基于阶次分析和EWT的轴承故障诊断研究

针对非平稳工况下,轴承故障信号表现出来的非平稳性、故障特征难以提取等特点,提出将阶次分析与经验小波变换(EWT)相结合的故障特征提取方法,使用Lab VIEW软件开发平台对上述方法进行编程实现。利用机械故障仿真实验台(MFS)得到非平稳工况下轴承内圈故障信号并以其进行分析,分析结果表明:基于阶次分析与EWT相结合的方法能准确识别非平稳工况下轴承故障特征,解决了传统阶次分析方法无法有效识别故障特征的问题。     

迭代广义解调齿轮信号分离的变转速滚动轴承故障诊断EI北大核心CSCD

变转速工作模式下齿轮啮合会掩盖故障轴承冲击特征,使得轴承故障特征信息微弱,针对变转速工作模式下齿轮啮合对轴承信号干扰的问题,提出了迭代广义解调齿轮信号分离的变转速滚动轴承的故障诊断方法。首先采用峰值搜索算法从包络时频谱中提取峰值啮合倍频(Instantaneous Dominant Meshing Multiply,IDMM),通过IDMM趋势线构造各广义解调函数的相位函数;其次利用迭代广义解调算法(Iterative Generalized Demodulation,IGD)分离出齿轮啮合频率及倍频信号,对剩余信号采用谱峭度算法确定由故障轴承引起的高频共振滤波参数并进行带通滤波;最后,以提取的IDMM趋势线作为轴承转频,对滤波结果进行角域重采样,根据阶次谱对滚动轴承运行状态予以判断。仿真信号和实测信号的处理结果证明该方法在无转速计设备的情况下能有效的实现变转速滚动轴承的故障诊断。     

组合核RVM与EEMD信息熵的机械设备可靠度评估与预测

机械设备的运行可靠度反映的是机械设备在预期服役环境中正常工作的能力,传统的机械设备运行可靠度评估方法通常是建立在大量历史样本信息的基础上,然而针对没有历史样本信息的机械设备,传统方法难以对机械设备的实际运行状态进行准确评估,也很难对其未来的性能退化趋势进行有效预测。为此,提出通过构建归一化EEMD信息熵与组合核函数相关向量机对机械设备的运行状态进行评估和预测。首先采集机械设备运行过程中的振动信号,采用经验模式分解方法（ensemble empirical mode decomposition,EEMD）对振动信号进行分解,获得多个本征模态函数（intrinsic mode function,IMF）分量,并分别计算其相对能量和归一化EEMD信息熵,构造表征机械设备运行状态的特征指标。随后,构建组合核相关向量机对机械设备的运行状态指标量样本进行学习,并采用粒子群算法对组合核相关向量机中的权值参数和核函数参数进行优化,建立反映机械设备运行状态的可靠度预测模型。最后,将所构造的运行状态特征指标输入给相关向量机进行可靠度的性能退化预测。滚动轴承运行状态评估及预测的结果表明,所提出的机械设备运行状态评价方法能够充分提取反映滚动轴承运行状态的特征信息,运行可靠度预测方法也充分考虑了滚动轴承性能退化状态的历史规律性,相对于单一核函数相关向量机智能预测模型,组合核相关向量机提高了滚动轴承运行状态的预测精度和鲁棒性,为机械设备的运行状态评估和性能退化趋势预测的工程应用提供了一种新的方法。     

秦氏模型智能控件化虚拟仪器系统及其本质特征

智能控件化虚拟仪器是最近几年才出现的一种全新的虚拟仪器开发模式,与目前流行的图形式虚拟仪器环境有着本质的区别,它采用了完全不同的技术路线,提供了不同的产品.通过简单图形化平台的开发,基于LabVIEW的仪器组建,以及智能控件化虚拟仪器集成开发环境VMIDS的介绍,详细剖析了主流的图形化工作环境和全新模式的智能虚拟控件两者的工作原理、本质特征和使用方法等,通过比较使读者更好地理解国产的秦氏模型智能虚拟控件和智能控件化虚拟仪器.     

基于一种新边缘算法的轴承直径测量

边缘检测是特征提取、图像处理与分析的关键技术,针对现有边缘检测算法检测图像中的单边边缘多数会出现双边响应的问题,提出一种新的非边缘点抑制算法,并将这种算法应用于轴承径向尺寸测量中.实验表明,该算法可以有效地解决上述问题并获得良好的边缘.     

基于构件的时频分析仪的研究

介绍了一种基于构件的软件体系结构,针对非平稳信号的特点,结合现有的时频分析方法和理论,提出了构件化时频分析仪的总体设计框架和开发模型,其仪器设计的主要内容是功能构件设计和仪器面板构件的设计.本文以按钮构件为例介绍仪器面板构件库的设计过程,以谱图(SPEC)功能构件为例介绍仪器功能构件库的设计过程.结合工程实际,采用构件化软件开发方法,成功开发了实用的构件化时频分析仪,并通过实例验证了仪器的正确性和实用性.     

基于长短时记忆网络融合SCADA数据的风电齿轮箱状态监测

针对不具有时间记忆能力的机器学习方法融合风电机组数据采集与监控系统(SCADA)的时序数据而导致风电齿轮箱状态预测精度不高的问题,提出基于长短时记忆(LSTM)网络融合SCADA数据的风电齿轮箱状态预测模型.选择能表征风电齿轮箱运行状态的某个监测量作为模型的输出量,基于灰色关联度选择与该监测量关联密切的SCADA参数作...     

基于等距映射与加权KNN的旋转机械故障诊断

针对旋转机械高维复杂故障特征数据难以快速准确辨识的问题,提出一种基于等距映射非线性流形学习与加权KNN(K-nearest neighbor)分类器相结合的旋转机械故障诊断方法.在由时域统计指标和内禀模态分量能量构造的原始特征空间中,首先利用等距映射非线性流形学习算法提取旋转机械故障状态变化的本质特征,随后将提取的低维本质特征输入给加权KNN进行旋转机械的故障模式辨识.通过对齿轮箱的实验数据分析表明,该方法不仅对高维复杂的非线性故障特征具有良好的降维性能,而且故障识别率较之传统方法也明显提高,能够有效识别出高维特征空间的非线性故障特征.     

傅里叶变换与小波变换的统一数学模型

提出了建立信号变换统一数学模型的设想,阐述了这一设想的意义;提出了域参变量、域参函数等概念;探索并建立了傅里叶变换(短时傅里叶变换)与小波变换统一数学模型的普通形式和广义形式,绘出了统一数学模型的流程图,给出了统一数学模型的物理意义;给出了傅里叶变换、短时傅里叶变换与小波变换在统一数学模型中的各参量和参变函数的取值。     

基于相关系数的EEMD转子信号降噪方法

针对转子振动信号周期性强的特点,应用集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)对转子振动信号降噪过程中固有模式函数(intrinsic mode functions,简称IMF)分量的选取问题,提出了基于相关系数的EEMD降噪方法。首先,对原始信号进行EEMD分解得到IMF分量,并计算各IMF分量自相关函数与原信号自相关函数的相关系数;然后,根据相关系数选择相应的IMF分量重构信号最终达到对原信号降噪的目的;最后,对比了EEMD过程中不同加噪次数对降噪效率和效果的影响,给出了加噪次数的设置方法。仿真信号和转子振动信号的降噪结果表明了该降噪方法的可行性和有效性。