计算阶比跟踪技术及其在振动监测中的应用

傅里叶变换在分析旋转机械升、降速等非稳态振动信号时会产生频谱泄露,导致频谱模糊,阶比分析能够有效解决这一问题,文章比较了计算阶比跟踪与硬件阶比跟踪技术的各自优缺点,通过Matlab仿真示例演示了计算阶比跟踪技术的明显优势,并设计开发了汽轮发电机组振动在线监测系统。     

水下目标回波与混响的分数阶Fourier域盲分离

海底混响是水下掩埋目标探测的主要干扰,而掩埋层对声波的吸收导致声散射回波信号微弱。针对强干扰下的弱信号分离的问题,研究了目标声散射回波与混响在最佳分数阶Fourier变换域中的能量聚集性差异,提出了目标回波与混响的分数阶Fourier域盲分离方法。推导了目标几何声散射成分与混响在最佳分数阶Fourier域的能量分布特性,通过在最佳分数阶Fourier域构建广义相关矩阵构建目标函数,分离出目标回波声散射信号。仿真与数据处理结果表明:分数阶Fourier域盲分离算法分离出了目标声散射信号,提高了目标回波信号的信混比;与时频域盲分离算法相比,避免了在时频面上对目标自项时频点的选取,低信混比下分离效果好。     

最小二乘自适应滤波旋转机械阶比跟踪研究

为克服等角度重采样的计算阶比跟踪方法不能在时域提取阶比的不足，提出了直接在时域进行自适应滤波的阶比跟踪方法.通过研究周期性负载机械系统振动信号的特点，构造了包括状态方程和观测方程的振动信号模型.状态方程表示了阶比幅值的平滑变化，观测方程表示了测量误差和噪声.通过构造加权最小二乘自适应滤波器，实现了各阶比成分在时域中提取.并根据滤波矩阵的特殊性，采用共轭梯度法求解滤波方程.实验结果表明，该方法能够在时域中准确地提取幅值和频率变化的阶比，适合于旋转机械振动响应特征提取.     

热力系统的分数阶特性及其动态矩阵控制

在热力系统的控制设计或面向控制的特性分析时,目前广泛使用的是整数阶微分方程或者整数阶传递函数。研究表明:大量的热力系统采用分数阶描述比整数阶描述更精确,但是分数阶控制系统研究中存在着控制器参数整定困难等问题。本文基于动态矩阵控制是一种采用系统阶跃响应系数的非参数模型控制算法的特点,将其应用于分数阶系统的控制。因此只需获得系统的阶跃响应模型,从而避免了对于分数阶系统获取分数阶参数模型的困难以及获取整数阶参数模型的必然性模型失配问题,而且动态矩阵控制器参数整定相对简单,鲁棒性强。仿真结果证实该算法对分数阶系统的控制是可行且有效的。     

基于MODWPT的包络阶次谱在滚动轴承故障诊断中的应用

为了有效提取滚动轴承的故障特征,提出了基于MODWPT的包络阶次谱故障诊断方法.采用MODWPT将多分量的滚动轴承振动信号分解为若干个分量,对各个分量信号进行包络分析并对包络信号进行角域重采样;最后对重采样后的信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而判断滚动轴承的工作状态和故障类型.采用该方法分别对仿真信号和实验信号进行了分析,结果表明了该方法的有效性.     

改进的Seam Carving瞬时频率估计算法研究

旋转机械升降速阶段微弱振动信号具有潜在性和动态响应的微弱性等特点,因此瞬时频率是限制早期故障诊断发展的关键问题.针对这一问题,该文引入了图像处理领域的Seam Carving(SC)算法,并对SC算法进行改进,结合短时傅里叶变换(Short-Time Fourier Transformation,STFT),提出了STFT-SC瞬时频率估计算法.STFT-SC算法采用STFT对振动信号进行时频分析,然后利用Seam Carving算法中的能量梯度,采用动态规划的思想寻求seam路径,实现了旋转机械振动信号的一阶瞬时频率提取,最后对一阶时频数据进行时域重构,将重构的时域信号和仿真信号进行相关性分析.结果表明,STFT-SC算法对于高噪声、邻近阶比等振动信号都具有非常好的效果.     

