一种滚动轴承故障的诊断方法

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种小波包分析、粗糙集理论和神经网络相结合的轴承诊断方法.利用小波包变换对信号进行适当层次的小波包分解,对信号的频带进行精细的分割,以各个频带信号能量的分布情况作为故障特征量,形成故障诊断决策表;接着根据粗糙集理论进行处理得到更为简明的最优诊断规则;然后根据约简结果,建立了神经网络故障诊断系统;最后以诊断实例验证了该方法的有效性和可行性.     

小波包变换在齿轮箱螺栓拉断故障诊断中的应用

针对齿轮箱运转异常时,经小波包变换的信号某一频带振动能量值会有较大变化的特征,探讨了小波包变换在齿轮箱故障诊断中的应用．通过对测取的齿轮箱振动信号进行小波包变换,可有效提取齿轮箱螺栓拉断的故障信息．分析表明,旋转机械的振动信号有稳定的频带分布,通过结合故障特点,把每一故障的频带特征提取出来,能为故障诊断提供很好的征兆．     

小波包消噪提高小波网络故障识别性能

针对强噪声背景的高频振动信号,给出一种利用小波包消噪和频带分割技术,根据信号能量在小波包空间的分布特性,提取故障信号特征信息的方法．在小波包空间自适应软阈值去噪,消除白噪声;运用频带分割消除有色噪声,计算各子空间的能量,抽取低维特征矢量,作为小波网络的输入．该方法既提高了小波包神经网络的故障识别性能,又简化了决策网络结构,提高了收敛速度．     

基于小波包信息熵和小波神经网络的异步电机故障诊断

采用一种基于小波包信息熵和小波神经网络的方法对异步电机进行故障诊断。将故障信号进行小波包预处理,并在此基础上提取信号的小波包能谱熵和小波包系数熵,构成信号的信息熵特征向量。训练小波神经网络使其在输入特征向量后能有效检测并输出故障模式,以实现对单一故障和复合故障的诊断。通过内嵌的方式把小波变换融入神经网络,具有良好的自适应分辨率和容错能力,可以有效避免局部最小值以及收敛速度过于缓慢的问题。试验表明,基于小波包信息熵和小波神经网络的方法能很好地进行异步电机的故障诊断,且该方法优于同参数下的BP神经网络模型。     

基于小波和神经网络的传感器故障诊断

提出了一种新的基于小波包变换和BP神经网络的传感器突变故障诊断方法。根据小波变换在时域和频域都具有良好的局部化特性对信号特征进行精确定位,根据传感器输出信号的小波包分析提取能量变化率的特征向量,利用BP神经网络进行传感器故障分类。这种方法无需预先建立传感器模型和测量传感器输入信号,通过对小波包系数的削减,减少了冗余数据,提高了故障检测的实时性。仿真实验结果表明了该方法的有效性。     

基于小波包能量谱的滚动轴承故障检测

小波包具有对非平稳信号进行局部化分析的功能,可解决小波分析在高频部分分辨率差的问题,据此,提出一种基于小波包能量谱的滚动轴承故障分析方法。首先,将振动数据小波包分解为多个子频带,求出各频带的能量比例;然后,比较正常振动信号与故障振动信号的频带能量谱,识别出故障的频带;在此基础上,重构故障频带,运用Hilbert变换对重构信号包络解调,提取出故障频率。试验结果验证了采用小波包能量谱对滚动轴承故障检测的可行性。     

基于小波包能量熵的低压串联故障电弧诊断

为了实现低压串联故障电弧的有效诊断,基于ULI699标准搭建了交流电压为220V、频率为50Hz的串联故障电弧实验平台,并对不同负载回路正常工作电流以及串联故障电弧电流进行数据采集,提出基于小波包能量熵的低压串联故障电弧诊断方法.通过对电流信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵作为特征向量描述故障电弧电流信号在不同频段的能量分布.采用主元分析（PCA）法提取特征向量的主元作为BP神经网络的输入,实现样本最优压缩以简化神经网络结构.仿真结果表明,该方法故障诊断准确率较高,能够有效地识别串联故障电弧.     

提升小波包和神经网络在轴承故障诊断中的应用

针对轴承故障信号的特点,采用9／7提升小波包和概率神经网络（Probabilistic Neural Networks）相结合的算法对轴承故障进行诊断。首先对原始数据进行小波变换,并对其进行特征提取。然后利用概率神经网络对得到的特征向量进行类别判定。在VB和Matlab设计的故障诊断仿真实验平台上,验证了9／7提升小波包和概率神经网络混合的故障诊断方法满足实验要求．     

基于小波包LVQ网络的传感器故障诊断

提出小波包分解提取各个节点特征能量与LVQ神经网络进行故障模式分类的传感器故障诊断方法.小波包三层分解得到各个节点的分解系数,通过一定的削减算法使得故障瞬态信号的特征得到加强,再根据重构的时域信号计算各个节点对应的能量,作为特征向量训练LVQ神经网络.通过正常状态及各种故障模式下的特征数据训练,LVQ网络具有了传感器故障诊断的功能.最后,通过火箭发动机试车台液氢管路流量传感器数据对训练之后的LVQ神经网络进行检验,验证了这种方法的实用性和有效性.     

