全矢ITD和KPCA结合的滚动轴承故障诊断

针对在滚动轴承故障检测和诊断中获取的单通道信息不全面、不准确等问题,提出了全矢本征时间尺度分解(ITD)和核主元分析(KPCA)相结合的方法以进行故障检测与诊断。首先采用全矢ITD对正常运行状态下的同源双通道原始样本数据进行信息融合,得到全矢融合后的主振矢数据,并建立KPCA模型,克服了单通道振动信号信息不完整的缺点。然后运用KPCA模型对待测样本数据进行在线监控,当该模型的T2和SPE统计量超过已设定的控制限时,采用全矢Hilbert包络分析提取故障数据的特征频率以进行故障诊断。实验结果表明,该方法既能较好地检测出滚动轴承的运行状态,又能准确有效地诊断故障类型。     

综合状态评价技术在状态监测中应用

传统的故障监测技术是基于通频振动幅值的单一参数进行评价,这种方法虽然简单直观,但不能够准确详细地反映机械设备的运行状态,有可能造成误判或漏判。综合状态评价技术是一种多参数、多角度和多尺度的综合状态评价技术,该方法使用频谱各频段的振动烈度作为状态评价参数,将尽可能多的反映状态变化的参量进行综合分析处理,可以客观地反映出振动的主要原因,便于现场人员使用。     

基于声全息的故障诊断方法

基于振动信号的故障诊断方法在某些场合下存在着局限性.机械噪声蕴含着丰富的设备状态信息,而且具有非接触式测量的优点,可以部分地替代振动信号,用于故障诊断.传统的噪声诊断方法主要基于频谱分析,无法反映声源位置和强度 /的变化信息,只能进行初步的故障诊断.基于此,提出一种基于声全息的故障诊断方法.该方法采用由少量传声器组成的阵列测量声压,应用波叠加法重构物体的外部声场,可以方便快速地进行声场可视化.一旦准确地重建出物体的外部声场,就可以利用这些全息场的信息进行故障诊断.通过建立基于全息图的正常状态与故障状态的模板,将机器的运行信息与这些模板对比,就可以判定机器的运行状态,从而进行故障诊断.采用由多个脉动球组成的声源模型进行了数值仿真,并在消声室内对两只音箱噪声源进行了试验研究,都准确地识别出辐射体声场状态变化,找出了故障.从而验证了该方法的正确性和实用性,为其在现场应用打下基础.     

EMD全矢谱技术及其在滑动轴承故障诊断中的应用

针对基于单源信息的EMD故障诊断的局限性和根据传统全矢谱分析故障的缺点,提出了基于EMD的全矢谱故障特征提取新方法。该方法对采集于同一截面上的互相垂直的两个传感器上的振动信号,运用EMD将其分别分解为若干IMF分量之和。根据IMF频率及其能量特点,通过全矢谱技术融合特定的IMF分量,得到基于EMD的全矢谱,进而进行故障诊断。仿真结果显示,该方法获取的故障特征更全面、准确。某额定功率为3000k W的TRT发电机组轴瓦振动故障诊断结果进一步表明了该方法的可行性和有效性。     

基于振动相关信息融合的行星齿轮传动系统故障诊断

针对不同测点的信息对故障敏感度不同、各测点的振动传递使故障与测点具有关联性等特点,提出基于振动相关信息融合的故障诊断模型。分别获取正常和5种故障状态在3个测点下振动信号的小波包能量特征向量;计算同一测点不同状态信号的能量特征相关系数及不同测点相同状态信号的能量特征相关系数。通过分析这两类信息所呈现的特性建立故障诊断模型。用14组待检信号进行故障诊断模型的实例分析,其诊断结果与实际故障状态完全一致。用支持向量机方法对5种故障状态进行分类,得到的结果与实际故障状态一致,验证了所建立的故障诊断模型的正确性。分析结果表明,通过振动相关信息融合建立的故障诊断模型能有效反映出不同故障状态的特性,能准确诊断出复杂行星齿轮传动系统的微弱及耦合故障。     

