滚动轴承微弱故障信号检测的研究

研究了信号局部奇异性在小波变换下的特性.根据故障信号和噪声的局部奇异性在小波变换下模极大值在不同尺度上的传播特性不同的特点,利用小波分解重构算法,对滚动轴承振动信号进行了分解、去噪、重构和谱分析.实验表明,小波减噪方法非常适于滚动轴承微弱故障信号的检测.     

电力物质供应链全过程管理中的RFID应用研究

射频识别(RFID)技术作为现代物流信息化技术支撑体系中新兴、先进的重要基础技术,在提高物资管理的即时性、可追溯性、易操作性以及推进落实标准化等方面具有重要的作用。介绍了电力行业物资管理引进电子标签等先进技术提高电力物资管理的具体应用研究。     

“跨文化”在企业中的矛盾与冲突

随着全球经济一体化进程的不断加快,企业跨国经营活动在世界各地蓬勃展开。跨国经营给企业带来发展机遇的同时,也可能给企业带来意想不到的负作用。在国内很成功的经营策略,由于文化背景的不同,到它国就可能产生相反的结果,甚至文化的差异及冲突还可能造成种种误解,使企业面临跨国经营失败的巨大风险。文化差异已成为跨国经营企业生存与发展的一个难题,文化冲突是如何产生的,如何消除不同文化的冲突,建立企业全球强势文化,文章在此方面进行了简要论述。     

分形技术在轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承振动信号的特点,从分形原理出发,利用分形维数的概念,对由滚动轴承故障产生的非平稳、非线性信号进行了分形特征的定量描述。试验结果表明,由于滚动轴承不同故障动力学产生的机制不同,其分形维数明显不同。因此利用分形维数可以准确地诊断出滚动轴承的工作状态。     

扭杆疲劳寿命动态计算方法的研究

对轻型车独立悬架系统中的扭杆疲劳寿命动态估计计算方法进行了系统的研究 ,给出了各种相关参数对扭杆疲劳寿命影响的计算公式 ,建立了扭杆疲劳寿命动态计算系统和计算实例。具有较高的理论和实用价值     

基于关联维数的滚动轴承故障诊断的研究

针对滚动轴承系统产生的非线性振动信号的特点,提出用关联维数来描述轴承振动信号的工作状态,进而对其进行故障诊断的方法。同时详细讨论了关联维数的计算方法,并对由轴承系统产生的非线性振动信号进行了关联维数的定量计算。实验表明,滚动轴承不同工作状态由不同的动力学机理产生,其关联维数明显不同。以关联维数作为滚动轴承的工作状态监测的依据,可以为提高滚动轴承故障诊断的准确率提供了一种有效的新方法。     

现代信号分析在滚动轴承故障诊断中的应用

滚动轴承是各种机电设备中的重要部件,其主要特点是其寿命的随机性较大,且它的好坏直接影响到设备的正常运行。因而掌握轴承运行的工作状态以及故障的形成和发展是目前机械故障诊断领域中研究的重要内容之一。利用轴承的随机振动信号对其工作状态进行诊断是目前最常用的方法。分析的方法主要有时域法和频域法。而传统的基于Fourier分析的方法其时间和频率这两个变量依Heisenberg测不准原理是互斥的,因此传统的功率谱分析是针对平稳随机信号而言的。滚动轴承的故障振动信号为典型的非平稳信号,而非平稳信号需要用现代信号分析的方法来处理。利用现代信号分析理论从线性时频分析(小波减噪变换)、非线性时频分析(伪Wigner-Ville时频分布)和高阶谱(三阶谱)三方面对滚动轴承故障信号特征进行提取加以研究。研究结果表明,小波减噪方法在微弱信号检测方面具有较强的能力;伪Wigner-Ville时频分布图能有效地建立故障信息图谱,直观性更强;高阶谱可以很好的检测出非高斯故障信号的信息。     

时频和双谱分析方法在轴承故障诊断中的应用

提出了基于时频和双谱分析的滚动轴承诊断的方法。利用伪Wigner-ville分布和双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明,伪Wigner-ville分布和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态,并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

非煤矿山职业安全培训机制的思考

通过对我国非煤矿山的特点、安全生产的基本形势和职业安全培训存在的主要问题的分析,对如何完善我国非煤矿山职业安全培训机制进行了有益的探讨。     

基于K-L变换和支持向量机的滚动轴承故障模式的识别

提出了应用K-L变换和支持向量机相结合进行滚动轴承故障诊断的方法。K-L变换可以将高维相关变量压缩为低维独立的主特征向量,而支持向量机可以完成模式识别和非线性回归。利用上述原理根据轴承振动信号的变化特征,采用K-L变换对其提取状态主特征向量,然后利用建立的支持向量机多故障分类器完成滚动轴承故障模式的识别。试验结果表明,K-L变换分解后的主特征向量与支持向量机相结合可以有效地、准确地识别轴承的故障模式,为轴承故障诊断向智能化发展提供了新的途径。