分形维数在滚动轴承故障诊断中应用

将分形维数用于刻划滚动轴承在不同故障状态下表现的非线性行为,进而对轴承的运行状态进行判别。实验结果表明,滚动轴承振动信号在不同运行状态下的分形维数是不同的,可以将分形维数做为识别滚动轴承故障的特征量。     

基于混沌分形理论的滚动轴承微小故障诊断

为提取轴承微小故障的故障特征,提出一种基于混沌分形理论的滚动轴承故障诊断方法。通过计算滚动轴承振动信号的最大Lyapunov指数,进行轴承运动的混沌识别;然后,对具有混沌特性的振动信号,计算关联维数和盒维数作为故障诊断的状态特征量。当关联维数不能明显区别轴承故障时,利用关联维数与盒维数相结合的方法判别故障;最后,选取滚动轴承滚动体、内圈、外圈存在微小故障和较明显故障以及正常状态7种工况的振动信号进行实验。研究结果表明:该方法能准确提取故障特征并完成滚动轴承的微小故障诊断。该方法为滚动轴承故障诊断提供了新的有效途径。     

基于分形关联维的汽轮机转子的振动故障诊断

采用Bently实验台模拟不同转速下碰摩、松动、不对中、不平衡几种常见汽轮机转子振动故障，进行实验研究．通过相空间重构理论，对满足随机分形统计自相似性的振动信号序列进行相空间重构，计算其分形关联维数，从而再现动力学特性．实验分析结果表明：碰摩故障时的分形关联维数最大，松动和不对中时的分形关联维数次之，不平衡时计算所得的分形关联维数最小；不同故障类型下的分形关联维数增量不同．因此，分形关联维数可以作为一种振动故障征兆加以提取．     

基于分形的配电网接地故障分支识别方法

为解决当前配电网接地故障分支定位中算法实现困难,硬件实现成本投入太高的问题,在PSCAD/EM TDC仿真数据的基础上,对配电网接地位置改变与测量端信号变化的关系进行了分析与对比,提出了一种新的分支识别方法。在构造配电网系统传递函数的基础上,获得其分形维数和自相似度,通过分析不同接地故障情况下分形维数及自相似度变化的规律,提出了基于分形维数与自相似度的分支分析方法。通过对不同的接地位置及不同接地电阻的故障的分形维数及自相似度的分析对比,利用其X-Y平面图能够对故障分支进行识别。仿真结果表明,基于分形维数和自相似度的分支识别方法是有效的,而且具有很好的抗干扰性。     

基于分形的配电网接地故障分支识别方法

为解决当前配电网接地故障分支定位中算法实现困难,硬件实现成本投入太高的问题,在PSCAD/EMTDC仿真数据的基础上,对配电网接地位置改变与测量端信号变化的关系进行了分析与对比,提出了一种新的分支识别方法。在构造配电网系统传递函数的基础上,获得其分形维数和自相似度,通过分析不同接地故障情况下分形维数及自相似度变化的规律,提出了基于分形维数与自相似度的分支分析方法。通过对不同的接地位置及不同接地电阻的故障的分形维数及自相似度的分析对比,利用其X-Y平面图能够对故障分支进行识别。仿真结果表明基于分形维数和自相似度的分支识别方法是有效的,而且具有很好的抗干扰性。     

分形法在发动机隐含故障诊断中的应用

在对发动机的机械故障诊断中 ,由于其结构复杂常使其故障特征不明显 ,为此提出用分形法对某些隐含故障进行诊断。介绍了分形法诊断故障的基本原理 ,并利用奇异值降噪技术和分形维数法对隐含故障的特征进行了提取 ,实现了对发动机轴承隐含故障的诊断。诊断结果表明 ,发动机轴承正常状态下的分形维数为 4.4,出现明显故障时轴承的分形维数为 5 .3,出现隐含故障时轴承的分形维数为 5 .37。由此可以看出 ,用分形维数可以诊断隐含故障 ,说明分形诊断法能从本质上反映故障的结构特征。     

分形法在发动机隐含故障诊断中的应用

在对发动机的机械故障诊断中，由于其结构复杂常使其故障特征不明显，为此提出用分形法对某些隐含故障进行诊断。介绍了分形法诊断故障的基本原理，并利用奇异值降噪技术和分形维数法对隐含故障的特征进行了提取，实现了对发动机轴承隐含故障的诊断。诊断结果表明，发动机轴承正常状态下的分形维数为4．4，出现明显故障时轴承的分形维数为5．3，出现隐含故障时轴承的分形维数为5．37。由此可以看出，用分形维数可以诊断隐含故障，说明分形诊断法能从本质上反映故障的结构特征。     

