基于遗传算法的主轴回转误差评价方法

针对主轴回转误差评价问题,提出了基于遗传算法的主轴回转误差评价方法.建立了基于遗传算法的最小包络圆法误差计算模型.通过研究精密主轴回转误差特征,利用遗传算法与最小包络圆评价方法,获得了基于遗传算法的主轴回转误差评价方法,并在精密磨齿机主轴上进行实验验证与应用.结果表明,基于遗传算法的最小包络圆主轴回转误差评价方法具有良好的评价效果.     

一种振动能级梳状滤波精确计算方法

现有的1/3倍频程处理方法都是以测试信号不包含明显干扰为前提,因而在处理带噪声信号时存在一定先天不足。针对现场测量信号中经常存在规律性噪声(噪声线谱呈梳状等间隔分布)的现象,提出了以Fourier核函数为基函数的梳状带阻滤波器与1/3倍频程有机结合来消除规律性噪声对结果影响的方法。该方法能够在频域下直接消除干扰并计算滤波后信号的振动能级,计算量小、精度高。通过对动力装置功率试验中出现规律性噪声的振动信号进行合理修正,重新评估其振级水平,避免了多次重复试验,节约了试验费用。     

结合连续小波变换和多约束非负矩阵分解的故障特征提取方法

为了在故障早期从信噪比较低的振动信号中提取故障特征,提出了一种结合小波变换和多约束非负矩阵分解振动信号特征提取方法。首先,采用最小小波熵测量提取出最优时频系数矩阵。然后,根据故障特征在系数矩阵中的表现规律,采用基于稀疏性和光滑性约束的非负矩阵分解算法对小波系数矩阵进行非线性降维,从而提取信噪比较高的故障特征。最后,通过仿真数据和实际数据对该方法进行了验证,结果表明该方法能够在时域中提取出微弱的故障特征,实现机械状态的早期故障诊断。