拉深件成型裂纹的非平稳信号处理及状态识别

为了对金属拉深件成型时裂纹所产生的非平稳信号进行处理,最终提取到声发射信号的特征参数,从而进行金属制件的状态识别,首先,以Matlab数据处理软件为工具,采用小波包分析对金属板料拉深成型实验中采集到的声发射信号进行多维正交分解；然后,对信号进行平滑、消除趋势项、差分处理得到平稳信号,剔除了噪声信号带来的影响;最后,采用时序分析建立各分解信号的自回归模型以提取声发射信号的特征参数,以此进行制件的状态识别,并通过实验加以验证.研究结果表明,通过此方法将金属拉深制件成型时裂纹的非平稳信号转换为平稳信号,再经时序分析提取到了声发射信号的特征参数及其分布图,根据其分布图能够判定金属制件有无裂纹状态.     

基于时序分析的拉深件成型裂纹的特征参数提取

研究金属拉深制件声发射信号特征参数的提取对判断成型制件的质量尤为重要。研究采用时序分析和MATLAB对经过小波包分解的声发射信号进行特征参数的提取。在此过程中利用时间序列的自相关系数和偏相关系数的拖尾性及截尾性来判断模型的类型;采用FPE (final prediction error,最终预测误差0029准则对模型进行定阶;以最小二乘估计法对模型的参数进行估计。最后,根据所建立的自回归谱模型提取声发射信号的特征参数。研究结果是通过此方法成功提取到了金属拉深制件声发射信号的特征参数及其分布图,为成型制件质量的判断提供了有利的依据。     

可能性理论在滚动轴承复合故障诊断中的应用

鉴于测得滚动轴承复合异常信号的复杂性,利用Gabor小波的时频局部化特性从中提取出单一异常特征成分,再以模糊数学可能性理论为基础得到特征参数的隶属度函数,最后运用逐次诊断理论,对滚动轴承进行复合故障诊断研究。实验表明,该方法能准确地诊断出变工况条件下滚动轴承的复合故障,实用性强。