基于KPCA SVM的柴油机状态识别方法的研究

为了有效地对柴油机的运行状态进行状态识别,根据柴油机的特征信息和识别的特点,研究了基于核主元分析(KPCA)和支持向量机(SVM)进行柴油机状态识别的故障诊断方法.首先,对柴油机进行特征提取,构成一个特征向量.然后对其进行核主元分析,计算得到能反映设备状态的特征向量,有效去除信息的冗余.最后,将得到的特征向量进行支持向量机的训练学习,识别柴油机的状态.通过实验室柴油机燃烧系统不同运行状态下的识别分析,验证了此方法的可行性和实用性.     

基于GLCT和FPO的时变工况行星齿轮箱故障特征提取

时变转速下行星齿轮箱故障诊断存在两个问题,一是由于空间和经济条件的限制,转速传感器无法安装就无法获得设备的实时转速,二是常用的短时傅里叶变换方法时频分辨率低,难以提取到反映设备健康状态的有价值特征信息。为了克服这两个问题,提出基于广义线性调频小波变换（General Linear Chirplet Transform,GLCT）与快速路径最优（Fast Path Optimization, FPO）的无转速阶次分析故障特征提取方法。首先,使用GLCT对振动信号进行时频表征,从而提高时频分辨率,能够清晰地反映齿轮箱的时变运行状态;然后,利用FPO算法从GLCT时频表示中精确提取转频趋势线,进而采用转频曲线对原始振动信号等角度重采样将其映射到平稳的角域中;最后,从角域信号的包络阶次谱中准确地提取行星齿轮箱故障特征信息。数值仿真和应用实例的分析结果表明该方法具有较高的时频分辨率和噪声鲁棒性,能够在无转速计的情况下有效地实现时变转速行星齿轮箱齿轮故障诊断。     

NURBS曲面上积分曲率线的B样条表示

对NURBS曲面的曲率线的积分进行了系统的公式推导,并利用NURBS曲面的离散法向量有效地简化了曲面第二基本量的计算,加速了Euler法迭代求解曲率线微分方程的过程;在求得曲率线上的离散点集以后,应用奇异混合插值技术,在可控精度内把曲率线用显式直接表示为位于NURBS曲面上的B样条曲线．文中的思想与算法有助于曲率线技术在计算机辅助几何设计及曲面造型中的使用与推广．     

基于总体最小二乘准则旋转不变子空间法的叶尖定时欠采样信号分析

考虑到传统的应变法无法同时测量所有叶片的振动且存在一定的安全隐患,故利用叶尖定时技术对叶片振动进行监测。由于该方法得到的信号属于严重欠采样信号,且实际获得的信号存在噪声干扰,传统的傅里叶分析无法得到叶片的真实振动频率。研究基于总体最小二乘准则(TLS)的旋转不变子空间法(Esprit)对存在噪声干扰的欠采样信号进行频率估计,并以估计结果作为先验知识对欠采样信号进行重构。通过仿真信号分析及高速旋转叶片试验台验证方法的有效性。结果表明,所提方法可以有效地对含噪欠采样信号进行处理并估计出叶片的真实频率信息,具有很好的工程应用价值。     

离心式压缩机声共振分析与试验验证

声共振是离心式压缩机叶片破坏失效的一个重要原因,但是当前国内对其理论研究却非常有限,特别缺少有效的试验验证。为有效研究声共振的影响,首先从压缩机声腔的仿真分析入手,应用LMS Virtual.Lab Acoustics仿真软件对压缩机声腔的声模态进行计算,获取其特征频率及对应的振型。通过改变叶片的通过频率来改变气流的激振频率,当叶片通过频率与空腔声模态频率相近时将产生声共振。采用压缩机模型级试验台进行验证,进行压缩机声腔的压力脉动测试,获取不同转速下的叶片通过频率对应的特征幅值,声共振造成压力脉动幅值将成倍增加,进而产生较强的破坏作用。验证了声共振将造成的压缩机内部压力脉动大幅度增加,为大型离心式压缩机组的叶片状态监测与破坏抑制提供依据。     

柴油机在线监测与故障诊断系统

基于多传感器融合诊断的优点，并结合某军舰柴油机的实际情况研制并开发了船舶柴油机在线监测与故障诊断系统，文中首先介绍了系统的构成，论述了信号采集系统的采集原理和软件系统的体系结构以及各子系统的功能，并对子系统间的并发性问题进行了讨论，最后给出了系统应用的实例。     

西方市场的中国瓷一瞥

西方人最早知道"瓷器"一词是在13世纪从马可波罗的游记中看到的,当时丝绸和其它奢侈品早已通过丝绸之路到达西方几个世纪了.从14世纪晚期开始,一些希望从中国贸易中获利的商人开始寻找到达中国的更便捷的路线.16世纪,葡萄牙人从海路第一个到达了中国,他们在地处珠江入海口的澳门建立了港口,从澳门逆流而上便是大名鼎鼎的广州,早在唐朝(618-907),广州就是一个重要的贸易中心,后在18世纪早期成为中国政府允许的、唯一的对外贸易港.     

改进Logistic回归模型的滚动轴承可靠性评估方法

为解决滚动轴承可靠性难以评估的问题,提出了一种基于改进Logistic回归模型(improved logistic regression model,简称ILRM)的滚动轴承可靠性评估方法。首先,计算滚动轴承的时域、频域和时频域特征,选出有效特征组成相对高维特征集;其次,利用主元分析(principal component analysis,简称PCA)选取贡献率大于95%的主元,作为改进Logistics回归模型的协变量;最后,利用改进Logistic模型求取滚动轴承的可靠度并绘制可靠度曲线。该方法可以提取轴承退化的有效特征量;兼顾轴承的退化趋势,能够真实反映轴承的状态;消除信号随机波动对可靠度预测的影响。通过辛辛那提大学智能维护中心(intelligent maintenance systems,简称IMS)滚动轴承全寿命试验,验证了该方法的有效性。     

复杂曲面加工过程中铣刀在线监测方法

在验证了铣削力与刀柄摆动电涡流位移信号之间存在线性关系的基础上,以机床主轴端部x,y方向的加速度信号二次频域积分结果作为刀柄摆动位移信号,提取积分位移信号的基频及其谐波信号作为监测信号,解决了电涡流位移传感器安装不便的问题,同时有效去除了干扰信号的影响。利用时域同步平均(time synchronous averaging,简称TSA)计算监测信号的一阶和二阶累积量,结合时域指标方差、偏斜度、峭度、绝对均值及有效值定量刻画累积量波形,通过设定阈值实现状态预警,较好地解决了复杂曲面加工过程中铣刀状态在线监测与预警的难题。     

基于占能比的铣削加工颤振在线监测研究

薄壁件的精加工阶段,由于刀具悬伸长,工件刚度低,加工中容易发生变形进而引起颤振。因此需要可靠的标准监测加工状态,判断加工参数是否合理。首先,采集加工中包含颤振现象的声压数据,分析颤振发生时域有效值及频域功率谱的特点,对比在不同状态的特征,并以这些特征作为监测的依据;然后,在颤振发生时能量集中频段转移,通过小波包分解后构造出反映这一特征的特征量;最后,以小波变换时频图作为状态判断依据,通过离线分析设定相关阈值,设置多重标准,满足时域有效值和频域占能比阈值要求后计算特征值,判断加工状态。验证结果表明,笔者所提出的方法可以准确识别颤振现象,同时表明声压信号可以反映颤振特征。阈值设定后,即可为后续加工在线监测提供判断标准,避免因加工参数选择不合理时对工件或机床造成损害。