基于小波分析的交流伺服系统摩擦特征的研究

摩擦是影响XY交流伺服工作台定位精度的重要因素.采用扭矩测量方式对交流伺服工作台的摩擦进行了研究,利用小波变换对测量信号进行多分辨率分析,从中识别出静摩擦力到动摩擦力变化过程中的特征信息.对比分析了扭矩测量方式和电流检测方式两种实验方法,结果表明,扭矩信号和伺服电流都包含了反映系统运行状态的丰富信息.与位移输出信号的对比分析表明,这两种实验方法均能有效地提取出摩擦影响的特征信息,但两者存在一定差别,充分利用这些特征可建立更有效的补偿控制模型.     

基于小波分析的交流伺服系统摩擦特征的研究

摩擦是影响XY交流伺服工作台定位精度的重要因素。采用扭矩测量方式对交流伺服工作台的摩擦进行了研究,利用小波变换对测量信号进行多分辨率分析,从中识别出静摩擦力到动摩擦力变化过程中的特征信息。对比分析了扭矩测量方式和电流检测方式两种实验方法,结果表明,扭矩信号和伺服电流都包含了反映系统运行状态的丰富信息。与位移输出信号的对比分析表明,这两种实验方法均能有效地提取出摩擦影响的特征信息,但两者存在一定差别,充分利用这些特征可建立更有效的补偿控制模型。     

基于小波变换的轴心轨迹特征提取

回转机械的轴心轨迹包含着反映其运行状态的丰富信息，但由于各种噪声干扰严重，使轴心轨迹非常杂乱，难以从中得到有用信息。本文将小波变换用于提纯轴心轨迹，剔除干扰，提取故障特征，取得了良好的效果     

基于信号的正交小波构造及其在电机故障特征提取中的应用分析

本文讨论了小波变换的基本理论及小波函数与信号的相关系数对信号去噪效果的影响。在此基础上提出了基于信号的正交小波构造方法:根据信号的频域特征,对各频带系数进行加权处理,确定多尺度分析的生成元,从而构造L2空间的正交小波函数。应用不同小波函数提取750W整数槽化纤电机的振动信号的故障特征,实验结果表明采用此方法构造的小波函数能更加有效地从强噪声中提取故障特征,从而实现对电机故障的精确诊断。     

基于小波变换的摩擦噪声激励源的研究

在往复滑动试验机上作了金属摩擦噪声试验,试验期间同时测量了摩擦噪声、摩擦振动三维加速度和名义摩擦力等动态信号,这些信号含有与摩擦振动激励源有关的信息。应用小波变换技术对这些信号进行了分解,在对应摩擦振动主频的小波分解细节分量中,可以清楚地看出激励摩擦振动的摩擦力动态分量,从而说明了摩擦噪声是由波动变化的摩擦力所引发。     

XY交流伺服工作台摩擦实验方法的研究

摩擦是影响XY交流伺服工作台运动控制精度的重要因素.采用基于扭矩测量和伺服电流测量两种方式对工作台系统中的摩擦力进行了研究.扭矩测量方式比较直接,可以方便地用于摩擦模型的参数估计;而电流测量方式能更精确地反映系统中摩擦力的变化信息.仿真实验表明,综合使用两种方法可以更加灵活地对摩擦力进行补偿控制.     

基于最优小波基的电机故障信号特征提取研究

小波变换去噪中最关键的问题是最优小波基的选取,使其能够将噪声从原始信号中分离出来。针对电机故障的特点,提出了一种基于信号的最优小波基选取方法。将信号小波变换的能量阈值曲线作为小波基函数的适用性评价指标。通过训练神经网络,选取适合该信号的最优小波基,最后采用平移不变量(TI)小波阈值法实现信号去噪。在此基础上对750W化纤电机进行了测试,实验结果表明,该方法能准确找出适合特定信号的最优小波基。训练后的神经网络可直接用于其它类型电机的信号去噪处理,具有实用价值。     

基于小波神经网络的零件图像特征提取和识别

提出了基于小波提取零件图像特征的方法,该方法是应用小波变换对零件图像进行多尺度边缘检测,将被检测的边缘图像分成若干个子区域,分别统计其中的边缘像素量,各区域中的相对边缘像素系数作为零件图像特征,利用神经网络实现识别.文中给出样本的实验结果,结果表明文中提出的方法是有效的.     

