基于增强最大二阶循环平稳盲解卷积的滚动轴承弱故障特征提取

提出一种基于增强最大二阶循环平稳盲解卷积(ECYCBD)的滚动轴承弱故障特征提取方法。该方法以故障信号自身特点为基础,设定故障特征频率和滤波器长度的选取范围;以重加权峭度值为适应度值,利用鲸鱼优化算法(WOA)优化选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的参数,获取最优解卷积结果;通过Teager能量算子对故障特征进行增强,并借助快速傅里叶变换提取滚动轴承的故障特征。利用仿真和试验信号对方法的有效性进行验证,结果表明该方法能够在强背景噪声下准确、有效地提取滚动轴承故障冲击成分。。     

基于粒子群优化的CYCBD在滚动轴承故障特征提取的应用研究

针对在背景噪声下滚动轴承故障初期周期性瞬态冲击不明显的问题,应用基于循环平稳最大化盲解卷积方法(Blind deconvolution based on cyclostationarity maximization,CYCBD).滤波器长度和循环频率左右CYCBD降噪效果,应用粒子群优化算法(Particle swar...     

MCKD最佳故障周期搜索的齿轮箱故障特征提取

针对最小解熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)算法易受强噪声和野值的影响,引出了最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)的齿轮箱故障特征提取方法,克服了MED算法的不足。然而凭先验信息选取的故障周期,可能导致MCKD解卷积效果很差,因此提出了MCKD算法的最佳故障周期搜索思路,即在合适的滤波器阶数L下,最佳故障周期的搜索可以限定于理论计算周期左右的某一范围内,使不同步距M关于最佳周期的最大相关峭度达到全局最优,以确保了MCKD算法具有良好的解卷积效果。断齿与局部断齿故障特征提取试验结果佐证了最佳故障周期搜索思路的可行性及其效果。     

一种基于增强型最大二阶循环平稳盲解卷积的齿轮箱复合故障诊断

针对齿轮箱复合故障振动信号易受到背景噪声干扰,使得传统方法对复合故障冲击特征难以准确分离的问题,提出一种自适应最大二阶循环平稳盲解卷积(ACYCBD)与1.5维导数增强谱相结合的复合故障诊断方法。首先,利用循环谱分析检测复合故障振动信号中与故障特征相关的循环频率成分,构建不同目标类型的循环频率集;之后,根据不同类型的循环频率集,提出一种以三阶累积量稀疏度(TCS)为指标,自适应地选取最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的最优滤波器长度的改进算法,从而更好地获得包含不同故障冲击成分的CYCBD最优滤波信号;最后,提出一种新的1.5维导数谱进行特征增强,提高信噪比,并分析谱图中突出的故障特征频率进而判别故障类型。通过仿真信号与故障实验平台数据对算法进行验证,结果表明该方法能够实现齿轮箱复合故障的准确分离与诊断。     

基于MED和峭度准则形态滤波的滚动轴承故障诊断

针对滚动轴承故障诊断问题,提出一种基于最小熵解卷积(Minimum entropy deconvolution,MED)和峭度准则形态滤波的滚动轴承故障诊断方法。该方法首先通过MED对滚动轴承故障信号进行降噪处理,然后设计不同长度结构元素的形态滤波器对降噪后的信号进行差值形态滤波,最后利用峭度准则筛选出峭度值最大的最佳形态滤波分量,进行幅值谱分析提取轴承故障特征频率。应用该方法分析了滚动轴承内圈故障模拟信号和实验测试信号,取得良好的分析效果,证明了该方法的有效性。     

