最大相关峭度反褶积与傅里叶分解方法相结合的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息。将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法。     

面向绿色矿山的注浆关键技术与工程示范

针对地表塌陷、水资源破坏、煤基固废堆积等问题，系统性提出了煤炭绿色开采“减沉、增载、处废、控水”一体化的多元耦合注浆技术体系，并成功示范。具体内容有:(1)综合利用理论分析、数值模拟、现场探测(钻探、超声成像、井下电视、光纤监测)等手段，研究了采动空隙空间与原生裂隙空间发育演化规律，尤其是将分布式光纤技术应用于离层空间探测，实现了注浆空间的精准识别。(2)利用煤基固废(煤矸石、粉煤灰)等制备了应用于不同场景的多源无机高性能注浆材料，将煤矸石作为离层注浆材料实现了规模化处置，同时研发了具有水下抗分散性、高体积系数、高塑性强度的新型KEP注浆堵水材料。(3)将丛式井技术运用到离层注浆孔钻探施工，有效规避采动超前破坏；集成研制了全天候、高泵压、大流量智能化注浆系统；应用补强注浆工艺，强化注浆减沉效果。(4)提出了注浆效果监测检测技术体系，重点阐述了钻探取芯与测井相结合的钻孔检测方法。(5)形成了以离层注浆减沉处废、垮落带注浆处废、老空区注浆增载处废和顶板裂隙注浆控水为核心的智能化技术体系，并在夏店煤矿、新浦磷矿、曹家滩煤矿、高家堡煤矿进行了工程示范，为我国绿色矿山建设提供了新思路。     

基于改进经验小波变换的时频分析方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

经验小波变换是最近提出的非平稳信号分析方法,针对其不足,提出了一种改进的经验小波变换方法;同时结合瞬时频率新定义,提出了一种非平稳信号时频分析新方法.该方法首先通过改进的经验小波变换将一个复杂的非平稳信号自适应地分解为若干个具有紧支集频谱的内禀模态函数之和;再通过对每个内禀模态函数进行解调,得到原始信号的时频分布.将提出的方法应用于滚动轴承试验数据分析,并将其与希尔伯特黄变换进行了对比,结果表明,论文提出的方法能够有效地诊断滚动轴承故障,且诊断效果优于希尔伯特黄变换方法.     

自适应噪声加权优选经验模态分解及其在机械故障诊断中的应用

自适应噪声辅助集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)解决了集成经验模态分解在集成平均过程中的分解不完备问题,但噪声残留和虚假分量问题仍然存在。针对CEEMDAN的不足,提出了自适应噪声加权优选经验模态分解(Weighted Mean-optimized Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,WMEMDAN)。该方法用改进的均值曲线构造方式提取内禀模态函数(IMF),以正交性最小为依据,从不同权重的迭代筛分结果中选取出最优IMF,改善了CEEMDAN的分解能力,同时通过对不同权重下的分解结果进行筛选,确保每一阶的IMF分量都是整体最优,减少虚假分量和残留噪声。仿真和实验信号分析结果表明,WMEMDAN在减少虚假分量和提高分解精度等方面具有优势。将所提方法应用于滚动轴承和齿轮的故障诊断,分析结果表明了方法的有效性和优越性。     

非平稳信号分析的广义解析模态分解方法

现有的非平稳信号分析方法都有各自不同的缺陷,短时傅里叶变换的时频分辨率受不确定性原理的限制,希尔伯特黄变换存在端点效应和模态混叠,易导致模糊的时频分布;解析模态分解只适合分析频率恒定的多分量信号;针对包含多个时变模态、特别是频谱重叠的非平稳信号,本文提出了一种新的信号分析方法———广义解析模态分解（Generalized Analytical Mode Decomposition,GAMD）．GAMD通过广义傅里叶变换将时变频率转换为频谱可分的,采用解析模态分解对其分解,再对得到的单分量信号进行逆广义傅里叶变换即可得到原始信号的分量．因此,GAMD非常适合分析时变的非平稳信号．通过仿真信号将GAMD与短时傅里叶变换和希尔伯特黄变换等方法进行了对比,结果表明GAMD方法的分解效果更精确,时频分辨率更高．     

基于复合多尺度模糊熵的滚动轴承故障诊断方法

为了精确地提取滚动轴承振动信号非线性故障特征,针对多尺度熵（Multi-scale entropy,MSE）中粗粒化方式的不足,提出一种新的衡量时间序列自相似性和复杂性的方法--复合多尺度模糊熵（Composite multi-scale Fuzzy entropy,CMFE）。与MSE相比,CMFE综合同一尺度下多个粗粒化序列的信息,随着尺度因子的增加,熵值变化更加稳定,一致性更好。在此基础上,结合Fisher得分特征选择和支持向量机模式分类,提出了一种新的滚动轴承智能故障诊断方法。将提出的方法应用于滚动轴承实验数据分析,通过对比结果验证了所提出方法的有效性和优越性。     

多尺度熵方法在机械故障诊断中的应用研究进展

机械设备状态监测与故障诊断的关键是故障特征的表征与提取,采用基于熵及相关方法建立的非线性动力学指标能够提取蕴藏在振动信号中的非线性故障特征信息。自熵方法引入以来,通过不断修改和改进来提高熵估计的准确性,多尺度熵进一步拓展了时间序列其他尺度上包含的复杂度信息,其在设备状态监测与故障诊断中得到广泛应用。本文对单一尺度熵及多尺度样本熵、多尺度模糊熵、多尺度排列熵和多尺度散布熵等多尺度熵方法在机械智能故障诊断中的应用进行综述,总结不同方法的特点优势与不足;针对多变量数据处理问题,综述由单变量推广到多变量的多元多尺度熵的应用发展过程。最后结合多尺度熵相关方法在机械智能故障诊断中面临的问题与挑战,对未来发展方向进行展望,即在工业大数据应用、故障机理、可解释性角度构建基于熵的深度学习模型。     

基于特征选择和RRVPMCD的滚动轴承故障诊断方法*

针对滚动轴承故障诊断时所提取的特征值中可能含有较小相关性和冗余性特征,采用基于Wrapper模式的距离评价技术(distance evaluation technique,简称DET)进行特征选择。在分类器的设计中,提出了基于稳健回归的多变量预测模型(Robust regression-Variable predictive model based class discriminate,简称RRVPMCD)分类方法,以减小"异常值"对参数估计的影响,从而有望建立更加准确的预测模型。即根据Wrapper模式的特点,首先通过DET方法计算出各特征值对类的敏感度,并结合RRVPMCD分类器,选择敏感度最大的若干特征值组成特征向量矩阵;然后用RRVPMCD方法进行训练,建立预测模型;最后用所建立的预测模型进行模式识别。实验分析结果表明,基于Wrapper模式的特征选择方法和RRVPMCD分类方法相结合可以有效地对滚动轴承的工作状态和故障类型进行识别。     

和顺南部矿区水文地质条件与矿井涌水量预测

在和顺地区水文地质资料的基础上,根据抽水试验结果,划分出三个主要的含水层组,得出影响煤层3、15煤安全开采的含水层为二叠系K10、K9、K8、K7砂岩和奥陶系K4、K3、K2灰岩;通过分析水文地质条件,发现矿井充水水源主要为受到大气降水补给的山西组、上石盒子组和太原组的含水层,以及采空区积水,采动裂隙为主要的导水通道,陷落柱、断层封闭性较好;得出该区3、15煤的水文地质类型分别为二类一型和三类一型,进一步选择采用大井法预测出矿井最大涌水量为134.23 m3/h。