基于小波变换的ADC电流测试方法

本文提出了一种基于小波分析的混合信号电流测试方法，该方法通过小波变换对电路的动态电流信号Idd进行分解来诊断电路是否存在故障。对示例ADC电路的仿真结果表明，该方法不仅能够有效检测出电路中的各种缺陷，而且比积分法和傅里叶分析方法对故障有更高的灵敏度。     

基于小波分析的机械故障特征提取研究

常见的机械故障诊断研究侧重于对故障的识别和分类,相应的故障诊断方法均为提高诊断的准确率而设计;从实际应用角度来讲,这样的诊断方法是不全面的。全面反映设备故障状况的因素除了故障类别外,还应指出故障的具体位置和程度。冲击,油膜振荡,碰摩和转速突变等故障往往产生奇异信号,奇异点包含了更为丰富的故障信息。小波分析具有良好的时频局部化特性,为描述信号的奇异性提供了手段,为此提出用小波分析方法,通过对奇异故障信号的检测,信噪分离和信号频带分析来提取故障特征,以确定故障的位置和程度,这种方法提取的故障信息应用在神经网络等其他故障诊断方法中可以更准确,更全面地诊断故障,柴油机和风机故障实例证明了该方法的有效性。     

FEATURE EXTRACTION OF VIBRATION SIGNALS BASED ON WAVELET PACKET TRANSFORM

A method is proposed for the analysis of vibration signals from components of rotating machines, based on the wavelet packet transformation (WPT) and the underlying physical concepts of modulation mechanism. The method provides a finer analysis and better time-frequency localization capabilities than any other analysis methods. Both details and approximations are split into finer components and result in better-localized frequency ranges corresponding to each node of a wavelet packet tree. For the purpose of feature extraction, a hard threshold is given and the energy of the coefficients above the threshold is used, as a criterion for the selection of the best vector. The feature extraction of a vibration signal is accomplished by computing the reconstruction signal and its spectrum. When applied to a rolling bear vibration signal feature extraction, the proposed method can lead to be very effective.     

高速、高精度数控伺服工作台摩擦误差的研究

建立了一种考虑摩擦影响的PID控制下的高速、高精度进给伺服工作台的数学模型。伺服机构中的摩擦力是采用一种“两维混合摩擦模型”来描述的。该模型可以根据滑动速度、表面接触物体的油膜厚度等计算摩擦力。通过数值仿真与实际测量 ,在大范围的工况下 ,研究了圆运动过象限时出现凸起的误差现象。通过计算与试验结果的比较 ,证明了提出的考虑摩擦影响的数学模型能够精确地模拟PID控制下的高速、高精度进给伺服工作台的动力学过程 ,能够正确地预测进给运动过程中摩擦误差大小及特征。     

SIGNAL FEATURE EXTRACTION BASED UPON INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS AND WAVELET TRANSFORM

It is an important precondition for machine fault diagnosis that vibration signal can be extracted effectively. Based on the characteristic of noise interfused during the course of sampling vibration signal, independent component analysis (ICA) method is combined with wavelet to de-noise. Firstly, The sampled signal can be separated with ICA, then the function of frequency band chosen with multi-resolution wavelet transform can be used to judge whether the stochastic disturbance singular signal is interfused. By these ways, the vibration signals can be extracted effectively, which provides favorable condition for subsequent feature detection of vibration signal and fault diagnosis.     

用子波变换提取CO2焊焊穿信息特征的研究

介绍子波变换及离散二进子波变换,分析快速子波变换——Ｍａｌａｔ算法,并阐述了利用子波变换模极大值检测信号奇异性方法的原理,给出了应用该方法提取ＣＯ２气体保护薄壁（板）焊工件焊穿信息特征的成功应用实例,说明这种方法能够有效地应用于焊接过程质量监控的信号处理。     

METHOD TO ELIMINATE THE INFLUENCE OF SERVO－MOTOR FRICTION TORQUEON ULTRA－LOW SPEED PERFORMANCE OFELEC

ＭＥＴＨＯＤＴＯＥＬＩＭＩＮＡＴＥＴＨＥＩＮＦＬＵＥＮＣＥＯＦＳＥＲＶＯ－ＭＯＴＯＲＦＲＩＣＴＩＯＮＴＯＲＱＵＥＯＮＵＬＴＲＡ－ＬＯＷＳＰＥＥＤＰＥＲＦＯＲＭＡＮＣＥＯＦＥＬＥＣＴＲＯＨＹＤＲＡＵＬＩＣＳＥＲＶＯＳＹＳＴＥＭＬｉＳｈａｎｇｙｉ；ＬｉＷ...     