分数阶傅里叶变换在轴承故障诊断中的应用

在对滚动轴承微弱故障诊断时,故障信号容易受到噪声的干扰,为了获取滚动轴承数据的有效故障信息,研究用分数阶傅里叶变换(fractional Fourier transform,FRFT)的方法对滚动轴承工作中产生的微弱故障进行诊断。该方法可以将滚动轴承数据变换到分数阶域的空间中进行分析,在此空间中变换分数阶的阶次从而搜索提取出微弱故障的最大峰值,分析结果表明用分数阶傅里叶算法可以有效的降低其他分量和噪声的互相干扰,准确的提取目标分量,实验结果证实了该方法的有效性和可行性。     

齿轮箱起动信号的倒阶次谱分析方法

研究旋转机械非稳态信号的分析方法．对等时间间隔采样的齿轮箱振动信号,利用插值算法实现角域重采样,得到等角度采样的插值点,分别对原始信号和重采样信号进行传统的频谱分析和阶次分析．结果显示出阶次分析法在处理转速变化信号时的优越性：阶次谱分析能够有效地避免传统频谱方法所无法解决的“频率模糊”现象．将倒频分析引入阶次分析中,成功的识别了齿根裂纹故障．     

分数阶BP神经网络滚动轴承故障诊断方法

研究基于分数阶BP神经网络滚动轴承故障诊断的问题。通过对滚动轴承5种状态类型特征信号的提取,以更全面的方式反映滚动轴承的工作特性。特征信号经过归一化处理后作为神经网络的输入,滚动轴承的故障类型作为神经网络的输出。运用分数阶BP神经网络对滚动轴承进行状态监测和故障诊断,判断其属于哪种故障类型。相较于整数阶BP神经网络,分数阶BP神经网络精度更高,且能更快地达到误差要求。仿真实验结果表明,分数阶BP神经网络能准确获取滚动轴承的运行状态。     

基于阶次倒双谱分析的滚动轴承故障诊断方法

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倒双谱技术相结合,提出了基于阶次倒双谱的轴承故障诊断方法.首先对齿轮箱升降速瞬态信号进行时域采样,再对时域非平稳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倒双谱分析,就可提取滚动轴承振动信号的故障特征.通过对滚动轴承内圈、外圈故障实验信号的分析.表明阶次倒双谱分析能有效地诊断滚动轴承故障.     

高载旋转弯曲疲劳损伤的磁记忆检测

为寻找高载旋转弯曲疲劳破坏前的特征信号,基于磁机械效应及磁场叠加原理进行理论研究,在此基础上,对带环形缺陷的45号钢试件进行高载旋转弯曲疲劳试验,研究疲劳过程中试件表面的磁信号的法向分量的分布变化.理论分析表明,疲劳裂纹附近的磁信号分布随裂纹扩展而变化.实验结果显示在进入裂纹快速扩展前后,缺口两边的磁信号大小顺序发生变化;名义应力及应力集中系数、环境磁场和提离值影响检测效果,但有对应的解决方法.磁记忆技术用于高载旋转弯曲疲劳损伤检测是可行的.     

基于混沌神经网络的旋转机械状态趋势预测

旋转机械的特征信号常具有非线性和非平稳性,传统的平稳信号分析方法对这类信号不适用,将混沌理论引入旋转机械的故障预测领域,详述了混沌预测方法和混沌神经网络的预测原理,并以工业现场大型烟气轮机为研究对象,完成了基于混沌神经网络的预测,与灰色预测方法进行了比较,实验结果表明基于混沌神经网络的预测精度更高,更有效.     