基于改进SSD降噪的滚动轴承故障特征提取

针对强背景噪声下滚动轴承早期微弱故障特征难以提取以及奇异谱分解方法分解的分量仍然包含噪声的问题,提出了一种奇异谱分解（Singular spectrum decomposition,SSD）和最大循环平稳盲解卷积（Maximum cyclostationarity blind deconvolution,CYCBD）相结合的滚动轴承微弱故障特征提取方法。由SSD方法将轴承振动信号自适应地分解为从高频到低频的奇异谱分量;根据分量峭度最大原则,筛选出最佳分量;再利用CYCBD对最佳分量后处理进一步降噪;进而对降噪后的信号进行Hilbert包络解调分析,得到故障特征频率。仿真和实验分析表明,该方法能有效提取滚动轴承早期微弱故障特征。     

基于改进MCKD方法的声发射信号降噪

针对强噪声环境中故障声发射信号提取的难题,在最小熵解卷积MED(Minimum Entropy Deconvolution)和最大峭度解卷积MCKD(Maximum correlated kurtosis deconvolution)的基础上,提出一种基于双向循环重构滤波准则的改进MCKD降噪方法。双向重构准则能够充分利用数据中的冲击成分,具有较强的抗冲击幅值变化干扰能力,改进MCKD方法通过滤波器迭代提取有用信号达到降噪目的。通过仿真信号和轴承故障声发射实验信号的研究表明:改进MCKD方法能有效提取原始信号中的有用故障信息,其降噪性能优于MED方法和MCKD方法。     

基于参数自适应的RSSD-CYCBD及在轴承外圈故障特征提取中的应用

针对滚动轴承工作环境复杂、故障特征信号易被高强度噪声掩盖的问题,提出了基于参数自适应的共振稀疏分解(RSSD)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的滚动轴承故障诊断方法。首先,利用人工大猩猩部队优化算法(GTO),结合相关系数与相关峭度的融合指标,自适应选择RSSD分解参数,得到了仿真信号的最优低共振分量;然后,利用GTO结合包络熵,自适应选择CYCBD的循环频率和滤波器长度,对最优低共振分量进行了解卷积运算,从包络谱中获得了信号的故障特征频率;最后,利用美国凯斯西储大学试验台和MFS-MG机械故障综合模拟试验台数据,综合验证了该方法的有效性,并将试验结果与RSSD-MCKD方法的结果进行了对比。研究结果表明,该方法能够准确地得到仿真信号的故障频率为20 Hz、美国凯斯西储大学试验台近似故障频率为107.5 Hz、MFS-MG试验台近似故障频率为87.6 Hz。自适应RSSD-CYCBD方法能够有效地识别出故障特征频率及其倍频,实现滚动轴承故障诊断的目的。     

基于CYCBD和包络谱的滚动轴承微弱故障特征提取

针对在强噪声的干扰下,滚动轴承微弱故障特征难以有效地提取的问题,提出一种基于最大2阶循环平稳盲解卷积(Maximum Second-order Cyclostationarity Blind Deconvolution,CYCBD)和包络谱相结合的微弱故障特征提取方法。首先,由故障特征频率设置合理的循环频率集,使用CY-CBD对含有强噪声的微弱故障冲击信号进行降噪处理,增强信号中的周期性冲击成分;然后,对降噪信号进行Hilbert包络谱分析来识别故障特征频率。通过仿真和实验,结果证明,该方法能有效地提取被强噪声淹没的微弱故障特征。     

基于局部均值分解和最大相关峭度解卷积的滚动轴承早期故障提取

滚动轴承处于早期故障阶段的时候,特征信号比较微弱,同时受到干扰噪声的影响,造成故障特征难以提取。针对这一问题,提出了基于局部均值分解(Local mean decomposition,LMD)和最大相关峭度解卷积(Maximum correlated kurtosis deconvolution,MCKD)两者相结合的故障诊断方法。在强噪声背景条件下,LMD对微弱故障信号特征难以提取,故对LMD分解得到的一组乘积函数(Product function,PF),利用相关系数与峭度值筛选出敏感分量进行信号重构,然后利用MCKD进行滤波,突出故障信号尖脉冲,最后根据信号的包络功率谱提取故障特征频率。算法仿真和实验证明了该方法的有效性。     

