基于时延降噪循环双谱的电机轴承故障检测方法研究

当电机轴承出现故障时,定子电流信号中的微弱故障特征淹没在基波及谐波的强大噪声背景中。由于信噪比过低,基于电流的轴承故障检测一直是一个挑战。为此,提出了一种基于时延降噪的循环双谱检测方法。首先根据循环双谱函数构造定子电流解析表达式,提取电流解析式的特征解。通过理论分析确定循环双谱函数中的时延滞后量,减少电流信号中的无关噪声成分。最后利用实验平台采集定子电流,在电流解析式取得特征解的位置做切片频谱分析。实验结果表明,所提方法能有效提升信噪比,并提取出电流中非平稳的微弱故障特征,实现电机轴承故障的检测。     

基于小波包变换的电机定子故障特征提取方法

针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题, 提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法。通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率。增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象。对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标。通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障。     

基于CAN总线的船舶电站自动调频调载控制器的研制

介绍一种基于CAN总线和数字信号处理器DSP的船舶电站自动调频调载控制器的研制方法。首先介绍了控制器的信号采集电路，并给出了自动并车及调频调载功能的实现方法；然后对现场总线CAN通信接口进行硬件的设计，软件的设计则包括了CAN控制器的初始化，报文的发送和接收，最后介绍了本系统所采用的通信协议。     

基于超声波的铅酸蓄电池电解液密度测量方法的研究

本文介绍了一种铅酸蓄电池电解液密度的超声波检测方法。基于超声波传播速度在距离一定时与其所在的液体密度有一定的函数关系,文中给出了以DSP为控制器的测量系统的测量原理和方法。试验结果证明此方法检测方便、精度高、易于实现电解液密度的在线测量。     

海洋工程大型起重船力矩限制器的设计

根据8 000 t大型起重船的16点起重量-幅度表,对力矩限制曲线进行回归分析,利用最小二乘法拟合出起重机的力矩限制曲线。由于大型起重船臂架的变形使称重传感器输入输出呈现非线性的关系,用最小二乘法对称重传感器的输出进行了反非线性拟合,得到校正后的准确载重量。利用ARM7单片机实现设计思路,完成了系统的硬件电路和软件程序的设计,所设计的系统可以实现称重的准确测量,力矩限制的极限时可以自动报警并切断不安全方向的操作,起到保护的作用。     

负荷试验站监控系统的总体设计

本文叙述了以IPC为主的负荷试验站监控系统的总体设计思路，并从软件、硬件两方面进行介绍，这些思路对类似的系统具有参考价值。     

基于双控制器的气象监测系统

为了实现气象的自动化监测，设计了一套新型的监测系统。同以往的相比，本系统具有便于安装、收集更多的天气数据、费用低、结构简单、精度高等特点。实验表明，在实际的工作中完全能够满足需要。     

基于Park矢量的电动机轴承故障检测方法

提出了一种基于Park矢量的改进聚类处理算法,该方法通过辨识感应电动机三相定子电流中的故障信息来识别轴承故障。为了验证该方法的有效性,在电动机轴承上预设了故障,通过数字信号处理器采集数据,并利用上述方法进行处理。结果表明,所提出的方法可有效识别电动机的轴承故障。     

OEEMD与Teager能量算子结合的轴承故障诊断

针对滚动轴承发生局部故障时振动信号中微弱周期性冲击的特征提取问题,提出参数优化集合经验模式分解(optimal ensemble empirical mode decomposition,简称OEEMD)与Teager能量算子解调结合的滚动轴承故障诊断方法。首先,针对集合经验模式分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD)过程中两个关键参数k(加入白噪声的幅值系数)和m(集合平均次数)的准确选取问题,通过引入相关系数、相关均方根误差和信噪比分析,给出一种可自适应确定这两个参数取值的OEEMD方法,通过OEEMD将冲击从滚动轴承振动信号中分离出来;其次,采用Teager能量算子对其进行包络解调,计算出瞬时幅值后再对瞬时幅值进行包络谱分析,以获取冲击的特征频率,从而对滚动轴承故障进行准确诊断。仿真信号分析和应用实例验证了该方法的有效性。     

基于小波包变换的电机定子故障特征提取方法

针对感应电机定子故障的特征频率处在低频段,小波分解系数易受电机负荷波动影响的问题, 提出一种采用希尔伯特变换对信号进行预处理,利用小波包分解来实现定子故障特征的提取方法.通过小波包分解,使相应分解子频段能始终覆盖随电机转差率以及供电电源频率变化的故障特征频率.增加小波时域波形的波峰数,减少了子频段间的频域混叠及频谱泄漏现象.对原始信号进行希尔伯特变换的预处理,降低了电机负荷波动对分解系数的影响;采用子频段节点重构系数的均方根值变化率作为故障特征指标.通过对实测故障数据的应用,利用上述方法可以有效地识别出电机的定子故障.