RS-LOD方法及其在旋转机械故障特征提取中的应用

局部波动特征分解(LOD)方法是一种新的自适应时频分析方法。该方法通过采用微分、坐标域变换、分段线性变换三种运算,可以高效地将信号自适应分解为一系列的单一波动分量(MOC),非常适合于处理多分量信号。然而,由于分段线性变换的使用,虽可以显著提高算法的计算效率,但会使MOC分量缺乏光滑性,从而导致失真。对此,将样条曲线形状可调可控的有理样条函数引入LOD方法替代分段线性变换,提出了基于有理样条函数的局部波动特征分解(RS-LOD)方法。在详细阐述RS-LOD分解原理的基础上,通过仿真信号将RS-LOD、LOD和经验模态分解(EMD)进行了对比分析,结果表明RS-LOD方法可以明显改善原LOD方法中MOC分量光滑度差的问题。此外,针对旋转机械故障振动信号的多分量调制特点,将RS-LOD方法应用于旋转机械的故障特征提取,对滚动轴承和齿轮箱故障振动信号的分析结果表明,RS-LOD方法可以有效地提取旋转机械振动信号的故障特征。     

汽轮发电机组轴系扭振预防与抑制技术研究进展

综述汽轮发电机组轴系扭振产生的原因及轴系扭振抑制方法与技术的研究进展,重点介绍次同步谐振引起的扭振抑制技术的研究现状。结合当前研究探讨了磁极表面加装阻尼绕组、加装滤波装置及混合串联补偿装置等抑制扭振的方法并指出其现存的不足之处。最后,就这些问题对本领域的研究发展趋势进行了展望。     

一种带宽优化选取的ATF方法及其在齿轮故障诊断中的应用EI北大核心CSCD

自适应时变滤波(adaptive time-varying filtering,ATF)方法是一种基于数据驱动的非平稳信号处理方法,可有效分离变转速下的齿轮故障信号;但在ATF方法中,滤波带宽的选取需依据经验人为选取,具有较大的主观性。因此,针对ATF方法中滤波带宽的自适应优化选取,以齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比作为指标,提出了一种基于带宽优化选取的ATF方法;该方法先采用线调频小波路径追踪算法估计齿轮故障信号中的瞬时频率,然后设置不同的滤波带宽值构建自适应时变滤波器,再对滤波后的信号进行阶次分析,并计算齿轮啮合阶次与其临近阶次的能量比,最后挑选出最佳能量比所对应的滤波带宽作为最优带宽值来对信号进行滤波分析,进而诊断齿轮故障。对变转速下的齿轮局部故障进行了仿真和实例分析,并将之与集合经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,EEMD)方法对比,结果表明,该方法不仅可自适应选取滤波带宽,减少滤波误差,而且能有效提取齿轮故障特征信号,凸显齿轮故障特征。     

基于网络信息安全浅谈数据的加密与保护

计算机网络传递着信息中可能包含到经济、科学技术研究、军事、国家机密等各个领域，所有网络中的信息安全也愈发重要。本文从网络信息安全的角度探讨了网络信息数据的加密技术和数据保护。