非规则结构表面多声源近场声全息方法

为了提高非规则结构表面多声源声场的全息精度,提出基于目标深度识别与球面波叠加逼近的非规则表面多声源近场声全息方法。该方法使用声源空间深度识别理论,确定结构体上各声源的空间位置,在各声源处分别使用球面波的叠加描述空间声场分布,然后结合现有单原点球面波叠加近场声全息法重构声场。为了验证方法的可行性,首先使用所述方法和现有单原点球面波叠加声全息法,分别对径向脉动球与横向振动球组成的不同声场进行全息重构。结果表明,当声源集聚分布时,所述方法与现有方法均能有效全息重构声压分布,重构误差在5%以下;当声源离散分布时,现有方法失效,所述方法能够较准确地给出重构面的声压分布,主要频段内的全息重构误差小于20%。进一步的对比实验表明,在全息重构多扬声器非规则空间分布声场时,使用所述全息方法的重构误差平均下降14.08%,显著提升了多声源非规则空间分布声场的全息精度。     

基于谱熵的齿轮故障诊断方法研究

齿轮故障诊断中,采用何种有效的方法对随机动态信号进行分析和特征提取是关键所在。在实际工程当中所采集到的系统信号不可避免地受到噪声的污染,所以普通的一些处理方法如功率谱分析法等,对噪声的存在很敏感,检测分析结果往往不很理想,且很难准确区分故障。谱熵方法从统计学理论入手,反映了信号的无序性,对噪声具有一定的鲁棒性。本文将谱熵理论引入到机械齿轮传动系统中,对齿轮发生的裂纹、磨损故障进行了特征提取、区分与诊断,并与正常齿轮进行了对比,分析模拟和实验结果表明,效果良好,识别诊断的精度在90%以上,为机械齿轮传动系统的故障识别与诊断提供了一种有效方法。     

基于波数域外推方法的近场声全息

在基于快速傅里叶变换(FFT)法的近场声全息技术中,为了减小算法误差对结果的影响,要求测量面(全息孔径)至少为声源面积的2倍。由于要求的全息孔径较大,该技术测量工作异常繁琐以及在大尺寸结构上应用困难。分析基于FFT法的近场声全息技术中算法误差产生的机理,并引入声压外推过程予以克服,得到基于波数域外推方法的近场声全息。该方法能有效抑制重建过程中算法误差的影响,不再须要靠增大全息孔径来减小误差,因此在小全息孔径条件下仍具有较高精度。仿真和试验结果表明,该方法在小全息孔径条件下取得了良好效果,显著减小了对全息孔径大小的要求,从而方便了工程运用。     

故障诊断中基于神经网络的特征提取方法研究

在电路状态检测与故障诊断过程中,恰当地选择特征参数是诊断成败的关键。本文研究了基于神经网络的特征评价和特征提取方法,利用神经网络的训练结果对特征参数进行合理的评价。由于神经网络满足高分辨率信息压缩所需的非线性映射条件,通过特征提取将电路故障模式识别中复杂的分类问题转移到特征处理阶段,利用神经网络有效地实现了特征参数的提取。诊断实例验证了该方法的有效性。     

基于压缩感知的平面近场声全息方法及其应用

传统的平面近场声全息在其重建过程中,无论采用波数域滤波或是正则化方法,都无法解决其本身的不适定性,进而无法提高重建精度。基于压缩感知的平面近场声全息,有效地利用了质点振速信号的稀疏性,将传统地直接求解质点振速转化为间接求解稀疏系数,避免了重建过程中的不适定问题。结合基于Tikhonov正则化方法的平面近场声全息,从数值仿真角度分析了两种方法的重建精度,结果表明,基于压缩感知的平面近场声全息方法具有很好的重建精度,尤其是在重建面的边界区域。最后,应用该方法有效地识别出了冰箱的噪声源,为其噪声控制提供有效依据。     

基于压缩信息特征提取的滚动轴承故障诊断方法

压缩感知作为一种新型压缩采样方法,利用信号稀疏特性以远低于奈奎斯特采样定理的采样速率压缩采集信号,减小数据采集、传输、存储的硬件压力。基于压缩感知框架下压缩采集的信号,提出了一种滚动轴承故障诊断新方法。该方法选择部分hadamard矩阵作为测量矩阵,将峭度因子、方差、波形因子作为敏感特征参量,不重构压缩测量量,直接利用压缩采集信息,提取敏感特征,然后通过PSO-SVM算法进行模式识别从而实现故障诊断。研究结果表明,在一定压缩比范围内,利用该方法能够在降低平均采样速率的同时用更少的数据量表现故障特征,实现滚动轴承故障诊断。     

