基于变分模态分解近似熵和支持向量机的轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号的非平稳特征,以及现实中难以获得大量典型故障样本的情况,提出了一种基于变分模态分解的近似熵和支持向量机的故障诊断方法。首先,通过VMD将原始振动信号分解为若干个频率尺度的本征模态分量;然后,计算各个IMF分量的近似熵并组成特征向量;最后,将上述特征向量输入支持向量机进行训练,并判断轴承的工作状态和故障类型。分析结果表明:与EMD及LMD相比,VMD近似熵与支持向量机相结合后,诊断精度得到了较大的提高,更适用于轴承故障的自动化诊断。     

基于小波包近似熵和SVM的圆柱滚子轴承诊断

为了解决特种车辆变速箱圆柱滚子轴承由于振动信号的非线性、非平稳特征较为微弱,提取的特征量数值不明显且现实中难以获得大量含丰富特征的典型故障样本而难以对其进行准确诊断的问题,应用小波包近似熵和支持向量机对特种车辆变速箱圆柱滚子轴承进行诊断。首先,在自行搭建的模拟实验台上采集某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承正常、外圈磨损、滚动体故障、点蚀和压痕4种典型状态的振动信号;然后,分别提取4种典型状态振动信号的小波包近似熵值作为支持向量机的输入,根据支持向量机的输出结果来确定圆柱滚子轴承是否发生故障和故障类型。结果表明,该方法能有效对某型特种车辆变速箱圆柱滚子轴承的典型状态进行诊断,为其他相似变速箱圆柱滚子轴承的故障诊断提供一种参考途径,具有一定的工程实用价值。     

基于多维度互近似熵的滚动轴承故障诊断方法研究

针对滚动轴承的故障诊断问题,引入互近似熵的方法对轴承振动信号进行分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号互近似熵的影响,提出多维度互近似熵的特征提取方法。利用多维度互近似熵方法所提取的特征,建立了基于支持向量机的轴承故障诊断模型。对轴承不同类型、不同程度的故障数据进行分析,证明了多维度互近似熵方法可以有效提取轴承不同状态的特征信息,与支持向量机结合可以精确地诊断轴承不同类型、不同程度故障,具有一定的优势。     

小波包和模糊熵特征融合的轴承故障诊断

进行轴承多种类型裂纹故障诊断时,为解决单一特征量诊断效率低的问题,提出了基于信号小波包分解的精细时频域分析和模糊熵的特征融合方法。首先对轴承振动信号进行小波包4层分解重构,确定小波包系数模糊熵和频带能量,精细提取振动信号的高低频故障信息特征;然后基于权重指标对模糊熵和频带能量进行融合,构造多种故障状态下轴承信号的特征向量;最后选择适合小样本分类的支持向量机对轴承裂纹故障进行诊断。试验数据处理结果表明,轴承不同裂纹故障状态下,融合特征的方法诊断效率更高,相较于单一特征量识别准确率提高5.0%以上,对10种裂纹故障诊断正确率达到98.0%。     

基于多维度排列熵与支持向量机的轴承早期故障诊断方法

针对许多现有方法无法有效诊断滚动轴承早期故障的问题,引入排列熵的方法对轴承振动信号进行早期故障分析。通过研究嵌入维数和延迟时间对信号排列熵的影响,提出多维度排列熵的特征提取方法。利用多维度排列熵方法所提取的特征,建立了基于支持向量机的轴承早期故障智能诊断模型。对轴承不同类型、不同程度的故障数据进行分析,证明了多维度排列熵方法可以有效提取轴承不同状态的特征信息,与支持向量机结合的智能诊断模型可以精确地诊断轴承不同类型的早期故障,具有很强的通用性;该模型在贫样本的情况下,依然具有很高的诊断精度,适用于滚动轴承早期故障状态的在线监测。     

