基于离散随机分离的齿轮箱复合故障分析法

齿轮箱复合故障中,较弱的故障特征往往被较强的故障信号所淹没,传统方法较难实现对较弱故障特征的提取。为解决上述问题,提出一种基于离散随机分离的齿轮箱复合故障振动分析法。该方法首先使用快速谱峭度算法获取对齿轮箱振动信号的共振带参数,依据该共振带参数设计带通滤波器及结合Hilbert变换实现对振动信号包络提取;之后应用角域重采样将时域包络信号转换到角域以消除转速波动影响;再应用离散随机分离对角域包络信号进行分离,分别得到齿轮故障和轴承故障对应的角域包络信号;最后,分别对角域包络信号进行包络谱分析获得齿轮、轴承故障的特征频率信息。试验结果表明,该方法可实现齿轮箱齿轮及轴承复合故障特征的有效提取。     

基于Web的设备管理系统的研究

提出了建立基于Web的设备管理系统的方案。文中详细描述系统的总体框架及各个子模块的功能、设计思路及方法,介绍了以B/S为模式的设计方法,采用ASP.NET、ADO.NET、Web等技术并在.NET平台下以及C#开发环境下对该系统实现。     

基于数据挖掘的设备状态监测和故障诊断

从设备状态监测和故障诊断与数据挖掘技术之间的相互关系出发，在全面地介绍数据挖掘的起源、发展和相关产品的基础之上，重点讨论了它在特征提取、状态识别、诊断决策等与设备状态监测和故障诊断相关领域中的应用，指出将数据挖掘应用于设备状态监测和故障诊断领域具有重要的研究价值和实际应用意义。     

含裂纹故障的齿轮系统动力学特性研究及其故障特征分析

考虑齿轮的时变啮合刚度、传动误差和轴承支撑刚度的影响,建立含齿根裂纹故障的齿轮系统多自由度力学模型,基于动力学方法对其故障机理进行研究。通过材料力学的方法计算齿轮在正常和含裂纹两种情况下的啮合刚度,对比两种刚度曲线的变化趋势,便于进行精确的动力学特性分析;对建立的模型求解系统的动态响应,结果表明当齿根存在裂纹时,其时域波形中会出现周期性的冲击现象,频谱中在啮合频率的基频及其倍频等地方形成一系列等间隔的边频谱线,其间隔大小等于故障齿轮的转频;这些边频成分幅值较低,能量分散且分布不均匀,在不同频带的幅值大小存在差异。针对上述特点,通过正交小波包方法对信号的频带进行分解,应用倒频谱分析各子频带信号的边频成分;结果表明,该方法能够有效的提高信号的信噪比,有助于识别和提取信号中由裂纹故障引起的边频成分。     

基于子频带谱峭度平均的快速谱峭度图算法改进

快速谱峭度图（Fast Kurtogram）算法具有能自适应选取共振解调频带并实现包络解调提取的优点,在滚动轴承包络分析中有广阔的应用前景,但其在实际应用中,若被采集信号中包含有较高峰值的脉冲干扰时,将可能导致谱峭度图的自适应共振带确定失效,最终导致无法获得包含有效滚动轴承的故障特征信息的包络信号。为解决快速谱峭度图算法的上述不稳定问题,本文提出了一种基于子频带谱峭度平均的改进快速谱峭度图算法,其可有效消除或削弱脉冲干扰成分对谱峭度图结果的影响,提高了共振解调频带确定的鲁棒性,实现了基于快速谱峭度图算法的滚动轴承故障特征准确提取。仿真和试验结果验证了本方法的有效性。     

