多重分形在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械故障特点 ,提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ;以振动信号模式空间样本库为基础 ,给出利用维数相关系数进行故障识别的旋转机械故障诊断方法。应用于圆盘故障诊断 ,效果令人满意     

分形几何在回转机械振动信号分析中的应用

提出一种新的描述振动信号复杂性的方法，即用分维数刻画信号的复杂程度，大机组启车过程振动信号的谱分析表明，可以用分维数描述振动信号。基于分维数的信号描述方法，定量地刻画了大机组启车过程振动状态的变化规律。     

基于多个无标度区多重分形理论的齿轮故障诊断

针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多个无标度区的多重分形理论与神经网络相结合的机械故障诊断方法。该方法采用多重分形理论计算齿轮振动信号的多分形谱和广义分形维数,并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将该特征向量作为概率神经网络的输入参量,并对采自齿轮故障台的振动信号进行故障分类。实验证明,与单一无标度区多分形谱理论特征提取方法相比较,所提出的方法能更精密刻画振动信号特征,并获得更高的识别率。     

局域均值分解和1.5维谱在机械故障诊断中的应用

针对机械故障振动信号的非线性、非平稳特征,提出了局域均值分解和1.5维谱相结合的机械故障诊断方法。该方法首先对信号进行局域均值分解,将其分解为若干个PF分量之和,然后运用1.5维谱方法对含有故障特征信息的PF分量进行特征提取。该方法具有抑制高斯白噪声、检测非线性耦合特征等特性。仿真信号与机械故障诊断工程实例的分析验证了该方法的有效性。
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基于分数Fourier变换的机械故障源盲分离方法的研究

结合分数Fourier变换和盲源分离,提出了一种基于分数Fourier变换的机械故障源盲分离方法,试验结果表明,该方法能有效地分离具有不同的分数Fourier变换的机械源信号。     

基于数学形态变换的转子故障特征提取方法

基于非线性数学形态变换提出旋转机械故障特征提取的新方法.由数学形态变换构成的形态滤波器可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及形状特征,通过选取不同长度的形态结构元素,采用组合形态滤波器将旋转机械故障信号分解到不同频带上,故障信号被分解成基频成分、故障成分及高频噪声三部分,在分解过程中,信号长度没有减少,没有信息的丢失;将分解得到的故障成分单独提取出来进行分析,可以更准确描述故障特征;对实际碰摩故障信号进行形态学分解后,提取出故障成分,采用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对分解前后的信号进行对比分析,验证了方法的有效性,表明基于形态变换的信号特征提取可以更准确刻画故障的非平稳特性,提高了分析效果,并具有计算简单、快速的优点.     

基于数学形态学和模糊聚类的旋转机械故障诊断

提出了一种数学形态学与GG (Gath-Geva)模糊聚类相结合的旋转机械故障诊断方法,通过对滚动轴承信号的多尺度形态运算得到信号的形态谱,定量反映了信号在不同尺度下的形态变化特征.为进一步对滚动轴承信号进行故障识别,提取出基于形态学操作的分形维数和描述不同信号形态特征的指标即形态谱墒,并把这2个参数作为GG聚类的故障特征向量,进行聚类分析,同时对GG聚类与FCM(fuzzy center means)聚类和GK (Gustafaon-Kessel)聚类进行了比较.实验证明了基于数学形态学与GG聚类相结合的机械故障诊断方法的有效性,且证明了GG聚类更适合对不同形状、大小和密度的空间故障数据模糊聚类,聚类效果更好.     

基于信号结构特性的中长期预报方法研究

将信号的结构描述方法应用于机械故障的中长期预报 ,构造了新的预报方法——基于信号结构特性的中长期预报方法。首先 ,在分析机组长期运行状态变化趋势的几种典型情况的基础上 ,提出了适合描述大机组运行信号的结构特性描述方法 ;然后 ,以结构描述为基础构造了新的预报算法 ;数字实例的结果表明 ,该方法在机组运行状态预报中具有较好的效果     

分形理论及其在旋转机械故障诊断中的应用

对分形理论在旋转机械故障诊断中的应用做了初步研究,提出用分数维来定量描述转子轴心轨迹的特征,分析结果表明轴心轨迹的分数维直接反映转子的稳定程度,可用轴心轨迹的分数维来帮助判别旋转机械的故障。     

基于特征融合和稀疏表示的齿轮故障诊断

提出了基于特征融合和稀疏表示的机械故障诊断方法。用小波包分解齿轮振动信号,提取各频带的能量,组成初始特征向量。为了去除初始特征向量中的冗余信息,采用核主元分析进行特征融合,对初始特征向量进行降维,将降维之后的特征向量进行归一化,作为稀疏表示分类的输入。齿轮故障诊断实验表明,所提方法能较好地诊断出齿轮不同类型的故障。     

