多通带滤波技术及冷轧钢板振纹监测

分析数字带通滤波器的特点,结合低通、带通滤波器的设计特点,构造一种多通带的数字滤波器。这种滤波器能快速有效的提取出多个频段信息,并且能柔性地选择频段的上下限和频段数。分析冷轧钢板振纹的基本特点,再根据冷轧钢板振纹的在线监测要求实时显示出多个频段信息的特点,就需要一种高效的多通带滤波技术。鉴于此特点,设计一款基于VB. Net平台的冷轧钢板振纹在线监测软件,将所关心的低、中、高频段显示出来便于观察。此系统已经在某钢厂的冷轧车间中得到应用,结果证明对多频段的信号提取是比较理想的。     

自适应滤波与相关滤波在冲击响应信号特征提取中的应用

识别冲击响应信号在模态分析和机械监测诊断研究中具有重要意义。由于噪声成分、工频及其谐波的干扰，机组运行或其他实际信号中的冲击响应信号很弱。这些冲击响应信号的特征也较难提取。选择适当的自适应滤波器参数，应用自适应滤波首先对信号进行预处理，去掉强大的工频及其谐波成分，使信号的信噪比得到很大的提高；然后利用Laplace小波相关滤波法对自适应滤波预处理后的信号进行进一步的处理，提取其模态信息。结果证明，将这两种方法结合后的信号特征提取效果是比较理想的。     

分谱处理算法在基于超声导波损伤识别中的应用

利用分谱处理（SSP）算法,通过比较基准波信号和检测波信号的瞬时相位变化度（IPVD）来评估损伤散射的基础阶对称（S0）模式的飞行时间（ToF）,最终实现基于超声导波的损伤识别。首先在理想的工作环境中（无噪声）,对无缺陷的铝板进行检测,并把所采集的波信号作为基准信号。然后在不同的工作环境中（无噪声和有噪声）检测带有切缝缺陷的铝板,并把所采集的波信号作为检测信号。实验结果表明,当检测波信号的信噪比较低时,噪声能量严重干扰了检测波信号的能量分布。然而,SSP算法所提取的检测波信号的IPVD几乎不受噪声的干扰,因此利用SSP算法能够有效地抵抗强噪声的干扰,精确地评估损伤散射的S0模式的ToF,并进一步结合三角定位算法成功地定位出铝板中的切缝缺陷。     

谱相关密度分析在轴承点蚀故障诊断中的研究

利用谱相关密度提取轴承故障特征时需要在循环频率域和频率域上同时兼顾高分析带宽和高分辨率,从而使得该方法的计算量庞大,难以达到较高的分析精度.鉴于此,首次在循环平稳分析中引入解析的思想,利用解析形式的谱相关密度在循环频率域不存在高频特征的特点,提出运用时域选抽技术,在保证分辨率的同时降低分析带宽,减少计算量,从而得到更好的分析效果.本文以一般调幅信号解析形式的谱相关密度分析为基础,对滚动轴承点蚀故障模型进行了分析,推导了其谱相关密度分析的理论结果,给出具体的算法实现.仿真调幅模型和实际轴承故障信号,证实了理论分析的正确性和算法的可行性,同时也验证了谱相关密度分析对调幅特征的提取能力.     

基于Crazy Climber的时频分析方法与应用

对于处理频率随时间变化的非平稳信号,传统的时域或者频域表示方法已经不能够满足需要。因此,时频分析成为分析时变非平稳信号的有效工具。基于Crazy Climber的时频分析方法对于一般时频分析方法的结果中出现的时频模糊现象具有明显的改进效果,有利于提高故障诊断过程中瞬时频率估计的准确性。尤其对于带有噪声的时频分布,可以在重新计算时频排列的过程中降低噪声的权值,使瞬时频率估计更加的准确。     

机械故障诊断技术中的信号处理方法：时频分析

当机械设备的振动信号为非平稳信号和时变信号这类特殊信号时,时域分析和频域分析因其自身的局限,无法取得很好的分析效果,需要使用时间和频率的联合函数来表示信号,即信号的时频表示。针对常用的时频分析振动信号处理方法,总结多种算法的特征和优缺点。根据常见机械设备关键构件的振动特征,选择不同的信号处理和特征提取算法进行分析,以便提高多种构件、多类故障的特征提取精度和可靠性,从而为有效地实现机械设备的故障提供参考和指导。     

机械故障诊断的信号处理方法： 频域分析

频域分析方法是机械故障诊断中信号处理最重要和最常用的分析方法,其种类繁多且各具特点。因而,对工程实际情况要釆用合理的频域分析方法就十分困难。由此,针对多种的故障类型,根据机械设备关键设备构件的振动特性,为实现机械设备多类不同的故障诊断,在分析和比较了不同的信号处理和特征釆取相应的算法的基础上,再釆用合适的频域分析方法;就能有效地确保诊断分析的精度和可能性。     

冷轧机组振动数据采集与报警判断系统

冷轧机组轧钢过程中,机架振动会导致钢板上产生振纹,影响产品质量。基于此,开发了轧机振动监测与报警系统,以便在轧制过程中,当冷轧钢板出现振纹时及时报警并将报警位置等信息存储。首先根据测试内容,决定需要采集轧机振动、轧制速度、轧制距离、剪切信号,然后搭建系统。在设置采样参数及报警参数的基础上,实时采集轧机机架振动、轧制速度以及轧制距离信号,根据轧制速度将轧机振动原始信号分频段后统计与报警值比较,判断其是否超标,如果超标,则记录报警的机架、频段以及始末位置。以钢卷号命名每卷原始数据、统计数据,如果有报警则保存报警数据。经长时间测试,该系统能够有效监测轧机振动状况以及准确做出报警判断。     

匹配压缩脊线提取在齿轮箱故障诊断中的应用

匹配解调技术是一种新的时频分析方法,在处理非平稳信号的时频特性方面,具有较高的时频分辨率。基于此技术,提出了匹配压缩脊线提取技术用于旋转机械非平稳工况下的故障检测。结合匹配解调技术与同步压缩技术,从多分量信号频谱中提取基频;同时提出旋转算子滤波技术与包络线滤波技术,移除强能量分量信号,得到弱能量分量信号的脊线。运用此方法,当基频能量非最大且故障信号能量较小时,能同时提取基频与故障特征信号。仿真分析和实例分析表明,该方法优于一般的脊线提取方法。将该方法应用于行星齿轮箱上,可有效提取故障特征分量,并与基频进行较为直观的比较。此方法可用于变转速工况下行星齿轮箱的故障诊断。     

CPM康复器中的直流电机PID调速控制

采用梯形法和微分先行算法对传统的数字PID算法进行改进,提高了直流电机的PID调速稳定性和精度。基于调节电枢电压的调速方法和PWM原理,给出了通过测量电枢电流实现电机输出扭矩测量的方法。在LabVIEW软件开发环境和NIELVISⅡ＋实验平台基础上,构建直流电机调速系统,通过实验验证了对PID算法改进的有效性,以及在CPM康复器中不用扭矩传感器而实现电机扭矩测量的可行性。