基于声发射的风机轴承故障诊断研究

为实现对风机轴承早期故障诊断,采用SPM42000传感器对轴承声发射信号进行实时采集。以SKF240球面滚子轴承为例,轴承内圈、滚动体、外圈和保持架故障频率分别为452.687 0、191.57、387.313、13.832 6 Hz。首先,采用小波阈值降噪方法去除轴承故障信号中掺杂的由各部件摩擦或机械振动引发的噪声信号,选择sym9小波函数,分解层数为5,阈值规则为启发式阈值的软阈值函数;之后,选择所需频带的小波函数进行重构;若初次分解不能达到要求,需要采用小波包再次分解;最后,做包络谱分析,结合声发射信号的峰值特征参数,对轴承故障诊断。仿真实验结果表明,该方法可以识别出轴承各部件故障。     

基于稀疏分解的轴承声阵列信号特征提取

利用滚动轴承运行时的异常声响来识别轴承故障,搭建了轴承声阵列信号故障诊断实验平台。针对轴承声信号信噪比差、成分复杂、故障特征不明显的特点,提出一种基于稀疏分解的轴承传声器阵列信号特征提取方法。利用全息面有效声压场及其投影图对实验设备进行噪声源识别与定位,通过coif4小波字典和局部余弦字典构建冗余字典,采用稀疏分解提取热点噪声源声信号的冲击特征。仿真和实际声信号的处理结果表明,该方法准确提取了不同转速下声信号中的故障特征频率,证明了利用声阵列信号对轴承进行故障识别的有效性和可靠性。     

基于声发射检测技术的转炉耳轴轴承故障诊断

以转炉耳轴轴承为研究对象,将声发射技术应用于转炉耳轴轴承的故障诊断中,提出了应用主成分分析(PCA)和最小二乘支持向量机(LS-SVM)相结合的故障诊断方法。首先,对声发射信号的特征量进行主成分分析,得到更能反映设备状态的综合特征参数,然后将新的特征参数输入到最小二乘支持向量机中进行状态识别。利用在实际生产过程中采集到的转炉耳轴轴承声发射数据进行方法验证。结果表明,新方法能够有效区分出转炉耳轴轴承的故障模式,识别的总体正确率可达97.8%。     

铁路货车轴承的声发射故障诊断及分析

结合声发射检测的特点和货车滚动轴承故障检测的现状，将声发射检测技术应用于货车轴承故障检测中，提出了小波包分析提取轴承声发射信号特征向量的方法，并利用概率神经网络的模式识别功能进行轴承故障状态的识别。     

基于信息融合的机器人薄壁轴承故障智能诊断

为了实现轴承故障智能诊断,对基于信息融合的机器人薄壁轴承故障智能诊断方法进行研究。首先,采用声发射和振动传感器,搭建了机器人薄壁轴承试验与多信息数据采集系统;然后,以薄壁单列角接触球轴承ZR71820为对象,在轴承外圈、内圈和滚动体上分别制作点蚀、裂纹缺陷,用正交试验法采集不同缺陷类型、不同当量载荷及不同转速状态下薄壁轴承在试验过程中的声发射和振动信号;最后,选取时域中均方根值和峭度指数及频域中均方根频率作为振动、声发射信号的特征参数,分别进行了基于单一振动、声发射信号的薄壁轴承故障诊断,并采用SOM与BP神经网络将试验过程中的振动和声发射信号的特征信息进行融合,研究了基于信息融合的机器人薄壁轴承故障智能诊断技术。结果表明:基于振动信号故障诊断的正确率为85.7%;基于声发射信号故障诊断的正确率为81.0%;基于BP神经网络信息融合故障诊断的正确率为93.5%;基于SOM神经网络信息融合故障诊断的正确率为95.2%。基于SOM神经网络信息融合的薄壁轴承故障智能诊断比单用振动或声发射信号的诊断正确率分别高出9.5%和14.2%,比用BP神经网络信息融合故障诊断的正确率高1.7%。     

空域相关和LMD结合的滚动轴承声发射信号特征提取

为了消除噪声对轴承诊断效果的影响,提出了一种局域均值分解(Local mean decomposition,LMD)和空域相关相结合的轴承声发射信号特征提取方法。首先,利用LMD将轴承故障的声发射信号分解为若干个乘积函数(Production Function,PF)的线性组合;然后,采用峭度准则选取能够反映轴承故障特征的PF分量,对选取的PF分量分别采用空域相关法进行去噪,再重构去噪后的PF分量。最后,对去噪后声发射信号进行Hilbert包络谱分析,并与所选PF分量直接Hilbert包络谱分析结果进行对比。仿真计算和实验分析表明,本文提出的方法能够有效地提取轴承故障声发射信号特征。     

