K值优化的VMD在轴承故障诊断中的应用

由于机械设备实际运行状态下环境噪声的影响,轴承早期非平稳振动信号的故障特征难以有效提取。为此,将K值优化的变分模态分解引入轴承的早期故障诊断方法中。首先利用小波包降噪法对轴承实际振动信号进行降噪;然后利用K值优化的VMD算法,通过合理设置参数K,将降噪信号分解为若干本征模态分量,利用峭度值选取最佳分量;最后提取最佳分量的样本熵和排列熵组成特征向量,利用模糊C聚类识别轴承的故障类型。实验结果表明,该方法避免了信号的过分解,能有效提取振动信号特征,实现轴承的早期故障诊断。     

塔吊防摆LQR最优控制器研究

针对塔吊工作系统中出现的摆动现象,设计一种高效而快速的防摆控制器来对摆动进行抑制。系统利用拉格朗日方程建立三维力学数学模型,设计LQR控制器对摆动进行控制,采用Matlab进行仿真,通过改变加权矩阵Q得到LQR最优控制器;分别改变荷载重量和摆线长度,与PID控制进行比较,结果表明LQR最优控制对摆角的抑制更加明显,稳定时间也明显减少,是一种更加优化的控制方法。