混沌振子在液压泵故障诊断中的应用

分析了（Ｄｕｆｉｎｇ）振子的混沌运动和间歇混沌动力。利用该振子与参考信号频差较小的周期小信号的敏感性,对白噪声及与参考信号频差较大的周期信号的免疫力,通过监测轴向柱塞泵壳体振动加速度信号,对柱塞泵松靴故障进行诊断,克服了传统的频谱分析和倒频谱分析诊断方法的缺陷,避免了伪警和漏报。     

基于现代信号分析的滚动轴承故障诊断的研究

文章利用现代信号分析理论从非线性时频分析(伪Wigner-Ville时频分布)和高阶谱(三阶谱)两方面对滚动轴承故障信号特征的提取加以研究.研究结果表明,伪Wigner-Ville时频分布图能有效地建立故障信息图谱,直观性更强;高阶谱可以很好的检测出非高斯故障信号的信息.     

一种逆变焊机的载波控制新技术

设计了一种利用一根载波线代替传统的CO2焊机六芯控制电缆的新技术。送丝机的控制板对给定信号进行调制,将两组不同频率的高频载波信号通过载波线发送给焊接电源,焊接电源通过解调电路将调制信号解调出低频调制信号发送给微控制器,控制焊机完成各项功能动作。焊接电源和送丝机通过一根载波线和焊接电源的正极电缆完成送丝机与焊接电源的通信回路,采用了双载波技术,既避免损坏控制电缆,又保证了载波信号的抗干扰能力。     

基于混沌振子的微弱信号检测方法及应用

分析了Duffing振子的混沌运动，阐述了该振子相变对与参考信号频差较小的周期小信号具有的敏感性，对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力，使Duffing振子应用于微弱信号检测具有可行性，检测不同频率的信号需要不同频率的参考信号，不同的参考信号频率会对系统产生很大影响，通过调整系统参数使得振子对不同频率牟信号检测具有普遍性，给出了基于混沌微弱信号检测的具体方案。     

超声数学频谱分析系统的设计与应用

介绍了超声信号数字频谱分析的原理和实施方法。即通过信号采样、A/D转换、FFT变换等可获得换能器及超声回波的频谱特性参数。介绍了德国KK公司和南昌航院自制探头的波形和频谱图,认为根据频谱测量结果,适当改变有关参数就有可能研制高性能换量器。     

基于间歇混沌的微弱信号特征检测方法

通过对Duffing振子的间歇混沌运动的分析,发现其相变对与参考信号频差较小的周期弱信号具有敏感性,对白噪声和与参考信号频差较大的周期干扰信号具有免疫力.在此基础上提出了一种检测方法,实现了在强噪声环境下对周期弱信号的频率和幅值的检测,具有很好的信噪比,并将其运用于超声波弱信号检测上,取得了良好的检测结果.     

基于时间序列分析的行星齿轮箱故障诊断

齿轮箱运转的环境会导致信号采集时产生强大的噪声干扰,提出时间序列的方法对齿轮箱进行故障诊断。采用时间序列分析对行星齿轮箱进行谱分析,通过与传统频谱分析比较可以看出,该方法具有较好的识别能力。通过Labview虚拟仪器设计的数据采集系统进行数据的采集提取特征信号,确定模型阶次为5阶,最后利用AR模型参数算法来确定其正常状态下齿轮参数容差范围,在阶次不变的情况下分析出故障信号的模型参数,与正常信号参数容差范围进行对比,从而对齿轮箱故障进行诊断,该方法在齿轮诊断方面效果较为显著。     

基于AR模型的齿轮故障诊断

为了诊断出强噪声干扰下的齿轮故障，提出时域同步平均技术与AR模型相结合的齿轮故障诊断方法。用TSA技术提取强噪声干扰下的齿轮特征信号，用FPE准则确定AR模型的阶次，利用AR模型参数算法确定齿轮正常状态下参数向量及参数容差范围，然后在模型阶次不变的情况下分析齿轮故障信号的AR模型参数，对比建立的参数容差范围，从而诊断齿轮故障。将该方法对实际试验信号进行分析，对提取到的8组正常齿轮特征信号数据建立AR模型，优化AR模型的最佳阶次为5阶，由AR模型参数算法得到了正常齿轮的AR模型参数向量及参数容差范围，再用同样阶数为5阶的AR模型分析了故障状态下的几组模型参数，对比建立的正常AR模型参数容差范围，从而诊断出齿轮故障。     

