基于离散事件仿真的装置运行可靠性评估与优化

针对流程型企业装置连续运行的可靠性评估与优化问题,提出了基于离散事件仿真的可靠性评估优化方法。该方法将装置的长周期连续运行视为离散事件系统,借助选定的Plant Simulation平台构建了装置连续运行的流程模型,以装置的历史数据为依据通过参数估计明确所建模型的关键运行参数,以模型的长周期仿真运行结果评估所研究装置的运行可靠性,并通过维护资源的优化配置与改进提升其可靠性。该方法在石化企业的成功应用验证了其可行性和有效性。     

汽车关门声品质评价参数的建立

针对汽车关门声品质评价问题，基于Hilbert-Huang变换，研究提出一个新的声品质评价参数—SMHHT(Sound Metric based on Hilbert-Huang Transform)。在进行汽车关门声品质评价时，先采集汽车关门声音信号，进行EMD分解和Hilbert变换，再根据得到的瞬时频率对相应的IMF分量进行临界频率带计权并计算其能量，即可得到新的声品质评价参数SMHHT。为了验证该参数的有效性，将该参数和传统的声品质评价参数（响度，尖锐度）分别与主观评价结果进行相关性分析，结果表明提出的声品质评价参数SMHHT与主观评价结果有更高的相关性，能更准确的评价汽车关门声品质。     

基于时—能密度分析的滚动轴承故障诊断

根据滚动轴承局部故障振动信号的特征，提出了基于小波变换的时－能密度分析的新方法。轴承旋转元件通过故障部位产生的脉冲力的频率决定了模态频率带信号能量随时间的分布情况。利用小波基将滚动轴承故障振动信号变换到时间－尺度域，对模态频率区间的时－能密度作谱分析，不仅能检测到滚动轴承故障的存在，而且能有效地识别滚动轴承的故障部位。     

基于可视图图谱幅值熵的滚动轴承故障诊断方法

为了准确有效地提取滚动轴承振动信号的非平稳、非线性故障特征,将复杂网络与图信号处理技术(graph signal processing,GSP)引入机械故障诊断领域,提出了基于可视图图谱幅值熵(graph spectrum amplitude entropy of visibility graph,GSAEvG)的滚动...     

离散余弦变换在滚动轴承故障诊断中的应用

本文探讨了应用离散余弦变换分析滚动轴承故障的方法,采用小波基将滚动轴承振动信号变换到时间－尺度域,对高频段的小波系数用离散余弦变换进行包络分析。通过对滚动轴承具有外圈缺陷、内圈缺陷的情况下振动信号的分析,说明这种方法可以有效的用于效地用于滚动轴承的故障诊断。     

用附加质量与刚度修改结构简谐激励响应

对修改结构局部刚度和质量参数,从而使其局部简谐激励响应分量满足给定设计要求的动力修改问题提出了一种求解方法,导出了质量与刚度参数修改结果的通解形式。本文方法仅需利用与结构修改自由度相关联的动柔度参数,计算过程简便。文中算例说明了方法的有效性。     

基于EMD和分形维数的转子系统故障诊断

提出了一种基于EMD方法和分形维数的转子系统故障诊断方法。利用EMD方法将转子振动信号进行分解,得到若干个基本模式分量,然后将包含主要故障信息的几个基本模式分量相加得到降噪后的转子振动信号,求得降噪后的转子振动信号的分形维数。试验数据的分析结果表明,在不同的故障状态下,采用EMD方法对转子振动信号降噪后求得的分形维数是不同的,从而可以通过分形维数的大小有效地判断转子系统的工作状态和故障类型。     

经典模态分解方法中内禀模态函数判据问题研究

针对经典模态分解方法的内禀模态函数判据问题，根据内禀模态函数完备且正交的特点，提出了在内禀模态函数“筛选”过程中采用能量差跟踪法来确定内禀模态函数分量。通过仿真和实际信号的分析，验证了采用这种方法确定的内禀模态函数分量满足正交性要求，表现了信号内含的真实物理信息，从而实现了对信号正确的分解。     

基于小波变换与粗集理论的滚动轴承故障诊断

结合小波和粗集理论的优点,提出了一种基于小波变换和粗集理论的故障诊断规则获取方法并成功应用于滚动轴承的故障诊断。该方法提取小波变换能量特征时不需要精确计算滚动轴承的故障特征频率,与传统的提取时域和频域参数方法相比,具有更高的诊断正确率。研究结果为滚动轴承和其他机械设备的故障诊断提供了新的思路,也为基于规则的智能故障诊断系统提供了一种更为简单的知识库自动构造方法。     

基于线调频小波路径追踪阶比跟踪算法的齿轮箱故障诊断研究

针对阶比跟踪转速获取硬件方法需要额外安装转速测量设备,软件方法精度不高、抗噪能力弱的问题,提出基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计的齿轮箱阶比跟踪故障诊断方法。该方法利用基于线调频小波路径追踪瞬时频率估计算法适于分解频率呈曲线变化的非平稳信号的特点,采用其对齿轮箱的啮合频率分量进行估计以获取转速信号,依据转速信号对等时间间隔采样信号进行等角度重采样,将非平稳信号转化为角域平稳信号,得到振动信号的阶次谱,判断齿轮箱故障。仿真算例与应用实例表明上述方法在瞬时频率估计方面具有精度高和抗噪能力强的优点,可以根据信号自身的特点自适应的选择基函数,准确地对转速进行估计,其与阶比跟踪算法的结合能有效诊断齿轮箱故障。