基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的变转速工况轴向柱塞泵故障诊断

针对变转速工况轴向柱塞泵故障诊断时故障特征提取困难的问题,提出了基于多项式Chirplet变换和变分模态分解的诊断方法.首先使用多项式Chirplet变换估计瞬时频率;然后基于估计的瞬时频率重采样,将时域非平稳信号转化为角域平稳信号;最后对角域信号进行变分模态分解.根据峭度对所得的本征模态函数分量进行重构并作包络阶次谱...     

优化变分模态分解与集成机器学习的风力机滚动轴承故障分类研究

针对滚动轴承振动信号特征提取及故障分类困难这一问题,提出了一种基于鲸鱼算法(WOA)的滚动轴承特征信号提取与极限梯度提升的机器学习方法。以模态信号包络熵最小为适应度函数,对变分模态分解(VMD)层数和惩罚因子进行寻优处理。根据所得最佳分解参数对原始信号模态分解,得到各模态分量并根据能量波动法进行特征信号的筛选,最后根据模态分量建立极限梯度提升学习模型。对四类信号进行学习训练和故障分类。结果表明：WOA-VMD与XGBoost结合可以有效降低信号噪声,得到轴承的故障特征,并能够有效的识别出故障类型。     

基于频谱分析和卷积神经网络的高速轴向柱塞泵空化故障诊断

针对高速轴向柱塞泵不同空化故障等级诊断依赖人工特征提取、识别准确率低的问题,提出了一种融合振动信号频谱分析和卷积神经网络的诊断方法.采集不同空化等级情况下柱塞泵壳体振动信号,对连续的振动数据进行切片并作频谱分析,获得频谱图作为数据集;利用二维卷积神经网络对不同空化等级的信号频谱图进行分类.为提高所提方法的鲁棒性,采用带...     

基于变分模态分解与灰狼算法优化极限学习机的滚动轴承故障诊断

提出了基于变分模态分解(VMD)和灰狼算法优化极限学习机(GWO-ELM)的故障诊断方法.采用变分模态分解对轴承振动信号进行分解,计算分解后本征模态分量的模糊熵并构建多尺度特征向量,将其输入灰狼算法改进极限学习机中进行故障模式识别.通过西储大学滚动轴承故障数据分析了变分模态分解及模糊熵算法中的参数选择问题,并随该算法进...     

变分模态分解与深度信念网络的双转子不对中程度识别

准确识别不对中严重程度是保障航空发动机双转子系统安全稳定运行的重要途径。但不对中程度信息微弱,现有方法难以对其准确识别,为此本文提出了基于变分模态分解与深度信念网络的双转子不对中程度识别方法。实验采集了3种不对中程度下的振动加速度信号,首先采用变分模态分解将振动信号分解;其次对模态函数进行分析,根据互信息理论确定VMD的分解层数,重构模态信号作为特征输入向量,并用于深度信念网络分类模型训练。通过与VMD+BP、VMD+SVM、原始信号+DBN模型的识别率进行对比分析,结果表明,本文提出的VMD+DBN模型提高了双转子不对中程度的识别准确度,验证了该方法的有效性。     

优化参数的变分模态分解在滚动轴承故障诊断中的应用

首先利用蛙跳算法对最佳影响参数组合进行搜索,搜索结束后选择最优的参数,利用优化参数的变分模态分解对故障信号处理,得到本征模态函数;为了验证蛙跳算法得到的参数是否为最优参数,选择最佳的本征模态函数进行包络分析,将包络谱的特征频率与实际故障频率相比较;以得到的模态函数构成矩阵,进行奇异值分解,得到信号的奇异值,以奇异值作为极限学习机的输入,对故障类型进行分类。利用优化参数的变分模态分解对仿真信号和实测信号进行分析,均能提取特征信息,对故障类型进行识别,表明该方法有一定的实际意义和实用价值。     

基于变分模态分解的风电齿轮箱轴承故障诊断方法

双馈异步风力发电机采用变转速变桨距的控制策略以保持风力最大功率捕获,风电齿轮箱时刻处于变速变载的恶劣工况,其关键部件极易受到损伤.针对齿轮箱轴承故障特征易受到风机变工况干扰的问题,提出了一种变分模态分解与瑞利熵相结合的特征分析方法,实现对风电齿轮箱高速轴轴承健康状态系数的估计.本文以双馈异步风机齿轮箱高速轴轴承作为研究...     

