一种新的大斜视TOPS SAR全孔径成像方法

针对大斜视模式导致回波信号距离向和方位向耦合严重,循序扫描地形观测模式波束指向的变化导致全孔径回波信号的方位带宽大于系统脉冲重复频率,引起方位谱模糊的问题,提出了一种基于修正距离徙动算法和方位谱分析的全孔径成像算法.对于全孔径数据,首先通过方位预处理获取信号无模糊的二维频谱,然后采用修正距离徙动算法进行距离徙动校正,最后通过谱分析技术和方位去斜技术将信号聚焦在方位频域.仿真实验和实测数据结果验证了该算法的有效性.     

基于虚拟仪器的转子监测系统网络化设计

结合虚拟仪器技术和网络技术,以多功能转子试验台为监测对象,开发了基于LabVIEW的网络化转子监测系统.系统实现了实时数据采集、信号分析处理、结果显示和数据存储、报警等功能.为大型旋转机械的在线监测系统的开发提供了理论和技术.     

军转民推广技术

旋转机械故障诊断分析系统 技术开发单位 海军装备研究院 技术简介 该系统采用全新的转子正、反进动分析技术和先进的信息处理方法,以“面向故障特征,浓缩机器特征信息”为设计思想,引入旋转机械转子运动的正进动、反进动和进动比量作为故障特征量,丰富和凸现了机器的振动特征,建立了完整的基于轴心进动分析的旋转机械故障诊断理论,确定了典型故障的特征信息和诊断准则,可提供更可靠的故障诊断依据,大大提高了旋转机械状态监测与故障诊断的灵敏度和准确性,获得了国家科学技术进步二等奖.该系统为《军用技术转民用推广目录(2013年度)》中光机电一体化领域的重点推荐项目.     

矢谱分析技术在转子系统振动分析中的应用

针对矢谱分析技术在转子振动分析应用中的不足,从转子系统动力学角度,在仅考虑圆盘运动的情况下,推导出了矢谱参数与系统动力学参数之间的关系式,从理论上证明了在转速恒定的前提下,振矢角及振矢比仅与系统的刚度系数和阻尼系数有关,该研究结果为应用矢谱分析技术进行转子系统振动分析以及系统参数辨识提供了一定的理论依据.     

应用谐波小波包提取转子故障特征方法

为消除转子转速变化时各节点中倍频分布的随机性,提出一种应用谐波小波包技术提取转子故障特征参数方法.该方法首先依据尺度变换思想对原始振动信号进行重采样,然后应用谐波小波包技术将重采样信号分解到给定层上,最后提取各个节点的谐波小波包系数能量值作为故障诊断的特征参数.通过对油膜涡动实验数据的处理和分析,观察到不同转速下节点倍频分布与能量分布具有了统一的物理意义.转子故障诊断实验中,对转子不平衡、不对中、动静碰摩、油膜涡动故障的分类准确率达91.4％.表明应用该方法提取的特征参数,可以作为转子故障诊断的可靠依据.     

喷射式旋转床转子对传质性能的影响

采用乙醇-水体系,在常压全回流条件下,对三种转子的喷射式旋转床进行精馏试验.结果表明:喷射式旋转床的每米理论塔板数均随气相动能因子、转速的增大出现峰值,转子Ⅰ的传质效率高于转子Ⅱ和转子Ⅲ.转子Ⅰ的每米理论塔板数在30～42块之间.每块理论板压降随气相动能因子、转速增大而增大,在相同条件下转子Ⅰ的每块理论板压降低于转子Ⅱ和转子Ⅲ,转子Ⅰ的比压降在90～180 Pa/块之间.装有液体分布器的转子Ⅰ的每米理论塔板数比无液体分布器时的高40％～60％.     

高阶累积量分析理论及其在机械传动系统损伤检测中的应用

文中详细讨论了高阶累积量方法的特点和性质,分析了基于高阶累积量理论的相关信 号处理技术,以及在处理随机信号非线性特性时独特的功能;研究了基于高阶累积量方法的 振动信号分析处理技术,即双谱分析、1(1)/(2)维谱分析以及双相干谱分析方法,分 析了各自特点以及它们的估计算法;在此基础上,将其引入到机械传动齿轮系统的故障诊断分析之中, 对系统的故障特征进行了提取并对故障类型进行了区分;对不同大小和不同类型故 障的传动系统进行实验测试,采用高阶累积量进行特征提取识别,并对高阶累积量理论实际应用效果做了分析评价,表明这是一种较理想有前途的有效方法.     

基于LabVIEW的转子偏转修正电磁控制系统

结合虚拟仪器技术和电磁控制技术,以转子为研究对象,对转子的轴心轨迹进行采集、分析完成后,通过对转子进行电磁控制并加上相应的PID算法,调整主轴的偏心,并在此基础上开发了基于LabVIEW的转子偏转修正的电磁控制系统,实现了实时转子轴心轨迹的数据采集、信号分析处理、PID控制和电磁控制等功能,为大型旋转机械的在线监测控制系统的开发提供技术参考.     