转子系统全矢振动能量谱故障诊断研究

在大型旋转机械各类常见故障中,转子系统故障是发生最多的故障之一,超过总故障的60%。传统的转子系统的故障诊断方法主要是基于单通道信号的幅值谱和相位谱特征,但由于单通道信号的不完整性以及特征量选取的不可靠,容易出现误诊或漏诊状况。为解决上述问题,提出振动能量谱的概念,并结合全矢谱技术进行双通道信息融合,形成全矢振动能量谱,将其运用于转子系统的故障诊断当中。实验证明,全矢振动能量谱较之于传统的幅值谱方法,能更加准确、有效的识别转子故障。     

基于DWT和PNN的印刷过程实时监测和故障诊断

提出了一种新的基于离散小波变换和概率神经网络的印刷过程振动信号的实时监测和故障诊断系统。利用小波包分解技术对印刷过程振动信号进行降噪处理,并选择特殊频段进行小波包重构,有效捕捉和分离了处于信号不同频段的印刷过程振动信号故障特征分量。对提取的故障特征参数应用概率神经网络映射,实现对印刷过程振动信号运行状态的实时监测和故障诊断。仿真结果表明,该诊断方法快速、准确且易于工程实现。     

基于SDP图像与VGG网络的旋转机械转子故障诊断研究

针对传统故障诊断方法对旋转机械转子故障状态识别精度较低的问题,提出了一种基于对称点模式图像特征信息融合与深度学习相结合的旋转机械转子故障诊断方法。采用SDP信息融合技术,对转子故障状态下的多通道振动信号进行了信息融合,通过SDP图形特征可简单直观地区分不同转子故障振动状态;结合深度学习VGG网络自适应提取了SDP图像的特征信息,对不同故障转化的SDP图像实现了准确的诊断识别,进而判别了其故障类型;通过变速器机械故障模拟实验验证了所提出方法的有效性,并与传统机器学习方法极限学习机(ELM)进行了比较。研究结果表明:基于SDP图像与VGG网络的旋转机械转子故障诊断方法解决了转子故障振动信号中存在的高复杂、非线性和不稳定问题,与传统机器学习方法ELM相比具有更高的识别精度。     

基于振动和电流频谱特征的电机转子断条诊断研究

文章主要介绍利用精密点检振动频谱和电流频谱分析技术准确诊断出一起循环水泵电机转子断条故障。文中阐述了转子笼条断裂故障机理,介绍了常用电机极通过频率计算公式和循环水泵电机断条故障具体诊断过程、解体情况及设备检修后情况跟踪,同时对基于振动频谱和电流频谱分析技术的鼠笼异步电机转子笼条故障诊断方法进行了总结归纳。     

滚动轴承故障诊断的一种特征参数选择方法

如何获取轴承状态的特征参数，特别是对早期缺陷明显的特征参数，目前仍是轴承故障诊断的关键。本文基于轴承振动信号频谱在２ｚｆ０频段有较明显谱峰的现象，分析了滚动轴承的振动特征和频谱２ｚｆ０频段含有较多轴承缺陷信息的原因，并以频谱２ｚｆ０频段的特征频率幅值作为特征参数，用神经网络进行了故障模式的识别。实验结果表明，这一特征参数选择方法用于轴承早期故障诊断是有效的     

CCD摄像机相对光谱灵敏度的自动测试

设计了一种测试CCD摄像机的相对光谱灵敏度的双光路自动测试系统，为CCD摄像机作为图象传感器用于亮度和色度测量提供了必要的参数。     

基于频谱细化的全矢谱分析

全矢谱技术作为一种全信息技术,能够有效融合同一截面两个相互垂直传感器的信号信息,准确地提取机械故障的关键特征信息。针对全矢谱在密集频谱情况下使用精度会降低的问题。提出一种将全矢谱理论和基于复解析带通滤波器选带细化方法相结合的复解析细化全矢谱,具有信息全面和高分辨率的特点,运算效率高于具有相同分辨率的普通全矢谱。仿真计算表明,复解析细化全矢谱可应用于旋转机械故障诊断中,对密集型频谱进行有效的分析。     