基于多频涡流信号处理的结构识别方法

提出了一种基于多频涡流信号处理的结构识别方法,该方法首先采用多频涡流仪获得低频绝对通道信号,通过旋转变换得到多组信号对,确定振幅最小的那一对,接着运用中值滤波技术获得整体信号幅度摆动趋势线,从而消除信号摆动影响,凸显结构信号;然后,根据结构幅度阈值和最小间距确定结构中心位置及其数量;最后,根据弯管和支撑信号特征,识别并显示这些结构。运用多组来自不同核电站的实测数据进行识别,结果显示了该方法的有效性。     

基于实例推理的挖掘机工作装置实例库研究与开发

基于数据库技术,建立了挖掘机工作装置的EER数据模型,根据EER数据模型,并运用面向对象的实例表达方法,设计了整个工作装置部分的实例库,同时采用CBR技术对产品实例库的检索和修正提出了相应的策略,通过实例对象间的相似度计算,检索出相似实例,通过对检索出来的相似零件进行相似度修正,以特征值确定实例相似度范围,从而确定实例修正方法。最后利用VC语言开发了挖掘机工作装置实例库系统,并应用于生产实际。     

基于LabVIEW与LabShop的斜轴式马达噪声测试系统

为有效地完成斜轴式马达的噪声研究,有必要对马达噪声进行准确测量,为此设计出一种斜轴式马达噪声级测试采集系统。测试过程中将斜轴式马达置于半消声室内,与液压系统加载端隔离,有效排除实验过程中其他液压元件噪声源的干扰。在LabVIEW软件平台下完成对系统压力及电机转速的调定,并实现系统压力、流量、转速转矩及温度等参数的在线采集,同时在LabShop软件下完成对斜轴式马达声场数据的采集、储存、CPB与FFT分析显示。测试结果有效性得到验证,能够对目标频率段的噪声总量进行统计,同时可得到峰值噪声对应的频率点。     

激光深熔焊声源发声机理

声信号是激光焊接过程中重要的质量检测参量，目前对于激光声信号的发声机理认识还不够深刻.文中对激光深熔焊过程中声源发声机理和熔池小孔形貌进行了深入研究.首先参考声学中亥姆霍兹效应，通过声电类比，得到小孔形貌与声音信号强度和共振频率的关系.采用CCD图像采集系统获得小孔实际形貌，验证理论研究所得结果的合理性.通过声信号采集系统获取给定焊接工艺参数下的激光焊接声场数据，进行快速傅里叶变换处理，获得声场幅值谱图.结果表明，试验数值与理论值相吻合，证明所提出的小孔发声机理具有较好的适用性.     

改进杂草算法求解WSN节点分布优化问题

对改进杂草算法性能及其在无线传感器网络节点分布优化问题中的应用进行研究。在保证节点相互连通的前提下,建立无线传感器网络对目标区域覆盖的数学模型,并将节点分布优化问题转换为求解函数最大值问题;通过杂草算法优越的寻优能力来实现网路节点的最优分布,在此基础上,引入立方映射混沌算子来提高算法的局部搜索能力,利用高斯变异算子来增强种群的多样性;最后,通过标准函数测试与无线网络覆盖优化仿真对该算法进行验证。仿真结果表明:该算法具有收敛速度快、鲁棒性好、数据开采能力强的优点,能有效解决无线传感器网络节点分布优化问题。     

声发射技术在砂轮回转实验破碎识别中的应用

采用一种新型砂轮破碎状态信号检测方法——声发射（AE）技术,通过采集环境背景、空转、空载和负载AE信号,并对信号进行时频域研究。对比砂轮破碎后和破碎前AE信号特征,时域信号特征电压值增大了2.5倍、能量谱峰值增大了4倍、均方根值（RMS）增加了1.17倍,频域信号经快速傅里叶转换（FFT）后得到了一个高频电压信号。研究结果表明:声发射技术优于目前常用的振动法、音量法和光电法,更适合用于砂轮回转实验破碎识别。      

