基于噪声小波包络谱的主轴承磨损故障诊断

传统的基于振动信号的内燃机主轴承磨损故障诊断中安装传感器以及提取故障特征频率很繁琐,为此,提出了基于噪声和正交小波监测往复式活塞发动机滑动主轴承磨损故障的一种新方法.利用Symlets小波分析将测得的机体噪声信号变换到时频域,得到含有内燃机主轴承间隙磨损状态的时频信息.主轴承磨损故障会使机体噪声信号的高频成分增加,而且高频滤波成分特征与内燃机的冲击过程相对应,所以,需选择合适的高频带加以提取并进行包络谱分析.通过声级计测取了代表主轴承4类间隙磨损程度的噪声信号,发现2个特征频率处的能量对间隙磨损状态比较敏感,均随着磨损量的增加而增加.通过该方法,可利用机体噪声信号监测主轴承的磨损状态.     

局部均值分解在刀具故障诊断中的应用

为有效监测刀具磨损状态,提出一种基于局部均值分解的刀具故障诊断方法.将声发射信号自适应地分解为一系列乘积函数,选取包含主要故障信息的前8个乘积函数分量,获得每个乘积函数分量的平均能量,并组成特征向量.分别提取正常切削、中期磨损和严重磨损三种状态下的特征向量,利用频带能量的变化识别刀具磨损特征.实验结果表明,随着刀具的磨损,各乘积函数分量平均能量增加,并且在高频部分增加显著,该方法可以有效应用在刀具故障诊断中.     

基于RP与NMF的内燃机气阀故障诊断方法

针对传统的内燃机故障振动诊断方法,难以有效提取故障特征,诊断精度较低的缺点,提出一种基于递归图(recurrence plots,RP)与非负矩阵分解(non-negative matrix factorization,NMF)的内燃机故障诊断新方法。该方法是利用图像的方法来进行故障诊断:首先通过递归图将采集到的内燃机缸盖表面振动信号生成图像,然后用非负矩阵对得到递归图进行特征参数提取,最后用分类器进行分类识别完成故障诊断。将该方法应用于气阀机构8种工况下振动信号诊断实例中,结果表明:该方法克服了传统的振动诊断方法从时域或频域进行分析时参数选取和故障特征提取的难题,直接将信号生成图像,对图像进行自适应特征参数提取、分类识别,能有效诊断出内燃机气阀机构故障,故障识别精度高,为内燃机振动诊断探索了一条新途径。     

希尔伯特-黄变换轴瓦异响故障诊断

根据汽车发动机信号非线性、非平稳性特点,分别对正常以及轴瓦异响发动机信号进行HHT,得到希尔伯特谱与时频分布三维图。将引起异响的高频成分从异响信号中分离,再通过对高频成分的分析找出故障原因。结果表明,正常发动机固有频率为210Hz,轴瓦异响发动机频率主要集中在500,1 500和2 700Hz,通过对比加速度谱分析结果,判断出轴瓦异响的原因是轴瓦磨损。     

基于匹配追踪时频LBP谱图的内燃机气门故障诊断方法

为直接对内燃机振动时频图像进行诊断识别,引入图像纹理特征提取技术,提出一种基于振动信号匹配追踪时频局部二值模式谱图的内燃机气门故障诊断新方法。首先,为清晰刻画内燃机时频图像中的各分量信息,利用匹配追踪算法(MP)获取无交叉项干扰项且时频聚集性良好的信号时频表示;然后引入局部二值模式(LBP)生成MP时频表示的LBP谱图,并将LBP谱图的灰度直方序列作为特征参数,利用支持向量机(SVM)对故障状态进行模式识别。在内燃机4种不同气门状态的诊断识别实验中,该方法最高识别率可达99.17%,表明基于MP时频LBP谱图识别的故障诊断方法具有较强的故障特征描述能力,能够准确诊断内燃机气门故障。     

可能性线性模型诊断方法及其应用

本文研究了模糊信息处理在故障诊断中的应用，提出一种机车内燃机磨损故障的模糊识别方法，即通过对机车内燃机机油先谱分析数据建立可能性线性模型来识到磨损状态。实例分析表明，该方法效果良好．     