变分模态分解在风电机组故障诊断中的应用

针对经验模态分解(EMD)和局部均值分解(LMD)在实际应用中可能存在的模态混叠问题,提出了一种基于变分模态分解(VMD)的风电机组故障诊断新方法,并应用于机组传动系统不平衡故障诊断中。结果表明,VMD能有效避免噪声及冲击信号造成的模态混叠现象,对不平衡故障具有良好的诊断效果。     

香农熵改进的变分模态分解与故障特征提取

为了解决变分模态分解(VMD)的分解层数K选定困难的问题,提出了利用归一化香农熵对变分模态分解进行参数优化,从而可以自适应地确定分解层数K,可以避免信号过分解与欠分解。首先在程序中预先设定分解层数,让程序进行预分解;计算分解后各本征模态函数(IMF)频带的香农熵,再将香农熵归一化处理,以归一化熵值大小作为循环停止条件来进行自适应确定分解层数K;最后对各IMF分量进行包络分析,提取信号中的故障特征频率。将该方法利用仿真信号和实际故障数据进行分析验证,结果表明该方法既能够自适应地确定K值,同时其分解出的各IMF分量均出现规律性故障振动信号或转频的倍频,证明了这种故障特征提取方法是有效的。     

自适应变分模态分解的齿轮箱故障诊断研究

强噪环境下,复合故障特征提取难度更大,VMD(Variational Mode Decomposition)被大量应用于齿轮箱故障诊断中;但是它属于参数型分解方法,K过大或过小都会导致过分解或欠分解现象,因此分解的层数需要自适应的确定。提出了一种多点峭度和VMD的复合故障特征提取方法。考虑到多点峭度可以提取多故障的冲击性周期的个数;周期性冲击个数决定VMD的分解层数K,通过VMD处理后,进一步通过FFT确定故障特征。所提出的自适应复合故障特征提取方法和EEMD(En?semble Empirical Mode Decomposition)对比分析,验证了它可以克服模态混叠的特征,通过对实测性信号处理进一步确定了此方法的有效性。最终确定了齿轮剥落和轴承滚珠等复合故障特征。     

高速轴向柱塞泵柱塞腔空化机理研究

针对高速轴向柱塞泵内的空化问题,以某型号高速轴向柱塞泵为研究对象,搭建了其CFD数值仿真模型,研究柱塞泵旋转过程中的空化机理及演变规律。首先,对额定工况下柱塞泵的空化现象进行可视化分析,揭示空化的发生位置及在该位置处产生空化的机理;其次,以转速为变量,研究转速对空化的影响规律及其影响机理。结果表明:空化主要发生在柱塞腔内,充液率不足和流体漩涡影响是空化的主要原因;空化程度随着转速的升高而不断升高,这是由于流体流速的提高导致静压低,另一方面流体的离心力增大造成了充油率不足,同时还使流体进入柱塞腔的射流角增大;最后,根据空化机理对柱塞缸体底孔进行结构改进。在额定工况下,改进后柱塞腔内的空化程度与改进前相比下降了59.3%,空化抑制效果显著。     

微型高速轴向柱塞泵动力学特性分析

微型高速轴向柱塞泵动力学特性影响其工作性能和寿命,主轴与缸体的振动响应以及质心轨迹可反映其动力学特性.对微型高速轴向柱塞泵结构进行合理简化,建立了其运行工况下的动力学模型.分析了工况压力21MPa,转速分别为18000,20000,23000r/min时,主轴与缸体的振动位移频谱、倾覆角度频谱和质心轨迹;分析了工况转速...     

