小波熵及其在状态趋势分析中的应用

研究了离散小波变换的若干特性．以及用信息熵来反映信号统计分布特征的方法．引进了多尺度．下小波熵和相对小波熵的概念，并且以此为参量对系统状态进行趋势分析．从而突出系统信号中短暂的异常信号．达到及早发现可能故障的目的。最后通过数值实验和应用实例说明：分析这两个参数的变化情况．可以反映系统的状态趋势，提高维修的针对性．降低设备维修的代价，提高设备的安全性和可靠性。     

ARMA模型盲辨识仿真研究及其在机械故障诊断中的应用

介绍一种新的基于高阶累积量的ARMA模型的递推盲辨识算法，并对ARMA模型的盲辨识方法进行了仿真研究，同时与常用的方法（残余时间序列法、q切片法、Newton法）进行了比较和分析。仿真结果表明，该算法具有良好的收敛性和准确性，运行速度快。特别是随着系统的阶次的增加，速度提高越明显。由于在计算中引入高阶累积量，因而该算法还可抑制高斯噪声的于扰。在此基础上，将该方法应用到机械故障诊断中，并进行实验研究，实验结果表明，该方法是有效的。     

基于双参数方法的水轮发电机组故障诊断规则表示和推理问题研究

基于知识的故障诊断系统在水轮发电机组故障诊断研究工作中是重要的课题,需要解决故障诊断规则表示及故障诊断推理2方面的不确定性问题。文中介绍了水轮发电机组故障诊断规则基于双参数方法的规则表示方法及其推理诊断评价和咨询评价方法。在总结水轮发电机组故障诊断规则相关关键问题的基础上,将双参数方法应用到水轮机组故障诊断不确定性规则表示及不确定性诊断推理问题中。通过实例介绍了双参数方法在获取故障诊断规则不确定性参数方面的应用及其在故障诊断推理过程中的应用。     

基于遗传进化的最近邻聚类算法及其应用

提出了基于遗传进化的最近邻聚类算法,该算法结合了遗传算法（GA）与最近邻聚类算法（NN）。对要进行分类的样本和特征量进行优化选取,去除位于类交界的模糊样本,并对样本分类有效的特征量进行放大,对不利于样本分类的特征量进行抑制,从而提高了样本分类的精度,将该算法应用于抽水蓄能发电机组的工况分类,大大提高了机组工况的识别效果,验证了基于遗传算法的最近邻聚类算法的有效性。     

基于声-超声技术的Lamb波特性实验研究

声-超声技术是近几年发展起来的评估材料缺陷和损伤的新技术,相对于声发射技术,因其为一种主动检测技术而具有明显的优越性.对于薄板,声一超声技术是以Lamb波为其检测介质.因此,文中基于声-超声技术,以航空铝板为检测对象,对板中Lamb波的特性进行实验研究,主要利用短时均方根分析(short-time-root-mean-square,STRMS)和小波再分配尺度谱对Lamb波在铝板中的传播特性、时频特性和模态特性进行深入探讨,得到一些有价值的结论,为将声-超声技术应用于航空铝板损伤检测奠定基础.     

主分量分析和因子隐Markov模型在机械故障诊断中的应用

主分量分析(principal component analysis,PCA)是统计学中分析数据的一种有效方法,可以将高维数据空间变换到低维特征空间,因而可用于多通道冗余消除和特征提取.因子隐Markov模型是隐Markov模型的扩展,它比隐Markov模型更有优势,适用于动态过程时间序列的建模,并具有强大的时序模型分类能力,特别适合非平稳、信号特征重复再现性不佳的信号分析.文中结合主分量分析与因子隐Markov模型,提出一种新的故障识别方法,即以主分量分析方法进行冗余消除和故障特征提取,因子隐Markov模型作为分类器.并应用到机械故障诊断中,同时与基于主分量分析的隐Markov模型的识别方法相比较,实验结果表明基于PCA的因子隐Markov模型识别法和基于PCA的隐Markov模型识别法在故障识别上都是有效的,但对于相同的状态空间,前者的训练速度快于后者,尤其是状态空间越大,这种优势越明显.     

基于小波尺度谱的转子系统碰摩声发射特性

针对转子系统动静件间发生碰摩时会引起弹性应变而产生声发射,进而可利用声发射来辨识和诊断碰摩故障的特点,首先对碰摩声发射和碰摩振动信号进行了试验对照研究,讨论基于声发射的碰摩辨识别方法的独特优越性.然后,着重对碰摩声发射的特性进行了试验研究,并借助于小波尺度谱优越的时频分析性能,利用小波尺度谱对碰摩声发射的时频特性、传播特性和频散特性等进行了详细分析.分析结果显示小波尺度谱非常适合碰摩声发射这种频率丰富、非平稳和非线性的多模态波,是模态声发射分析的有力方法.     

盲源分离和小波消噪在碰摩声频信号分析中的应用研究

碰摩是现代旋转机械运行中常见的一种故障,文中尝试从声频信号的角度对碰摩故障进行分析。在实际环境中,碰摩声频信号常常受到噪声的污染,文中将盲源分离和小波消噪方法相结合,使用P．S．（pre-separation denoising,separation）和P．S．P．（pre-separation denoising,sepamtion,post-sepamtion de-noising）方法对碰摩声频信号进行分析处理,大大提高了信号的信噪比,取得了比较理想的实验结果。     

基于共振峰的超声空化声发射信号分析

摘 要：为了简单有效地提取超声空化时频信息而估计空化强度,提出了应用基于全极点线性预测编码模型的共振峰分析方法进行分析,并使用其分析了19kHz超声作用下的空化场的声发射信号。将共振峰分析结果与常用的频谱分析和短时傅利叶分析结果进行了对比,发现共振峰分析方法更能从超声空化声发射信号的中提取出简单但关键的时频信息来。采用共振峰方法的分析结果表明,可以利用空化声发射的共振峰参数如基频频率和相对高频共振峰的幅值来分别反映超声空化的非线性振荡和瞬态空化,进而估计超声空化的强度。     

小波多重分形及其在振动信号分析中应用的研究

不同于许多基于FFT的信号分析方法,多重分形谱分析的是信号的几何结构特征。以前,多重分形谱的计算方法都有其固有的缺点,使多重分形谱的应用受到限制。而小波局部极大模方法因其简单性和有效性,近来在多重分形谱计算方面受到了广泛的关注。较系统地阐述了多重分形的概念和多重分形谱的小波局部极大模计算方法,讨论了多重分形谱在故障诊断领域的应用途径,并用多重分形谱对不平衡、油膜涡动、联轴器不对中和碰摩等旋转机械的4种典型故障的振动信号进行了事例研究。研究结果表明,多重分形谱能够很好的反映振动信号的几何结构特征,为机械设备故障诊断提供了又一种有效的方法。