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。     

旋转机械动态特性的分形特征及故障诊断

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,对故障样本进行广义维数计算分析,找出用分形维数分析识别故障的依据。此外,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动态振型数据的诊断、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。     

裂纹圆盘的动态分形特征及裂纹诊断识别

运用有限元方法对裂纹圆盘进行了动态分析，获得了其振型和位移响应；应用多重分形理论计算和分析了裂纹圆盘的振型、位移响应的广义维数和敏感维数，把广义分形维数、敏感维数作为裂纹圆盘故障的特征量，对裂纹圆盘的裂纹诊断与识别进行了定性及定量研究；针对裂纹圆盘的振型、位移响应的广义维数，提出在局部范围内，用局部线性法对圆盘裂纹长度进行定量识别，得到了定量识别裂纹长度的计算公式，通过实例计算考查了裂纹长度的计算精度。分析计算表明，用局部线性法对裂纹长度进行定量识别具有一定的实用性。     

基于动应力分形特征的薄壁圆盘裂纹诊断识别研究

运用有限元方法对裂纹圆盘进行了动态特性分析,获得了振型和应力响应。应用多重分形理论计算和分析了裂纹圆盘的振型、应力响应的广义维数和敏感维数,把广义分形维数、敏感维数作为裂纹圆盘故障的特征量,对裂纹圆盘的裂纹诊断与识别进行了定性及定量研究。通过计算裂纹圆盘的振型、应力响应的广义维数相关系数,用广义维数相关系数法对圆盘裂纹长度进行定量识别。分析计算表明,广义维数相关系数法对裂纹长度的定量识别具有一定的实用性。     

碰摩耦合故障诊断识别的分形方法研究

为了研究碰摩故障、油膜振荡及碰摩和油膜振荡相互作用耦合故障,建立了模拟3种故障的实验装置,采集了故障振动信号。运用多标度分形理论,计算了故障振动信号分形维数并绘出广义维数谱,由此提出广义维数能谱的概念,并以广义维数能谱作为特征量,实现了对3种故障特征的提取与识别。提出了用广义维数能谱作为分析识别故障信号的判据,为复杂旋转机械故障诊断提供一种识别方法。     

故障诊断中的多重分形分析

建立了模拟实际故障的实验装置,采集了碰摩故障、油膜振荡及碰摩和油膜振荡相互作用的耦合故障振动信号。运用多重分形理论,对实测故障信号计算出多重分形广义维数,重点讨论广义分形维数谱和奇异谱,并提出广义维数谱能和奇异谱能的概念,并以两谱能作为特征量,实现对故障特征的提取与识别。研究表明:将广义维数谱能和奇异谱能结合使用,有利于分析识别故障信号,增强可靠性。该研究为复杂旋转机械故障诊断提供了一种识别方法。     

基于多个无标度区多重分形理论的齿轮故障诊断

针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多个无标度区的多重分形理论与神经网络相结合的机械故障诊断方法。该方法采用多重分形理论计算齿轮振动信号的多分形谱和广义分形维数,并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将该特征向量作为概率神经网络的输入参量,并对采自齿轮故障台的振动信号进行故障分类。实验证明,与单一无标度区多分形谱理论特征提取方法相比较,所提出的方法能更精密刻画振动信号特征,并获得更高的识别率。     

基于广义维数的故障特征提取及诊断研究

从分形原理出发，以广义维数理论为基础，建立以振动信号的广义维数、广义维数谱图、敏感维数为特征组的模式空间样本库。一方面，通过计算实测信号的广义维数，提取其敏感维数，进而对实测信号的裂纹故障进行诊断识别。另一方面，通过对待检信号与不同裂纹深度信号的广义维数相关系数计算、分析、比较，可估计出待检信号的裂纹深度，说明广义维数相关系数分析方法，能对圆盘的裂纹故障进行较好地定量分析和识别。     

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。     

多重分形在旋转机械故障诊断中的应用

针对旋转机械故障特点 ,提出利用多重分形广义维数来描述信号特征 ;以振动信号模式空间样本库为基础 ,给出利用维数相关系数进行故障识别的旋转机械故障诊断方法。应用于圆盘故障诊断 ,效果令人满意     

基于小波包和分形盒维数的滚动轴承故障诊断

为诊断滚动轴承不同部件产生的故障,针对轴承故障信号具有非线性、非平稳振动的特点,运用小波包和分形理论,定量计算了滚动轴承不同部件故障信号及小波包重构信号的盒维数。实验结果表明,滚动轴承不同的故障类型具有不同的盒维数。正常滚动轴承盒维数最大,依次为滚珠故障盒维数、内环故障盒维数,外环故障盒维数最小。分形盒维数能定量地识别滚动轴承不同部件的故障,提高滚动轴承故障诊断的准确率,为滚动轴承智能故障诊断提供可靠依据。     

基于小波降噪与分形理论的滚动轴承故障诊断

为了识别滚动轴承振动信号中包含的故障类型,运用小波对采集到的信号进行降噪,通过计算降噪后振动信号的关联维数,判断信号中是否包含故障。并以关联维数为特征量,通过计算各工况之间的距离函数,判断属于何种故障的信号。结果表明,运用分形理论进行故障诊断具有很强的实用价值。     

基于变参数随机共振的齿轮早期故障诊断

文章利用随机共振理论检测齿轮早期的微弱信号,以信号分段关联维数作为分形诊断分类原理的特征量,对齿轮未知信号状态进行判断,取得了较好的效果。     

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。     

基于小波分形技术提取发动机曲轴轴承故障特征

利用小波技术对发动机曲轴轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现发动机曲轴不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率带振动信号的分形维数更能敏感反应发动机曲轴轴承技术状态,它可以作为诊断发动机曲轴轴承故障的一个重要特征量。     

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。