考虑黏-温特性对柱塞泵空化射流的影响

黏度是液压油的基本属性之一,其值对温度变化非常敏感,而温度又是影响油液发生空化的直接因素之一,因此为研究油液的实时黏-温特性对轴向柱塞泵空化效应的影响,利用流体仿真分析软件PumpLinx建立了包括湍流模型、全空化模型等条件在内的轴向柱塞泵动态CFD模型;并在考虑配流副间隙、柱塞副间隙和滑靴副间隙基础上,通过分析对比黏...     

基于全空化模型的柱塞泵内空化流动数值模拟

针对典型斜盘式轴向柱塞泵工作时出现的空化现象,以某高压柱塞泵为例,建立了柱塞泵配流过程中,气液混合相的连续性控制方程和运动控制方程,推导了基于气液两相流的质量输运控制方程,并对柱塞泵进行了空化流动的数值模拟。仿真结果表明,不同的转速、压差和配流盘结构对柱塞腔内部、配流盘表面以及缸体与配流盘接触处的空化存在影响,且仿真结果与实验检测数据结果是吻合的。     

Modeling and Simulation on Axial Piston Pump Based on Virtual Prototype Technology

A particular emphasis is placed on the virtual prototype technology (VPT) of axial piston pump. With this technology it is convenient and flexible to build a complicated 3D virtual based on real physical model. The actual kinematics pairs of the parts were added on the model. The fluid characters were calculated by hydraulic software. The shape of the parts, the flexible body of parts, etc were improved in this prototype. So the virtual prototype of piston pump can work in computer like a real piston pump, and the flow ripple, pressure pulsation, motion principle, stress of parts, etc can be investigated. The development of the VPT is introduced at the beginning, and the modeling process of the virtual prototype is explained. Then a special emphasis is laid on the relationship between the dynamics model and the hydraulic model, and the simulations on the flow ripple, pressure pulsation, motion principle, the stress and strain distribution of the middle shaft and piston are operated. Finally, the advantages and disadvantages of the VPT are discussed. The improved virtual prototype of piston pump more tally with the real situation and the VPT has a great potential in simulation on hydraulic components.     

VMD多尺度熵用于高速列车横向减振器故障诊断

针对高速列车横向减振器故障振动信号具有非线性和非平稳特征、特征信号提取相对困难问题,提出了变分模态分解和多尺度熵结合的特征提取方法。原始信号经变分模态分解方法处理后,被分解为若干本征模态,利用互信息指标筛选有效模态,求多尺度熵组成特征向量,通过特征评价方法去除冗余特征,最终将最优特征子集输入支持向量机识别横向减振器的故障类型。实验结果表明,该方法能有效提取振动信号的特征,实现横向减振器故障的有效判别,验证了该方法在高速列车横向减振器故障诊断的可行性。     

轴向柱塞泵壳体降噪区域识别

为了精确识别轴向柱塞泵壳体降噪区域,首先,搭建液压-多体动力学耦合模型,求解结构噪声激振力;然后,分析零部件模态并试验验证,建立装配体有限元模型,开展基于模态的振动响应分析,通过振动实验验证模型准确性,搭建轴向柱塞泵声学边界元模型,分析其辐射噪声特性;最后,基于声学传递向量原理,开展模态及板面声学贡献量分析,对壳体噪声辐射板面进行合理划分,分析其对关键频率下辐射噪声的贡献量。研究表明:轴向柱塞泵振声模型具有良好的准确性;某板面在辐射噪声突出的1350 Hz频率下,其声学贡献量达到46.1%。精确识别了轴向柱塞泵壳体降噪区域,为其降噪优化设计提供有效指导。     

高速高压轴向柱塞泵缸体的气穴机理研究

以斜盘式柱塞泵为例,利用计算流体动力学(computational fluid dynamics,CFD)仿真分析计算了其在同一转速下不同直径比的情况下气穴发生情况,给出在保证泵流量情况下柱塞及吸油孔极限直径比的计算公式。并比较了在同一工况同一直径比不同进油口结构的气穴情况。通过计算结果的分析知道柱塞直径与吸油孔直径的直径比对缸体的气穴影响较大,不同的吸油孔结构对气穴的影响较大。从气穴产生的原因分析柱塞泵的气穴,对于柱塞泵缸体及柱塞的设计提供了理论依据及设计指导。