奇异谱分解联合互信息的主轴轴承故障特征提取研究

奇异谱分解(singular spectrum decomposition, SSD)算法存在当信号信噪比较低时降噪能力较差以及敏感分量个数难以确定的问题。针对上述问题,提出了SSD联合互信息理论(mutual information, MI)的主轴故障特征提取方法。首先,将轴承振动信号经过SSD分解,得到多个奇异谱分量(singular spectral component, SSC);然后分别计算原始信号与SSC之间的互信息,选择最小互信息(minimum mutual information, MinMI)处的分量为最佳分量。由于背景噪声的影响,选取的最佳分量故障特征频率并不明显。因此,基于振动信号特点与互信息理论提出了差分突变互信息(differential mutation mutual information, DMMI)的有效分量保留方法,通过对计算相邻SSC之和之间的MI值,保留突变点内的分量作为敏感信号,在此基础上再依据MinMI原则设计带通滤波器,对敏感信号带通滤波并进行包络解调以提取故障特征频率。通过仿真信号与真实主轴轴承数据分析表明,对信号进行DMMI保留敏感分...     

基于奇异值分解、模糊聚类和粗糙集理论的旋转机械故障诊断

对含有重复和冲突对象的离散决策表,提出了一种基于粗糙集的规则获取方法,使得获得的规则能够涵盖所有的对象。对连续条件属性值和离散决策属性值的决策表,基于矩阵的奇异值分解、模糊C均值聚类和粗糙集属性约简技术,提出连续属性最佳离散数目确定方法。在上述方法的基础上,进行旋转机械故障诊断的规则获取,获得的诊断规则具有很好的知识归纳能力和知识泛化能力。利用获得的诊断规则进行旋转机械故障诊断,建立了待诊断对象和诊断规则的弹性匹配模式,使得诊断结论的获取取决于不同的诊断要求。     

远程故障诊断系统中的VXI总线高速数据采集系统研究

远程分布式在线机械设备状态监测与故障诊断正在步入快速发展时期,这类系统具有既可以保证监测实时性、又能实现信息共享的优点,同时还可在总体上节约监测诊断系统的成本。远程分布式在线监测与故障诊断系统中一个核心的技术问题就是:在高速采集数据时,数据的流量非常庞大,如何能真正做到对这些数据的实时处理与分析,并将数据和分析结果及时地传送到网络上的数据库以供诊断之用,这对于整个远程分布式在线监测与故障诊断系统具有重要的意义。介绍了一个解决该问题的方案,即基于VXI总线的高速数据采集系统。     

基于网络的远程监测和故障诊断系统的数据库系统

随着信息技术和网络化向各个行业的延伸,实时监测已经成为机械设备监测的一种需要。而实时数据如何存取,采集后的这些历史数据如何为以后的故障诊断服务,在企业中如何来组织这些数据,是我们所要思考和解决的问题。所提出的基于网络的远程监测和故障诊断系统的数据库系统,正是基于上述的考虑,介绍了三个层次的数据库系统:企业监测站、企业监测中心和远程故障诊断中心。解决了实时数据的存取,历史数据的压缩,企业信息的管理等问题。整个库系统使用UML建模,对数据库系统进行了细致的分析和构造。     

谱归一化CycleGAN的轴承故障迁移诊断研究

深度学习无需先验特征提取的优点使其受到了工业设备的智能故障诊断领域研究的青睐,但深度学习的低鲁棒性和较高的数据要求阻碍其实际应用。为适应在工业现场复杂多变的工况,该文提出了一种基于谱归一化(spectral normalization, SN)和循环一致对抗网络(cycle-consistent adversarial networks, CycleGAN)的SN-1DCycleGAN网络用于变工况条件下的故障数据迁移生成和诊断。首先,搭建一种适应振动数据生成的1DCycleGAN网络,用于获得同种工况下正常信号与故障信号的映射关系。使用谱归一化对网络进行改进,有效的防止CycleGAN网络训练过程中训练不稳定情况。其次,通过不同工况的正常数据生成自适应的故障数据,实现变工况迁移生成的目的。最后,3种评价指标以及分类器准确率对数据生成质量进行定量评估,并使用仿真与试验信号进行验证。试验结果表明,SN-1DCycleGAN在一维振动信号上具备一定迁移效果,可对变工况数据进行增强,提升分类器的准确率。