滚动轴承的早期故障诊断对于设备预测和健康管理具有重要意义,然而受环境噪声、传递路径、信号衰减及源信号本身比较微弱的影响,滚动轴承故障的初期微弱信号特征往往难以提取。为了解决这一问题,提出了一种基于最小熵解卷积（minimum entropy deconvolution,MED）与希尔伯特变换（Hilbert transform,HT）相结合的滚动轴承故障特征提取方法（MED-Hilbert）,该方法首先应用MED算法对传感器信号进行处理以提高信号的信噪比,然后通过希尔伯变换提取冲击能量信号,最后用谱分析技术提取故障对应的特征频率,并与理论故障频率比较后成功确定故障。与信号仅仅进行包络分析方法相比,该方法具有很好的降噪效果以及对微弱故障特征的增强作用。计算机仿真与实验验证了该方法在滚动轴承早期故障诊断中的有效性。

针对在强噪声环境下,滚动轴承故障特征信息微弱、特征频率难以识别的问题,提出基于总体局部均值分解（Ensemble Local Mean Decomposition,ELMD）与最大相关峭度卷积（Maximum Correlated Kurtosis Deconvolution,MCKD）的轴承故障诊断方法,用于处理轴承故障振动信号。首先,使用ELMD将原始数据分解为1组乘积函数（PF）;然后,利用MCKD对每一个PF分量进行降噪处理;最后,对各降噪的PF分量求取包络谱,从而在包络谱中寻找轴承的故障特征频率。为了验证ELMD-MCKD在检测故障中的有效性,进行了一系列轴承故障模拟实验分析。结果表明,提出的ELMD-MCKD方法提高了轴承故障识别的准确性,可用于实际应用中的故障诊断。

针对行星齿轮箱振动信号故障特征提取困难的问题,提出了一种基于EMD-SVD与概率神经网络相结合的故障诊断方法。首先,利用经验模态分解方法将去噪后的振动信号自适应地分解为多个本征模函数。其次,利用相关系数和方差贡献率选取一定量的本征模函数,并将其构成的矩阵进行奇异值分解得到特征向量。最后,将特征向量输入概率神经网络进行故障诊断。在行星齿轮箱故障诊断实验台上进行了实验,并与基于能量熵构成的特征向量进行了对比,结果验证了该方法的有效性。

滚动轴承出现早期故障时,因为背景噪声的影响,故障信号非常微弱,故障信息难以提取,为了能有效检测出轴承故障,提出了最小熵反褶积（Minimum entropy deconvolution,MED）与共振稀疏分解（Resonance sparse signal decomposition,RSSD）相结合的诊断方法。首先,运用最小熵反褶积对含有噪声的轴承故障振动信号进行降噪处理;然后,对处理后的信号进行共振稀疏分解,将信号分解成包含谐波信号的高共振分量与包含瞬态冲击信号的低共振分量;最后,将低共振分量进行包络功率谱分析提取故障特征频率。通过信号仿真和实验处理,表明该方法对微弱故障特征提取具有较好的适用性。

某单位生产的轮胎式装载机在出厂试车时发现部分装载机有异常噪声。通过对有异响和无异响装载机在不同转速下进行的噪声对比测量、分析及计算,查出了异常噪声原因,提出诊断意见和建议措施,使问题得以解决。

连铸机结晶器液压伺服振动系统是确保连铸机正常生产和连铸坯质量的重要部位。鉴于液压伺服系统的维护使用要求较高，为了提高系统的运行可靠性，需对系统工作状态进行监测及故障诊断。文中介绍了在线监测系统的硬件组成及监测原理，并通过数据样本采集对比和实时波形监测，及时发现故障现象，随即处理，较好地预防了严重故障的发生。

详细阐述了某石化公司芳烃异构化装置运行过程中循环氢压缩机异常振动情况,依据旋转机械故障机理和转子动力学原理,采用正向推理分析状态监测数据,逐项排查异常振动的诱导因素,最终确定压缩机异常振动是由叶轮轮毂开裂导致过盈转动失效,迫使叶轮在负荷变动时相对转轴发生周向运动。借助状态监测系统数据,精准分析故障原因,避免了一次盲目开车带来的严重安全事故。

气阀是往复压缩机最容易出故障的部件,因高频开启关闭、受力情况复杂时常导致泄漏等故障的发生,对机组高效、稳定运行产生不利影响。针对往复压缩机气阀泄漏故障,通过建模仿真获得气阀泄漏理论数据,掌握故障早期特征变化规律;基于试验台故障模拟试验,融合压力、温度数据分析故障特征,验证理论仿真结论;最后提出了一种融合多参数实现气阀泄漏故障分析诊断方法。研究成果为实际往复压缩机故障报警限值的确定和自动诊断提供了支持。

介绍了往复压缩机故障诊断技术领域的相关技术，叙述了往复压缩机故障诊断技术的研究现状。结合往复压缩机常见故障类型，总结了典型故障模式的模拟试验方法；介绍了往复压缩机一些常用的故障诊断方法和信号分析技术；最后总结了往复压缩机故障诊断技术研究存在的问题及未来的发展方向。

往复压缩机用气阀由于其高频开闭工作状态不可避免地受到强烈冲击,阀片常出现磨损、断裂等故障。以往复压缩机阀片断裂故障为研究对象,通过故障模拟试验获得在线监测数据,提出了一种基于Teager能量算子的局部冲击能量特征提取与分析方法;故障模拟试验数据分析结果表明,当气阀发生阀片断裂时,气阀开闭的局部振动能量显著降低。提出的方法能够突出气阀冲击变化特征,对气阀阀片故障分析诊断取得了较好的效果。