基于模糊熵与LS-SVM的轴承故障诊断

由于滚动轴承不同状态的振动信号具有不同复杂度的特点,提出利用模糊熵和最小二乘支持向量机(LSSVM)实现轴承故障的准确诊断。模糊熵将模糊理论引入到数据序列的复杂度测度中,能够测量出不同复杂度的数据序列。根据模糊熵计算方法,选择最优参数计算轴承振动信号的模糊熵,作为区分轴承不同故障状态的特征参数。以轴承振动信号的模糊熵为输入,以最小二乘支持向量机为分类器,准确识别轴承故障状态。轴承实测振动信号分析表明,方法能够有效诊断轴承故障,提高故障诊断的准确率。     

基于近似熵和集成经验模态分解的转子多故障诊断方法研究

为了提高汽轮机转子多故障分类的准确率,提出一种集成经验模态分解(EEMD)、近似熵和支持向量机相结合的多状态分类方法。首先进行EEMD得到各频段的单分量信号;再求出熵值作为故障信号的特征向量输入到基于二叉树的支持向量机中实现多状态分类。对比近似熵、模糊熵和能量法这三种方法,实验结果验证了利用EEMD和熵理论相结合的方法量化故障信号非线性特征的正确性。同时也表明在欧氏空间中,近似熵值组成的特征向量彼此间的距离最远,分类效果也最好。     

多尺度近似熵在机械故障诊断中的应用

针对机械故障信号非线性、非平稳性特点,提出了一种基于多尺度近似熵和支持向量机的故障诊断方法,首先利用多尺度近似熵对故障信号进行故障特征提取,然后结合支持向量机对不同的机械振动信号进行分类。结果表明,该方法能有效识别轴承类故障。     

基于Hilbert包络谱熵和GA-SVM的水轮发电机轴承故障诊断

水轮发电机轴承在运行时承受着整体机组的轴向负荷与复杂水推力,针对其产生的非稳态、非线性特征的振动信号,提出一种基于Hilbert包络谱分析与遗传算法支持向量机（GA-SVM）相结合的诊断方法,用于轴承故障状态的识别。首先对推力轴承运行时产生的振动信号进行集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD）,分解成若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Function,IMF）,依据峭度准则选取主要IMF分量并通过Hilbert包络谱分析,计算包络谱熵,将归一化后的包络谱熵作为特征向量输入GA-SVM进行训练与故障识别。仿真实验结果表明,基于EEMD包络谱熵分析法相比于时频域图像处理能更好地提取出复杂工况下的故障信号特征,遗传算法支持向量机识别准确率达96.87%,该算法模型可进一步应用于水轮发电机轴承故障诊断。     

基于最小熵解卷积-变分模态分解和优化支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于最小熵解卷积和变分模态分解以及模糊近似熵的故障特征提取方法,并采用优化支持向量机对故障进行识别分类。首先利用最小熵解卷积方法降低噪声干扰并增强故障信号中故障特征信息,进而对降噪后的信号进行变分模态分解,并利用模糊近似熵量化变分模态分解后包含故障特征信息的模态分量以构建特征向量,之后通过采用扩展粒子群算法优化惩罚因子和核函数参数的支持向量机,对故障样本训练并完成故障识别分类。将所提方法应用于滚动轴承不同损伤程度、不同故障部位的实验数据,验证了该方法的有效性。与基于局部均值分解的特征提取方法相对比,结果表明所提方法可以更精确地提取出滚动轴承故障特征,并能够更准确地完成不同故障的识别;通过与基于网格寻优算法优化的支持向量机方法和基于扩展粒子群优化的最小二乘支持向量机方法相对比,结果表明所提方法具有更好的分类性能,能达到更好的诊断效果。     

叶切面最大厚度数值计算与应用

以叶切面最大厚度的数值计算方法为基础,探讨叶切面最大厚度计算的计算机实现,介绍叶切面厚度数值计算法的应用实例.     

