一种叶片裂纹检测的稀疏共振解调算法

针对强相干噪声干扰下叶片振动信号中裂纹故障微弱特征的提取问题,提出了一种基于稀疏共振解调的诊断方法。首先,利用从中心集化多分辨分析处理机组上取得的原始振动信号进行子空间重构;其次, 对小波子空间信号进行希尔伯特包络解调,选取故障特征频率及其倍频成分能量占优的子空间;再次, 根据周期性故障稀疏模型,采用梳形滤波器分离故障特征频率及其倍频成分,构造故障分量参考信号;最后,结合故障参考信号对子空间重构信号进行小波降噪, 从而提取与叶片裂纹相关的微弱特征。在出现叶片裂纹故障的发电机组增压风机故障诊断案例分析中,仅采用多尺度分解无法在时域上得到周期性冲击故障特征。而采用所提出的基于稀疏共振解调方法进行信号处理后,强相干噪声得到了有效抑制, 从而突出了故障特征。     

基于LMD切片双谱和SVM轴承故障诊断研究

针对滚动轴承发生点蚀故障时峭度和1倍频能量都会发生变化的情况,提出了基于局部均值对故障信号进行分解的方法。该方法取峭度值较大有效分量信号进行重构,再做切片双谱进一步降低高斯噪声对特征频率的影响,提取故障特征1倍频、2倍频和3倍频并进行归一化处理得到特征向量。利用支持向量机对提取的特征向量进行训练与测试,从而识别故障与否及发生点蚀故障的程度。通过对实测滚动轴承振动信号的分析与诊断,验证了该方法的有效性,说明其具有良好的应用前景。     

基于自适应提升小波包的故障微弱信号特征早期识别

针对齿轮箱故障微弱信号特征识别问题,设计了一种识别该类信号微弱特征的自适应提升小波包方法.该方法以提升方法为基础,构造了提升小波包分解和重构过程算法,并以分解层信号相邻样本点自相关系数的大小作为目标函数,在每个样本点上选择能够自适应匹配信号局部特性的提升小波包算子,将每个分解频带信号进行重构,识别时域故障微弱信号特征.该方法成功地识别出了某齿轮箱发生摩擦故障时隐含在振动信号中的调制波形和周期性冲击脉冲故障微弱特征.结果表明,自适应提升小波包方法对强噪声背景下故障微弱信号特征的识别效果优于经典小波包方法.     

一种新的模拟电路故障诊断小波神经网络方法

结合小波变换和神经网络二者之间的优点，提出基于小波神经网络的模拟电路故障诊断方法。采用能量分布特征提取方法和改进BP算法，用正弦信号仿真模拟电路，应用小波变换对模拟电路的采样信号进行多尺度分解，再进行能量分布特征提取，然后利用神经网络对各种状态下的特征向量进行分类识别，实现模拟电路故障诊断。相对于传统的故障诊断方法，用小波变换对故障信号进行预处理，大大减少了神经网络的输入数目，从而简化了神经网络的结构和减少了它的训练时间，并提高了辨识故障类别的能力。对实例电路仿真结果表明，该方法能正确识别各种故障状态，准确率高。     

基于RSSD和小波变换的滚动轴承故障诊断

滚动轴承故障被视作瞬态冲击成分,在信号共振稀疏分解中一般被分解到的低共振分量当中。由于噪声影响,低共振分量的希尔伯特解调包络谱中依然存在大量的干扰频率,使得故障特征提取有时不明显,或不易观察,因此本文提出了一种基于信号共振稀疏分解(RSSD)与小波变换相结合的故障诊断方法。在滚动轴承早期微弱故障的诊断中,采用小波分析技术对隐藏于低共振分量的故障特征进行提取,可以更加有效地凸显故障特征;通过对滚动轴承内圈和外圈单一故障振动信号的分析应用,成功提取了故障特征,验证了这一方法在滚动轴承早期故障诊断应用的有效性。     

基于经验模式分解的直觉模糊网络故障诊断

针对平稳时间序列信号,提出一种基于EMD多模态分量特征提取和直觉模糊网络的故障诊断方法。该方法首先对原始信号进行EMD分解,经EMD分解获得基本模式分量(IMF),选择能量最大的几个IMF并转化为模糊特征向量,对机器故障进行诊断,然后将模糊特征向量输入到直觉模糊网络中,实现对机器工作状态及不同故障类型的识别,该方法应用于柴油机振动信号的故障诊断,实验结果证明了其可行性和有效性。     

基于威布尔分布和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于威布尔分布模型和支持向量机的滚动轴承故障诊断方法。首先对滚动轴承原始振动信号建立威布尔分布模型,提取其形态参数和尺度参数构建表征轴承运行状态的特征向量,然后将提取的特征向量输入支持向量机分类器进行故障诊断和识别。分别与基于小波分解和小波包分解特征提取的支持向量机诊断方法进行滚动轴承故障试验仿真比较,结果表明,基于威布尔分布模型特征提取的支持向量机诊断方法具有更高的故障识别准确率。     

基于频谱图的故障诊断系统

采用频谱法对TRT中回转机械故障信号进行能量分析,提取出反映TRT运行状态的功率谱的特征向量和主要故障特征表,设计了监测和诊断软件的故障诊断模块。结果表明:利用故障信号的特征向量与故障特征表,通过相似性原理进行故障诊断是有效的。     

基于小波包LVQ网络的传感器故障诊断

提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练LVQ神经网络.通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练,LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于层次化混合分类器的含未知故障风机轴承故障诊断方法

为提高风机轴承故障诊断精度,针对含未知类型故障信号的误识别问题,提出一种风机轴承故障诊断新方法。首先,将风机轴承振动信号进行经验小波变换（EWT）,对分解得到的固有模态分量（IMF）提取15种时-频域特征,构建特征向量集;然后,通过基尼（Gini）指数评价特征分类能力,构建最优特征集合;最后,采用单类支持向量机（OCSVM）与极限学习机（ELM）组合的层次化混合分类器进行故障诊断。对比单纯采用ELM、SVM分类器,新方法能够更好辨识含未知故障类型的风机轴承故障信号。     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.     

CVD涂层硬质合金刀具的失效机理

通过系统的实验研究和理论分析,揭示了 CVD(化学气相沉积)涂层硬质合金刀具在磨损和破损状态下的不同的失效机理,并在机理分析的基础上,阐明了涂层硬质合金刀具对于切削条件的特殊适应性.     

特征关系与工艺决策

从并行工程的原理出发,提出了一个基于特征的并行 CAPP 系统.在特征建模的基础上,系统能够推理特征之间的关系,产生零件的特征向量图;利用加工知识库,通过动态规则匹配,系统可以确定特征的加工方法、加工参数及其加工顺序;通过优化确定最佳的工艺计划.