基于 SVD-VMD 和 SVM 滚动轴承故障诊断方法

针对故障滚动轴承振动信号中含有干扰信号,难以准确提取出故障信息,提出了一种基于奇异值分解(SVD)、变分模态分解(VMD)、和支持向量机(SVM)的滚动轴承故障诊断方法。首先利用奇异值分解对信号进行处理,根据奇异值峰度差分谱来确定分解后重构矩阵的有效阶数,然后根据该有效阶数重构信号,对重构后的信号进行VMD分解,根据上述有效阶数确定分解的本征模态函数(IMF)分量的个数,从分解后的IMF分量中提取故障特征参数,将其作为支持向量机的输入参数进行故障诊断。最后采用合肥工业大学轴承试验机进行验证,并与直接进VMD分解及基于带通滤波器信号去噪的故障诊断方法进行对比,结果表明该方法能有效识别滚动轴承的故障类型,可用于滚动轴承故障诊断。     

混凝土构造物外观质量控制的几点看法

混凝土构造物的外观质量控制,要从原材料、混凝土配合比优化、模板制作与安装、混凝土浇筑工艺要求、养护等方面重点控制,同时对混凝土色差、色斑、冷缝、裂纹、裂缝、蜂窝、麻面、拼缝、漏浆、螺栓孔修补等质量通病应加强防治。     

基于直方图均衡化和卷积神经网络的轴承故障诊断方法

针对传统的滚动轴承故障诊断方法依赖人工特征提取和专家经验,难以自适应提取强噪声信号微弱故障特征的问题,提出一种直方图均衡化和卷积神经网络(CNN)相结合的智能诊断方法。首先,将传感器采集到的一维振动信号通过横向插值法转换为便于模型识别的二维振动图像,利用直方图均衡化技术拉伸像素之间灰度值差别的动态范围,突出纹理细节和对比度,以增强周期性故障特征;然后构建深层CNN模型,采用优化技术降低模型参数量,逐层学习监测数据与故障状态之间的复杂映射关系。实验结果表明该方法具有高达99%以上的准确率,对不同负载下的故障信号仍具有较高的识别精度和泛化能力。     

基于声信号的滚动轴承故障诊断研究

结合小波包短时能量散布熵、回溯搜索算法以及学习矢量神经网络，提出一种基于声信号的滚动轴承故障诊断新方法。首先利用小波包分解结合短时能量对声信号进行脉冲能量提取，突出与故障相关的时频子空间的能量分布，再通过计算各子空间短时能量序列的散布熵，构造特征矩阵。利用t-分布随机邻域嵌入方法对所获特征进行降维聚类，显示所提取的特征具有较好的聚类性能。然后采用回溯搜索算法优化学习矢量量化建立神经网络故障诊断模型，对轴承故障进行识别，并与多种诊断方法进行比较，试验结果表明，加入短时能量散布熵后，本模型提升了声信号的能量特性，优化了特征矩阵，诊断性能最佳。