矢功率谱与RBF网络结合在旋转机械故障诊断中的应用

与传统功率谱相比,矢功率谱融合了多通道的能量信息,反映的信息更全面.径向基函数网络具有良好的推广能力和分类能力.基于此,本文结合矢功率谱和径向基函数网络,提出了一种新的故障识别方法,该方法以矢功率谱为特征向量,径向基函数网络为分类器.并以转子裂纹、转子不对中、油膜涡动为例进行实验研究,实验结果表明,该方法是有效的.     

旋转机械诊断中的矢功率谱-模糊C均值聚类方法

结合矢功率谱和模糊C均值聚类算法,提出了一种新的旋转机械故障识别方法。该方法以矢功率谱为特征向量,以模糊C均值聚类算法为分类器,成功地应用到旋转机械故障诊断中。实验结果表明,该方法是有效的。     

非线性调频模态分解-同步提取变换方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

传统同步提取变换(SET)方法在处理多分量非平稳复杂信号时,各相邻分量的瞬时频率差要大于窗函数频率支撑范围的2倍,否则时频结果易发生频率混叠,而工程信号常常难以满足.此外,在处理高噪的复杂信号时,其时频分辨率往往不理想.针对此不足,将非线性调频模态分解(VNCMD)引入SET中,提出一种VNCMD-SET的故障诊断方法...     

基于灰度共生矩阵与局部线性嵌入的金属断口图像识别方法研究

在模式识别中,灰度共生矩阵(GLCM)能够很好的提取图片的纹理特征,流形学习中的局部线性嵌入(LLE)方法是一种有效的非线性降维方法。结合两者的优点,经过严格的推导,提出一种基于灰度共生矩阵与流形学习的金属断口图像识别方法 GLCM–LLE。将提出的方法与传统的基于灰度共生矩阵的方法进行对比,实验结果表明,提出的方法在识别率方面优于GLCM方法,具有实用、有效的优点。     

两级自适应调频模式分解-同步提取变换的故障诊断方法

同步提取变换(Synchroextracting Transform,SET)处理强干扰信号分量时缺乏自适应性而易发生频率模糊,导致难以精确提取快速波动的瞬时频率。针对此问题,结合自适应调频模式分解(Adaptive Chirp Mode Decomposition,ACMD)的自适应先验信息和贪婪算法的优势,将ACMD引入到SET中,构造一种两级ACMD-SET故障诊断方法。在提出的方法中,将基于基尼指数(Gini Index,GI)最大化准则的分量选择重组算法和第一级ACMD结合,提取出强干扰下的多模态故障脉冲信号的模式。然后,利用SET对第二级ACMD分离出的时变频率故障特征进行高精度的时频表示。将此方法应用到仿真调频-调幅信号中,得到高分辨率的故障特征,方法的有效性得到验证。最后,将所提方法应用于航空发动机高速滚动轴承的振动信号分析中,结果表明,所提方法能有效地提取高速滚动轴承振动信号的时变故障特征频率,其结果明显优于SET方法。     

铜覆钢涡流检测探头优化设计与研究

为了提高涡流检测技术对铜覆钢表面及近表面的检测灵敏度,针对探头与铜覆钢的同轴度状态、激励信号频率、探头线圈的匝数及宽度探头等变量对铜覆钢涡流检测过程造成的影响,从同轴度矫正和探头参数优化的角度对铜覆钢涡流检测探头进行设计。利用数值仿真技术从理论上确认探头与铜覆钢的同轴度对涡流检测效果的影响。设计制作直径可调铜覆钢专用检测探头,可检测出铜覆钢材料中深度为0.1 mm的近表面缺陷。采用正交实验方法研究不同因素对涡流检测探头的影响程度。结果表明,铜覆钢涡流检测探头激励频率为25～35 kHz时,探头对于铜覆钢缺陷的检测灵敏度最高。因此,通过改善探头结构、优化探头参数,可提高铜覆钢涡流检测灵敏度。     

旋转机械启动全过程DHMM故障诊断方法研究

旋转机械启动过程中的振动信号包含有重要的参考信息，研究该过程中的旋转机械运转状况，有助于发现存在于系统中的早期故障。根据离散隐Markov模型（DHMM）的建模理论，对旋转机械启动过程的振动谱矢量序列进行标量量化处理，并建立了各种模拟故障的DHMM进行故障分类尝试，实验证明，该方法是十分有效的。     

基于自适应蚁群优化的Volterra核辨识算法研究

提出了一种基于自适应蚁群优化(AACO)的Volterra核辨识方法。该方法将蚁群算法应用于Volterra时域核的辨识,并能够随着进化次数的增加,自适应调整基本蚁群算法的参数。同时,与相应的基于蚁群优化(ACO)的Volterra核辨识方法进行了对比分析。仿真结果表明,本文提出的方法与蚁群优化辨识方法不论在无噪声环境下,还是在有噪声干扰下,都能得到很好的辨识精度、收敛稳定性和较强的鲁棒抗噪性能,然而,在收敛速度方面,本文提出的方法优于蚁群优化辨识方法。     

考虑冲击力的球轴承复合缺陷动力学建模

滚动轴承在旋转机械中应用十分广泛,其运行状态直接影响设备的工作性能,有必要对轴承故障机理进行深入研究.基于Hertz接触理论,建立了四自由度的内外圈复合缺陷球轴承模型,该模型考虑了缺陷引起的时变位移激励和冲击力激励,并分析计算了冲击力的大小及作用角度.分别对内圈、外圈单一缺陷及内外圈复合缺陷情况下球轴承的振动响应进行了数值仿真,仿真结果与实验数据吻合较好,内圈故障特征频率(BPFI)和外圈故障特征频率(BPFO)及其倍频在频谱图中清晰可辨,分析了负载大小和缺陷宽度对轴承振动特性的影响.研究结果可为滚动轴承的故障诊断提供理论参考.     

ARMA模型盲辨识仿真研究及其在机械故障诊断中的应用

介绍一种新的基于高阶累积量的ARMA模型的递推盲辨识算法，并对ARMA模型的盲辨识方法进行了仿真研究，同时与常用的方法（残余时间序列法、q切片法、Newton法）进行了比较和分析。仿真结果表明，该算法具有良好的收敛性和准确性，运行速度快。特别是随着系统的阶次的增加，速度提高越明显。由于在计算中引入高阶累积量，因而该算法还可抑制高斯噪声的于扰。在此基础上，将该方法应用到机械故障诊断中，并进行实验研究，实验结果表明，该方法是有效的。