滚动轴承性能退化的时序多元状态估计方法

滚动轴承性能退化评估是预诊断的提前和基础,对在役滚动轴承实施在线状态监测和性能退化评估具有重要意义。针对概率相似度量评估方法存在模型复杂、容易过早饱和等现象,提出一种基于自回归时序 （autoregressive model,简称AR）模型和多元状态估计（multivariate state estimation technique, 简称MSET）的滚动轴承性能在线评估方法,其中AR模型用于提取轴承振动信号的状态特征,MSET模型用于重构AR模型系数。首先,提取正常运行状态下振动信号的AR模型系数构建MSET模型的历史记忆矩阵;其次,将待测信号的AR系数作为观测向量输入MSET模型中得到重构后的估计向量;最后,由原始AR系数和重构AR系数分别构造自回归模型,并各自完成对待测信号的时序建模,将两自回归模型所得残差序列的均方根值之差作为性能劣化程度指标。离散实验数据和全寿命疲劳实验数据分析结果表明,该方法能够有效检测早期故障,且具有与轴承故障发展趋势一致性更好等优点。     

小波滤波与最大相关峭度解卷积参数同步优化的轴承故障诊断

针对共振解调中带通滤波残留的带内噪声影响故障诊断效果的问题,目前主要的解决办法是增加后处理步骤对带内噪声进行二次消除。但存在的主要问题是前后处理步骤的参数各自独立优化,且优化指标未考虑滚动轴承故障冲击周期性发生的特点,从而难于保障诊断的总体效果。提出了一种结合Morlet 小波滤波预处理和最大相关峭度解卷（MCKD）后处理的滚动轴承故障复合诊断方法。采用小生境遗传算法（NGAs）对Morlet 小波滤波器中心频率和带宽、MCKD 滤波器长度和周期进行同步联合优化,以考虑轴承故障冲击周期发生特点的相关峭度（CK）为优化指标,实现前后两个处理步骤的参数同步自适应优化。轴承故障仿真信号和实验台信号分析验证了所提方法的有效性和优越性。     

三氯化铝催化鱼藤酮异构化制备异鱼藤酮

为了优化鱼藤酮异构化制备异鱼藤酮的工艺。采用三氯化铝催化下异构化。合成收率高达90.5%,较文献提高56%。目标产物经核磁共振谱确证。实验结果表明,三氯化铝催化鱼藤酮异构化的方法可行,反应条件温和。