基于小波包与关联维数的阀片故障诊断

结合了小波包降噪和关联维数对某往复压缩机阀片故障做了定量识别。实测阀片在正常和磨损两种工况下的振动信号,用小波包对信号进行降噪处理后,用改进的关联维数算法分别计算两个信号的关联维数。实例表明:小波包降噪能明显地滤除噪声,阀片在正常和磨损两种工况下的关联维数明显不同,关联维数可作为阀片故障特征的定量提取。     

基于小波包和PSO-Elman神经网络的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承的故障诊断,分析滚动轴承故障机理及特点,提出基于小波包分析的滚动轴承振动信号的特征向量提取算法,并建立PSO-Elman神经网络进行故障诊断和识别。将滚动轴承故障振动信号进行小波包分解,构造频带能量谱作为特征向量,输入PSO-Elman神经网络对故障进行识别。试验结果表明,基于小波包分析和PSO-Elman神经网络相结合的方法可准确地实现滚动轴承的故障诊断。     

基于小波包分析和Kohonen神经网络相结合的轴承故障诊断

简述了小波包分析及用于特征提取的机理,以SKF 6326-C3轴承为例,从吉林同发风电场采集了不同工况下的实时信号,利用小波包对滚动轴承振动信号进行分解,振动信号被分解到独立的频段。不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱,并对其进行能量归一化处理,作为特征向量,最后应用于基于Kohonen神经网络的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。     

基于小波包熵和ISODATA的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承不同振动信号各个频带的能量不同的特点,提出一种基于小波包熵（WPE）和ISODATA的集合型故障诊断方法（WPE-ISODATA）。文中对滚动轴承振动信号进行采样;利用小波包提取滚动轴承振动信号的能量特征并归一化运算,将归一化的能量特征作为振动信号的概率分布进行信息熵运算,提取滚动轴承振动信号特征;以信息熵作为ISODATA聚类算法的输入进行故障辨识。滚动轴承实验结果表明：基于小波包熵和ISODATA的集合型故障诊断方法鲁棒性好,可靠性高。     

应用小波包和包络分析的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于小波包分析、频带能量分析和包络分析相结合的滚动轴承故障诊断方法.首先利用小波包将滚动轴承振动信号分解到不同的节点上.然后求出各频率段的能量,根据频带能量的变化情况,找出滚动轴承的故障所在的频带.最后对故障频带的重构信号做包络谱,将谱峰处的频率同滚动轴承的故障特征频率进行对比分析,诊断出滚动轴承的故障.通过对试验中采集到的滚动轴承振动信号进行分析,证明了该方法在滚动轴承故障诊断中的有效性.     

基于小波包能量谱齿轮振动信号的分析与故障诊断

小波包是继小波分析之后提出的一种新型的多尺度分析方法,解决了小波分析在高频部分分辨率差的缺点,体现了比小波分析更好的处理效果.测试了齿轮传动系统在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,有效地提取出齿轮故障特征信号,得到试验结果.通过比较时域分析、频域分析和小波包分析对齿轮振动信号进行的特征提取,...     

小波包能量与CNN相结合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障种类繁多,故障信号特征不明显的问题,提出了一种小波包能量与卷积神经网络相结合的滚动轴承故障判别方法.首先对原始振动信号进行小波包分解,其次求取分解后各个子带信号的能量,归一化后得到一组特征向量,最后将该特征向量作为卷积神经网络的输入,进而判断输入信号所对应的故障类型.为验证所提方法的有效性和优越性,采用美国凯斯西储大学轴承数据集,将所提出的方法与另外两种故障诊断算法进行对比.在不同工况情况下的对比试验结果表明,小波包能量特征提取方法,能够有效提取出原始信号故障特征.相较于常见的卷积神经网络的故障诊断方法,所提方法能够有效提高故障识别准确率,且速度快、稳定性好.     

小波包能量谱在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波包能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先,以6406轴承为例采集不同工况的振动信号,然后对试验数据进行小波包变换,振动信号被分解到独立的频段,不同频带内的信号能量变化反映了运行状态的改变,提取各频带小波包能量谱为特征向量,最后应用基于模糊聚类的故障诊断方法。经对大量实测数据的处理和分析,能够比较准确地诊断出轴承的故障。     

滚动轴承故障特征信息的自动提取方法研究

提出基于小波包分析和包络检测的滚动轴承故障特征信息的自动提取力法。根据滚动轴承的故障冲击能激起轴承座或其他机械零部件产生共振的特性，对轴承振动信号进行快速傅里叶变换FFT分析，在频谱图中自动识别高频共振频带。然后利用小波包分析可以在全频带内把信号分解到相邻的不同频带上的特性，对滚动轴承的振动信号进行小波包分解，自动提取共振频带上的信号并进行重构。最后，对重构后的信号进行包络检波，实现滚动轴承故障特征信息的自动提取。通过对实际滚动轴承振动信号的分析，发现这种方法能非常有效地检测和诊断滚动轴承的故障．     

变转速变载荷下滚动轴承故障的小波-HMM诊断

常规的谱分析等方法难以对滚动轴承变转速变载荷工况进行故障诊断，为此，采用具有时频局域特征的小波分析法。对变转速变载荷工况下滚动轴承的振动信号。用小波包分解法提取各频带的能量作为特征参数。再采用连续隐Markov模型（HMM）对滚动轴承的状态进行识别。试验证明，小波-HMM可以在变转速变载荷工况下以及未知转速情况下对滚动轴承的各种故障有效地进行诊断。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

开关柜温升问题探讨

电力行业中广泛应用的手车式大电流开关柜在用电高峰期,长时间满负荷运行的情况下,由于各种原因大多存在温升超标问题,对供电设备的安全和供电可靠性构成较大的威胁。分析了开关柜温升过高导致的开关柜故障类型及温升过高产生的原因,探讨温升过高问题的改进措施和解决方案。