转子轴花键的铣削

介绍了利用大径定心的花键轴花键的实用加工方法。     

基于ASP的VPDM系统研究

分析了虚拟企业对虚拟产品数据管理（VPDM）的需求，结合ASP模式的先进实施理念，提出了基于ASP模式的VPDM系统概念；分析了VPDM与传统PDM之间的区别；并基于B／W／D三段式结构，阐述了基于ASP模式的VPDM体系结构；最后讨论实现该系统的方法和一些关键技术。     

管路液力冲击的解析研究

分析阀门开闭引起管路液力冲击的机理,计算换向阀换向时管路实际压力冲击突变值及换向阀阀芯所受液动力并进行实验验证。     

基于MATLAB仿真的SVPWM技术研究

为了给交流异步电机伺服系统提供必要的设计数据,根据SVPWM的基本原理和实现算法,基于MATLAB/Simulink平台搭建了SVPWM仿真模型,将该模型应用到异步电机的矢量控制系统中进行了仿真。结果表明,SVPWM控制方式提高了整个系统运行的稳定性和可靠性。     

滚子表面缺陷分析

采用金相分析以及扫描电镜、能谱分析等试验方法对滚子表面缺陷进行了分析.结果表明:滚子表面的麻坑(黑点)缺陷是腐蚀坑,主要是由于热处理炉保护气氛不纯,滚子在高温状态下产生表面腐蚀而形成.     

基于插值法的计量泵流量控制算法研究

针对目前国产计量泵实际流量显示不直观、计量精度低等问题,分别用分段插值、拉格朗日插值、牛顿插值、三次样条插值4种算法,对不同压力下多种型号的计量泵实际流量和频率之间的关系进行了理论研究,并用线性回归分析法对所得计算结果进行了分析。分析结果表明,分段插值算法所得标准误差最小,残差图中的离散性最明显,置信区间最小,更真实的反映了实际流量和频率的关系,可大大提高计量泵的计量精度,适合用作计量泵控制器流量控制算法。     

单片机应用系统研究——轮式移动机器人控制系统设计与研究

机器人的移动方式有很多种,但大致就分为两种:车轮式和足步式两种.本文从轮式移动机器人(WMR)的体系结构出发,重点设计了机器人移动控制系统的硬件、软件平台.首先,通过对非完整轮式移动结构和直流伺服电机模型的分析,建立了移动机器人的控制系统模型.其次,设计了基于AVR微控制器(AT90S8515)的移动控制系统,其中主要包括PWM功率驱动、测速单元和串行通讯模块等;对机器人速度、位置控制采用模糊PID算法,较好地克服了移动机器人模型的不确定性、转速位置控制要求的多变和环境改变等因素的影响.程序使用ICCAVR C语言编写,在AVR SUDIO调试软件中用ICE200仿真.     

基于B/S结构在线监控研究应用

简述了DCOM、ActiveX等组件模型,结合ASP技术在Internet/Intranet环境下实现了基于Browser/Server结构锅炉在线监控.该系统在DCOM技术基础上通过ADO编程实现数据传输和访问,结合ASP和ActiveX控件技术实现动态发布和在线监测.     

电火花成形机床微细加工相关探索

首先简要介绍了电火花微细加工目前的发展状况。并概括地分析了商品电火花成形机用于微细加工所具有的一些特殊优势。最后通过微轴的加工实例来证实其进行实用微细加工的可行性。     

基于时间序列电流偏差因子的电源-电弧系统稳定性研究

运用偏微分近似理论,在考虑焊接外电路动态全负载情况下,对电源-电弧系统稳定性进行了模型刻画,得出系统稳定系数的数学解析式,依此定性并量化分析了系统稳定性的基本条件和最优条件。在此基础上,采用电流偏差相对转换方法,获得了动态电流偏差因子的时间序列解析表达式,进而通过偏差衰减时间方式来量化分析系统的稳定性。实验的电压与电流波形分析结果与动态电流偏差因子量化结果一致。