长度分形的风力机叶片在线检测与故障诊断

应用有限元分析方法,建立300w小型风力发电机组的动力学模型,通过模态分析及动力学仿真,提取风力机叶片的固有频率、振型及动力响应.应用非线性动力系统长度分形维理论,计算叶片正常运行和故障运行的动态特性数据及其长度分形维数,并作为叶片在线检测与故障识别的特征量.     

往复压缩机多重分形故障特征提取

实现了基于多重分形的往复压缩机振动信号的故障特征提取。针对往复压缩机振动信号的非线性和非平稳性,使用多重分形谱和广义维数对压缩机振动信号进行分析,从中提取可识别的故障特征。分析结果发现多重分形谱中的△α值和广义维数Dq作为故障特征能够很好地反映往复压缩机的工作状态,为往复压缩机的故障特征识别提供了必要依据。     

内燃机故障的多重分形诊断方法研究

实测了6135柴油机气门机构处于不同状态时的缸盖振动信号,计算振动信号的多重分形维数,将其用于刻划缸盖在气门不同状态时表现的非线性行为,从而对故障分类与诊断。结果表明,当气门在不同状态时缸盖振动信号的多重分形维数是不同的,可以将其作为判断气门状态的依据。     

多振动信号的时频相干多分形特征提取

为充分利用多个同步采样的振动信号进行机械设备的故障诊断,提出了搭建多振动信号时频相干网络并提取其多分形特征的方法。首先,将每个振动信号作为一个节点,根据所关心的物理问题,按适当的方式将各个节点连接成网;其次,对网络中相邻的每对节点做交叉小波变换,得到时频相干谱,借助小波领袖来估计时频相干谱的多分形谱,用曲线拟合的方法来提取多分形谱的形态特征;最后,利用特征融合与维数约简方法,对已得到的所有特征进行融合和降维,从而得到整个网络的最终特征。该方法给出了一个提取多振动信号时频相干多分形特征的框架,并在某高射机枪自动机的裂纹故障诊断中取得了成功应用,具有广泛的适用范围。     

分形维数在内燃机振动诊断中的应用

将分形理论引入内燃机的振动诊断中,根据内燃机的配气定时,着重研究了缸盖振动信号中对应燃烧段的数据,计算其关联维数,将关联维数用于刻划内燃机缸盖在气门不同状态时表现的非线性行为,从而进行故障诊断与分类。结果表明,当气门在不同状态时,缺盖振动信号中对应燃烧段数据的关联维数是不同的,可以将其作为判断气门漏气的一个诊断特征量。     

振动信号小波leaders多重分形特征提取及性能分析

机械振动信号一般具有非线性、非平稳特性,多重分形特征是表示振动信号几何结构特征的一种重要手段。传统的多重分形特征计算方法计算量大,限制了多重分形特征的应用。小波leaders多重分形分析方法具有坚实的数学基础,且计算简便。针对齿轮正常状态和点蚀故障状态,提出基于小波leaders的多重分形振动信号特征提取及表示方法,提出基于bootstrap技术的最优块长求解算法,并建立振动信号小波leaders多重分形特征的统计性能分析方法。研究结果表明,小波leaders多重分形特征能够很好反映振动信号的几何结构特征,基于块bootstrap方法能有效分析多重分形特征统计性能,为机械设备状态监控和故障诊断提供了一种有效的选择。     

炼油厂催化机组风机振动故障的诊断与处理

分析了炼油厂催化机组风机产生振动的原因，介绍了消除这些振动采取的措施以及取得的效果     

基于实测冲击响应的转子碰摩故障特征提取方法

提出基于被测系统实测冲击响应的碰摩故障特征提取方法.以归一化实测冲击响应为基函数对振动信号进行分析,可提取出冲击响应成分.在此基础上,提出针对冲击响应成分的信号分析方法一周期序列变换,该方法可有效识别出是否存在周期性冲击响应和冲击响应出现的周期.考虑到在检测方便性和信号成分简单性上静子振动信号较转子振动信号有诸多优越性,提出同时检测转静子两种振动信号对碰摩故障进行诊断的方法.试验验证结果表明所提出的理论方法和试验技术是可行和高效的.     

