难以取得令人满意的效果。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的故障识别与定位方法逐渐成为研究热点。
本文提出了一种基于深度学习的电缆故障识别与定位方法，该方法利用深度学习算法对电缆时频域联合阻抗谱进行分析。
首先，通过采集电缆的时域和频域数据，构建电缆的时频域联合阻抗谱。
然后，利用深度学习算法对联合阻抗谱进行特征提取和故障识别。
最后，利用深度学习算法对故障位置进行精确定位。
实验结果表明，该方法在电缆故障识别和定位方面具有较高的准确性和鲁棒性。
与传统方法相比，基于深度学习的方法能够更好地利用电缆的时频域联合阻抗谱信息，提高故障识别和定位的准确性。
此外，该方法还具有较强的适应性和泛化能力，可以适用于不同类型和规模的电缆系统。
总之，基于深度学习的电缆时频域联合阻抗谱故障识别与定位方法在电力系统中具有重要的应用价值。
未来的研究可以进一
步探索如何优化深度学习算法，提高故障识别和定位的精确度和效率。
同时，还可以结合其他相关技术，进一步完善电缆故障监测与维护体系，提升电力系统的安全性和稳定性。
时域方法故障诊断
时域方法故障诊断时域方法故障诊断是一种通过对信号在时间域内的分析来诊断系统或设备故障的方法。
在工程领域中，时域方法被广泛运用于电路、机械、电力系统等领域的故障诊断和预测领域。
本文将从时域方法的原理、应用及优势等方面进行阐述，以帮助读者全面了解时域方法故障诊断的重要性和应用价值。
时域方法故障诊断是一种基于信号在时间轴上的波形变化来识别故障的方法。
该方法主要通过采集系统或设备产生的信号，并对信号的时间变化特性进行分析，以判断系统是否存在故障。
时域方法的主要原理是通过观察信号的振幅、频率、周期等特征，来判断系统的运行状态和可能存在的故障类型。
在实际应用中，时域方法可以结合其他领域的知识，如数字信号处理、统计学等方法，从而提高故障诊断的准确性和可靠性。
时域方法故障诊断在工程实践中有着广泛的应用。
在电路领域，时域方法可以通过观察电压、电流信号的波形变化来判断电路中的故障元件，如开路、短路等问题。
在机械系统中，时域方法可以通过振动信号的时域特征来判断机械设备的状态，例如轴承的损伤、不平衡等问题。
在电力系统中，时域方法可以用于检测电力设备的绝缘状况，预测设备的寿命等方面。
时域方法故障诊断具有许多优势，时域方法可以直接观察到系统或设备的实时运行状况，对于突发性故障有较高的敏感度。
时域方法在数据采集和分析方面具有较高的实时性和灵活性，适用于多种工程领域的故障诊断。
时域方法不需要对信号进行复杂的处理和转换，可以降低故障诊断的成本和复杂度。
时域方法故障诊断也存在一些局限性。
在处理时域信号时，受到噪声干扰较大，需要采用滤波等方法来减小干扰，提高故障诊断的准确性。
时域方法对系统的先验信息要求较高，需要对系统的工作环境、运行特性有清晰的认识。
时域方法故障诊断作为一种重要的故障诊断手段，在工程领域有着广泛的应用前景和研究价值。
随着科学技术的不断发展，时域方法故障诊断也将不断完善和提升，为工程领域的故障诊断和设备健康管理提供更加可靠、高效的支持。
时频域分析法在低应变动测中的应用
时域、频域综合分析在低应变动测中的应用罗 强1，刘国栋21河南省大地物探工程勘测院,许昌(461000)2河南省大地物探工程勘测院,许昌(461000)E-mail ：liuguodong1985@摘 要：本文简要的介绍了低应变动测中时域分析和频域分析基本理论，基本公式，完整桩和缺陷桩时域曲线、频域曲线的特征，列举了一些工程实例说明，时域和频域相结合进行综合分析, 对桩身质量的判断是非常重要。
关键词：时域分析 频域分析 低应变动测1．引言桩基工程属地下隐蔽工程，由于施工工艺、复杂的地质条件、人员素质等，不可避免地产生离析、夹泥、断桩、缩径、胶结不良等缺陷。
目前对桩身完整性检测采用的方法主要是低应变反射波法,该方法是从波的传播特性和质点振动的角度来分析判断基桩完整性。
本文通过工程实例，对不同缺陷的桩分析表明，时域和频域综合分析将使反射波法在基桩完整性检测中对桩身质量的判断更加全面，更加准确。
2．时域分析的基本理论2.1 基本假设桩是一维弹性杆件，其介质均匀连续，纵向振动时桩横截面保持为平面，横截面上的轴向应力均匀分布，入射波长远大于桩径，信号沿桩身传播不发生衰减，在测试过程中，认为桩周土对桩身应力波的信号不发生影响。
2.2 一维纵向波动（振动）方程222222u u -c =0t x∂∂∂∂ （1） 上式中： u 为质点的纵向位移； t 为时间； c 为弹性波纵波波速； E 为介质的弹性模量；ρ为介质密度。
根据弹性杆的波阻抗公式Z=ρcA=mc 可知（A 为桩的横截面积，m 为桩的质量，L 为桩长），阻抗变化与杆的截面尺寸、质量、密度、波速、弹性模量等因素有关或某一因素变化有关。
