Gear Fault Detection Based on Teager-Huang Transform

Gear fault detection based on Empirical Mode Decomposition (EMD) and Teager Kaiser Energy Operator (TKEO) technique is presented. This novel method is named as Teager-Huang transform (THT). EMD can adaptively decompose the vibration signal into a series of zero mean Intrinsic Mode Functions (IMFs). TKEO can track the instantaneous amplitude and instantaneous frequency of the Intrinsic Mode Functions at any instant. The experimental results provide effective evidence that Teager-Huang transform has better resolution than that of Hilbert-Huang transform. The Teager-Huang transform can effectively diagnose the fault of the gear, thus providing a viable processing tool for gearbox defect detection and diagnosis

Analysis of Sonar targets by Teager-Huang Transform (THT)

In this paper, an approach for Sonar targets analysis based on a new energy-time-frequency representation, called Teager-Huang Transform (THT), is presented. The THT is the combination of the empirical mode decomposition of Huang and the Teager-Kaiser signal demodulation method. The THT is free of interferences and does not requires basis functions for signals decomposition. The analysis is carried out, in free field, from the impulse responses of Sonar targets. We compare the analysis results of impulse responses of spherical and cylindrical targets given by THT to those of the smoothed Wigner-Ville transformation.Dans cet article, nous présentons une approche de l’analyse des échos de cibles Sonar basée sur une nouvelle représentation temps-fréquence appelée Transformation de Huang Teager (THT). Cette méthode est une combinaison de la décomposition modale empirique de Huang et de l’opérateur de démodulation de Teager-Kaiser. Contrairement aux représentations temps-fréquence classiques, la THT ne présente pas d’interférences et ne nécessite pas de fonctions de base pour la décomposition des signaux. L’analyse des échos de cibles Sonar est réalisée à partir de leurs réponses impulsionnelles en champ libre. Nous comparons les résultats d’analyse des réponses impulsionnelles de cibles sphériques et cylindriques de la THT à ceux de la transformation de Wigner-Ville lissée

Development of new fault detection methods for rotating machines (roller bearings)

Abstract Early fault diagnosis of roller bearings is extremely important for rotating machines, especially for high speed, automatic and precise machines. Many research efforts have been focused on fault diagnosis and detection of roller bearings, since they constitute one the most important elements of rotating machinery. In this study a combination method is proposed for early damage detection of roller bearing. Wavelet packet transform (WPT) is applied to the collected data for denoising and the resulting clean data are break-down into some elementary components called Intrinsic mode functions (IMFs) using Ensemble empirical mode decomposition (EEMD) method. The normalized energy of three first IMFs are used as input for Support vector machine (SVM) to recognize whether signals are sorting out from healthy or faulty bearings. Then, since there is no robust guide to determine amplitude of added noise in EEMD technique, a new Performance improved EEMD (PIEEMD) is proposed to determine the appropriate value of added noise. A novel feature extraction method is also proposed for detecting small size defect using Teager-Kaiser energy operator (TKEO). TKEO is applied to IMFs obtained to create new feature vectors as input data for one-class SVM. The results of applying the method to acceleration signals collected from an experimental bearing test rig demonstrated that the method can be successfully used for early damage detection of roller bearings. Most of the diagnostic methods that have been developed up to now can be applied for the case stationary working conditions only (constant speed and load). However, bearings often work at time-varying conditions such as wind turbine supporting bearings, mining excavator bearings, vehicles, robots and all processes with run-up and run-down transients. Damage identification for bearings working under non-stationary operating conditions, especially for early/small defects, requires the use of appropriate techniques, which are generally different from those used for the case of stationary conditions, in order to extract fault-sensitive features which are at the same time insensitive to operational condition variations. Some methods have been proposed for damage detection of bearings working under time-varying speed conditions. However, their application might increase the instrumentation cost because of providing a phase reference signal. Furthermore, some methods such as order tracking methods still can be applied when the speed variation is limited. In this study, a novel combined method based on cointegration is proposed for the development of fault features which are sensitive to the presence of defects while in the same time they are insensitive to changes in the operational conditions. It does not require any additional measurements and can identify defects even for considerable speed variations. The signals acquired during run-up condition are decomposed into IMFs using the performance improved EEMD method. Then, the cointegration method is applied to the intrinsic mode functions to extract stationary residuals. The feature vectors are created by applying the Teager-Kaiser energy operator to the obtained stationary residuals. Finally, the feature vectors of the healthy bearing signals are utilized to construct a separating hyperplane using one-class support vector machine. Eventually the proposed method was applied to vibration signals measured on an experimental bearing test rig. The results verified that the method can successfully distinguish between healthy and faulty bearings even if the shaft speed changes dramatically

Etude Comparative des Techniques de Traitement du Signal Non- Stationnaires Dédiées au Diagnostic des Génératrices Asynchrones dans les Eoliennes Offshores et les Hydroliennes

L’amélioration de la disponibilité et de la fiabilité des éoliennes offshores et des systèmes de récupération de l’énergie des courants marins implique la nécessité de minimiser et de prévoir les opérations de maintenance. En fonctionnement à vitesse variable ou en régime transitoire, des techniques de traitement du signal avancées sont requises pour réaliser la détection et le diagnostic des défaillances à partir des courants statoriques. Dans ce contexte, plusieurs études récentes ont proposées l’utilisation de techniques temps-fréquence et temps-échelle pour le diagnostic. Les techniques les plus utilisées sont : Le spectrogramme, la transformée en ondelettes, la représentation de Wigner-Ville et la transformée de Hilbert-Huang. Cet article propose alors une étude comparative et une analyse de ces techniques pour la détection des défauts qui surviennent dans une génératrice asynchrone connectée à un réseau triphasé fonctionnant en régime nominal.Ce travail est soutenu par Brest Métropole Océan (BMO)

Etude Comparative des Techniques de Traitement du Signal Non- Stationnaires Dédiées au Diagnostic des Génératrices Asynchrones dans les Eoliennes Offshores et les Hydroliennes

L’amélioration de la disponibilité et de la fiabilité des éoliennes offshores et des systèmes de récupération de l’énergie des courants marins implique la nécessité de minimiser et de prévoir les opérations de maintenance. En fonctionnement à vitesse variable ou en régime transitoire, des techniques de traitement du signal avancées sont requises pour réaliser la détection et le diagnostic des défaillances à partir des courants statoriques. Dans ce contexte, plusieurs études récentes ont proposées l’utilisation de techniques temps-fréquence et temps-échelle pour le diagnostic. Les techniques les plus utilisées sont : Le spectrogramme, la transformée en ondelettes, la représentation de Wigner-Ville et la transformée de Hilbert-Huang. Cet article propose alors une étude comparative et une analyse de ces techniques pour la détection des défauts qui surviennent dans une génératrice asynchrone connectée à un réseau triphasé fonctionnant en régime nominal.Ce travail est soutenu par Brest Métropole Océan (BMO)