激光等离子体软X线光源的研究

本文设计了一种高精度旋转靶系统的激光等离子体软X线光源,亮度高,强度大,光斑尺寸(100～200)μm,脉冲时间几十纳秒,可以辐射出直至软X线的连续光谱及迭加在连续光谱之上的线光谱,峰值波长位于(13～17)nm。在多次测量取平均的方式下,其稳定性和重复性优于±4.5%。     

循环谱与随机森林融合改进频谱检测算法

针对低信噪比下无线认知网络的主用户频谱检测问题,提出了一种基于循环谱和随机森林的检测方法。该方法首先将信号变换到循环谱域,计算信号非零循环频率最大时的信号循环谱,并以循环谱的均值和方差构成特征向量。然后,基于随机森林构建无线认知网络主用户信号频谱检测模型,并分别构建正负样本信号进行模型训练。最后利用训练完成的模型检测无线认知网络主用户信号。仿真实验结果表明,该方法能够有效实现主用户信号频谱检测,且检测性能优于目前常用算法。     

频谱分析仪软件之高效率多线程设计

多线程设计是现代软件设计的一个重点,在便携式频谱分析仪软件设计中有着更加严格的要求。本文针对便携式频谱分析仪高性能、低功耗指标需求,充分挖掘多线程程序设计的优点,提出了一种优化设计方案。该方案考虑"硬件优先,测量优先"的原则,权衡各线程在频谱分析仪软件中密切协作关系,从高效运行、节能、多线程协作与消除副作用4个方面进行了详细阐述。     

Spectrum occupancy investigation: Measurements in South Africa

Regulatory bodies have predicted an impending shortage in commercial radio frequency spectrum in the near future. However, due to outdated regulatory practices, many of these bands are in fact inefficiently underutilised. Spectrum measurement campaigns have be carried out around the world to determine the extent to which this is true. However, there still seems to be a lack of knowledge regarding spectrum occupancy in South Africa. A spectrum measurement system was thus designed and employed to measure the spectrum occupancy of the ultra-high frequency (UHF), global system for mobile communications (GSM) 900 MHz and GSM 1800 MHz bands through a measurement campaign in the Hatfield area of Pretoria, South Africa. A method for determining spectrum occupancy, from raw spectrum measurements, has been described and used to calculate the average spectrum occupancy of these bands. Occupancy in the UHF band was found to be fairly constant at approximately only 20%. While the maximum occupancy of the GSM 900 MHz band was calculated to be much higher at approximately 92% and that of the GSM 1800 band to be approximately 40%. However, the GSM 900 MHz and 1800 MHz bands did exhibit fluctuations in occupancy of between 10% and 20% respectively according to the time of day. Slight variations in occupancy of between 1% and 3% were also evident over the days of the week. These results are placed into context by a comparison with the findings of various other measurement campaigns from around the world. When compared, occupancy was generally found to be lower in the UHF bands but higher in the mobile bands.     

荧光光谱法快速评茧研究

研究了蚕茧的荧光与其荧光色及其内在质量（解舒率）的关系，提出了独特的双波长法检测蚕茧荧光的方法，并建立了相应的实验装置。与常规方法相比，具有精度高、速度快、方法简便等优点。     

提高频谱分析仪幅度测量准确度的方法

本文介绍了影响频谱分析仪幅度测量准确度的几个因素,提出了优化频谱分析仪幅度测量准确度的几种方法,能够在幅度测量过程中减小测量误差。     

正弦信号干扰下低通带限型频谱信号的采样

提出了正弦信号干扰下的带限低通信号的采样方法 ,克服了 Shannon采样定理对采样频率要求过高的缺点。当低频有效信号的最高频率为 fh,正弦干扰信号的频率为 f0 时 ,低频有效信号频谱不出现频谱混叠的采样频率为 f0 +fh N+1相似文献   

使用单片机技术提高 HP8559A频谱分析仪的频率准确度

本文介绍了HP8559A频谱分析仪频率测量显示电路的基本工作原理，同时阐述了怎样使用单片机对该型号频谱仪实施改造以改善其频率测量准确度。文章对于有关测量设备的使用和维修人员具有一定的参考价值。