采用驻波理论的一种特殊的隔声结构

在为相对狭小声源作隔声处理过程中,考虑到声音传播时出现类似管道中的驻波现象,通过理论计算,设计新型的隔声结构。经真实的实验研究结果验证,这种结构不仅能有效地吸收隔声,还能防止因驻波现象对机器本身造成的不良影响。     

高铬铸铁耐火砖成型模板的研制

分析了10钢制耐火砖成型模板过早失效的原因,阐述了采用高铬白口铸铁代替10钢制作成型模板的可行性.现场使用表明,高铬白口铸铁模板的使用寿命是10钢的7倍以上,且节约能源,成本较低.     

大轴承动态特性分析

低速重载大轴承由于其结构和工作条件的特殊，其动态特性与一般滚动轴承有很大差别，通过理论计算，推导和实测验证，总结了一条获得此类大轴承动态特性的方法，为进一步监测与故障诊断提供了科学可靠的依据。     

基于小波能谱系数的风力机疲劳裂纹特征

提出了风力机叶片裂纹扩展声发射信号的优化小波重分配尺度谱及小波能谱系数相结合的分析法。基于Shannon熵理论计算裂纹扩展声发射信号的重分配尺度谱小波基函数带宽参数,得到最适合裂纹声发射信号的Morlet小波基函数。用优化后的小波基函数计算重分配尺度谱,获得裂纹扩展特征成分在时间尺度平面的高幅值能量分布,利用特征能谱系数表征其重分配尺度谱的特征。实验结果表明,该方法有良好的时频聚集性和抗噪能力,实现了风力机叶片裂纹扩展声发射信号的时频特征提取,得到了能谱系数作为特征向量表示信号特征。该方法可用来实现风力机叶片在复杂环境中的模式识别。     

集成神经网络在设备诊断中的应用

本文从诊断工程实际出发 ,从信息融合的角度提出了集成神经网络的概念 ,并讨论了实现的策略。诊断实例表明 ,集成神经网络的建立 ,充分利用了各种信息 ,可有效提高确诊率     

基于势函数与压缩感知的欠定盲源分离

传统的基于K均值聚类算法及最小路径法的欠定盲源分离两步法存在K值难以确定,对初始值敏感,噪声和奇异点难以排除以及相对缺乏理论依据等诸多不足,针对以上问题,提出了基于势函数及压缩感知理论的新型两步算法。该算法首先利用多峰值粒子群寻优算法改进的势函数法来估计混合矩阵,然后利用估计矩阵来构建传感矩阵,并将基于正交匹配追踪的压缩感知算法引入欠定盲源分离过程中,最终实现源信号的重构。仿真实验结果表明,混合矩阵最高估计精度达到99.13%,重构信号干扰比均高于10dB,很好的满足了重构精度的要求,验证了本文算法的有效性。所提算法对一维混合信号的欠定盲源分离具有良好的普适性和较高的准确率。     

基于小波分解的信噪分离

小波分解能够精细地把信号划分到不同的频带范围内 ,因此可对振动信号在不同频带范围内的特征进行信息分离。本文从设备诊断领域特征识别的角度 ,探讨了基于小波分解的信噪分离方法 ,并结合具体实例 ,说明小波分析对机械振动信号处理的实用性及有效性     

基于小波分解的信噪分离

小波分解能够精细地把信号划分到不同的频带范围内,因此可对振动信号在不同频道范围内的特征进行信息分离,本文从设备诊断领域特征识别的应用角度,探讨了基于小波分解的信噪分离方法,并结合具体实例,说明小波分析对机械振动信号处理的实用性及有效性。     

小波分析在大轴承故障诊断中的应用

从Fourier分析和卷积滤波入手,从工程角度来讨论小波分析的基本原理,并利用小波带滤波方法对大轴承的振动信号进行时频分析,确定了大轴承故障的部位、类型和程度,经现场拆卸验证,结论是正确的。     

改进粒子群优化Takagi-Sugeno模糊径向基函数神经网络的非线性系统建模

针对复杂非线性系统建模的难点问题,提出了一种基于改进的粒子群优化算法（PSO)优化的T-S模糊径向基函数（RBF）神经网络的新型系统建模算法。该算法将T-S模糊模型良好的可解释性及RBF神经网络的自学习能力相结合,构成T-S模糊RBF神经网络用于系统建模,并采用动态调整惯性权重的改进的PSO算法结合递推最小二乘算法实现网络参数的优化调整。首先,利用所提算法进行了非线性多维函数的逼近仿真,仿真结果均方差（MSE）为0.00017,绝对值误差不大于0.04,逼近精度较高;又将该算法用于建立动态流量软测量模型,并进行了相关的实验研究,动态流量测量结果平均绝对误差小于0.15L/min,相对误差为1.97%,基本满足测量要求,并优于已有算法。上述仿真及实验研究结果表明,所提算法对于复杂非线性系统具有较高的建模精度和良好的自适应性。