矿用通风机振动故障诊断技术应用研究

在矿用通风机大量振动测试的基础上,对通风机振动监测参数及评价标准进行了探讨;给出了常用的矿篌用离心式、轴流式通风机的转子不平衡、轴系不对中、轴承元件损坏等典型故障诊断的实例.实践证明,通过简易振动测试可反映煤矿通风机的振动工作状态,应用振动信号频谱分析的方法可识别出通风机常见的典型故障.     

形态学广义分形维数在发动机故障诊断中的应用

发动机故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何理论为描述非线性故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。广义分形维数能够很好的描述信号的几何特征和局部尺度行为,所蕴含的信息比单一的分形维数要深刻而全面。针对传统的广义分形维数计算方法的缺陷,本文提出基于数学形态学操作的广义分形维数计算方法,并对发动机正常、失火和气门间隙过大故障信号进行了分析,结果表明,与传统的盒计数法计算的广义分形维数相比,形态学广义分形维数能够更加有效地区分发动机在不同状态下的信号,并且数学形态学只涉及简单的加减和取大、取小运算,因此计算简单快速,为准确判断发动机故障状态提供了一种快速有效的新方法。     

小波分析在印刷机故障诊断中的应用

本文介绍了小波变换的原理及在印刷机故障诊断中的应用,利用小波包分析了其机械传动系统的故障。结果显示,同傅里叶变换和傅里叶变换(STFT)相比,小波变换及小波包变换是更有效的印刷机故障诊断方法。     

小波分析在齿轮故障诊断中的应用研究

通过对突变分段信号的傅里叶变换和小波分析,说明小波分析在判断频率突变位置方面的优越性。利用db4小波对从故障模拟机械平台提取的齿轮故障信号进行小波分析,有效的提取了信号故障特征。     

小波分析在自行火炮变速箱滚动轴承故障诊断中的应用

本文对某自行火炮变速箱中的滚动轴承进行故障诊断研究.分析了自行火炮变速箱中滚动轴承典型故障信号特征,介绍了小波分析工程应用的基本理论,最后研究了在发动机振动、齿轮啮合振动等大背景噪声下,利用小波分析方法有效地提取滚动轴承故障特征的方法,并通过实验结果分析验证了方法的可行性.     

分形几何在内燃机振动信号分析中的应用

本文将分形几何引入内燃机振动信号的分析之中,用分维数描述振动信号的复杂程度。对缸盖振动信号的谱分析表明,可以用分维数描述缸盖振动信号。当气门发生故障时,分维数将较正常时小,由此可判断气门状态正常与否及故障类型。     

基于数学形态学的分形维数计算及在轴承故障诊断中的应用

滚动轴承故障信号是一种典型的非线性信号,分形几何为描述轴承故障信号的特性提供了一个有力的分析工具。基于数学形态学的分形维数是在Minkowski-Boulingand维数基础上拓展的一种采用形态学操作计算分形维数的新方法。本文较详细的阐述了基于数学形态学的分维数计算方法,对比分析了与传统计盒维数方法的区别与联系,并对实际的滚动轴承正常、滚动体故障、内圈故障和外圈故障信号进行了分析,结果表明,基于数学形态学的分维数计算方法具有计算速度快,估计准确稳定的特点,为准确判断滚动轴承故障状态提供了一种快速有效的新方法。     

关联维数在大型旋转机械故障诊断中的应用

将描述混沌运动搓联维数用于大机组振动信号的分析,并针对故障诊断的实际情况,从点间距的计算、动态关联和标度区的判断等方面对关联维数的Ｇ－Ｐ算法作了一定的改进。分析结果表明：由于不同故障的动力学产生机制不同,通常也具有不同的关联维数。因此,关联维数可用于非线性故障的特征提取。     

变频器在矿井通风机系统中的作用浅谈

矿井内环境是一个相对封闭的地下环境,如果没有一个良好的通风系统,矿井内的工作人员将不能得到良好的空气保证,生命安全存在隐患。通风系统能够为井下工作人员提供良好的呼吸支撑,而变频器的应用大大提升了通风系统的效果。文章针对目前大多数矿井通风系统和变频器的工作原理进行分析,总结变频器在矿井通风系统中的作用。     