基于声全息声强法的噪声检测研究

为了最大程度地减少摩托车噪声测试中存在的测试及数据处理误差问题,将近场声全息和声强检测法结合起来,能够在工况下进行噪声检测,有效屏蔽了环境噪声,使得噪声测量更加准确有效。     

基于MED-SVM的齿轮箱故障诊断方法

为了解决齿轮箱的故障诊断问题,提出了一种基于最小熵反褶积(Minimum Entropy Deconvolution,MED)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的齿轮箱故障诊断方法。该方法首先对齿轮箱振动加速度信号进行MED降噪处理,对降噪后的信号在幅域、频域和能量域进行特征参量提取,建立特征向量,以此作为输入建立多分类支持向量机,通过交叉验证方法优化模型参数,判断齿轮箱的故障类型。实测齿轮箱振动信号的故障诊断结果表明,该方法能有效识别多种齿轮和轴承的故障类型,优化模型参,数有助于提高故障识别准确率。     

基于声全息技术的涡轮增压直喷汽油机噪声源识别试验研究

采用声全息法对某涡轮增压缸内直喷汽油机3000 r/min和5000 r/min时空载、50%负荷和100%负荷工况进行了噪声源识别试验研究。试验结果表明:该发动机辐射噪声的主要部位有机体两侧面、发电机表面、高压油泵、惰轮和张紧轮、变速箱箱体、油底壳和缸盖罩,且辐射强度随着工况的变化而改变。总体上看,同一负荷下,随着转速的上升,发动机各侧面的辐射噪声声压级增加。同一转速下,负荷越大,发动机各侧面的辐射噪声声压级越强,进排气侧的辐射噪声的声压级比前端面高。     

基于XGBoost特征提取的数据驱动故障诊断方法

针对目前用于故障诊断领域的机器学习方法尚不能够充分挖掘数据中隐含故障特征信息,存在逼近精度不足的问题,提出一种基于XGBoost算法的隐含特征信息提取方法。根据故障数据与故障类型自定义XGBoost算法的损失函数,迭代构建故障分裂树;提取样本在故障树中的叶子节点位置索引向量并进行特征编码重构,得到隐含故障信息的智能化表征;基于该表征矩阵,使用SVM等机器学习算法建立故障诊断模型,实现多故障模式的识别诊断;最后,以某驱动器的故障诊断为例对方法进行了验证,结果表明:与原始特征下的故障诊断模型相比,基于XGBoost算法提取隐含特征下的诊断模型准确度更高,鲁棒性更好,同时能给出特征变量的重要性排序。     

小波·分形·神经网络故障诊断法及其在风机诊断中的应用研究

研究了分形理论、小波变换与人工神经网络相结合进行故障诊断的机理与方法。利用小波包可进行多维多分辨率的特性,对振动信号进行分解与重构,提取频带能量特征分析。选用分形理论中的离散信号分形维数计算方法,提取分形维数的特征。以K-L变换作特征降维,然后用基于梯度符号变化的局部学习率自适应误差反传算法的小波神经网络对故障状态进行分类识别。并利用这种方法本文对风机转子故障进行了诊断,结果表明这种诊断方法是完全行之有效的。     

齿轮故障诊断的小波分析方法

在齿轮故障监测与诊断中，故障特征提取是诊断的关键，而特征提取的方法也是多种多样的。利用双正交小波基将齿轮的故障振动信号分解到时频域，并提取出齿轮的故障特征。同时结合MATLAB编程语言检验小波在齿轮故障检测中的应用效果。     

小波再分配尺度谱在声发射信号特征提取中的应用

在分析典型声发射(Acoustic emission, AE)信号特征的基础上,根据机械故障或损伤引发的AE信号的故障特征提取原理和特点,首次提出AE信号的小波再分配尺度谱分析法.将小波尺度谱和再分配尺度谱同时用于AE信号的特征提取,再分配尺度谱能提高尺度图的聚集性,减少干扰项,更准确地表征AE信号中的特征信息.通过理论研究和仿真,确定了小波再分配尺度谱基函数及其参数的选择,克服了小波再分配尺度谱的时、频分辨率不能同时达到最好的缺陷.将小波再分配尺度谱用于声发射检测的滚动轴承损伤类型及部件的识别,诊断结果十分直观、清晰、准确.仿真分析和试验研究均表明了小波再分配尺度谱能有效应用于基于声发射技术的状态监测和故障诊断.     