基于广义分形的旋转机械故障诊断识别与分类

运用多重分形理论，提出广义维数最小二乘法的计算公式，对实测的时域信号进行了广义维数计算，得到广义维数序列值，并从广义维数中获取盒维数、信息维数、关联维数以及敏感维数。对故障样本进行功率谱分析、广义维数计算分析．找出用分形维数分析识别故障的依据。另外运用广义维数序列和数学方法相结合提出分形诊断分类方法，用广义维数最大相关系数和广义维数序列单值优化逼近原理方法，对待检信号的耦合故障分别进行了试验数据与理论响应模拟、振型数据的诊断、识别分类，收到了良好的一致效果。通过对转子系统故障诊断的实例说明从广义维数中提取的各分形维数都能较好的对故障状态进行诊断、识别：且耦合故障的分形诊断分类方法具有较好的实效性。     

Higuchi算法的抗噪特性分析及其应用

Higuchi方法用于计算分形维数在一维分形信号中应用广泛,但是它的抗噪性能分析却未见文献报道。针对不同信噪比下的时间序列,分析了Higuchi分形维数算法的抗噪性能。实验结果表明:在信噪比较大时,Higuchi分形维数受噪声影响很小;当信噪比较小时,Higuchi分形维数值随着信噪比的增大而变小。由于Higuchi分形维数具有抗噪性,当在降噪方法比较简单时,仍然可以在一定程度上体现信号的非线性特征。在机械故障检测中的应用也表明,Higuchi分形维数能检测到系统是否发生故障。     

基于EMD与多重分形去趋势法的轴承智能诊断方法

引入经验模态分解(EMD)方法去除故障信号的趋势项,提出EMD-MFDFA(multifractal detrended fluctuation analysis)的多重分形分析方法,并通过仿真分析EMD方法去趋势效果的有效性。然后将采用EMD-MFDFA方法提取的电机滚动轴承振动信号的多重分形特征向量作为训练集,利用混合遗传算法搜索全局最优的能力优化支持向量机(SVM)模型参数,建立电机滚动轴承的智能诊断模型。最后,通过对电机滚动轴承不同状态的振动信号进行分析。研究结果表明:EMD-MFDFA方法能很好地揭示滚动轴承的振动信号多重分形特性,对滚动轴承正常状态、单一故障与多故障耦合等状态具有很强的辨识能力;所建立的智能诊断模型可以有效地诊断滚动轴承不同的故障状态,能够作为滚动轴承故障在线监测的有效工具。     

基于分形理论的岩相图像识别与分析

基于分形理论,应用计算机数字图像处理技术,提出了一种岩相图像识别与分析的新方法。在对典型岩相图像进行图像处理的基础上,介绍了岩相轮廓的顺序跟踪识别方法,给出了岩相轮廓分形维数的具体计算公式和方法,最终得到不同岩相轮廓的分形维数。通过比较不同岩相的分形维数可知,同一种岩相轮廓具有比较接近的分形维数,而不同岩相分形维数相差较大,这说明分形理论可用于岩相图像识别与分析。     

基于分形理论的小电流接地选线

在分析了现有的小电流系统单相接地故障选择性保护的基础上,提出了一种基于可辨识矩阵的分形维数单相接地保护新原理.该方法利用故障支路的零序暂态电流和非故障支路的零序暂态电流的分形维数的差别来判别故障支路和非故障支路,并利用可辨识矩阵对故障特征进行放大,并给出了相关算法,并进行了相应的实验计算.结果表明,基于该方法选择性接地保护计算量小,实现容易并具有较高的准确性,且适用中性点不同接地方式的配电网.     