内燃机优化VMD-CWD时频表征与BSNMF编码识别诊断方法

针对内燃机振动响应信号强耦合、弱故障特征的问题,提出一种基于参数优化VMD-CWD内燃机振动时频表征与BSNMF分块编码识别的故障诊断方法.利用变分模态分解(VMD)将内燃机振动信号分解成一组本征模态函数(IMF),并叠加IMF分量信号的Choi-Williams分布(CWD)获得时频聚集性良好,无交叉项干扰的振动谱图像.针对VMD分解过程中的参数选取问题,引入功率谱熵作为目标函数,对VMD的分解参数进行网格寻优,提高了VMD分解的自适应性.为了实现内燃机振动谱图像的自动识别诊断,在稀疏非负矩阵分解(SNMF)的基础上提出一种更容易收敛的分块稀疏非负矩阵分解算法(BSNMF),用来对内燃机振动谱图进行特征提取,并采用支持向量机对提取的特征参数直接进行模式识别.将本文方法应用于内燃机故障诊断实例中,结果表明:该方法能有效提取内燃机振动信号中的微弱故障特征,实现内燃机气门机构故障的自动诊断.     

基于局域波法和K-L信息量的柴油机故障诊断方法

针对柴油机表面振动信号的非平稳时变特性，采用局域波分析方法将实测信号分解为多个内蕴模式分量，提出了基于内蕴模式分量K—L信息量的柴油机故障检测方法。然后以正常状态为参考状态，对活塞缸套间的3种磨损故障实例进行了分析，结果证明了该方法在柴油机故障诊断中的有效性和工程实用性。     

小波包分析在乏燃料剪切机故障诊断中的应用

针对乏燃料剪切机剪切声音信号特征提取的难题,利用小波包分析方法,对不同磨损状况刀具的剪切声音信号进行小波包变换,提取变换信号的各频段归一化能量特征向量,根据声音信号的能量特征向量可辨识不同状况的乏燃料剪切机剪切声音,从而实现乏燃料剪切机故障诊断.实验表明,该特征向量能有效识别刀具的正常磨损、一级磨损、二级磨损三种状况,有效解决了基于隐马尔可夫模型的故障模式识别中特征提取的问题.     

内然机缸套磨损的几个问题

详细分析了内燃机缸套磨损的影响因素及磨损规律,论述了内燃机缸套的耐磨损设计的途径,介绍了缸套磨损的故障诊断方法。     

半浮式活塞销噪声产生的机理研究

综合采用有限差分法和基于模态压缩法的多体动力学仿真方法对活塞连杆组进行了考虑活塞销轴承混合润滑的动力学分析.研究了半浮式活塞销噪声的产生机理,并考察了活塞销轴承间隙、最大爆发压力、发动机转速对活塞销噪声的影响.结果表明:活塞销噪声主要来自于活塞销与连杆小头衬套间的碰撞,且活塞销噪声发生在其受到的活塞销座作用力方向的反转时刻附近;若活塞销轴承间隙越大、发动机转速越高,活塞销与小头衬套间的碰撞越激烈,活塞销噪声越大,最大爆发压力对活塞销噪声的影响很小.      

无线三轴振动测试系统的设计

目前我国对于发动机振动参数的故障检测技术仍采用传统的人工经验与技师测试的方法，在检测过程中 存在一定的主观性问题。针对此现象设计了一种基于微机电系统(MEMS: Micro-Electro-Mechanical System)加 速度传感器和蓝牙无线通信的无线三轴振动测试系统，并配备有上位机，可以用于发动机的故障检测与状态诊 断。首先通过安装在发动机外侧的传感器得到振动曲线; 然后通过无线模块发送至相应的上位机中，继而进行 相应振动参数的判断，确定发动机的运行状态。经过振动系统测试和实际现场实验表明，该无线三轴振动测试 系统性能指标满足发动机振动检测要求，能应用于发动机在线故障的监测和故障诊断，同时，设计的无线三轴 振动测试系统具有易安装、测量快速准确等特点。     

Multi-body dynamic simulation research on the influence of piston engine crankshaft thrust bearings abrasion①

