基于小波包和BP神经网络的滚动轴承故障诊断

基于Matlab平台,利用小波包技术对滚动轴承典型故障的振动信号提取特征值,再借助BP神经网络对特征值进行分类,经验证该方法能够准确识别故障。     

工作模态分析在减速器监测和诊断中的应用

针对当前机械传动系统的故障多发现象,开展了关于运行传动系统中减速器故障提取和定位方法的研究.根据运行减速器故障的特征信息,对其进行工作模态分析,并构造出故障频率处的广义振型,实现了设备故障的提取和定位.此方法突破了传统的测试与诊断方法,为在工况下对设备状态进行监测和故障诊断提供了一条新途径.     

注塑机双曲肘合模机构的优化设计研究

为提高合模机构的工作性能,提出运用Pro/E与ADAMS协同的方法建立合模机构的参数化模型,以力的放大比和行程比为目标函数进行优化的设计方法.通过对双曲肘合模机构的运动和力学特性进行分析,并推导了肘杆机构的几何尺寸及位置尺寸与模板行程、速度及力的放大比之间的关系,建立合模机构的优化模型,对目标函数进行优化.优化结果分析...     

改进遗传算法在环锤式破碎机动平衡中的应用

环锤式破碎机由于初始制造装配不均或使用后发生了矿物磨损或粘结等原因使锤头质量发生了不平衡,因而严重影响了环锤式破碎机的动平衡。该现象不但降低设备的工作效率,同时会使振动现象加剧,加速系统中轴承的磨损,使一些零件松动乃至造成疲劳损伤,从而导致设备瘫痪。针对环锤式破碎机锤头磨损后出现的动不平衡问题,以转子系统两平衡面所受的不平衡力之和最小,和两平衡面所受的不平衡力之差最小为原则,提出一组多目标优化函数,运用改进的遗传算法为磨损后的锤头找到一种更为合理的新组合方式。其结果表明,该方法既解决了破碎机转子系统的不平衡问题,又增加了锤头的使用周期。最后对优化前后的结果进行了转子不平衡响应对比,验证所得到的结果的合理性。     

伪Wigner-Ville分布在电机轴承故障诊断中的应用

机械系统故障信号往往是非平稳的,Wigner-Ville分布可从时域特征与频域特征的结合途径揭示非平稳信号的构成本质[1],但该分布存在交叉项的问题,影响了诊断的准确性.本文利用伪Wigner-Ville(PWD)分布的故障诊断方法,可以有效地解决Wigner-Ville分布存在的问题,提高了故障诊断的准确性.     

基于粒子群优化决策树的齿轮箱故障诊断

针对现有支持向量机(support vector machines,简称SVM)在构造多类分类器的过程中存在计算费时、搜索率不高的问题,提出了一种新的SVM决策树设计算法.引入具有优良的全局搜索性能的粒子群算法,将其应用于优化决策树,构造出一种自适应性强、识别率高的多元分类器,实现SVM的有效多值分类.将其结果应用于齿轮箱故障诊断中,试验结果证明改进后的SVM构造方法的有效性和准确性.     

基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵滑靴磨损故障诊断

针对轴向柱塞泵结构复杂、故障信号微弱且易受噪声干扰难以进行故障模式识别的问题,提出一种基于局部s变换和极限学习机的柱塞泵故障诊断方法,对不同程度滑靴磨损故障进行诊断。采集柱塞泵在正常和不同故障状态下的振动信号进行局部s变换,对不同的特征向量组进行定性和定量比较,选择提取s矩阵最大奇异值、转轴振动基频能量占比和柱塞振动基频能量占比共三维特征向量,将特征向量输入极限学习机完成故障模式的识别,识别精度可达99%以上。最后将极限学习机与支撑向量机分类结果进行对比,证明所提故障诊断方法可以用较少的特征向量获得较高的诊断精度。     

频谱分析在隔膜泵状态监测方法中的应用

针对国产隔膜泵在使用中容易引发故障而影响生产等问题,将频谱分析方法应用到隔膜泵系统的在线状态监测中,通过所得到的频谱曲线进行综合判断,可以确定设备振动幅值变化范围,为设备运行状况提供较为准确的判定依据。     

基于小波包分析的电机转子故障诊断方法研究

针对异步电动机转子断条故障突发率高的原因,开展了基于小波包分析的故障诊断方法研究。通过小波包灵活的时频分析方法捕捉到的特征信号来确定故障信号的突变点和频谱特性,找出其故障特征,该方法为电机转子断条故障提供了一种有效的诊断方法。