变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断

针对传统滚动轴承故障诊断方法过于依赖先验知识和专家经验,以及单一信号对某些故障识别率偏低的问题,提出一种变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断方法.首先搭建滚动轴承试验与多信息采集系统;其次对地铁牵引电机轴承进行缺陷预制并采集轴承试验过程中的声发射和振动信号;然后用小波包分解对原始信号进行处理并提取特征,再用卷积神经网络对归一化后的特征信息进行融合;最后建立二维卷积神经网络模型,对不同工况下的地铁牵引电机轴承故障进行智能诊断.试验结果表明:变工况下基于信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能诊断方法,可在载荷和转速变化的情况下准确识别轴承的故障类型,当神经网络训练集与测试集涵盖工况相同时,准确度可达100％.     

基于径向基函数神经网络的电机轴承智能故障诊断

本文提出了一种新的电机轴承故障诊断方法.首先把滚动轴承振动信号作为识别故障的特征向量,然后送入径向基函数神经网络中,进行故障类别的自动识别.试验结果表明,该诊断模型对电机轴承故障诊断具有良好的诊断效果,系统不仅能够检测到轴承故障的存在,而且能够比较准确地识别轴承的故障模式.     

基于优化CNN与信息融合的地铁牵引电机轴承故障诊断

针对在单一传感器下轴承故障识别率低的问题,提出一种基于优化CNN与信息融合的地铁牵引电机轴承故障智能检测方法。首先,选取NU216轴承为研究对象,预制故障缺陷;然后,采用正交试验法设计试验方案,采集NU216轴承的振动信号和声发射信号;其次,将原始数据通过连续小波变换,分别提取轴承的振动和声发射信号的时频域特征,并将2类单通道数据进行融合,得到双通道融合数据集;最后,将得到的3类数据集分别划分为训练集和测试集,输入优化后的卷积神经网络模型进行训练、测试。试验结果表明,基于振动信号的故障诊断准确率为95.76%,基于声发射信号的故障诊断准确率为92.33%,基于融合信号的故障诊断准确率为98.59%。     

滚动轴承声发射特征的单分类方法及其应用

提出基于支持向量数据描述(SVDD)的滚动轴承声发射特征的单分类智能诊断方法,适用于故障监测和诊断中缺少故障样本的情况。首先利用谐波小波优良的频域盒形特性,将滚动轴承声发射信号分解到相互独立互不重叠的若干频带内,然后求取主要频带内信号的能量并归一化处理,进而将归一化能量特征作为特征向量输入SVDD分类器中进行故障识别和分类。试验表明,该方法只需要正常轴承声发射特征作为学习样本,不需要其他非目标样本即可实现故障轴承的识别,与支持向量机分类方法比较具有更高的准确率。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。     

基于PKI技术的PMI的研究与实现

身份认证和权限管理是网络安全的两个核心内容。研发了一个基于公共密钥基础设施技术的权限管理基础设施系统。提出了一个基于属性证书和条件化的基于角色的访问控制、进行权限管理的权限管理基础设施访问控制模型,提供了属性证书的两种提交方式,即“推”模式和“拉”模式,并在此模型的基础上给出了该系统的实现,最后给出了该系统的一个应用实例。实践证明,该系统提供了一个较好的解决方案和实现,基本上能够满足大型应用(上百万用户)的用户需求。     

单片机应用系统研究——轮式移动机器人控制系统设计与研究

机器人的移动方式有很多种,但大致就分为两种:车轮式和足步式两种.本文从轮式移动机器人(WMR)的体系结构出发,重点设计了机器人移动控制系统的硬件、软件平台.首先,通过对非完整轮式移动结构和直流伺服电机模型的分析,建立了移动机器人的控制系统模型.其次,设计了基于AVR微控制器(AT90S8515)的移动控制系统,其中主要包括PWM功率驱动、测速单元和串行通讯模块等;对机器人速度、位置控制采用模糊PID算法,较好地克服了移动机器人模型的不确定性、转速位置控制要求的多变和环境改变等因素的影响.程序使用ICCAVR C语言编写,在AVR SUDIO调试软件中用ICE200仿真.