三维分形聚集生长的计算机模拟

采用AGG模型(AggregationGenerationbyGenerationModel)在3种不同的近邻条件下和5种不同尺寸的网格中分别模拟了三维分形聚集体的生长过程,并计算了相应的逾渗阈值和分形维数。计算结果表明,分形聚集的逾渗阈值仅取决于空间维数和近邻条件,与模型的网格大小无关,是分形系统固有的临界属性。生长概率等于逾渗阈值时,聚集体可以无限生长并保持分形维数恒定;此时,分形维数只是空间维数的函数。     

用分段回归方法计算孔隙结构的分形维数

储层岩石的孔隙空间具有良好的分形特征,孔隙结构的分形维数可以用来定量描述孔隙结构的复杂程度。应用分形几何的原理,推导了储层岩石不同孔隙分布和毛细管压力曲线的分形几何模型。根据毛管压力曲线资料,用分段回归的方法计算了不同孔隙结构的分形维数。计算结果表明,用分段回归方法计算孔隙结构的分形维数能更好地反映孔隙结构的实际情况。若孔隙大小相差不大,孔隙结构的分形维数相等或比较接近;若孔隙大小相差较大、非均质性较强,得到的孔隙结构分形维数不同。     

基于数学形态学分形理论与PNN的轴承状态监测与故障诊断

针对滚动轴承状态监测实时性差、故障诊断准确率低的问题,提出一种基于改进局部均值分解（ILMD）和数学形态学分形理论的特征提取算法,并结合概率神经网络（PNN）完成对轴承状态的智能化识别分类.该算法首先通过ILMD分解轴承原始振动信号,选取相关性系数最大的两阶分量,求取其分形维数作为特征向量;其次,结合盒维数理论,将“形态学覆盖面积”作为第三维特征向量,同时构建起三维特征矩阵;最后将特征矩阵输入PNN以完成状态的识别分类.使用西储大学实测轴承数据验证算法,结果表明,该算法不仅能够精确识别不同状态的轴承,还能有效分类同种故障下不同损伤程度的轴承状态,平均识别率超过99.6%,平均识别时间0.21s.     

分形维数的能动作用

从应用实际出发,运用分形几何的关联,Hausdorff、计盒维数的理论和方法,找出一种求分形维数的切实可行的简捷实用的方法,从而研究实施发动机故障诊断中运用分形理论的问题,并且对几个振动故障信号进行了较为具体的分析。     

用分段回归方法计算孔隙结构的分形维数

储层岩石的孔隙空间具有良好的分形特征,孔隙结构的分形维数可以用来定量描述孔隙结构的复杂程度。应用分形几何的原理,推导了储层岩石不同孔隙分布和毛细管压力曲线的分形几何模型。根据毛管压力曲线资料,用分段回归的方法计算了不同孔隙结构的分形维数。计算结果表明,用分段回归方法计算孔隙结构的分形维数能更好地反映孔隙结构的实际情况。若孔隙大小相差不大,孔隙结构的分形维数相等或比较接近;若孔隙大小相差较大、非均质性较强,得到的孔隙结构分形维数不同。     

基于声学信号瓶颈特征的滚动轴承故障诊断

为有效诊断滚动轴承的健康状态,针对运行监测声学信号特征微弱的特点,提出了基于声学信号瓶颈特征的滚动轴承故障诊断方法.首先提取滚动轴承声学信号的多维特征参数,通过自编码网络降低特征维数,获取有效反映滚动轴承运行状态的瓶颈特征,最后训练支持向量机实现滚动轴承故障诊断.通过对滚动轴承不同故障状态的模拟试验分析,并与传统方法对比,可知本文提出的方法具有更高的诊断正确率.     

基于小波分形技术提取变速器轴承故障特征

利用小波技术对变速器轴承振动信号进行分解,对特定层的信号进行重构,并计算重构信号的分形维数,来实现变速器轴承不同技术状态下特征提取。实验结果表明,特定频率振动信号的分形维数能敏感反映变速器轴承技术状态,它可以作为诊断变速器轴承故障的一个重要特征量。     

辽河特细砂混凝土骨料的分形研究

分形几何是根据事物局部形态与整体形态间的自相似关系,针对无特征尺寸的不规则图形而提出的几何问题研究理论。运用分形几何理论对辽河特细砂混凝土骨料进行研究,得出了辽河特细砂质量分布与分形维数的关系;同时得到了特细砂骨料级配孔隙率与体积分形之间的联系,求出了特细砂体积分形维数。确定了分形维数跟颗粒粒径大小之间的关系,抗压强度与分形维数的关系,从理论上得出特细砂混凝土抗压强度要小于普通砂混凝土。又与试验相结合,得出不同配合比配制的不同强度等级的特细砂混凝土,其骨料级配分形维数是不同的。