当应力波沿桩身传播时,如果遇到波阻抗变化将发生速度反射波V R 和透射波V T ,桩身完整系数21β=Z ，反射系数())R ζ=β-1β+1，透射系数)T ζ=2β1+β。
2.3 时域曲线的特征① 当桩身阻抗没有发生变化，β=1，即Z1/Z2=1，反射系数R ζ=0，入射力波波形除随时间改变位置外，其他不变。
时频分析法在汽车自动变速器故障诊断中的应用
时频分析法在汽车自动变速器故障诊断中的应用作者：李世云来源：《时代汽车》2019年第14期摘要：机械故障诊断技术在过去的几十年中取得了迅速的发展，本文介绍了时频域分析在汽车故障诊断技术的应用，阐述了故障诊断技术的发展趋势。
关键词：故障诊断;时频域分析;发展趋势1 引言机械故障诊断主要是研究机械设备在运行过程中动态性能的变化规律及其运行状态的识别方法，诊断是以机械学和信息论为依托，多学科融合的技术，其本质是模式识别（屈梁生）。
通常是通过测取机械设备在运行时或在相对静态条件下的状态信息，对其进行分析，依据被诊断设备之前的历史记录，来判断被测设备的实际技术状况，进而来推断可能存在的故障和设备的技术状态，最终提供有效的维修维护策略。
机械故障诊断技术先后经历了事后维修、定期维修（初步设备诊断技术）、状态维修（设备诊断技术形成）、风险管理（智能化设备诊断技术）等过程，逐步向不解体、高精度、集成化、智能化、网络化、可监控的诊断中心模式的虚拟仪器方向发展，其所使用的傅立叶分析、时域分析、频域分析、小波分析等被广泛的应用于各行各业，尤其是在数字化发展的今天，网络集成化及智能化的水平越来越高，通过诊断中心模式的故障诊断方法具有更高的精确度和优越性。
在如今的汽车领域，电子单元集成化成分越来越多，智能化、网络化水平不断提高，仅靠汽车专业知识是无法满足现代汽车故障诊断工作需求的。
应该说，现代汽车故障诊断技术需要集现代故障诊断理论、先进诊断技术、先进的诊断设备为一体，以专业性、系统性、集成化、智能化的诊断设备和方法为发展趋势，从而促进汽车故障诊断技术的整体发展。
将机械故障诊断技术充分应用与汽车维修领域，对提高汽车性能检测及故障监测和诊断都会起到很大的作用，本论文主要就机械故障诊断技术在汽车自动变速箱中的应用做简要分析，期望取得抛砖引玉的作用。
2 汽车自动变速器故障特点对自动变速器进行故障诊断一直是汽车维修技术研究和发展的难点与重要组成。
时域分析在机械故障诊断中的运用
时域分析在机械故障诊断中的运用摘要：根据常见机械设备关键构件的振动特征，选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析，以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性，从而为有效地实现机械设备的故障提供参考。
本文针对时域分析的特点介绍其在机械故障诊断中的运用。
关键词：机械故障诊断，时域分析，时域波形，相关分析，概率密度Abstract: according to the common mechanical equipment vibration characteristics of key components, choose a different signal processing and feature extraction algorithm is analyzed, in order to improve a variety of artifacts, many kind of fault feature extraction accuracy and reliability, thus provide a reference for effectively achieve the mechanical equipment fault. This paper, according to the characteristic of time domain analysis of its use in mechanical fault diagnosis.Keywords: mechanical fault diagnosis, the time domain analysis, time-domain waveform, correlation analysis, probability density1.时域分析的应用范围时域分析作为信号处理方法中最为基础的一个部分，原理简单且易于实现，主要包括时域波形、概率密度、相关分析、滤波处理等。
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（ 邢 台 学 院数 信 学 院 ，河 北邢 台 ０ ５ ４ ０ ０ １ ）
摘
要 ：低速 重型设备作 为工业 的关键设备 ，一旦发 生故障将造成较 大的经济损 失。 突出特点是 承载量 大、工作转
