连续小波变换在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障振动信号的特点，构造脉冲响应小波，采用连续小波变换的方法来提取滚动轴承故障振动信号的特征，在此基础上提出了两种滚动轴承故障诊断方法：尺度——小波能量谱比较法和时间——小波能量谱自相关分析法。通过对滚动轴承外圈和内圈故障振动信号的分析，说明两种方法不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效识别滚动轴承的故障模式，从而为滚动轴承故障诊断提供了一种新途径。     

Hilbert-Huang变换在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种新的滚动轴承故障诊断方法——基于小波系数包络信号的局部Hilbert边际谱方法，在Hilbert—Huang变换的基础上介绍了局部Hilbert谱和局部Hilbert边际谱，并将它应用于滚动轴承的故障诊断中。用小波基将滚动轴承故障振动信号分解，对高频段的小波系数用Hilbert进行包络分析得到包络信号，再对包络信号进行Hilbert—Huang变换求出局部Hilbert边际谱，从局部Hilbert边际谱中就可以判断滚动轴承的故障部位和类型。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下的振动信号的分析，说明该方法比传统的包络分析方法更能有效地提取滚动轴承故障特征。     

基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法

提出了一种基于经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法，并定义了能量熵的概念。从不同状态的滚动轴承振动信号的能量熵值中发现，当滚动轴承发生故障时，各频带的能量会发生变化。为了进一步对滚动轴承的状态和故障类型进行分类，再从若干个包含主要故障信息的IMF分量中提取能量特征参数作为神经网络的输入参数来识别滚动轴承的故障类型。对滚动轴承的正常状态、内圈故障和外圈故障振动信号的分析结果表明，以经验模态分解为预处理器提取各频带能量作为特征参数的神经网络诊断方法比以小波包分析为预处理器的神经网络诊断方法有更高的故障识别率，可以准确、有效地识别滚动轴承的工作状态和故障类别。     

Hilbert-Huang变换在齿轮故障诊断中的应用

为齿轮故障诊断提供了一种新的途径,将Hilbert-Huang变换引入齿轮故障诊断,提出了局部Hilbert能量谱的概念,同时根据齿轮故障振动信号的特点建立了两种基于Hilbert-Huang变换的齿轮故障诊断方法:基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法。采用EMD(Empiricalmodedecomposition)方法对齿轮振动信号能有效地将各个频率族分离;局部Hilbert能量谱可以反映齿轮振动信号的能量随时间和频率的分布情况,从而可以提取齿轮振动信号的故障信息。将这两种方法应用于齿轮故障诊断中,结果表明,基于EMD的频率族分离法和Hilbert能量谱方法都能有效地提取齿轮故障特征信息。     

基于知识的计算机辅助产品概念设计原型的研究

未来的CAD应该支持产品“需求分析——概念设计——具体化设计——详细设计”全设计过程。介绍了典型的产品生命周期以及面向产品全生命周期的集成产品模型和多视图产品模型数据库，在讨论了知识管理和基于知识的工程(KBE)系统框架的基础上，提出一种基于知识的产品概念设计原型并对未来的工作进行了展望。     

基于支持矢量回归机的Hilbert-Huang变换端点效应问题的处理方法

Hilbert-Huang变换的端点效应表现在两个方面,对信号进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)和对各个内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert变换时都会产生端点效应。为了克服 Hilbert-Huang变换中的端点效应,采用支持矢量回归机对信号延拓后再进行经验模态分解,该方法可以有效地克服EMD方法的端点效应问题,得到具有物理意义的内禀模态函数;然后再次采用支持矢量回归机对IMF分量进行延拓后进行Hilbert变换,可有效地抑制Hilbert变换中的端点效应,获得准确的瞬时频率和瞬时幅值,从而得到具有物理意义的Hilbert谱。对仿真和实际信号的分析结果表明,基于支持矢量回归机的数据序列延拓方法能有效地解决Hilbert-Huang变换中存在的端点效应问题,而且其效果优于基于神经网络的数据序列延拓方法。     

金属塑性加工过程主要参数对系统振动影响的定量分析方法

本文针对轧机系统经常发生的自激振动现象,综合运用轧制理论、流体力学理论、润滑摩擦理论以及机械振动理论,建立了基于轧制力模型、界面摩擦模型、工作辊运动模型的系统动力学模型,并编制了相应的仿真分析软件。同时对某大型公司2 800轧机系统的自激振动进行了仿真分析。通过仿真分析,定量地分析了一些主要参数对轧机自激振动临界速度及振幅的影响。充分验证了本文所述理论及仿真的正确性。     

基于本体的大型风力发电机组故障智能诊断研究

针对目前快速发展的风电行业中大型风力发电机组故障诊断方法多、理论复杂,维护人员难以掌握的问题,提出了基于本体的风力发电机组故障智能诊断系统,辅助维护人员选择合适的故障诊断方法。系统以本体形式表示风电机组故障诊断领域知识,提供了与用户进行信息交互的接口,并建立了诊断方法推理所需的规则集。基于Java平台开发了基于本体的风力发电机组故障智能诊断原型系统,该系统可用于风电机组故障智能诊断。     

基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的特征提取,提出了一种基于阶次分析与循环平稳解调的齿轮箱复合故障诊断方法.该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频信号,再根据转频信号对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行循环平稳解调分析,根据故障特征阶次处的切片解调谱进行齿轮箱复合故障诊断.通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行了分析,分析结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取处于变转速下的齿轮箱复合故障的特征.