利用倒阶次谱和经验模态分解的轴承故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与希尔波特-黄变换技术相结合,提出了基于倒阶次谱和经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法.首先,对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,对时域信号进行等角度重采样,转化为角域伪平稳信号,然后对角域信号进行经验模态分解.最后,对包含轴承故障信息的高频固有模态函数进行倒阶次谱分析,就可以提取轴承的故障特征.通过对轴承内圈和外圈故障信号的分析表明,该方法能准确识别轴承的故障类型和部位.     

基于阶次双谱的齿轮箱升降速过程故障诊断研究

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点，将常规的阶次分析与双谱分析技术相结合，提出了基于阶次双谱的齿轮箱故障诊断方法。首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样，再对时域信号进行等角度重采样，转化为角域平稳信号，最后对角域重采样信号进行双谱分析，就可提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈故障实验信号的分析表明，该方法能有效地识别轴承的故障。     

阶次包络谱在轴承故障诊断中的应用

旋转机械的升降速过程包含丰富的状态信息,因而旋转机械的升降速过程对于旋转机械的故障诊断具有独特的价值.将常规的阶次分析技术与包络谱相结合,提出基于阶次包络谱的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域信号实行等角度重采样,转化为角域平稳信号,最后对角域重采样信号进行包络谱分析,就可提取轴承的故障特征.通过对轴承内圈、外圈故障实验信号的分析,表明该方法能有效诊断轴承的故障.     

运用阶次跟踪和奇异谱降噪诊断齿轮早期故障

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与奇异谱降噪技术相结合,提出了一种针对齿轮早期故障的诊断方法。首先对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,再对时域信号进行等角域重采样,转化为角域伪稳态信号;然后对角域信号进行奇异谱降噪处理,以减小背景噪声的影响;最后对降噪后的信号进行阶次谱分析。通过对齿轮箱早期故障信号的分析表明,该方法能准确地识别出齿轮的故障特征。     

快速谱峭度结合阶次分析滚动轴承故障诊断

针对变速齿轮箱振动信号非平稳、强干扰及信号调制等特征,导致滚动轴承故障难以精确诊断,提出了融合快速谱峭度的滚动轴承故障包络阶次谱诊断方法。采用快速谱峭度自适应确定滤波参数,对时域信号进行带通滤波和包络以提高信噪比,将包络后时域非平稳信号重采样后转换为角域伪平稳信号,消除“频率模糊”,对角域包络信号频谱分析得到阶次包络谱,根据阶次特征对比实现滚动轴承故障诊断,完成了从600~1 500 r/min升速过程中齿轮箱滚动轴承外圈故障的模拟与信号分析实验。结果表明,所提出的方法故障特征阶次最大误差为1.84%,能够有效提取变速工况下滚动轴承故障特征并判定其类型。     

基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的特征提取,提出了一种基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频信号,再根据转频信号对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行循环平稳解调分析,根据故障特征阶次处的切片解调谱进行齿轮箱复合故障诊断.通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行了分析,分析结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取处于变转速下的齿轮箱复合故障的特征.     

齿轮箱起动过程故障诊断

针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪、角域平均和Teager能量算子分析技术相结合,提出了基于阶次跟踪和Teager能量算子分析的齿轮箱故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,再对时域信号进行等角度重采样,转化为角域平稳信号,然后对角域信号进行角域平均和带通滤波,以消除干扰噪声的影响,最后由Teager能量算子计算振动信号的瞬时频率和瞬时幅值,根据瞬时频率和瞬时幅值图,就可提取齿轮的故障特征.通过对齿轮齿根裂纹故障试验信号的分析,表明该方法能有效地诊断齿轮的裂纹故障.     

基于形态分量分析的变工况齿轮箱故障诊断研究

齿轮箱变工况运行时表现为转速和负载的变化,其振动信号是非线性的多分量信号,变工况齿轮箱故障诊断是研究难点。首先使用数字微分的阶次跟踪方法对原始振动信号按计算得到等角度重采样时刻插值,将非平稳的振动信号转化为角域平稳信号;然后使用形态分量分析(MCA)方法从角域信号中分离出冲击、简谐分量与噪声成分,提取齿轮箱非线性、多分量信号中的故障特征;再对冲击分量做角域平均突出故障特征,最后进行瞬时功率谱分析识别齿轮是否有故障。实验分析表明,使用此方法能根据瞬时功率谱分布的阶次和角度范围识别故障,适用于变工况下的故障齿轮检测。     

基于阶次跟踪和变换时频谱的轴承故障诊断

综合利用阶次跟踪和Teager-Huang变换时频分析技术,进行齿轮箱起动过程轴承故障诊断.首先,对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域同步采样,并对时域信号进行等角度重采样转化为角域平稳信号,再对角域信号进行EMD分解,将振动信号分解成不同特征时间尺度的单分量固有模态函数.然后,用Teager能量算子计算各固有模态函数的瞬时频率和瞬时幅值,进而得到Teager-Huang变换时频谱.通过对齿轮箱起动过程轴承故障振动信号的分析表明,该方法能有效地识别轴承故障.     

基于c．RIO的阶次跟踪分析在风力发电中的应用

针对风力发电机组齿轮箱变速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪和信号包络提取技术相结合,提出了一种针对齿轮点蚀故障的诊断方法。首先利用Compact RIO对齿轮箱的振动信号进行了时域数据采集,然后对时域信号进行了包络提取,进而对时域包络信号进行等角域重采样得到等角域包络信号,最后对等角域包络信号进行了阶次跟踪分析;通过对比正常齿轮和点蚀故障齿轮的包络阶次谱,进而找到了点蚀故障齿轮的故障频率特征。模拟仿真结果表明,阶次跟踪分析可以解决传统傅里叶变换在处理非平稳信号时的“频谱模糊”现象。通过齿轮点蚀故障试验的分析,结果表明包络阶次谱能够用于有效地分析出点蚀故障齿轮的特征频率,阶次跟踪分析在风力发电机组齿轮箱的故障诊断中具有广阔的应用前景。     

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。     

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。     

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.     

基于插值法的计量泵流量控制算法研究

针对目前国产计量泵实际流量显示不直观、计量精度低等问题,分别用分段插值、拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值4种算法,对不同压力下多种型号的计量泵实际流量和频率之间的关系进行了理论研究,并用线性回归分析法对所得计算结果进行了分析。分析结果表明,分段插值算法所得标准误差最小,残差图中的离散性最明显,置信区间最小,更真实的反映了实际流量和频率的关系,可大大提高计量泵的计量精度,适合用作计量泵控制器流量控制算法。     

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.     

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。