基于小波相关滤波-包络分析的早期故障特征提取方法

噪声是影响齿轮、滚动轴承等机械设备早期故障诊断正确性的主要因素,利用小波相关滤波法的降噪特性,将小波相关滤波降噪方法和Hilbert包络谱分析相结合,提出了小波相关滤波.包络分析的早期故障特征提取新方法,即首先利用小波相关滤波方法作为包络分析的前置处理手段提取振动信号的微弱故障信息特征,以求得信噪比较高的小波系数;然后对高频段尺度域的小波系数进行Hilbert包络细化谱分析,得到早期故障的特征频率.仿真信号和诊断实例分析结果表明,该方法比直接小波系数包络分析法更能有效抑制噪声,凸现早期故障频率.     

基于小波相关特征尺度熵的HSMM设备退化状态识别与故障预测方法

隐半马尔可夫模型(HSMM)是隐马尔可夫模型(HMM)的一种扩展模型,是在已定义的HMM结构上加入了时间组成部分,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,与HMM相比具有更好的建模能力和分析能力,而且可以直接用于预测.基于振动信号与语音信号的相似性,将HSMM引入机械设备退化状态识别与故障预测中,提出基于小波相关特征尺度熵(WCFSE)的HSMM设备退化状态识别与故障预测方法.首先将小波相关滤波法与信息熵理论相结合得到能敏感表征故障严重程度的WCFSE向量,并以此向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器与故障预测模型,从而实现设备退化状态识别与故障预测.将其应用到滚动轴承的退化状态识别与故障预测中,验证了该方法的有效性.     

基于小波相关特征尺度熵的预测特征信息提取方法研究

提出一种小波相关特征尺度熵WCFSE的预测特征信息提取方法。将小波相关滤波法与Shannon信息熵理论相结合,给出了沿尺度分布的WCFSE的定义及其计算方法。WCFSE定量表征不同尺度的能量分布,各尺度能量分布的均匀性反映设备运行状态的差别,选取最能反映故障特征的WCFse作为特征参数来判断设备运行状态。正常和几种故障程度不同的滚动体运行状态的识别结果验证了该方法的有效性和实用性。     

虚拟专用网技术在雷达情报网中的应用及解决方案

为增强雷达情报网的生存和再生能力,在特殊情况下,雷达情报信息有必要通过公用网络传输.为保障数据在公网中传输的安全性,提出基于虚拟专用网技术组建雷达情报网的方案,在可行性分析的基础上,设计了网络拓扑结构,采用L2TP和IPSec隧道协议对网络进行了具体架设.     

基于HSMM的故障识别方法研究

机械设备的故障识别方法能提供设备运行状态的实时信息,为避免生产损失和减少设备的致命故障提供保障具有重要意义.提出了一种基于隐半马尔可夫模型(HSMM)的故障识别方法.HSMM在已定义的隐马尔可夫模型的结构上加入高斯概率分布函数来表现各状态的驻留时间,比较符合设备故障发展的规律,具有较强的建模和时序分析能力,适合于复杂动态系统的故障识别问题.本文以滚动轴承为对象,通过小波分解提取滚动轴承振动信号的小波尺度熵,建立信号的特征向量集,然后训练得到各个状态的HSMM模型,最后建立基于HSMM的状态分类器,对滚动轴承的正常及不同的故障状态进行了识别试验,结果表明该方法有效可行.     

基于小波相关滤波法的滚动轴承早期故障诊断方法研究

目前基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法研究已经很多,但是这些方法对于强噪声背景下的早期故障微弱信号特征提取效果并不理想。为此,提出了适用于强噪声背景的小波相关滤波滚动轴承早期故障诊断方法。该方法将小波相关滤波降噪方法和Hilbert包络细化谱分析相结合:对被测信号进行小波相关滤波降噪处理,对降噪处理后的高频段尺度域的小波系数进行Hilbert包络细化谱分析。该方法在滚动轴承的早期故障诊断中的试验结果表明,该方法与直接小波系数包络谱诊断方法相比,较大地增强了对滚动轴承早期故障诊断的能力,在强噪声背景下有效地提取出滚动轴承的早期故障频率。     

基于KPCA-HSMM设备退化状态识别与故障预测方法研究

为消除多通道观测信息冗余,压缩高维故障特征,提出基于KPCA多通道特征信息融合的HSMM设备退化状态识别与故障预测新方法.首先,对采集的单通道振动信号进行小波相关滤波处理,构造单通道振动信号的小波相关特征尺度熵向量,然后,利用KPCA方法对多通道的小波相关特征尺度熵向量进行冗余消除和特征融合,得到多通道的融合小波相关特征尺度熵向量,并以此向量作为HSMM的输入进行训练,建立基于HSMM的设备运行状态分类器与故障预测模型,从而实现设备退化状态识别与故障预测.将其应用到滚动轴承的退化状态识别与故障预测中,验证了该方法的有效性.     

支持向量机的装备关重件需求预测

关重件是影响装备战备完好性的重要因素,准确的需求预测可以极大地提高装备的保障能力。基于支持向量机预测方法,构建了关重件需求时间序列预测模型,建立了预测需求是否发生和需求量准确度的二维预测结果误差评价机制,预测结果表明支持向量机的需求预测方法精度较高。     

基于隐半马尔可夫模型设备退化状态识别方法研究

机械设备从正常到故障往往经历一系列退化状态,正确识别与估计设备当前所处的退化状态,对预防设备进一步退化和故障的发生具有重要意义。隐半马尔可夫模型(Hidden Semi-MarkovModels,HSMM)是隐马尔可夫模型(hidden Markov models,HMM)的一种扩展模型,克服了因马尔可夫链的假设造成HMM建模所具有的局限性,比HMM具有更好的建模能力和分析能力。由状态识别和HMM本质上的相通性,将HSMM引入到机械设备的状态识别中,提出了一种基于HSMM状态识别方法,描述了该模型的拓扑结构和主要参数以及相应的训练和识别算法。最后通过滚动轴承试验系统验证了方法的有效性。     

柴油机故障的模糊灰色关联度诊断法

在灰色理论关联度诊断法的基础上提出了诊断柴油机故障的模糊灰色关联度法，通过对柴油机工作过程故障的诊断结果表明，该诊断方法对复杂机器的故障诊断，准确性较高。