基于KJADE的列车轴承轨边声学诊断方法研究

为在线诊断运行列车的轴承状态,提出一种基于核特征矩阵联合近似对角化(kernel joint approximate diagonalization of eigen-matrices,简称KJADE)的列车轴承轨边声学故障诊断方法。首先,从校正后的轨边信号中提取原始特征,将其通过非线性映射函数映射到高维特征空间;其次,对特征空间的核矩阵进行四阶累积量的特征分解,获得新融合特征,并采用支持向量机分类器对融合特征进行辨识;最后,对轴承外圈、内圈、滚子故障和正常4种状态下的列车轨边声学信号进行分析。结果表明,该方法可以有效实现对列车轴承轨边声音信号的非线性特征提取,提高了故障的识别率。     

基于连续小波变换和卷积神经网络的无刷直流电机故障诊断

提出一种能够精确诊断无刷直流电机不同种类轴承故障、转子不平衡、霍尔元件故障和定子绕组三相不平衡故障的方法。将数据采集系统采集到的一维的机械振动信号进行连续小波变换,即可将一维的时域信号转变为二维的时频图像。对不同故障的时频图像利用基于卷积神经网络的深度学习算法进行训练,得到无刷直流电机故障网络模型。利用训练好的模型对验证数据进行推理,即可实现电机故障检测和分类。实验表明,电机8种健康/故障模式的分类精度接近100%。     

高尔夫收球机器人路径规划研究

机器人的路径规划问题一直是机器人研究的核心内容之一。在路径规划问题中,一般需要按照某一评价标准(如最短路径长度和最短行进时间等)来规划一条路径。提出一个能使工作效率(单位时间工作量)最高的评价标准,并将其应用于高尔夫捡球机器人的路径规划。基于该标准,并结合场地的特性和动态规划方法中的2个经典问题(01背包问题和数字金字塔问题),提出一个新的机器人路径规划算法。该算法按照一定的条件枚举多种可行的方案,通过计算最大单次工作量和路径长度得到每种方案的效率值,最后选择效率值最高的方案作为最优方案。     

基于灰度纹理特征提取和CS-SNN的双初级永磁同步直线电机退磁故障诊断研究EI北大核心CSCD

引入一种基于图像形态学纹理特征提取与布谷鸟搜索优化脉冲神经网络(cuckoo search-spiking neural network,CS-SNN)算法相结合的方法,以解决双初级永磁同步直线电机(dual primary permanent magnet synchronous linear motor,DPPMSLM)退磁故障精细定量化诊断识别的问题。首先,根据DPPMSLM拓扑结构约束,通过有限元仿真提取电机气隙空间中三线磁密信号作为有效故障信号;其次,引入图像纹理分析的方法,将一维数据信号映射为二维灰度图像,再采用伽马矫正和边缘提取技术增强图像信息,以提取图像纹理特征组成故障特征向量;然后建立两级CS-SNN分类器实现退磁故障位置类型和严重程度的精确诊断分类;最后,通过退磁样机制作和实验平台验证,提出的新方法能够准确识别DPPMSLM退磁故障位置和严重程度,并具有良好的鲁棒性,是一种有效可行的方法。     

基于阵列漏磁信号分析的无刷直流电机高阻接触故障诊断研究

无刷直流电机具有效率高、能量密度高、噪音低等优点进而被广泛应用于汽车、工业自动化、航空航天等领域.高阻接触(high resistance connection,HRC)故障是电机的典型故障之一,该故障严重时会导致急剧温升乃至火灾,因而无刷直流电机的HRC故障研究具有重要的意义.通常采用电流电压信号分析的方法诊断HRC...     

变转速工况下基于多传感器信号深度特征 融合的电机故障诊断研究

本文提出一种利用多传感器信号深度特征融合的方法实现电机变转速工况下的故障诊断。首先从多传感器节点同步采集电机的多通道振动、声音和漏磁信号。对漏磁信号进行处理获取电机转子的累积转角曲线,随后利用累积转角曲线对振动和声音信号进行阶比分析处理。最后利用双层双向长短期记忆网络从经过预处理的多传感器信号中提取和融合特征以诊断电机故障。实验结果表明,通过提取和融合8通道的电机振动和声音信号,本文提出的方法能够有效识别电机的高阻接触、偏心、霍尔断线、相间短路、轴承等10类运行状态,分类准确率达到99.86%。该方法有望部署在物联网边缘计算节点中,实现电机的远程在线状态监测和故障诊断。     

多普勒畸变声学信号的伪时频分析及其校正

位于运动轨迹旁的麦克风采集的运动声源信号存在多普勒畸变现象,这增加了信号分析的难度,特别对于高速列车道旁声学故障诊断工作。为了提高诊断的准确性和可靠性,提出了一种新的基于摩尔斯声学理论的多普勒信号伪时频分析,该分析给出了一种伪时频分布,对信号的时间中心和特征频率进行了有效估计,得到的参数用于信号重采样以校正其多普勒畸变,校正信号中能有效提取出信号中包含的故障信息。仿真信号和实验信号的分析结果表明,该方法能够用于提取多普勒畸变信号的参数,并加以校正,在道旁声学故障诊断中有较好的应用前景。     

基于振动和电流信号深度融合的电动机转速估计及轴承故障诊断

针对从单一振动信号或电流信号中估计转速精度不高的问题,提出了一种基于振动和电流信号深度融合的方法,并应用在变转速工况下电机轴承的故障诊断中。首先利用自适应调频模态分解法(ACMD)提取振动和电流信号的瞬时频率(IF)曲线;然后采用卷积-长短时记忆网络(CNN-LSTM)将2条曲线融合得到电动机转子的IF曲线和转速曲线;最后根据电动机转子的IF曲线计算累计转角曲线,采用阶次跟踪(OT)方法对振动信号进行重采样进而识别电动机故障。在变转速工况下针对开关磁阻电机轴承外圈和内圈故障的试验验证了该方法的有效性,转速估计的均方根误差低至15.5 r/min。     

利用射频辐射遥测电火花加工状态

在推广应用电火花加工技术的过程中,人们发现,这种加工过程伴随有电磁辐射。国内外一些学者的试验研究表明,利用射频辐射信号能够准确及时遥测到发生于每个脉冲电源的所有火花放电状态。但是,要想在多台火花加工机床同时工作的生产现场利用射频辐射遥测它们各自的工作状态,必须分辨哪些信号来自哪台机床。作者通过预先测定不同型号机床的“特征频段”,在相同型号机床上架设不同形状尺寸的发射天线,实现在生产现场遥测电火花加工状态。     

基于漏磁和振动信号融合的变转速电动机轴承故障诊断方法

基于频谱分析的轴承故障诊断方法在恒定转速时具有较好效果,但在变转速工况下难以适用.提出一种基于漏磁和振动信号融合的方法实现变转速工况下电动机轴承的故障诊断,首先同步采集电动机漏磁和振动信号,通过漏磁信号分析估计电动机的转速及转角,随后对时域振动信号进行阶次分析实现轴承故障诊断.在变转速工况下针对轴承外圈故障和内圈故障的...