FEATURE EXTRACTION OF BONES AND SKIN BASED ON ULTRASONIC SCANNING

In the prosthetic socket design,aimed at the high cost and radiation deficiency caused by CT scanning which is a routine technique to obtain the cross-sectional image of the residual limb,a new ultrasonic scanning method is developed to acquire the bones and skin contours of the residual limb.Using a pig fore-leg as the scanning object,an overlapping algorithm is designed to reconstruct the 2D cross-sectional image,the contours of the bone and skin are extracted using edge detection algorithm and the 3D model of the pig fore-leg is reconstructed by using reverse engineering technology.The results of checking the accuracy of the image by scanning a cylinder work pieces show that the extracted contours of the cylinder are quite close to the standard circumference.So it is feasible to get the contours of bones and skin by ultrasonic scanning.The ultrasonic scanning system featuring no radiation and low cost is a kind of new means of cross section scanning for medical images.     

基于改进匹配追踪算法的特征提取及其应用

特征提取是机械设备状态监测和故障诊断过程中最基本、最关键的一部分,针对现有各种提取方法的不同缺点,提出一种自适应信号分解技术来实现旋转机械振动信号的特征提取。该方法是一种改进的匹配追踪算法,不需要构造任何参数表达的基函数,而是将观察信号分解为一系列波形的组合,这些波形由非参数波形估计方法计算而来,用以匹配信号的局部结构。非参数波形估计方法中模板信号的自适应调整使该方法也不需要具有任何信号的先验知识,因而在实际应用中具有更加良好的柔性和适应性。仿真信号和转子试验台试验信号验证该方法的可行性和有效性,即使是在噪声和信号中特征波形频带重叠的情况下也能将信号分离和提取出来。     

波叠加法在机械噪声故障特征提取中的应用研究

声学故障诊断中,测量到的噪声信号是现场所有声信号的混合.为提取待诊设备噪声故障特征,建立机器系统的多声源宽带相关混合声场模型,使用波叠加法重建源表面为任意形状的空间声压场分布,计算出未知声源的数目与位置.提出的算法具有计算速度快、重建精度高,能够消除其他噪声源信号的干扰,从较小的信噪比的观测信号中分离待监测源信号的功率谱,有效提取机械噪声故障特征.实验结果验证模型与算法的可行性.     

盘形制动摩擦表面温升研究

对所研制的摩阻材料在1:1惯性制动试验台上进行停车制动试验过程中所表现出的温度特性进行了研究,并从能量转化、传热、材料性能变化等几方面进行了分析。结果表明:各制动初速度下的温度特性曲线均可分为无反应阶段、迅速升温阶段和温升缓慢变化阶段,其中制动初速度为180 km·h-1的温度特性曲线出现异常:由于停车制动过程中能量转化的趋势逐渐变缓和制动结束阶段散热效果的相对增强,使得第三阶段温度上升的趋势变缓甚至出现温度下降,而闸片表面摩擦膜的出现是180 km·h-1的温度特性曲线出现异常的原因。     

聚四氟乙烯工程材料的摩擦磨损性能研究

用MPV-200型摩擦磨损试验机研究了干摩擦条件下磨损时间、滑动速度、载荷、填料等对聚四氟乙烯(PTFE)工程塑料摩擦磨损性能的影响，结果表明：PTFE材料的摩擦因数和磨损率先随速度的增大而减小，然后又随着速度的增大而增大；随磨损时间的增长而降低，最后趋于稳定值；另外，摩擦因数大体上随载荷的增大而减小，磨损量则随载荷的增大而增加；填料可将PTFE的磨损量降低2个数量级，其中石墨使PTFE的摩擦因数降低，玻璃纤维和碳纤维则增大了PTFE的摩擦因数，而MoS2对PTFE摩擦因数的影响较小。对PTFE工程塑料的摩擦磨损特性进行系统分析，为优化设计提供理论基础。