针对柴油机曲轴轴承磨损故障信号特征微弱,易被噪声湮没且不同故障程度信号较难区分的特点,提出了-种基于压缩小波和局部保持投影的柴油机信息熵增强方法.利用压缩小波对信号多尺度重枸减弱噪声干扰,通过局部保持映射对多尺度信号进行降维,消除冗余信息并增强信号的冲击特性,最终以时域、频域以及时频域的三种信息熵表征信号特征.仿真和实例信号表明,该方法对故障信号特征增强明显,依据信息熵值实现了曲轴磨损状态的分类识别.

快速峭度谱因其对瞬态冲击信号具有快速检测的能力,在旋转机械故障特征提取中得到广泛应用。提出了基于快速峭度谱的机械故障特征提取流程,并将快速峭度谱应用于某型坦克变速箱复合行星齿轮的故障特征提取中。首先,分析特定工况下齿轮正常和剥落故障两种状态的信号,与传统包络分析结果进行比较,结果表明,基于快速峭度谱的故障特征提取方法能够显著增强故障特征频率的幅值。为了验证测点的工况适应性和特征提取方法的有效性,考虑挡位、转速和载荷等因素,设计了32种试验工况,分析各个工况的试验数据,研究了转速、载荷等工况参数对故障特征提取的影响。结果表明,所选测点在各工况下采集的数据均可有效提取故障特征频率,转速和载荷的增加有助于故障特征提取。