一种故障诊断新方法及其应用

旋转机械的振动具有其复杂性和特殊性,在各个响应频率下,转子的轴心运动轨迹是一个椭圆.结合全矢谱分析技术,提出一种旋转机械故障诊断新方法--用轴心轨迹椭圆的面积描述转子振动状态,同时提出矢振比和全矢瞬时幅速图两个概念.在此基础之上提取出有效的故障信息特征值,最后将新方法应用于故障诊断实践中.结果表明,这种方法具有可识别转子的振动状态、能清晰判断转子的正反进动、提高分析判断速度、灵敏度高等优点,是一种实用的旋转机械故障诊断分析新方法.     

基于同源信息的BP神经网络在故障诊断中的应用

阐述了同源信息融合和BP神经网络（BPNN）关键技术,提出了基于同源信息融合的BP神经网络诊断方法;以旋转机械为例进行了MATLAB编程,得到了误差小和速度快的结论。     

双截面信息融合在故障诊断中的应用

讨论了转子运动和单截面信息融合的相关理论,提出了基于双截面信息融合的旋转机械故障诊断方法,建立了基于双截面融合能量谱的旋转机械常见故障诊断BP神经网络模型。模拟实验结果表明:与基于单截面数据的诊断结果对比,将双截面融合应用于旋转机械常见故障诊断,可有效提高故障诊断的准确率。     

基于嵌入式技术的智能仪器触摸屏接口设计

研究开发了嵌入式智能仪器的触摸屏接口;分析了电阻式触摸屏的工作原理;设计了触摸屏与微处理器的接口电路;开发了嵌入式Linux框架下的触摸屏设备驱动程序;阐述了采用触摸屏作为输入的MiniGUI应用程序的编写方法.设计的触摸屏接口已成功应用在故障诊断仪器产品上,增强了仪器的人机交互功能,方便了现场操作人员使用.     

矢分数阶傅立叶变换在单分量线性调频信号检测中的应用

对于单分量LFM信号的较低信噪比检测和参数估计,目前已有许多理论可以完成。而在极低信噪比的情况下,大多方法都不太理想,目前分数阶Fourier变换方法处理得比较好。而针对故障诊断中,双通道采集信息的情况,采用矢分数阶Fourier变换来处理,期望取得更好的效果。     

旋转机械不对中形式的新分类及其故障诊断研究

根据转子不对中故障产生的机理,针对传统不对中故障分类过于概括、对实际排除不对中故障指导意义不太明确的缺点,根据联轴器两端支承轴承的不同状态,提出转子不对中故障的新的分类形式——同侧轴承不对中、异侧轴承不对中、混合不对中,并与传统分类方法进行比较,探讨新的不对中形式与传统不对中形式的关系,给出新分类方法中各类不对中故障的机理及振动特征。研究结果表明:对于同侧轴承不对中,壳体振动频谱中2倍频特征明显而轴振频谱2倍频不明显;异侧轴承不对中相当于传统分类中的平行位移不对中,而混合不对中相当于传统分类中的综合位移不对中。现场诊断案例证明该分类方法的有效性。该研究成果为提高转子不对中故障诊断的准确率、更加有效地指导现场操作人员排除故障提供参考。     

基于全信息小波包和支持向量机的旋转机械故障诊断

针对传统旋转机械单通道故障诊断的信息不完整以及缺少故障样本等问题,提出了基于全信息小波包和支持向量机的旋转机械故障诊断方法.运用小波包频道能量分解技术提取了全信息能量特征向量,以此作为支持向量机多故障分类器的故障样本,经训练的分类器作为故障智能分类器可对设备工作状态进行自动识别和诊断.实验研究表明:基于全信息小波包和支持向量机的故障诊断方法能准确、有效地对旋转机械的工作状态和故障类型进行分类,显著提高了故障诊断的准确率.     

非平稳短时矢谱研究及其应用

大型旋转机械的故障在发生或发展时,其运行过程具有明显非平稳特性的瞬态过程。通常的针对单通道信息的时频分析不能准确提取瞬态过程的特征信息。论文结合矢谱分析和短时傅立叶变换（STFT）技术提出了短时矢谱（STVS）分析方法。它融合了转子同截面两通道图谱中各自存在的振动分量,能准确地反映转子发生故障时的瞬态过程特征量变化。工程实践应用表明：短时矢谱分析对于旋转机械故障诊断是一种新的、较为实用的信息融合方法。     

OMAP5910在便携式故障诊断系统中的应用

针对目前广泛应用的故障诊断系统的一些不便和不足,采用嵌入式技术设计一种基于OMAP5910平台的便携式故障诊断系统,该系统不仅便于携带,而且数字信号处理功能强大,能够运行基于信息融合技术的故障诊断算法,并阐述了嵌入式Linux的移植和基于双核的应用程序的开发过程.