基于数学形态变换的转子故障特征提取方法

基于非线性数学形态变换提出旋转机械故障特征提取的新方法.由数学形态变换构成的形态滤波器可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及形状特征,通过选取不同长度的形态结构元素,采用组合形态滤波器将旋转机械故障信号分解到不同频带上,故障信号被分解成基频成分、故障成分及高频噪声三部分,在分解过程中,信号长度没有减少,没有信息的丢失;将分解得到的故障成分单独提取出来进行分析,可以更准确描述故障特征;对实际碰摩故障信号进行形态学分解后,提取出故障成分,采用Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)对分解前后的信号进行对比分析,验证了方法的有效性,表明基于形态变换的信号特征提取可以更准确刻画故障的非平稳特性,提高了分析效果,并具有计算简单、快速的优点.     

基于声发射技术的铁路货车滚动轴承故障诊断研究

采用声发射技术对铁路货车滚动轴承的故障诊断是一种新型的无损检测方法。对采集到的声发射信号进行基于小波变换的带通滤波处理后,故障特征信息明显,容易区分出铁路货车滚动轴承的不同状态。将声发射技术用于铁路货车滚动轴承的状态监测与诊断中,经大量试验证明,该法能准确区分轴承状态的好坏与故障类型。     

波叠加法在机械噪声故障特征提取中的应用研究

声学故障诊断中,测量到的噪声信号是现场所有声信号的混合.为提取待诊设备噪声故障特征,建立机器系统的多声源宽带相关混合声场模型,使用波叠加法重建源表面为任意形状的空间声压场分布,计算出未知声源的数目与位置.提出的算法具有计算速度快、重建精度高,能够消除其他噪声源信号的干扰,从较小的信噪比的观测信号中分离待监测源信号的功率谱,有效提取机械噪声故障特征.实验结果验证模型与算法的可行性.     

基于改进特征选择方法的齿轮故障SVM诊断

为提高齿轮故障诊断的精度,对常用的共享特征选择方法(Share feature selection,SFS)进行改进,提出了改进的特征选择方法(Improved feature selection,IFS).改进的特征选择方法结合齿轮两两故障类型之间的特点,在齿轮两两故障之间建立独立的故障特征集,用以取代所有故障类型的...     

滚动轴承故障诊断的一种特征参数选择方法

如何获取轴承状态的特征参数，特别是对早期缺陷明显的特征参数，目前仍是轴承故障诊断的关键。本文基于轴承振动信号频谱在２ｚｆ０频段有较明显谱峰的现象，分析了滚动轴承的振动特征和频谱２ｚｆ０频段含有较多轴承缺陷信息的原因，并以频谱２ｚｆ０频段的特征频率幅值作为特征参数，用神经网络进行了故障模式的识别。实验结果表明，这一特征参数选择方法用于轴承早期故障诊断是有效的     

基于柔性形态滤波和支持矢量机的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承故障振动信号的强噪声背景以及现实中不易获取大量典型故障样本的特点,提出一种基于柔性形态滤波和支持矢量机(Support vector machine, SVM)的滚动轴承故障诊断方法。柔性形态滤波既可以有效地提取出信号的边缘轮廓和信号的形状特征,同时又具有稳健性;SVM具有良好的分类性能,特别在小样本、非线性及高维特征空间中具有较好的推广能力;SVM分类器的惩罚因子和核函数参数采用经典粒子群优化算法进行优化,避免传统方法对初始点和样本的依赖。首先对振动信号进行柔性形态滤波,然后提取滤波后信号的故障特征频率的归一化能量为特征矢量作为SVM分类器的输入参数,用于区分滚动轴承的外圈、内圈和滚动体故障,SVM分类器的参数采用标准粒子群优化算法进行优化。试验结果表明了方法的有效性。