EMD与同态滤波解调在滚动轴承故障诊断中的应用

根据滚动轴承的振动故障特征,介绍了一种新的基于经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)与同态滤波解调相结合的滚动轴承故障诊断方法.EMD可将轴承故障信号分解成若干个IMFs(Intrinsic Mode Functions),各个IMF突出了原始信号的某些局部特征.再对某些IMFs有针对性地进行同态滤波解调,提取了轴承内圈故障特征频率,诊断出轴承内圈严重磨损故障.同时,为更突出同态滤波解调方法的优越性,与Hilbert包络进行了对比分析.仿真与应用结果表明,同态滤波解调方法要优于Hilbert包络法.     

EEMD-PE与M-RVM相结合的轴承故障诊断方法

滚动轴承振动信号中包含了大量轴承运行状态信息,但是由于振动信号具有非线性和非平稳性的特点,难以充分提取振动信号中的故障特征,导致现有基于模式识别的轴承故障诊断方法的故障识别准确率较低.为了提高滚动轴承故障识别的准确率,提出了一种基于集合经验模态分解-排列熵(EEMD-PE)特征提取与多分类相关向量机(M-RVM)相结合的轴承故障诊断方法.首先,该方法利用EEMD对非线性和非平稳信号的自适应分解能力,将轴承故障信号分解为一组包含故障特征的本征模态函数(IMFs).然后,利用排列熵提取由EEMD分解得到的IMFs中的故障特征,并组成特征向量.最后,采用EEMD-PE对不同故障状态下的训练样本集进行特征提取,组成特征向量集对M-RVM分类器进行建模,以概率输出的形式实现对滚动轴承的故障诊断.实验结果表明:EEMD-PE特征提取方法能够对滚动轴承振动信号的故障特征进行有效提取,M-RVM能够对故障滚动轴承振动信号包含的故障特征进行识别.与现有轴承故障诊断方法相比较,所提出的方法能够提高故障识别准确率,达到99.58%.     

基于EMD解调方法的齿轮早期故障诊断

为了提取早期数据的故障信息,对大型机电设备进行预知的故障诊断,针对某高线轧机近期发生的一次辊箱齿轮打齿故障,采用基于经验模式分解(empirical mode decomposition,简称EMD)技术和Hilbert包络解调分析相结合的方法,获得了早期裂纹故障信息被清晰提取的结果.对机械早期故障振动信号的分析结果表明,基于EMD的分解技术加包络解调法能有效地提取机械故障振动信号的特征,利于提早发现故障隐患.     

基于SSD和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障冲击信号较难提取的问题,提出基于奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用SSD分解振动信号得到一组不同频带分布的奇异谱分量(singular spectrum component,SSC);其次,根据峭度准则选取最佳SSC分量,利用Teager能量算子计算该分量的瞬时能量信号并对其进行傅里叶分析,从而得到信号的Teager能量谱;最后,根据能量谱图提取故障特征频率。将该方法运用到仿真信号和滚动轴承实测信号中,并和包络谱、EMD及EEMD方法进行对比分析,结果表明,该方法能有效解调故障特征信息,准确识别轴承故障类型,诊断效果更佳。     

基于EMD模态能量分析的滚动轴承故障特征提取

针对滚动轴承振动信号具有非平稳性的特点,提出一种提取相同工况条件下正常信号与故障信号各固有模态函数能量比构建特征向量的特征提取方法。由于EMD分解后各模态分量存在模态混叠现象,导致分解结果具有不确定性,因此传统的能量特征提取方法在滚动轴承故障诊断中的故障识别率较低。通过引入相同工况条件下的正常信号,将各模态分量的能量特点转化为相对于正常信号的能量特征。仿真实验表明,本文所提方法能够有效地提取滚动轴承的故障特征,进而实现其故障诊断。     