基于分形的滚动轴承故障模式的识别

针对滚动轴承振动信号的特点，从分形原理出发，利用盒维数的概念，对滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了定量描述。试验结果表明，由于滚动轴承不同故障的动力学产生的机制不同，其盒维数明显不同。因此利用盒维数可以准确地识别滚动轴承的故障模式。     

多重分形方法在耦合故障诊断分类中的应用研究

运用多重分形理论,提出广义维数最小二乘法的计算公式,对实测的时域信号进行了广义维数计算,得到广义维数序列值,并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析,找出谱能量与分形维数的关系,对用分形维数分析故障的强度提供了依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法,用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法,对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟数据的诊断、识别分类,收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好地对故障状态进行诊断、识别;且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。     

基于分形理论的高速自动机故障诊断

以W85高射机枪自动机为实验对象,针对短时冲击信号特点,利用分形维数进行故障类别分析,实现自动机的故障诊断。     

基于EMD和分形维数的转子系统故障诊断

提出了一种基于EMD方法和分形维数的转子系统故障诊断方法。利用EMD方法将转子振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,然后将包含主要故障信息的几个基本模式分量相加得到降噪后的转子振动信号,求得降噪后的转子振动信号的分形维数。试验数据的分析结果表明,在不同的故障状态下,采用EMD方法对转子振动信号降噪后求得的分形维数是不同的,从而可以通过分形维数的大小有效地判断转子系统的工作状态和故障类型。     

基于分形理论的旋转机械故障诊断及其应用

将分形的有关理论与旋转机械故障诊断联系起来,论述了分形维数的基本概念,研究了用相空间重构法求取关联维数的相关算法,并结合实例探讨了分形维数在机械故障诊断中的应用。     

基于分形理论的机械故障诊断的应用研究

将分形的有关理论与机械故障诊断联系起来,论述了分形维数的基本概念,介绍了网格维数及其求取方法。通过对模拟信号、齿轮振动信号进行分形诊断表明,分形网格维数诊断可以模糊诊断出到底是哪一部分最有可能发生故障,证实了分形网格维数的普遍性和通用性。分形网格维数诊断方法能有效地诊断齿轮局部故障,具有广泛的应用前景。     

广义分形维数在旋转机械故障诊断中的应用研究

运用分形理论，提出广义维数最小二乘法的计算公式，对实测的时域信号进行了广义维数计算，从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析，提出谱能量与分形维数的关系，为用分形维数来分析故障的强度提供了依据。运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法，并通过实例诊断、识别故障及其故障程度，说明该方法具有较好的实效性。     

风力发电机组状态监测和故障诊断系统

介绍了风电机组状态监测与故障诊断系统的软硬件构成、振动信号的特征提取以及常用的故障诊断方法.     

基于模糊理论的风力机故障诊断专家系统构建

目前,对风力机的故障进行诊断仅停留在人工现场诊断的层面上,使得故障难以及时发现并排除。该文以模糊数学理论和故障诊断技术为基础,建立一个用于风力机故障诊断的专家系统。文中首先介绍了模糊综合评判方法;然后给出了诊断专家系统的结构,其中重点论述了如何根据经验数据和专家优先系数法共同确定模糊关系矩阵的元素、模糊诊断原则的确定及推理流程。最后用一个具体的故障诊断实例进行分析,验证了应用模糊理论,可以提高风力机故障诊断专家系统的运行速度、准确性、可靠性。     

基于小波包分解和分形理论的齿轮故障诊断系统

将采集到的信号经过小波包降噪后再由小波包分解成几段,计算每段的关联维数,利用分形分类理论对待测信号进行状态识别,判断齿轮的故障。     

GFD和核主元分析的机械振动特征提取

针对旋转机械非线性特征提取的问题,提出了广义分形维数(generalized fractal dimension,简称GFD)和核函数主元分析(kernel principal component analysis,简称KPCA)的旋转机械振动特征提取方法。首先,通过广义分形维数进行初次特征提取,形成高维特征空间;其次,通过核主元分析方法对高维特征空间降维并进行第二次特征提取;最后,利用核主元分析方法和KN近邻(KNN)方法对转子和轴承不同状态下的特征进行了分类。研究表明,GFD-KPCA方法对旋转机械进行了有效的特征提取,对不同状态的数据有高精度的分类,对参数选取有较低的依赖性。轴承微弱振动特征提取结果显示,GFD-KPCA性能优于常规的KPCA特征提取算法,具有更好的精度和适用范围。