基于小波包-GABP的滚动轴承故障诊断分析

为提高诊断滚动轴承故障的效率和准确率,本文将小波包变换、BP神经网络和遗传算法三者相结合,提出了一种基于小波包和GABP神经网络的故障诊断模型。由小波包的分解与重构在滚动轴承故障原始信号中提取有效的故障特征向量,并利用遗传算法优化BP神经网络,然后训练和诊断滚动轴承信号的故障类型。同时,运用Matlab软件把采集的数据进行仿真分析。仿真结果表明,相对于传统BP神经网络,利用遗传算法优化的神经网络对故障的诊断正确率更高,并且收敛速度较快,说明由遗传算法优化的BP神经网络在故障诊断方面具有较好的效果,而且遗传算法的引入使轴承故障诊断的适应度和准确率更高。该研究为滚动轴承的故障诊断提供了理论基础。     

Banach代数中的行列式理论

探讨了 Banach 代数中的行列式理论.给出了具有单位元的迹 Banach 代数具有行列式的充要条件.     

非织造布滤料性能及过滤过程的研究进展

对近年来非织造布滤料的研究进展做了简要综述,介绍了内部结构的研究及表征、过滤性能及其影响因素、过滤过程的计算机模拟,指出进一步发展所需要解决的问题。     

Towards Excellence in Science Chinese Academy of Sciences

<正>May 26,2014,BeijingScience is a human enterprise in the pursuit of knowledge.The scientific revolution that occurred in the 17th Century initiated the advances of modern science.The scientific knowledge system created by human beings,the tremendous productivity brought about by science,and the spirit,methodologies and norms formulated in scientific practice since the 17~(th)Century have long become essential elements of     

SCIENCE CHINA Technological Sciences SUBJECT INDEX TO VOLUME 57(2014)

<正>~~     

单面约束系统的微分变分原理与运动方程

研究单面约束力学系统的微分变分原理和运动方程。方法利用Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ原理建立Ｄ＇Ａｌｅｍｂｅｒｔ－Ｌａｇｒａｎｇｅ原理．Ｊｏｕｒｄａｉｎ原理和Ｇａｕｓｓ原理,结果与结论得到系统的微分变分原理和带乘子的Ｅｕｌｅｒ－Ｌａｇｒａｎｇｅ形式,Ｎｉｅｌｓｅｎ形式和Ａｐｐｅｌｌ形式的运动方程。     

q-树的重构性

q 是一个正整数,所谓 q-树的图是递归定义的:最小的 q-树是完全图 K_q,一个 n+1阶的 q-树是通过在 n 阶 q-树上加上一个新点并连接这点与 n 阶 q-树中任意 q 个互相邻接的点而获得,其中 n≥q.1-树我们通常称为树.在本文中,证明了对任意正整数 q,q-树是可重构的.     

β-环糊精-毛细管区带电泳分离扑尔敏对映体

采用毛细管区带电泳模式,以β-环糊精为手性选择剂分离了药物扑尔敏的光学对映体.考察了在不同背景电解质 pH 值尤其是较低 pH 值下环糊精浓度对对映体表观淌度差的影响,并研究了有机改性剂尿素在分离中的作用.     

层状球形夹杂复合材料的弹性模量

利用层状球形夹杂在无限大基体中的局部化关系及平均应力场理论,给出了一种方法来分析含 n 种层状球形夹杂所构成复合材料的弹性模量.对于文献给出的空心玻璃球和高分子基构成的复合材料,该理论的预测与实验吻合很好.当表层稍失时,该理论退化为传统的 Mori-Tanaka平均应力场理论.     

CVD涂层硬质合金刀具的失效机理

通过系统的实验研究和理论分析,揭示了 CVD(化学气相沉积)涂层硬质合金刀具在磨损和破损状态下的不同的失效机理,并在机理分析的基础上,阐明了涂层硬质合金刀具对于切削条件的特殊适应性.     

特征关系与工艺决策

从并行工程的原理出发,提出了一个基于特征的并行 CAPP 系统.在特征建模的基础上,系统能够推理特征之间的关系,产生零件的特征向量图;利用加工知识库,通过动态规则匹配,系统可以确定特征的加工方法、加工参数及其加工顺序;通过优化确定最佳的工艺计划.