信号时域平均原理和应用

时域平均是在时域中从混有噪声的信号里提取周期性分量的有效方法,不仅对正弦信号,对其它任意波形的周期信号的提取,都可得到满意的结果。如果进行N次时域平均,可将信噪比提高√N倍。本文叙述了时域平均的数学原理,对机床的振动、噪声信号用时域平均方法提取了正弦分量,对人呼吸准周期非正弦信号,得到了统计平均的周期和呼吸信号变化的直观图形,为供应氧气装置的设计提供了参考。     

噪声协助的EMD-1.5维谱信号抗混分解与特征提取

针对大型动力装备核心部件微弱故障特征信息提取问题,提出了一种噪声协助的EMD-1.5维谱故障诊断方法。经验模式分解(EMD)方法中,信号极值点间隔特性影响模式混淆现象的出现,针对此状况提出信号极值点间隔特性评价方法,分析高斯白噪声有助于信号抗混分解原理,通过对原始信号加入高斯白噪声得到噪声协助的EMD方法,提高信号抗混分解能力。将1.5维谱与噪声协助的EMD方法结合,得到一种新的故障特征提取方法,该方法具有对信号进行有效抗混分解、提取非线性耦合等特性,并以此来提取故障的微弱特征信息。通过仿真研究与电力机车滚动轴承的故障诊断工程实例,验证了该方法的有效性。     

随机减量技术中周期激励的影响及消除方法

本文针对机械系统中通常存在确定性周期激励的事实 ,论证了周期干扰成分的存在对提取的随机减量特征信号的影响 ,基于数字滤波技术提出了一种从周期干扰环境中提取随机减量特征信号的简便方法。在回转机械稳定性监测中的应用实例表明本文提出的方法是有效的。     

冲击信号的随机共振自适应检测方法

针对冲击信号的检测问题,在分析峭度指标和互相关系数衡量冲击信号的优势与不足的基础上,构造加权峭度指标.该指标兼顾两者的优势,弥补它们各自的不足.将加权峭度指标与变尺度随机共振相结合,提出了一种冲击信号的自适应随机共振检测算法,该算法被用于仿真冲击信号与实际工程中的微弱冲击信号的检测,结果表明所提方法有效提高了信噪比,还避免了漏峰现象.同时,所提的优化指标与随机共振算法独立,对其他冲击信号自适应算法也有参考价值.     

数字化加工环境下智能质量分析和诊断的理论与方法

阐述了数字制造和数字化加工在现代制造业中的重要地位，根据数字化加工环境下制造质量的新特点，提出多源、多工序质量信息综合评估的观点。针对数字化加工过程质量诊断问题，提出了加工过程误差源诊断的分析方法，给出了加工过程工序质量控制和诊断的集成框架，结合国内外在加工质量诊断研究和应用的示例指出，采用多源智能信息融合、人工智能处理和综合决策等方法是实现数字化加工过程建模以及集成质量诊断的有效途径和发展趋势。     

设备监测诊断新技术：时频分析

我国开展设备状态监测与故障诊断工作已经过了十多年蓬勃发展的历程。从金山(1985年全国首届设备诊断技术应用推广会)到黄山(1992年全国第二届设备诊断技术应用推广会),我国设备监测诊断技术取得了长足的进展和可喜的进步。目前,我国开展设备监测与诊断工作已成燎原之势,在水平上已处在世界前列。 随着设备状态监测与故障诊断工作的深入开展,所面临的监测诊断问题也是日趋复杂,难度也越来越大。其中一个重要的问题是如何对非平稳动态信号进行有效的分析。机械设备运行中的多发故障,如摩擦(碰摩、干摩)、爬行、松动、冲击、剥落、裂纹、不对中、油膜涡动、旋转失速、喘振等,将使机械动态信号发生瞬变,导致非平稳性的出现。因此,从某种意义上讲,非平稳意味着故障的存在。另一方面,在冶金、矿山、建材、交通、航空等领域中,开展设备监测诊断工作难度较大,其中一个重要的原因是设备的运行状态是非平稳的。如冶金轧机、矿山电铲、发动机、往复机械、破碎机等的工作过程,飞机在飞行中对变化气流的响应等。此外,许多机械设备运行中的阻尼力、弹性力、     

自适应随机共振新方法及其在故障诊断中的应用

系统参数的选择对随机共振方法的优劣起着决定性的作用。已有的随机共振方法在选择参数过程中存在着致命的问题,例如人为主观选择参数,或者只对单一参数进行自适应优化,而忽略了参数之间的交互作用。为了解决以上问题,提出一种新的自适应随机共振方法。与已有方法相比,该方法的优势在于利用蚁群算法优良的寻优特性,能并行选择和优化随机共振系统的多个参数,考虑了参数之间的交互作用,自适应地实现与输入信号最佳匹配的随机共振系统。因此该方法解决了已有方法在参数选择中存在的问题,从而能更有效地削弱信号中的噪声并增强微弱特征,实现早期故障准确诊断。通过仿真试验和机车轴承早期故障诊断的工程应用,表明提出的方法在微弱特征检测与早期故障诊断中取得了比已有方法更好的效果。     

滚动轴承和齿轮故障的时频域识别

本文描述了振动信号分析的时频域方法,证明了时频域方法是识别滚动轴承和齿轮故障的有效方法。研究表明短时Ｆｏｕｒｉｅｒ谱和Ｗｉｇｎｅｒ分布都能用于将时域信号变换到时频域,但是对于时变信号,应用Ｗｉｇｎｅｒ分布更为适宜。     

小波变换用于热轧机故障诊断

频谱分析在热轧机故障诊断过程中有不足之处。本文对小波变换理论及其塔形算法进行了讨论,并成功地应用于螺纹钢热轧机的故障诊断过程中     

基于独立分量分析的壳体结构振源数目估计方法

在振源数目未知的条件下,仅利用多通道观测混合信号准确分离源信息是信号源盲分离的技术难题之一。为了揭示观测振动混合信号的复杂组成结构,以及为振源信息盲分离提供可靠的先验信息,提出一种基于独立分量分析和聚类评估技术的信源数目估计方法。通过仿真试验与壳体结构试验台典型机械振动信号分析,定量比较基于信息理论的源数估计方法AIC/MDL与提出方法的性能,研究结果表明所提出方法可从振动调制混合信号中准确可靠地估计信源数目,具有更好的工程应用性能。