SGMD-MOMEDA滚动轴承故障特征提取方法研究

针对滚动轴承的振动信号因非线性、非平稳且信噪比低而造成故障特征难以提取的问题,基于辛几何模态分解(Symplectic Geometry Mode Decomposition, SGMD)和多点最优最小熵解卷积调整(Multipoint Optimal Minimum Entropy Deconvolution Adjusted, MOMEDA)理论,提出了SGMD-MOMEDA故障提取方法。首先,使用SGMD对故障信号进行分解,得到一列的辛几何分量(Symplectic Geometry Components, SGC);其次,依据相关性准则选取SGC进行信号重构,并确定MOMEDA分解参数;最后,使用MOMEDA方法对重构信号进行处理以提高信噪比,并利用包络谱分析对处理后的信号提取故障特征。仿真和实验结果表明,该方法能够准确地提取滚动轴承的故障频率,且与经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)方法的对比结果显示了SGMD方法作为预处理其分解结果更加准确,在故障诊断领域具有较大的应用价值。     

透水管桩抗弯性能试验研究

透水管桩通过在桩身预留透水孔,联通土体,释放超静孔隙水压力,可加速沉桩过程桩周土的固结,有效减小沉桩挤土效应;但是,预留孔不可避免地会破坏桩身结构的完整性,为了探讨开孔对透水管桩抗弯抗裂性能的影响,开展了普通管桩与透水管桩的抗弯试验,记录了各桩的开裂弯矩、破坏弯矩以及不同弯矩作用下的桩身挠度与裂缝宽度,探讨了开孔对透水管桩抗弯抗裂性能的影响。研究表明,相对普通管桩,透水管桩跨中挠度更大,开裂弯矩降低,但仍满足规范要求;在相同弯矩作用下,透水管桩裂缝宽度小于普通管桩;在以相同裂缝宽度(1.5mm)作为极限状态判断标准的条件下,透水管桩的破坏弯矩大于普通管桩,透水管桩拥有优于普通管桩的抗弯性能。     

全矢与SGMD-FastICA的轴承故障诊断北大核心

针对滚动轴承故障诊断中存在的故障信号特征不全面且易被噪声污染等问题,基于全矢和辛几何模态分解(SGMD),提出了全矢与SGMD-FastICA方法。首先,使用SGMD对水平方向X和竖直方向Y的故障信号进行分解,并通过综合指标将分解信号分为故障重构信号和噪声重组信号;其次,通过FastICA实现对故障重构信号与噪声重组信号的盲源分离;最后,利用全失谱技术对水平方向和竖直方向的盲源分离的有效分量进行融合,并使用Teager能量算子(TEO)对全矢融合信号进行解调分析。通过对滚动轴承振动信号的实验和对比分析,验证了所提方法的优越性和可靠性,在滚动轴承故障诊断领域具有一定的实用价值。     

基于FIF-CYCBD的滚动轴承故障特征提取方法研究

针对滚动轴承所处工况复杂、提取故障特征困难的问题,提出了一种基于快速迭代滤波分解(FIF)和最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)的故障特征提取方法。首先,通过利用FIF方法对源信号进行自适应分解,得到一系列本征模态分量;其次,依据相关系数准则对和源信号相关系数大于0.6的分量进行重构,并根据FIF得到的分解结果设置合适的循环频率采集器;最后,利用CYCBD方法对重构后的信号进行解混去噪,对处理后的信号进行包络解调分析。仿真实验以及相关实验数据表明,所提方法具有良好的信噪分离效果,相较于信号中突出的噪声分量,处理得到的故障特征频率幅值高于噪声幅值,可以有效实现轴承故障频率及其倍频特征的提取。