小波分析与傅里叶分析的比较及其在故障诊断中的应用

小波分析是傅里叶分析的发展与延拓。本文首先对小波分析与傅里叶分析的概念及特征进行比较，然后简要论述了这两种分析方法在故障诊断中的应用。     

四分位偏差分形维及其在齿轮故障识别中的应用

介绍了用于非平稳、非线性信号的四分位偏差分形维算法，并通过仿真实例验证了此计算方法的准确性。针对齿轮振动信号的非平稳、非高斯、非线性特点，将四分位偏差分形维用于齿轮故障分类，结果表明此方法能很好地区分齿轮故障模式。以四分位偏差与相应的截距为特征量进行聚类，能更好地区分齿轮的各种故障模式。可将其用于在线故障识别。     

基于VMD及广义分形维数矩阵的滚动轴承故障诊断

提出基于变分模态分解及广义分形维数矩阵的滚动轴承故障诊断方法。对信号进行变分模态分解得到若干模态函数,根据不同权重因子计算得到每个模态函数的广义分形维数序列,排列构成广义分形维数矩阵,最后通过分析待测信号和各样本信号的广义分形维数矩阵的相关系数判断故障状态。实验结果表明该方法能精确、稳定提取故障特征,区分不同状态的信号。     

基于分形维数和GA-SVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。     

基于分形的航天器故障预报

提出了一种基于分形的航天器故障预报新方法,并给出具体预报公式。由于故障发生前都蕴含前兆因子,这些因子可导致测量信号分形维数的变化,根据这些变化可进行故障预报,该方法理论明确,参数简单,克服了传统故障预报方法易丢失故障信息的缺点。     

Application of General Fractal Dimension to Coupling Fault Diagnosis

This paper presents the coucept of general and sensitive dimension,and also proposes the calculation formula of the general dimension least squares method.By calculating and analyzing the power spectrum and general dimension grom the fault sample,the relationship is achieved between sample status and the general simension from vibration signals of the equipment so as to provide reference to fault diagnosis.Furthermore,a correlation function of general dimension is proposed,and calculations are carried out for a monitor signal and samples signal.The diagnosis method based on fractal theory is effective through the concrete examples of the steam-electric generating set fault diagnosis,and the correlation coefficient of general dimension between a monitor signal and samples signal can improve the accuracy for fault diagnosis.     

《分数倒谱及其在机械故障诊断中应用研究》

论述了分数倒谱的定义和算法,提出了一种基于分数倒谱的机械故障诊断方法。并与倒谱分析方法进行对比分析。实验研究表明,分数倒谱优于传统的倒频谱分析方法,分数倒谱能有效抑制干扰,提高图谱质量。     

包络分析及其在设备故障诊断中的应用

目的 阐述包络分析方法及其在设备故障诊断中的应用及展望。方法 归纳总结了常用包络分析方法以及基于包络的特征分析方法，建立了基于包络分析的故障诊断系统，结果与结论 通过实际使用，对于具有调制现象和冲击现象的设备故障诊断，包络分析具有明显的诊断意义。     

极点加权模态分解及其在故障诊断中的应用

经验模态分解(EMD)是一种自适应信号分解方法,由于其能够同时提供振动信号时域和频域的局部信息,在机械故障诊断领域得到广泛应用.受EMD思想的启发,基于相邻极值加权构造均值曲线,提出一种新的自适应信号分解方法—极点加权模态分解(EPWMD).通过仿真信号分析,将提出的EPWMD方法与EMD和局部特征尺度分解(LCD)等...     

一种改进模糊神经网络及其在故障诊断中的应用

构造了一种改进模糊神经网络模型，该网络由四层神经元构成，第二层为模糊化支，文中给出了该层的通用隶属函数表达式。计及否定规则的影响，提出了扩展通用隶属函数的概念，并结合汽轮发电机组振动故障的不同特征征兆，给出了其具体表达式。在该网络的第二层与第四层间建立了部分直接连接关系，根据不同征兆对故障诊断结果的重要度不同，赋予了部分连接的优先权值，阐述了建立部分连接的依据和优先权值的确定方法，给出了网络的具体学习算法，并从单故障和多故障识别两个角度，比较了该模型与某改进BP网络的诊断结果，证明了该模型具有较强的故障识别能力。