加权相空间重构降噪算法及其在设备故障诊断中的应用

加权相空间重构降噪算法在相空间重构与分解的基础上,将一维的时间序列延拓到高维的相空间,使得一维时序中不易识别的特征在高维相空间变为容易识别的吸引子,通过区分吸引子在高维空间的不同的属性与特征,采用汉宁加权窗将高维信号投影到一维,使得信号的本质特征得到充分体现.根据机械设备发生故I荤其振动信号中往往具有非线性、非平稳性的特点,提出将加权相空间重构降噪算法用于设备故障信号的降噪,并采用数值仿真试验及齿轮故障诊断对此算法进行了分析与验证,结果表明该算法对此类信号具有良好的降噪效果.     

一种四自由度空间并联机构的奇异位形解析

通过建立一种四自由度空间并联机构位姿约束方程 ,导出了该并联机构具有二维移动和二维转动的运动性质。推导出了奇异位形判别的解析表达式 ,在推导过程中引入数值—符号处理技术 ,得到了多项式代数方程中每一系数元素的数值—符号形式的解析表达式 ,并得到了奇异曲面方程及奇异曲面的截面曲线图。最后给出了奇异位形分析计算的数值实例     

基于DSP的智能型电动执行机构控制系统

针对传统电动执行机构控制精度低、故障处理机制差和掉电丢失信息等缺点.设计出以dsPIC30F系列数字控制器为核心,配合其他相关功能芯片的智能型电动执行机构的控制系统.该控制系统具有优良的故障处理和报警机制、更好的人机界面和掉电保持执行机构的信息等优点.实验检测和对比表明,该控制系统达到了预期的功能和精度.     

自动检测设备模入信号故障及分析处理

有些传感器在工作时输出的电压信号就是属于模拟信号,模入信号的采集流程为:模入信号→放大板(对模拟信号进行放大)→A/D调理板→A/D采集板→控制系统软件采集。在传输过程中模入信号故障常见现象有带放大板的模拟信号故障和不带放大板的模拟信号故障两种,文中对如何对此故障进行处理提出了分析方法。     

分形网格维数在齿轮故障诊断中的应用

在介绍分形和网格维数定义的基础上，着重概述了网格维数的计算方法和诊断原理，计算了齿轮在常见故障状态下的网格维数，并利用网格维数距离函数对齿轮的常见故障进行了识别。     

基于FNN-GA的车用传感器在线诊断

基于模糊神经网络与遗传算法,提出了柴油机传感器故障的模糊融合诊断策略;运用模糊推理算法,依据不同故障的传感器波形信号,对传感器故障模式进行了判别,验证了故障诊断网络的可靠性。利用柴油机电控平台,进行了柴油机MAP、RPS和TPS的硬故障和软故障等性能试验。结果表明:所设计的传感器故障诊断模型合理,诊断策略具有较好的识别率,可用于柴油机传感器故障在线诊断。     

M7650双端面磨床的数控改进

分析了M7650双端面磨床存在的不足，运用数控原理对进给补偿机构等进行了改进。满足了高精产品的质量要求，为应用数控技术改造旧设备开辟一条新路。     

传感器故障下发射装置筒盖系统的容错控制

筒盖系统是潜艇导弹发射的重要装置。筒盖启闭通过电液伺服系统进行控制,筒盖系统通过角度传感器实现其闭环控制,传感器发生故障工况对潜艇的导弹发射将造成严重损害。为了保障筒盖系统安全稳定运行,针对其传感器故障工况设计了PI观测器,实现对筒盖系统传感器故障的实时估计,基于信号重构技术实现了对传感器反馈信号的矫正,并结合鲁棒控制器实现了对筒盖系统传感器故障工况下的安全稳定运行。试验结果表明,该控制器对筒盖系统发生传感器故障工况下的控制实现自愈效果,提高了其控制性能。     

DNC控制方式的数控机床状态监控系统设计

为了提高设备的可靠性,保证设备在出现故障征兆时,能及时进行故障处理,研究了DNC控制方式的数控机床状态监控的模拟系统。通过对系统进行模拟试验,解决了系统的信号采集、数据传输和信号的处理等难点。分析结果证明,DNC控制方式的数控机床状态监控系统是可行的,可以应用于实践。     

一次信号干扰引发的区域气象站故障

区域自动气象站在运行过程中,常因为不同原因而出现故障,导致不能正常采集观测数据,从而影响气象观测资料的连续性与时效性。文章针对一次信号干扰引起的区域自动气象站故障,进行现场排查、分析、计算并查找出故障原因,并给出了解决办法,对区域自动气象站因为信号干扰而导致的故障提供有益参考。文章指出区域自动气象站在建设过程中的选扯、防雷装置、信号测试等工作中应严格执行规范要求。