一阶循环矩分析在旋转机械振动信号分析中的应用

介绍了街环平稳信号分析与处理方法的基本原理，并针对旋转机械设备自身的物理结构特点和工作方法，利用振动信号的循环平稳特性来研究系统的非平稳特征机制，从而达到机械设备状态监控和故障诊断的目的，在此基础上，探讨了一阶循环矩（循环均值）的运用情况。最后给出了几种幅值调制和噪声干扰作用下振动信号特征识别的仿真实例，取得了十分明显的诊断效果。通过与经典的FFT分析相比较，验证了循环平稳信号分析方法的有效性。     

开关磁阻电机位置信号的容错控制研究

针对开关磁阻电机(SRM)位置信号可能出现的8种故障情况,对各故障可能产生的影响进行了分析,根据位置信号的脉冲时序及两路位置信号之间的相位关系,提出了有效的位置信号故障诊断与容错控制的方法;同时,在DSP实验平台上模拟了一路位置信号出现故障的情况,利用正常的一路位置信号实现了对故障信号的恢复与重构。研究结果表明,经容错控制后的SRM可在故障出现后继续保持正常运转,SRM的性能得到了有效地提高。     

一种滚动轴承故障特征提取的新方法—谱相关密度

本文简要地介绍了谱相关密度的概念及其对调幅信号的解调作用,并用数值仿真进行验证。针对滚动轴承故障信号含有调幅成分的特点,提出并讨论了利用谱相关密度来提取滚动轴承的故障特征的方法;最后通过对实验数据的处理及分析,说明谱相关密度在提取信号特征方面的有效性。     

基于LVQ神经网络集成的柴油机气门故障诊断

针对柴油机气门故障的诊断样本少和非线性数据特征等问题,文中提出了一种基于学刁向量量化（LVQ,LearningVectorquantization）神经网络集成的柴油机故障诊断方法,该方法通过使飘LVQ神经两络作为基础学习器．采用Bagging算法对LVQ神经网络分类器进行相对多数投票集成,并用LVQ神经网络．LVQ神经网络集成．BP神经网络和RBF神经网络等方法对柴油机气门故障诊断．对评价结果进行了分析和比较,LVQ神经网络集成对柴油机气门故障诊断的正确率高于其他神经网络,神经网络集成的柴油机气门故障诊断精度高于单个神经网络的精度.     

混凝土梁柱节点地震受力分析与技术措施

多次地震灾害表明,梁柱节点核心区是建筑整体结构中最薄弱的部位,对于整栋建筑物来说,节点处的抗震性能至关重要。本文分别对钢筋混凝土框架结构各种类型的节点核心区进行了地震受力分析,并结合施工条件,对节点采取相应的技术措施进行加强。     

循环周期图在滚动轴承故障诊断中的应用

在旋转机械状态监测和故障诊断领域中 ,循环平稳信号分析方法正在成为一种重要的处理工具。本文在介绍了二阶循环平稳理论的基础上 ,分析了循环周期图的两种方法 ,并将时间平滑循环周期图法应用到实测滚动轴承振动信号的分析与诊断之中。通过与经典的功率谱分析方法相比较 ,证明循环周期图能够快速有效地识别出滚动轴承的故障 ,并指出其在滚动轴承故障特征提取方面具有很大的应用价值     

超高效液相色谱法快速同时分析水样中4种有机酸和1种糠醛

建立了超高效液相色谱-紫外检测器同时快速直接测定水中4种有机酸和1种糠醛的分析方法。样品经针头滤膜过滤,ACQUITY UPLC BEH Shield RP18色谱柱分离,流动相为甲醇和水,梯度淋洗条件为0-2.0min,2.0%甲醇;2.0-2.5min,2.0%-10.0%甲醇;2.5-7.0min,10.0%甲醇;流速0.30mL/min,紫外检测波长210-275nm,采用外标法定量,方法相关系数均大于0.9990。实际检测表明,此方法下4种有机酸和1种糠醛可实现完全分离。方法各组分加标回收率在79%~114%之间,相对标准偏差在0.51%-7.66%之间,方法检出限在1.00-5.00ng/mL之间。该方法简单、快速、准确,可用于水介质样品中有机酸及糠醛的同时检测。