基于独立分量分析理论的大块非晶合金切削信号检测

研究了在大块非晶合金切削力信号检测时利用独立分量分析法对检测信号进行去噪处理技术。在试验中，采用独立分量分析法对切削测量系统测量的大块非晶合金切削力信号进行迭代分离，从而提取出主切削力信号。并针对大块非晶合金在不同切削深度下的变形特征，运用扫瞄式电子显微镜观察了大块非晶合金的切削带特征。主切削力信号频谱的快速傅里叶变换分析表明，随着切削深度的增加，切削力信号高频部分的振幅越来越大，而大块非晶合金切削力信号高频部分是由切削带形成过程的特征引起的，并随着切削深度的增加而增加，且主切削力Fz 的频率为115 Hz。研究结果表明：采用独立分量分析法进行噪声分离后更能精确识别切削力信号中的主要信息，减少噪声造成的误判。     

数字化电磁无损检测信号的频域数字滤波

在电磁检测中，检测信号在空间上与被测缺陷对应，以时间基为基础的模拟信号处理方法有时很难实现频段内的有效滤波，数字滤波方法则可以达到精确滤波的目的。为此，提出了一种零相位的、通带最平的数字滤波器构造方法和以FFT(快速傅里叶变换)为基础的快速频域数字滤波算法，可有效处理电磁检测信号中低频波动和高频干扰。     

基于Root MUSIC法的轧辊偏心参数估计

针对轧辊偏心信号是混杂在各种随机干扰中的复杂高频周期信号,因FFT法对信号分析的局限性,提出了一种Root MUSIC(Multiple Signal Classification)法和Prony法相结合的轧辊偏心信号估计新方法。利用Root MUSIC法准确估计出偏心谐波的频率及谐波的个数,同时使用Prony方法估计出偏心信号的各次谐波幅值和相位。仿真结果验证了可行性和有效性,在信噪比较低的情况下仍能准确地同时估计出偏心谐波的频率、幅值及相位,尤其在频率分辨率和抗噪声上比FFT法具有优越性     

基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断

变速运行齿轮异常振动故障诊断性能过差会增加汽车维护成本,缩短齿轮使用寿命。为了及时识别齿轮故障,保证汽车变速器总成具有良好的振动特性,提出基于多传感数据融合的变速运行齿轮异常振动故障诊断方法。通过分析多传感器数据融合技术,掌握变速运行齿轮异常振动故障诊断的理论框架,并以此为基础,参考传感器融合模块、特征级并行多神经网络局部诊断模块和终端分类模块,结合变分模态分解、多通道加权融合和单隐层前馈神经网络训练算法,从信号采集、信号特征提取和信号特征分类3个步骤实现变速运行齿轮异常振动故障诊断。实验结果表明：在齿轮发生轻度磨损时,磨损振动信号的幅值在20~40 mV之间,磨损振动信号的频率在0~4 000 Hz区间;中度磨损时,信号的幅值在30~55 mV之间,信号频率在3 000~7 000 Hz区间;重度磨损时,信号幅值在50~70 mV之间,信号频率在6 000~12 000 Hz区间,且各阶段诊断结果均与故障程度的实际转折点吻合。由此可知在各样本数量均相同的情况下,提出的故障诊断方法预测值与真实值均相同,故障程度和故障类型的诊断性能均较好。     

基于特征线—快速傅里叶变换法的轴向柱塞泵流固耦合振动特性研究

轴向柱塞泵为流固耦合机械设备。工作时,振动特性较为复杂。使用特征线—快速傅里叶变换法（ MOC-FFT）对柱塞泵中由流固耦合所引起的振动特性进行了研究。利用特征线法求解流固耦合振动偏微分方程（1）,得到时域信号,再使用快速傅里叶变换法,可得到管道系统的固有频率。该方法既拥有特征线法针对耦合振动建模清晰,计算简便等特点;又利用快速傅里叶变换法将振动特征转换至频域中。通过对频域振动特性的研究,得出A10V型柱塞泵工作中应避开的工作振动频率成份,以及斜盘摆角、压力、转速对柱塞泵由流固耦合引起的高频振动谱线影响变化规律。     

基于数据采集卡的瞬时转速测量方法研究

为了测量瞬时转速,设计了基于数据采集卡的软件计数测量算法。通过对磁电式转速传感器发出的单个周期脉冲方波进行采样点计数,获得方波信号的瞬时频率,从而测得瞬时转速。实验结果表明:该测量方法简单、容易实现,适合以工控机和数据采集卡为硬件的测量系统。