IMF能量和RBF神经网络相结合在滚动轴承故障诊断中的应用研究

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种将IMF能量与RBF神经网络相结合的方法用于故障诊断.该方法首先利用经验模态分解(EMD)方法,把振动信号分解为若干个IMF分量,再用重要的IMF分量求得IMF能量特征向量,最后将特征向量输入RBF神经网络进行故障模式分类.通过对滚动轴承的正常状态、内圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障.     

基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,提出了一种基于EMD和Hilbert包络谱的滚动轴承故障诊断新方法.通过在滚动轴承实验台上提取振动信号,用EMD对数据进行分解得振动信号的固有模态函数分量(IMF分量),然后对IMF作Hilbert包络并进行谱分析.结果表明,该方法能够准确地识别和诊断出滚动轴承的运行状态和故障类型,非常适合滚动轴承故障精确诊断,具有很高的工程实用价值.     

基于改进EMD样本熵和SVM的风机滚动轴承故障诊断

风机齿轮箱振动信号成分复杂,而经验模态分解(EMD)在故障诊断中存在模态混叠和端点效应问题.针对此问题,研究了一种EEMD样本熵和高斯径向基核函数的SVM分类器的滚动轴承故障诊断方法.以风机齿轮箱滚动轴承为研究对象,提取了内圈故障、外圈故障、滚动体故障和正常轴承4种状态振动信号,利用EEMD和小波分别对振动信号分解降噪并筛选主要IMF分量;计算前4阶IMF分量的样本熵作为特征向量;最后将特征向量输入高斯径向基核函数的SVM模型进行故障识别.结果表明:EEMD算法对端点效应和模态混叠都有一定抑制作用,EEMD样本熵和SVM相结合可有效识别滚动轴承故障类型,故障识别率为97.5％,为工程应用中风机齿轮箱滚动轴承故障诊断提供参考.     

基于IMF能量矩和神经网络的轴承故障诊断

针对滚动轴承故障振动信号的非平稳特征,提出了一种本征模函数(Intrinsic Mode Function,简称IMF)能量矩的特征向量提取法,并与BP神经网络相结合用于滚动轴承的故障诊断.该方法首先利用经验模态分解(Em-pirical Mode Decomposition,简称EMD)方法.把振动信号分解为若干个IMF,再将重要的IMF分量作基于时间轴的积分,得到IMF能量矩特征向量,最后借助BP神经网络的分类能力对特征向量进行分类.对滚动轴承的正常状态、外圈故障、滚动体故障和外圈故障信号的分析结果表明,该方法能够准确、有效地识别这些故障.     

基于改进EMD和谱峭度法滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号的强背景噪声特点,提出一种基于改进经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与谱峭度法的滚动轴承故障特征提取方法.首先,利用EMD方法对原故障信号进行分解,得到若干平稳固有模态分量(intrinsic mode function,简称IMF);然后,采用灰色关联度与互信息相结合方法剔除传统EMD分解结果中存在的虚假分量;最后,运用谱峭度法和包络解调方法对真实IMF分量进行分析,提取故障特征频率.通过对实际滚动轴承故障信号的应用表明,该方法可有效地提取滚动轴承故障特征,且能够取得比传统包络解调分析更好的效果.     

基于EMD和峭度的Hilbert包络解调在滚动轴承故障诊断中的应用分析

针对直接运用快速傅里叶变换（FFT）无法有效提取具有非线性非平稳特性的滚动轴承振动信号故障特征频率的问题,提出了一种基于经验模式分解和峭度指标的Hilbert包络解调方法.首先对滚动轴承的振动信号进行了经验模式分解（EMD）,得到了包含轴承故障特征信息的各阶本征模态函数（IMF）,再计算各阶IMF的峭度值,选取了峭度值较大的几阶IMF分量重构信号,并对重构信号进行了Hilbert包络解调分析,从而获得了滚动轴承的准确故障特征信息.分别对仿真模拟信号和实际滚动轴承发生内圈故障的振动信号进行了分析,清晰地得到了故障特征频率.研究结果表明,利用融合EMD、峭度系数和Hilbert包络解调的诊断方法能够快速、准确地提取滚动轴承的故障特征频率,从而可以对滚动轴承进行有效地故障诊断.     

基于小波包熵与EMD的能量算子解调机械故障诊断

针对在强噪声背景下轴承振动信号的非线性,非平稳性以及调制源微弱难以提取故障特征的问题,提出了一种基于小波包熵值与EMD(经验模态分解)结合的能量算子解调故障诊断方法。该方法首先对信号进行小波包熵值降噪,进而选取相关度最大的IMF(本征模态分量)进行能量算子解调,从而实现了提取该分量下的故障信号的幅值和频率信息。对机械故障振动信号进行实验分析表明,相对于普通Hilbert解调法的运算精度与运算速度满足不了诊断需求的情况下,该方法能够有效解调出故障频率信息,实现对故障类别的推断。     

基于EMD与同态滤波解调的矿用齿轮箱故障诊断

针对矿用齿轮箱振动信号的特点,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,简称EMD)与同态滤波相结合的故障解调方法.利用EMD对某矿用皮带机齿轮箱故障信号进行分解,得到若干个本征模态函数(intrinsic mode functions,简称IMFs)分量,然后对其中较突出的IMFs进行同态滤波解调分析,提取出了频率为7.0Hz的调制故障信号.研究表明,EMD与同态滤波解调相结合是一种有效的齿轮箱故障诊断方法.     