速低 、传递扭 矩 大且运行 中承受较 大的冲击载荷 。笔者以时域 、频域联合分析 方法针对某钢厂 转炉倾动机构 的耳 轴及减
互相关函数表达式为：
【 ） ＝ ｌ ｊ ｍ Ｉ ｘ （ ｔ ） ｙ （ ｔ ＋ ｆ ）
．
１ ． ｒ
在众多微弱信 号检测方法中，相 关检测是较为 常用和有效的方法之一。主要用于发现明显的周期 成份。利用相２ 频 域分析 频域分析是将时域信号变换至频域加 以分析的 方法，是机械 故障诊断中用得最广泛的信号处理方 法，是把 复杂的时间波形 ，经傅立叶变换将构成信 号的各种频率成分都分解开来，以便于设备具体振 源的识别 ，确定故障的部位 。傅立叶变换表达 式：
速 箱 开展 分析 。
关键词：时域、频域联 合分析；低速重载；变速箱；故障诊 断
中图分类号 ：Ｔ Ｈ１ ６ 文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１ ６ ７ ２ － ４ ６ ５ ８ （ ２ ０ １ ４ ） ０ ４ ． ０ １ ８ ３ ． ０ ３
低速重型设备作为工业的关键设备，突 出特点 是承载量大、工作转速低 、传递扭矩大且运行中承 受较大的冲击载荷；工作条件恶劣、环境噪声大且 早期故障信 息特征微弱；有些设备旋转周期不完全 （ 旋转角度不足 ３ ６ ０ 。 ）且间歇性运行。一旦发生 故障将造成较大的经济损失。因此，对低速重载设 备进行状态监测与诊断，运用有效的信号处理方法 准确提取 出能反映其运行状态的特征信息，从而最 大限度地提高轴承、齿轮等设备的使用效率，尽早 发现故障隐患，避免事故的发生，具有十分重要的 意义 。 １ 时 域 、频域 分析 的主 要方 法 １ ． １ 时域 分析 时域分析是 指对被检测设备采集振动信号在时 间域 内的分析或变换。 目前在时域分析 中常用的分 析方法和参数主要有：振动趋势分析、时域波形分 析和相 关分析等。 １ ． １ ． １ 振动趋势分析 振动趋势分析属于时域分析的一部分，它适合 于设备本体上安装在 线振 动检 测及 收集装置 的系 统，它将设备运行过程中每小 时保 留一个振动值， 做长期的趋势分析，一旦振动值超过预设值便开始 关注 该设 备 。 １ ． １ ． ２ 时域 波形 分析 信 号的时域波形分析是常用的分析方法，适合 于设备本体没有安装在线振动检测及 收集装置的系 统，在点检过程 中一旦发现设备有异 常，立 即采用 离线测振装置对其进行检测 ，该方法具有投资少 、 使用灵活 以及针对性强等优点。检测 出的时域 波形 较直观 ，一旦幅值 出现大幅波动则可 能设备有故 障，但是 时域波形的故障特征不明显，无法判断出 设备 的具体故障位置。 １ ． １ ． ３ 相关分析 相关分析作为时域分析方法之一，包含 自相关 和互相关。 自相 关函数 表达 式为 ：
Ｒ 【 ｆ Ｊ ｌ ｉ ｍ Ｉ ｘ （ ｔ ） ｘ （ ｔ ＋ ｆ
［ 收稿 日期 ］ ２ ０ １ ４ — ０ ８ — ０ ３ ［ 专项 课题 ］ ２ ０ １ ３ 年 度河 北 省科技 支撑 计划 项 目． 课题 编号 ： １ ３ ２ １ ０ ３ ５ １
［ 作者 简介 ］ 李海 颖 （ １ ９ ７ ６ 一 ）， 女， 河北 邢 台人， 硕 士， 副 教授， 从 事计算 机 教学 与研 究工 作
第２ ９卷 第 ４期 ２ ０ １ ４年 １ ２月
邢 台学 院 学 报
Ｊ ０ＵＲＮＡＬ ０Ｆ ＸＩ ＮＧＴ ＡＩ ＵＮⅣ Ｅ ＲＳ Ｉ ＴＹ
Ｖ０ １ ． ２ ９ ． Ｎｏ ． ４ Ｄｅ ｃ ． ２ ０ １ ４
时域 、频 域 联合 分析 方 法在 低 速 重 载设 备 故 障诊 断 中的 应 用
￣ （ ｏ Ｄ － ｅ 厂 。 “ ｄ ｔ
幅值谱分析为最常用 的频域分析方法，对于滚 动轴承实施振动诊 断的基本方法也是 幅值谱分析。 １ ． ３ 时域 、频域 联合 分析 方 法 故障检测中应用较多的是时域、频域联合分析 方法，使用该方法前需要 了解待检测设备 的相关参 数，例如电机转数、减速箱 内各轴减速 比、各齿轮 齿数、轴承 的滚珠数 以及厂家推荐或 自由经验的振 动最大值等。 使用加速度传感器将可能存在故障设备的振动 信号检测 出来，在检测过程 中最好检测多个运行周 期 ，检 测 出一定数 量 的幅值 较 大 的时域信 号。对 于 低速重载设备 ，运行周期较长，而且一个周期中各 个 阶段 的工况 不 一致 。 对于检测 出的时域信 号虽然幅值超标 ，但是无 法确定是 噪声引起还是设备本身故障造成的，因此 需要对 时域信号进行频域的转换 ，分析频域幅值 的 各个极大值与设备 固有频率做对 比，发现相 同的频 率值说 明设备的该部分存在隐患。 该 方 法为 适合 企 业技术 人 员 的快速 、有 效 的判 别 方 法。 ２ 设 备参 数 某钢厂 ５ ０ ｔ 炼钢转炉的传动图见图 １ 。