基于EMD与ICA的污泥回流泵故障诊断

针对污泥回流泵振动信号易受噪声污染、故障特征提取困难的问题,提出基于经验模态分解(EMD)与独立成分分析(ICA)的故障诊断方法。首先,将振动信号进行EMD分解得到一系列本征模态函数(IMF)。然后,对各个本征模态函数进行主成分分析,选取满足贡献累加值的分量重构信号,并与原信号组成矩阵进行ICA解混处理。最后,将处理后的数据进行Hilbert变换与频谱分析,通过对比处理后的正常信号与故障信号的特征频率差异,实现污泥回流泵的故障诊断。实验结果表明,本文所提出的故障诊断方法能够有效降低噪声干扰,准确提取出故障特征并实现故障诊断的目的。     

基于改进EMD频率族分离法的齿轮磨损故障诊断

针对齿轮磨损故障信号非平稳性的特点,提出一种基于改进经验模态分解(EMD)频率族分离的齿轮磨损故障诊断方法。该方法采用改进经验模态分解方法将齿轮磨损振动信号分解成若干阶表征齿轮自身信息的固有模态函数(IMF),各阶IMF对应齿轮箱振动信号的各个频率族,通过对各频率族分量的分析来提取齿轮磨损振动信号的故障特征。仿真分析表明该方法能有效应用于齿轮故障分析,试验研究证明了基于改进EMD的频率族分离法能够有效地提取齿轮磨损故障特征信息。     

基于EMD时频分解与包络解调的滚动轴承故障诊断

滚动轴承是机械设备里的关键部件,它的工作状态直接影响设备的正常运行和人身安全,对滚动轴承进行故障监测和故障诊断是一件很有必要的事。运用振动加速度传感器监测滚动轴承的振动信号,采用EMD(经验模态分解)方法和共振解调相结合的方法,分析故障信号,从实验结果看出该方法提高了信噪比,有效地获取了故障特征。     

异步电机转子断条故障诊断研究

针对异步电机转子断条故障诊断中,原始信号包含的故障特征成分能量微弱,其提取过程较为繁琐,给断条故障的及时诊断带来不便,提出一种基于经验模态分解(Empirical Decomposition Mode,EMD)能量熵,主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的新诊断方法,无须提取信号中的故障特征频率就能对电机断条故障做出准确的判断。该方法选取振动信号经过PCA处理后的EMD能量熵作为新的故障识别分类的特征量,然后支持向量机模型便可以根据断条故障前后振动信号EMD能量熵内在变化规律对转子正常和断条故障时的两种振动信号进行准确分类。通过实验分析表明,该方法操作便捷且简单,能够将转子正常和发生断条故障时的两种振动信号数据全部准确的识别分离,达到对转子断条故障进行有效识别诊断的目的,验证了方法的实用和有效性。     

基于LCD和Teager能量算子的滚动轴承故障诊断

提出了一种基于局部特征尺度分解和Teager能量算子包络解调的滚动轴承故障诊断方法.首先,在定义具有物理意义瞬时频率的单分量信号——内禀尺度分量(intrinsic scale component,ISC)的基础上介绍了一种全新的信号自适应分解方法——局部特征尺度分解(local characteristic-scale decomposition,LCD).然后,在滚动轴承故障模拟试验台上采集振动信号,并对信号进行局部特征尺度分解,将其分解成为若干个内禀尺度分量,之后对包含故障信息的ISC进行能量算子包络解调,从而得到轴承故障的特征频率.实验和工程实践的轴承故障信号分析结果表明:该方法可以准确识别滚动轴承的故障,可以应用于工程实践.     