基于EMD/HHT的齿轮箱齿轮不对中故障信号分析

研究了经验模态分解(简称EMD)技术在齿轮箱故障诊断中的应用,并详细论述了EMD原理,对齿轮故障振动信号(简称故障信号)进行EMD,获取固有模态函数(简称IMF)分量,并通过HHT(Hilbert-Huang)变换,对IMF分量进行解调,对解调信号进行频谱分析,提取故障特征频率。研究结果表明,EMD方法能够有效降低信号的噪声,提高信噪比,突出信号的故障特征。     

峭度准则EMD与空域相关结合的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承故障信号非线性、非平稳的特点,提出一种经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与空域相关相结合的信号特征提取方法。首先,利用EMD方法将振动信号分解成若干个固有模态分量(Intrinsic Mode Function,IMF);然后采用峭度准则选取能够反应故障特征的IMF分量进行重构,再对重构信号运用空域相关法进行降噪;最后将处理后的振动信号进行Hilbert包络谱分析,提取出轴承的故障特征。采用所建立的方法分析轴承外圈故障的实验数据。结果表明,峭度准则EMD与空域相关相结合的方法能够对振动信号进行降噪处理并有效地提取出轴承外圈故障特征频率。     

纳米科技与仪器仪表

本文介绍了纳米科技的基本概念,针对纳米材料独特的结构和优异的性能,联系现代仪器仪表的实际情况,阐述了纳米科技在现代仪器仪表领域的应用和前景,目的在于探索高新科技如何与生产实际相结合,与广大同行共同推动仪器仪表产业的发展。     

CVD和PVD及其在工、模具上的应用

介绍了CVD和PVD的发展历史、性能特点及其在工、模具上的应用。用CVD和PVD技术可以在钢和硬质合金表面沉积高硬度的陶瓷薄膜，改善工、模具的耐磨性和耐烧蚀性，从而大大提高工、模具的使用寿命。     

MEMS研究的新进展——微型系统及其发展应用的研究

简要叙述了微电子机械系统(MEMS)研究中的多单元综合体--微型系统,包括它的种类、结构、工作原理及相关的特性。对其应用前景作了讨论,并提出了一些超前的设想     

石油化工装备与石油化工工业(下篇)

石化装备技术发展趋势 国际上石化专用设备技术发展趋势，基本是根据石化工艺技术发展的要求，对各种石化专用设备进行了反应动力学、流体力学、传质和传热机理、分离和干燥原理研究和设计计算研究。其中反应设备实现大型化、结构简单化、操作自动化、研究方法趋向综合化方向发展；换热设备的性能对石化产品质量、能量利用率以及系统的经济性和可靠性起着重要的作用，     

石油化工装备与石油化工工业(上篇)

石化工业生产用装备一般分为专用设备和通用设备。石化专用设备包括工业炉、反应设备，换热设备，塔器，储运设备和专用机械等；石化通用设备包括气体压缩机．泵、阀门等。由于石化工业生产一般是高压、高温、低温、易燃、易爆、腐蚀、有毒和连续化生产条件下，因此要求石化装备性能优良、质量可靠，经济安全，符合环保，能够满足石化安全，稳定、长周期、满负荷生产的需要。     

用辉光放电质谱法和火花源质谱法分析表征金属和半导体

辉光放电质谱（ＧＤＭＳ）和火花源质谱（ＳＳＭＳ）是进行高纯固体材料直接和全面分析的两种主要的分析技术，ＧＤＭＳ和ＳＳＭＳ各有所长，有互补性。适当运用这两种技术，综合其优势，可望在固体样品分析表征的许多应用中获得更全面的信息和更可靠的分析结果。本文介绍了ＧＤＭＳ在贵金属分析领域中的两个应用，讨论了高纯镓分离中的表面富集问题，介绍了用ＳＳＭＳ研究杂质元素分布均匀性和相关性的方法。     

Education and training of engineers and scientists in measurement and instrumentation

The paper reviews problems of education and training in measurement and instrumentation, and the work of IMEKO in this field. Among the principal topics discussed is the nature, scope and organisation of measurement and instrumentation science.     

企业经营管理与变革

阐述了我国企业管理变革的目的和存在的问题，并分析了发达国家企业管理进程所经历三个阶段的特征和表现，着重提出我国企业应不失时机地结合企业实际，按步骤认真地进行管理变革，才能确保企业持续稳定的发展。     

楼梯及地面扫拖一体机器人设计与研究

针对目前大部分扫拖机器人没有楼梯清洁功能的问题,设计了一种楼梯及地面扫拖机一体机器人.该机器人设置了3个高度可相对运动的模块,其中一侧模块采用吸尘方式实现扫地功能,另一侧模块基于中心对称的曲柄滑块机构设计完成拖地功能,中间模块基于皮带轮传动完成对两侧模块的升降功能,以实现机器人顺利攀爬楼梯.对机器人使用的电机进行计算并选型,然后采用有限元分析法对机器人的关键部件进行了强度和刚度校核,分析结果表明,所设计的机器人结构可满足使用要求.最后对该机器人进行了清洁试验,结果表明其能够平稳完成楼梯及地面扫拖任务,实现有效清洁,节约人力资源,改善生活卫生状况.