基于CEEMDAN⁃SPSO⁃ELM的旋转电机滚动轴承故障检测方法

由于旋转电机滚动轴承振动信号存在不平稳、非线性的特征,传统时频分析法、小波分解法存在在信号分解过程中能量泄露、自适应能力差的问题,经验模态分解（EMD）法存在模态混叠等问题。提出一种基于噪声自适应完备总体平均经验模态分解方法（CEEMDAN）,利用具有麻雀捕食预警机制的粒子群算法（SPSO）优化极限学习机神经网络（ELM）的CEEMDAN?SPSO?ELM算法。利用所提方法对滚动轴承单一与多种损伤故障进行分析诊断,结果表明,所提算法具有有效性及诊断准确性。     

旋转机械振动信号的固有模式函数降噪方法

针对旋转机械非平稳振动信号中局部低能量噪声的消除问题,提出一种基于固有模式函数(IMF)的振动信号降噪方法.该方法在信号经验模式分解(EMD)的基础上,通过对一阶IMF进行L次随机排序操作,构造观测信号的L个样本序列.根据白噪声各阶IMF的能量密度,计算L个样本序列各自分解所得IMF的阈值.通过样本幅值与阈值的比较,将IMF中过零点区间内极值小于阈值的所有样本点去除,并利用这些阈值去噪后的IMF重构信号.仿真和实验结果表明,本方法对各阶IMF中局部低能量噪声的消除是有效的,且降噪后信号的时频特征显著.     

阶比跟踪中的惠特克插值

阶比跟踪技术是旋转机械升、降速振动信号分析的重要方法之一,等角度采样又是实现阶比跟踪的关键.为获得等角度采样数据通常是对原等时间间隔采样数据进行插值计算获得.介绍了一种基于惠特克重构理论,应用加窗sinc插值法由原有等时间间隔采样数据实现等角度重采样的方法.与以往采用的线性插值、多项式插值法相比,这种方法具有无理论误差,可在较低采样率下实现高精度插值等优点.实际测试验证了这种方法可以有效地实现等角度重采样.     

光纤信号旋转传输装置的研究

光纤旋转连接器件广泛应用于从一端高速旋转平台到另一端静止平台过渡时的场合,是光纤信号旋转传输的关键器件。设计一种单通道光纤旋转连接器,能够在较高转速的场合中,将环境里的振动和其他干扰因素隔绝于连接器之外,并在旋转传输过程中利用其机械结构自适应修正光纤转子与光纤定子之间的相对位置和相对运动,保证光纤信号的高效稳定传输。通过仿真分析和静态实验研究了连接器插入损耗与各个方向上变化量的关系。     

适用于机器换刀的一体式刀座结构的承载性能

为了提高一体式刀座系统的承载性能,采用数值模拟与试验研究相结合的方法,对一体式刀座系统受载状态进行分析. 结合滚刀的自动拆装过程,研究一体式刀座系统各结构参数间的联动关系及不同结构参数对其承载性能的影响. 基于正交试验权矩阵分析法,对显著影响一体式刀座系统承载性能的结构参数进行优化. 结果表明,正交试验各因素对一体式刀座系统承载性能的影响程度从大到小依次为：转动块颈部圆角半径、转动块宽度、刀轴与转动块转轴竖直距离. 得到一体式刀座系统综合性能最优方案为：转动块宽度107.5 mm,转动块颈部圆角半径60.0 mm,刀轴与转动块转轴竖直距离97.5 mm. 优化方案较原始方案整体最大变形降低了11.31%,端盖最大应力降低了34.07%,转动块最大应力降低了41.01%.     

三维网格模型零水印技术

为解决网格模型水印算法中水印鲁棒性与透明性之间的矛盾,提出了一种适用于任意拓扑连通结构的网格模型零水印算法。水印由网格的几何数据经过空域特征提取及变换域能量集中后生成。实验结果表明:算法构造的水印不仅能抵抗顶点重排序、平移、旋转、各向一致缩放等攻击,而且对加噪、网格简化攻击也表现出较好的鲁棒性。