一种基于视觉的表面质量检测方法

结合边缘检测技术和数学形态操作,提出了一种基于视觉的铝带表面检测方法。应用中值算法滤除缺陷图像噪声后,用边缘算子提取缺陷边缘,经形态学处理后得到完整缺陷目标,然后提取缺陷的形态特征,进行缺陷分类。实验结果表明:这种方法不仅能有效地识别缺陷,还能准确地判别缺陷类型和缺陷位置。     

基于SIDE模型的网络去个性化现象研究

去个性化效应的社会认同模型（Social identity model of deindividuation effects,SIDE）对去个性化现象的解释明显区别于传统去个性化理论的观点,并且SIDE模型从认知维度与策略维度这两个方面对去个性化现象作出了全新的解释。用SIDE模型来解释与分析网络中的去个性化现象,思考网络中产生去个性化现象的深层原因及其影响,并对网络中不合理的去个性化现象提出建议。     

Study on copper adsorption on olivine

The copper adsorption on olivine supplied by A/S Olivine production plant at Aheim in western Norway has been studied. The factors Which affect the uptake of copper have been evaluated. The results reveal that the equilibrium pH in aqueous solution has the greatest influence on the copper adsorption thanks to the competitive adsorption between proton and copper ions, and the adsorption of copper to olivine increases rapidly with the pH increasing from 4 to 6. The initial copper concentration and olivine dose also possess significant effect on copper adsorption. The adsorption efficieny of copper increases with the increase of olivine dose or the decrease of initial copper concentration at the same pH. The ionic strength effect on the adsorption has also been investigated, but it owns little effect on the adsorption process of copper due to the formation of inner sphere surface complexation of copper on olivine. The experimental data show that olivine has a high acid buffer capacity and is an effective adsorbent for copper.     

基于神经网络的股票交易数据的预测研究

运用前馈神经网络预测时间序列的分析方法对股票数据进行了预测.通过对前馈神经网络时间序列数据预测网络模型的建立方法及预测方法讨论,基于BP网络对股票数据进行实际预测.预测精度明显高于传统方法,说明此种方法是可行的.BP网络可用于股票数据预测,其预测精度较高,但实际预测时,如何选择和确定一个合适的神经网络结构需进行反复实验.     

基于DSP的电能质量分析装置的研制

解决电力系统的电能质量问题,首先需要对电能质量的各项指标进行全面的监测和分析,在此基础上才能有针对性地改善电能质量。依据我国的6项电能质量国家标准,作者设计了一台基于DSP的电能质量分析装置。并从电能质量基本概念入手,在硬件、软件两方面对该装置进行了较为详细的介绍、分析和讨论。     

混凝土的硫酸盐腐蚀研究

通过实验室干湿循环加速硫酸盐对混凝土的腐蚀,对受腐蚀混凝土试件的抗压强度、混凝土与钢筋的粘结性能进行了测试.实验表明,SO42-与Mg2 的双重作用加速了混凝土的腐蚀,同时混凝土受硫酸盐腐蚀后脆性增大,延性及与钢筋的粘结性能均降低.     

基于PLC的翻杯机械手设计

介绍了一个使用PLC控制步进电机和气爪实现玻璃器皿的翻转和传送的装置,该装置具有低成本,效率高,定位精度高的优点,可以广泛应用于双工位控制.该机械手巧妙地采用偏心机构,同时实现了玻璃杯的传送和翻转,避免了传统机械手成本高,定位精度不高,控制程序复杂的缺点.     

试论校园文化建设

校园文化建设是学校教育教学和社会精神文明的重要组成部分,关系到学校育人目标的实现;应在遵循正确原则的基础上切实抓好建设工作.     

快速实现亚硝酸型硝化的试验研究

在SBR反应器中进行亚硝酸型硝化快速实现的试验研究,结果表明：亚硝酸型硝化的快速实现是包括温度、DO、pH、进水氨氮浓度、SRT等多个影响因素共同作用的结果,其中最主要的是DO和pH．当进水氨氮为120—240mg／L、SRT约为23d时,控制较低的DO(0．5～1．0mg／L)和适当的oH(7．5～7．8),在30℃和35℃条件下很容易实现亚硝酸型硝化;在室温条件下(21—25℃),只要控制的pH稍高些(8．0)、DO更低些(0．5～0．6mg／L)．也是可以实现亚硝酸型硝化的．     

基于行为的入侵防护技术研究

通过建立了一个完全符合P2DR的安全模型IGBOB,详细介绍了该模型的结构和运行机理,同时,对实现该模型的关键技术进行了研究．