Natural frequencies of vibration of a class of solids composed of layers of isotropic materials

In a recent paper, the Ritz method with simple algebraic polynomials as trial functions was used to obtain an eigenvalue equation for the free vibration of a class of homogeneous solids with cavities. The method presented is here extended to the study of a class of non-homogeneous solids, in which each solid is composed of a number of isotropic layers with different material properties. The Cartesian coordinate system is used to describe the geometry of the solid which is modelled by means of a segment bounded by the yz, zx and xy orthogonal coordinate planes and by two curved surfaces which are defined by fairly general polynomial expressions in the coordinates x, y and z. The surface representing the interface between two material layers in the solid is also described by a polynomial expression in the coordinates x, y and z. In order to demonstrate the accuracy of the approach, natural frequencies are given for both a two- and three-layered spherical shell and for a homogeneous hollow cylinder, as computed using the present approach, and are compared with those obtained using an exact solution. Results are then given for a number of two- and three-layered cylinders and, to demonstrate the versatility of the approach, natural frequencies are given for a five-layered cantilevered beam with a central circular hole as well as for a number of composite solids of more general shape.     

磨粉机快辊轴承座加工工艺设计

设计了磨粉机快辊轴承座的加工工艺和具体的工装夹具.利用卧式加工中心加工磨粉机快辊轴承座,辅以能够高效快速夹紧的夹具,既可以保证加工精度,又能够提高加工效率.     

活塞销孔加工工艺的改进

我公司于８０年代末引进Aspera公司年产８０万台冰箱（冷柜）压缩机生产线及软件技术，在压缩机加工中，活塞销孔（如图１所示）的加工是难点之一。用镗床加工，质量一直难以达到要求，废品率很高。后来我们将Aspera公司的加工工艺即精镗后滚光改为精镗后用金刚石铰刀粗、精铰孔，由此解决了这个技术难题。（１）原意大利Aspera公司工艺简述其工艺流程为：钻６．５通孔→扩孔至７＋０．１→粗镗７．４７３＋０．０３６、圆柱度０．０１→精镗至７．９３５＋０．００６、圆柱度０．００２→滚光７．９３８＋０．００６、圆柱度０…     

广州地铁APM列车制动机理分析

根据广州市珠江新城旅客自动运输系统(APM)列车的运行特点,介绍APM列车制动系统的制动方式及其特点,分析APM列车动态制动和摩擦制动的工作机理及其区别和联系,阐明APM列车制动系统的电控制过程和气控制过程,从而为APM列车制动系统的维护和管理提供一定的依据.     

盘丝极心偏对三爪自定心卡盘找标精度影响的分析

三爪自定心卡盘作为机床的主要附件,已有一百多年的发展历史,尽管目前随着数控技术的不断发展,越来越多地需求高速动力卡盘,但三爪自定心卡盘目前仍有一定的市场。 要保证卡盘可靠地夹紧工件,必须使其有可靠的夹持精度;要保持卡盘的精度,必须要严格控制各零部件公差及误差,如盘丝的极心偏。 　　极心偏是形成圆的渐开线的基圆圆心 (极心 )与盘丝内孔中心不同心所造成的偏差值。它对卡盘精度的影响分两种情况,一是卡爪夹持弧采用配磨,二是卡爪夹持弧采用单磨。本文主要探讨配磨时的影响。 　　卡爪夹持弧采用配磨,即每台卡盘整体…     

双丝杠驱动机构同步分析

介绍了双丝杠驱动机构工作原理,论述了双丝杠运动产生不同步的原因以及如何判定与解决同步问题。     

圆柱面素线的直线度公差带解析

详细分析了圆柱面素线的直线度公差带在新旧标准中定义和解释的区别，并从对圆柱面素线实际要素检测的角度，提出了推行新标准的实际意义。     

膨胀套导向机构的设计

通过分析膨胀套在实际使用产生滑移受阻现象、卡死现象原因的实质,并在分析产生问题原因的基础上提出了改进措施即：增加导向机构。     

螺旋桨桨叶叶面加工过程中加工量的计算

根据螺旋桨桨叶曲面加工精度和公差的要求，编制了计算机辅助工艺生成程序，求取了桨叶加工过程的最小打磨量，从而既保证了质量又大大提高了加工过程的效率。