基于局域波时频谱的系统级故障诊断方法研究

基于系统级故障诊断与局域波理论,提出了一种全新的故障模式确定方法.对于机械设备的振动信号,通过局域波法得到的局域波时频图像能够同时在时间和频率上反映信号能量的变化.不同故障信号的局域波时频图像也明显不同,因此可以用来进行故障的判别.以振动信号分析结果作为输入量,应用于系统级故障诊断.首先将用于计算机网络的系统级故障诊断应用到往复压缩机组中来,建立可诊断图,获得故障源所在.系统级故障诊断的应用有效地解决了往复压缩机组的结构复杂性问题,对大型机组运行监测和故障诊断有一定的借鉴作用.     

改进Logistic回归模型的滚动轴承可靠性评估方法

为解决滚动轴承可靠性难以评估的问题,提出了一种基于改进Logistic回归模型(improved logistic regression model,简称ILRM)的滚动轴承可靠性评估方法。首先,计算滚动轴承的时域、频域和时频域特征,选出有效特征组成相对高维特征集;其次,利用主元分析(principal component analysis,简称PCA)选取贡献率大于95%的主元,作为改进Logistics回归模型的协变量;最后,利用改进Logistic模型求取滚动轴承的可靠度并绘制可靠度曲线。该方法可以提取轴承退化的有效特征量;兼顾轴承的退化趋势,能够真实反映轴承的状态;消除信号随机波动对可靠度预测的影响。通过辛辛那提大学智能维护中心(intelligent maintenance systems,简称IMS)滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性。     

局域波时频相干方法及其工程应用

由于在工程现场采集到的振动信号一般为多个激励源所引起的振动响应的叠加,有效源信号往往被淹没在其他信号的干扰之中。对信号相似性评价标准进行研究,在此基础上提出局域波时频相干算法,将其应用于往复式压缩机缸体的故障诊断中。首先,双通道同步采集往复式压缩机气阀及缸体信号;其次,应用循环互相关方法消除气阀信号与缸体信号中气阀成分之间的时延;最后,应用局域波时频相干方法去除缸体信号中的气阀干扰成分。工程应用表明,该方法可以将气阀干扰信号从复合信号中剔除,实现往复式压缩机缸体及其内部部件的准确监测与诊断。     

基于LabVIEW与MATLAB混合编程实现频谱细化分析

介绍了基于MATL气BScript节点、基于ActiveX的自动化、基于COM技术三种LabVIEW与MATLAB混合编程的方法,并介绍了复调制频谱细化分析的原理和方法。在此基础上,针对频谱细化分析的虚拟仪器实现问题,利用基于COM技术的LabVIEW与MATLAB混合编程方法实现了基于复解析带通滤波的复调制细化谱分析。     

抽油机综合评价指标的确立与评判方法的研究

针对抽油机单纯技术评价的现状,提出了对抽油机采用综合评价的方法.在该基础上确定了评价指标、建立了指标体系、确立了评价标准、评判方法以及权重.     

基于萤火虫优化的核自动编码器在中介轴承故障诊断中的应用

随着科技进步与工业规模的快速壮大,现代工业监测领域步入大数据时代,如何自动地从大规模原始信号中提取故障特征并诊断是一个重要课题。为了提高深度自动编码网络处理非线性问题的能力,提出一种基于核函数与去噪自动编码器(Denosingauto-encoder,DAE)的深度神经网络方法。采用径向基核函数改进传统的去噪自动编码器,提出核去噪自动编码器(Kernel denosing auto-encoder, KDAE);构建包含一个KDAE层与多个AE层的深度神经网络对故障特征进行层层提取,并添加softmax分类层;采用误差反向传播算法对网络参数进行微调,并采用混沌萤火虫算法优化核参数与深度网络中的待定参数,得到故障诊断模型。针对传统自动编码器泛化性较差的问题,在目标函数中添加L2惩罚项。通过航空发动机中介轴承典型故障试验数据,验证了所提方法与传统去噪自动编码网络相比能够得到更高的准确率。     

基于小波包样本熵的滚动轴承故障特征提取

将样本熵引入故障诊断领域,讨论了样本熵的性能和计算参数的选择.结合小波包分解和样本熵,提出了一种新的滚动轴承故障特征提取方法.首先对轴承振动信号进行小波包分解;然后对归一化能量最大的子带进行重构,计算重构信号的样本熵;最后通过样本熵评价故障状态.滚动轴承故障诊断实例验证了该方法的有效性.     

基于局域波-粗糙集-神经网络的故障诊断方法研究

提出了一种基于局域波-粗糙集-神经网络的智能故障诊断方法。首先通过局域波法进行故障特征提取,获取能够反映设备运行状态的由局部能量组成的特征向量;接着应用粗糙集理论对样本特征参数进行属性约简,去除冗余信息,获取最优的决策系统;最后根据最优决策系统来构造RBF神经网络,并进行故障诊断。以柴油机缸套活塞磨损故障为例,详细说明了基于粗糙集-局域波-神经网络的故障诊断方法的原理和步骤。诊断结果证明了此方法的有效性。     

激光熔覆TiZrHfCrMoW涂层在大气和模拟体液环境下的摩擦磨损行为

目的 提高钛合金表面耐磨性。方法 采用激光熔覆技术在TC4基体表面制备TiZrHfCrMoW涂层,采用X射线衍射仪(XRD)、扫描电子显微镜(SEM)等分析涂层的相组成和显微组织结构。联合电化学工作站和摩擦磨损试验仪,分别在大气和37 ℃的0.9%NaCl模拟体液环境条件下,研究TiZrHfCrMoW高熵合金(HEA)涂层与TC4合金的摩擦磨损行为。结果 激光熔覆HEA涂层均匀致密,无明显缺陷,主要由2种BCC相及1种未知相组成,涂层平均硬度为584.6HV0.2,约为TC4基材硬度的1.6倍。在空气中滑动时,HEA涂层在0.3、0.5、1 N下的磨损率均比TC4基体低,且涂层的磨损率随载荷的增加而增加,TC4的磨损率则相反。在(37±0.5) ℃的0.9%NaCl溶液中,0.5 N载荷下TC4的磨损率是HEA涂层的6倍。HEA涂层与TC4钛合金基体相比,具有更高的自腐蚀电位和更低的腐蚀电流密度。模拟体液环境下HEA涂层的主要磨损机制为逐层剥落和腐蚀磨损。结论 激光熔覆HEA涂层可以有效提高TC4合金的耐磨损及耐腐蚀性能。     

金属增材制造过程熔池动态监测研究综述

金属增材制造技术是近年来信息技术、新材料技术与制造技术等多学科融合发展的先进制造技术之一，然而，制件质量稳定性差和工艺可重复性低等缺点限制了该技术的广泛应用。其主要原因是金属增材制造过程是一个复杂的多物理场耦合的动态过程，而熔池作为重要载体包含着丰富的过程特征信息。熔池动态特征信息与制件质量和工艺可重复性密切相关，因此监测熔池动态能够为提高制件质量和工艺可重复性提供有力的数据支撑。通过对该领域文献的调研，总结了金属增材制造过程中熔池温度和形貌动态监测技术的研究现状，分析了现有技术存在的问题，展望了未来金属增材制造过程动态监测的研究方向和技术方法。