盲系统辨识与故障诊断

盲系统辩识是一种仅由系统的输出中提取系统的未知信息的一种新的基本信号处理方法。论述了盲系统辨识的基本思想及其算法，将盲系统辩识思想引入到旋转机械状态监测与故障诊断中，提出了基于盲系统辩识的机械故障诊断的方法，并以转子裂纹为例，研究了基于时序模型盲辨识的不同的裂纹位置、深度的转子裂纹参数化双谱特征，得到了一些有价值的结论，为转子裂纹的诊断提供了一种新的方法。实验结果表明，该方法是有效的，基于时序模型盲辨识的参数化双谱分析具有对故障的灵敏性及能显示检测信号的一次、二次谐波等主谐波以及描述检测信号中二次相位耦合等非线性现象。     

旋转机械故障诊断分析系统

该系统采用全新的转子正、反进动分析技术和先进的信息处黎方法,以“面向故障特征,浓缩机器特征信息”为设计思想,引入旋转机械转子运动的正进动、反进动和进动比量作为故障特征量,丰富和凸现了机器的振动特征,建立了完整的基于轴心进动分析的旋转机械敞障诊断理论,确定了典型故障的特征信息和诊断准则,可提供更可靠的故障诊断依据,大大提高了旋转饥械状态监测与故障诊断的灵敏度和准确,获得了国家科学技术进步二等奖。     

基于频谱图的故障诊断系统

采用频谱法对TRT中回转机械故障信号进行能量分析,提取出反映TRT运行状态的功率谱的特征向量和主要故障特征表,设计了监测和诊断软件的故障诊断模块。结果表明:利用故障信号的特征向量与故障特征表,通过相似性原理进行故障诊断是有效的。     

子波神经网络在故障诊断中的应用研究

根据旋转机械常见的的故障类型和故障信号时域采样数据 ,以子波空间作为模式识别的特征空间 ,采用信息熵为代价函数的神经网络学习算法 ,由子波神经网络对故障进行学习和诊断 .实验结果表明 ,子波神经网络的故障诊断方法在不了解故障信号频率结构的情况下 ,即可对平稳和非平稳故障信号进行诊断 ,适于设备在线监测及设备的巡检     

模糊综合评判在机械故障诊断中的应用

利用模糊综合评判理论，建立了设备故障诊断的综合评判模型，对离心式压缩机带见故障进行了诊断分析和研究，结果表明采用此方法诊断设备的故障，计算简单，应用方便，结论明确直观，具有很高的准确度。     

基于小波变换频谱分析的变频电机状态监测系统

介绍了小波变换理论,论述了基于电流频谱分析的异步变频电机在线监测诊断系统架构。通过对电机电气信号的采集,利用小波变换频谱分析方法,分析了稳态运行时定子电流的频谱,提取出故障信号的特征,对电机典型故障进行了定位和诊断,并通过故障案例论证该诊断分析系统的有效性。     

基于数学形态学的轴心轨迹滤波提纯法

在大型回转机械状态监测与诊断中，常利用两路相互垂直的振动信号合成轴心轨迹来监测其运行状态和故障类型，不易获得清晰的特征。本文利用数学形态学的一些基本功能还原出干净的轴心轨迹，为研究轴心轨迹图像的特征提取和识别提供可靠的数据，使计算机能自动进行旋转机械故障的诊断。     

一种用于旋转机械振动故障诊断的专家系统

介绍了旋转机械的振动诊治方法,并在振动理论及振动故障诊断理论的指导下,用结构分析法建立了一种旋转机械振动故障计算机诊断系统     

应用经验模态分解下的AR模型提取旋转机械故障特征

将时间序列的AR模型引入到旋转机械故障诊断中,采用了经验模态分解与AR模型相结合的方法提取旋转机械的故障特征。通过选取含有故障信息的固有模态函数进行功率谱分析,提取故障特征,分析故障原因。仿真和试验结果表明,此法能够有效地提取故障特征参数,为旋转机械的故障诊断提供了方法保障。     

声发射用于旋转机械故障诊断的实验研究

在旋转机械实验台上利用声发射传感器检测声发射信号,通过检测到的声发射信号对旋转机械的运行状态做出监测与判断,并进行故障诊断.介绍了以滚动轴承的人为缺陷为对象进行的基础试验,测评结果表明了用声发射方法进行旋转机械故障状态监测和诊断的可行性.     

一种叶片裂纹检测的稀疏共振解调算法

针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次, 对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次, 根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪, 从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中,仅采用多尺度分解无法在时域上得到周期性冲击故障特征。而采用所提出的基于稀疏共振解调方法进行信号处理后,强相干噪声得到了有效抑制, 从而突出了故障特征。     

基于生产者-消费者模式的机械振动故障诊断系统

振动信号能够在时域和频域内反映旋转机械的故障信息,针对传统测试系统难以兼顾振动信号高速实时采集和大运算量处理的问题,基于生产者-消费者模式设计了一种旋转机械振动故障诊断系统。该系统将振动信号采集过程与处理过程分别构成数据生产模块与数据消费模块,使数据在两种模块内以不同迭代速率实现高效解耦共享。采用组态软件LabVIEW,并结合高速采集卡NI6351、振动传感器等硬件,搭建了模拟直升机传动系统故障诊断实验台。在生产模块内实现了14通道100 kHz采样频率下的振动信号高速实时采样,在消费模块内采用傅里叶频谱和Hilbert包络谱分析实现了对数据的实时处理,获得了准确的故障特征,实现了对模拟直升机传动系统故障的实时精确诊断。