齿轮箱刚柔耦合故障诊断仿真分析

齿轮在传动过程中会产生弹性变形和微小故障的振动问题。建立了多级齿轮传动的虚拟样机,并在二级直齿轮传动刚体动力学模型中对传动齿轮引入柔性体,分别对正常模型和齿面磨损故障模型两种工况进行仿真,得到的仿真信号与实测信号相对比,验证了模型的准确性。提出了一种基于希尔伯特-黄变换(HHT)信号处理方法,将仿真信号进行一维级联组合形态学滤波消噪和希尔伯特-黄变换,准确识别出齿面磨损故障,所得结果与理论计算值的对比验证了方法的可行性。     

基于本体目录服务的语义Web服务集成

随着网络技术的迅速发展,网络交互重心从信息交互演变到语义Web服务阶段。分布式的、异构的Web服务海量涌现,Web服务的互操作和有效的统一管理,成为当务之急。本文提出了面向语义Web服务的本体目录服务系统框架,并通过一个具体实例说明,基于本体扩展LDAP目录服务存储服务本体实例,能有效完成服务集成,使计算机自动、准确和高效地进行服务操作和复用,提高服务效率。     

基于改进滤波及峭度原则EEMD的转子故障特征识别方法

针对转子运转时的振动冲击和噪声较大从而容易掩盖振动信号中的故障特征的问题,提出了一种基于小波阈值去噪的EEMD故障特征识别方法。采用改进后小波阈值滤波方法对振动信号进行降噪预处理,对处理结果进行集合经验模态分解(EEMD),再依据峭度原则筛选分解得到的本征模态函数(IMF)。分析重构信号的频谱特征以识别故障。结果表明,该方法有效提高了信噪比且能提取到转子故障特征。     

基于相关系数原理EMD的转子故障特征提取方法研究

转子运转故障诊断时,采样信号中含有振动冲击和噪声,会对故障特征提取造成一定的干扰。针对转子故障振动信号特征提取不明显的问题,提出了一种基于相关系数原理的经验模态分解(EMD)方法,在使用EMD方法对故障信号进行时频分析的基础上,结合相关系数原则和EMD方法本身的滤波特性,对本征模态函数(IMF)进行筛选以达到降噪凸显故障特征的目的。试验数据分析证明,该方法能够有效运用于转子故障特征提取。     

基于多映射的本体合并框架设计

由于分布式环境下构建的本体异构特性,严重阻碍了本体间的互操作性,对同一领域本体进行合并是解决本体异构的最有效方法之一。本文提出了一种基于多映射的本体合并框架,在结合当前映射技术优点的基础之上,配备语义桥生成器和冲突处理器,能充分提高合并的效率,该框架可以在语义Web中将源本体自动合并生成新的目标本体。