基于MSST和双通道CNN技术的变转速轴承故障诊断研究

针对变转速滚动轴承振动信号具有非平稳性特征,且故障特征难以有效提取的问题,提出了一种基于多次同步压缩变换和双通道卷积神经网络的滚动轴承故障智能诊断方法。首先,对变转速工况下滚动轴承的振动信号进行了多次同步压缩变换,获得了能量集中的时频图谱;然后,将其输入到采用不同尺寸的小卷积核双通道CNN中,提取了其故障特征信息,并通过Concatenate机制将其融合;最后,通过SoftMax函数输出轴承的故障识别结果;在一组变转速工况滚动轴承故障实验数据上取得了99%以上的故障识别率,验证了该方法的有效性,并与单通道CNN模型进行了对比。研究结果表明:TCNN的分类精度更高,准确率可达99.67%;该结果证明了改进后的模型具有较好的非线性拟合能力,同时也具有较强的鲁棒性,可有效应用于变转速滚动轴承故障诊断中。     

基于改进后半监督深度信念网络的多工况轴承故障诊断研究

随着工业自动化的发展,各类旋转机械在多工序、多任务约束下,其轴承转速与载荷均会发生变化,导致针对单一工况的故障诊断方法的准确率大打折扣.因此,提出一种多工况约束下轴承故障诊断方法,该方法基于半监督深度信念网络(Semi-supervised deep belief network,SSDBN),利用少量标记数据即可完成故障分类、判断,提高了跨工况故障诊断的准确率.首先将源域与目标域设置为负载相同、转速与损伤尺寸不同的数据集,通过小波包分解对源域和目标域信号进行重构;在此基础上,应用最大平均差算法(Maximum mean discrepancy,MMD)作为源域和目标域数据特征分布差异评价指标,筛选出分布差异较小的特征样本数据;利用改进后的半监督深度信念网络训练较少的标签数据和大量无标签数据,提高待测数据的分类精度;最后,以凯斯西储大学轴承数据集为例进行试验,验证相同负载不同转速与损伤尺寸工况下模型的诊断精度,以及不同负载、转速、损伤尺寸工况下的模型诊断精度.结果 表明该方法能够提高轴承在多工况约束下的故障诊断准确率,减少故障诊断的误报率,并能降低训练模型过程中的梯度消失现象,提高故障分类成功的概率.另外,提出的方法无需考虑各种特征的灵敏度,亦无须依赖专家知识与经验,具有较强的普适性与兼容性,有利于及时发现并替换损坏轴承,保证机械设备安全、可靠地运行.     

基于增强最小熵解卷积的航空发动机故障诊断

为有效提取轴承的微弱故障特征,提出一种基于无偏自相关分析的增强最小熵解卷积方法。该方法的滤波器系数的迭代求解中,通过抑制滤波信号中的非周期成分,实现对周期性故障冲击的增强检测,完成轴承故障的准确辨识。仿真信号分析结果表明,所提方法在复杂干扰下仍能准确提取轴承故障冲击序列。航空发动机故障诊断案例分析证实了该方法对复杂机械结构中轴承故障诊断的有效性。     

仿真数据驱动的改进无监督域适应轴承故障诊断

现有无监督的轴承跨域故障诊断研究往往采用充足的试验台数据构建源域,且难以兼顾领域间的边缘分布和条件分布对齐,此外在域适配过程中全体源域样本被赋予相同的重要性。针对以上挑战,提出了一种仿真数据驱动的改进无监督域适应轴承故障诊断新方法。采用仿真所得的故障信息丰富,标签数据充足的轴承故障数据构建源域,降低对试验台资源的依赖。设计了一种嵌入联合最大均值差异的改进损失函数,在无监督场景下实现了不同域间边缘分布和条件分布的同时对齐。开发了一种源域样本权值分配机制,通过领域预测误差衡量源域样本与目标域样本的相似性从而自适应地分配其权值以抑制负迁移。使用两组试验台数据作为目标域对所提方法进行验证,结果表明：所提方法能够充分适配仿真域和实验域的深层特征分布,提高无监督跨域场景下的故障诊断精度。     

基于SK‑MOMEDA的风电机组轴承复合故障特征分

针对在实际工况中风电机组滚动轴承发生复合故障时,多个故障间相互作用,彼此干扰,造成复合故障特征难以分离问题,提出了基于谱峭度（spectral kurtosis,简称SK）与多点最优调整的最小熵解卷积（multipoint optimal minimum entropy deconvolution adjusted,简称MOMEDA）的风电机组滚动轴承复合故障特征分离提取方法。首先,对复合故障信号进行谱峭度分析,选出能量较大的共振频带,并通过构建带通滤波器对相应的共振频带进行滤波,对滤波信号进行包络谱分析,对单一故障特征进行分离提取;其次,对未能实现单一故障特征提取的滤波信号进行多点峭度谱分析并确定故障周期,应用MOMEDA完成后续分离提取过程。仿真信号和工程应用分析结果表明,该方法能够准确且有效地实现轴承复合故障特征的分离提取。     

采煤机摇臂浮动油封公差调整分析

介绍采煤机摇臂浮动油封的工作原理、失效形式,分析了因圆锥滚子轴承公差对浮动油封造成的影响,并提出了消除这些负面影响的方法。     

基于GWO优化的CS-SVM轴承故障诊断

灰狼算法(GWO)作为新型寻优算法,可用于轴承故障诊断。提出了采用GWO优化代价敏感支持向量机(CS-SVM)的诊断模型。通过经验模态分解(EMD)及主成分分析(PCA)进行特征提取并实现特征的降维,GWO优化CS-SVM参数来提升故障分类的准确率。以西储大学轴承数据为例,将比例为4∶1的训练样本和测试样本带入GWO优化的CS-SVM模型,诊断测试的准确率为96.67%,相比于传统PSO算法的准确率有所提升,收敛速度更快,表明了GWO优化的CS-SVM具有优越性。由此可以得出,GWO可用于轴承故障诊断的研究,验证了该算法模型的有效性。     

三面翻矸车的设计改进

通过对三面翻矸车的设计改造 ,将齿条式传动改为轴承式传动 ,分析了设计改进方案 ,有效地解决了卡齿、斗箱不能正常复位等问题。     

基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究

针对采煤机摇臂轴承故障频发,严重影响采煤工作面安全生产的现状,进行了基于振动信号分析的采煤机摇臂轴承故障诊断研究。为准确识别采煤机摇臂轴承故障,采用集合经验模态分解方法(EEMD)对原始振动信号进行分解,提取前8个本征模态函数的能量占信号总能量的比例作为故障特征信息,并输入到支持向量机(SVM)进行故障模式识别。试验结果表明,结合集合经验模态分解和支持向量机的故障诊断方法,适用于处理采煤机摇臂轴承产生的非平稳、非线性振动信号,总体故障识别率达到88.33%,可实现轴承故障的准确诊断。     

液压挡轮原理及结构的分析比较

液压挡轮在大型回转窑中广泛应用,本文就液压挡轮的应用情况,针对其液压工作原理和力学结构进行了分析比较,定性分析了不同类型液压挡轮的优缺点,提出了自己的见解。