为提升工业现场采集摩擦故障振动信号时频分辨率,采用小波变换、短时傅里叶变换、同步挤压变换和同步提取变换(SET)4种时频分析算法对多分量仿真信号和旋转机械的摩擦故障振动信号进行时频分析,并对同步提取变换算法原理进行详细介绍。通过实验与其他3种算法Renyi熵值进行比较。结果表明:针对多分量仿真信号,利用SET算法可有效去除能量发散现象、混叠和端点效应,与原始多分量仿真信号的真实时频谱一致,在时间分辨率和频率分辨率上均实现了最优;针对现场摩擦故障振动信号,利用SET可以很好地抑制摩擦故障信号中的背景噪声,得到的时频图时频聚焦性较好,同时能量发散情况得到极大改善,在时频图中可以清晰地看出摩擦故障信号对应的频率。

旋转机组日益趋向于自动化、大型化、高速化,其组成与结构变得越来越复杂。然而,通常在负载大、转速高等复杂工况下,以及长时间运行的过程中极易造成齿轮箱关键零部件的损坏。在复杂工况下及时发现故障、预测故障的发展趋势是旋转机组故障诊断的关键。针对旋转机组齿轮箱在复杂工况下面临的诊断难题,提出一种多传感器与D-S证据理论相结合的故障诊断方法。实例表明该方法可以有效解决齿轮箱存在的故障问题,确保旋转机组安全、可靠、正常地