Fault diagnosis studying on piston engine , crankshaft and gearbox is focused in this paper .The thrust bearing abrasion caused by axial movement of the crankshaft will affect the force of timing gears and oil pump gears , which will result in the fracture of gears , abnormal ignition, connecting rod cracking and collision of cylinder .Simulation based on CREO software is done to build three-di-mensional models of crankshaft and gears of a WP 10 diesel engine .The models are imported into ADAMS to complete multi-body dynamics simulations .The force analysis of gears in different kinds of axial movements is finished and variations rules of gear dynamic load is obtained .The presented results show that the crankshaft axial movement can cause overload and vibration on gears .Com-bined with the realistic case data , the fault feature through simulation research is validated and early warming parameters of gear fault are proposed .     

柴油机故障诊断技术的现状及展望

柴油机作为一种复杂动力机械,其运行状态监测和故障诊断技术越来越受到人们的关注。在柴油机故障诊断领域,信号处理、故障特征提取及识别方法已初具雏形,但离实用化还有一定距离。笔者分析了柴油机常见故障及影响因素,综述了现代柴油机故障诊断技术中常用的各种基于振动信号的时频分析法、瞬时转速波动法、铁谱及光谱分析法、灰色系统理论诊断法、神经网络诊断法及专家系统诊断法的原理、特点及不足,最后指出了柴油机故障诊断的难点和发展方向。     

基于无线传输的内燃机活塞组-缸套摩擦力测量方法

探讨了平均指示有效压力法测量活塞组-缸套摩擦力的原理,给出了活塞组及连杆的惯性力计算方法,利用无线传输方法实现了连杆应力信号的可靠传输,并通过倒拖试验得到了不同转速条件下柴油机活塞组-缸套系统的摩擦力.     

化学化工实验室无线安全监测系统故障诊断方法研究

针对化学化工实验室的安全问题设计了一种无线安全监测系统,通过无线通信模块传输现场检测数据和经压缩后的图片,实现了实验室安全远程无线监测与监视的功能. 由于监测系统中的无线通信模块能耗较高,长期运行容易发生故障,其故障检测方式也较为复杂. 为了在线检测无线通信模块的故障和识别其类型,以确保无线安全监测系统的可靠性,研究了无线通信模块的电流特性,建立了基于模糊神经网络的故障诊断模型,可实现对无线通信模块在不同状态下的故障进行诊断. 实验结果表明,与BP神经网相比,采用模糊神经网络的无线通信模块故障诊断方法训练耗时短、收敛快、训练误差和验证误差小、诊断正确率高,能够在线检测无线通信模块的多种类型故障,明显提高了无线安全监测系统的可靠性,具有较好的实际应用价值.      

大功率柴油机的连杆设计

介绍了大功率柴油机连杆设计的方法和原则。通过对连杆静力和动力的综合分析，解释了连杆设计中的关键问题，为大功率柴油机的连杆设计提供了一种实用的设计方法。     

边界滑移对EMP径向滑动轴承性能的影响分析

弹性金属塑料瓦（ＥＭＰ）径向滑动轴承是一种新型的轴承,轴瓦材料的特殊性使其热变形远大于普通金属瓦轴承,但它所特有的边界滑移现象,对改善径向滑动轴承的润滑性能有较为明显的优越性,该文建立了计入边界滑移情况后对轴承３Ｄ热弹流分析的数学模型,并给出实例,对其润滑机理进行了初步的分析。     

基于小波包分解-峭度值指标-希尔伯特包络解调融合方法处理声发射信号的滚动轴承故障诊断

为实现对航空发动机主轴承进行故障诊断,以复杂传递路径下声发射信号的波形分析为基础,提出一种基于小波包分解(wavelet packet decomposition, WPD)、峭度值指标(kurtosis index, KI)以及希尔伯特包络解调(Hilbert envelope demodulation, HED)相结合的滚动轴承故障特征信息提取方法。采用WPD方法对滚动轴承声发射信号分解获得节点分量,基于KI对节点分量排序筛选进行信号重构,进而对重构信号进行HED分析,提取出轴承故障特征频率用于对比诊断。开展简单以及复杂传递路径下滚动轴承故障模拟试验,采用建立的方法分别针对滚动轴承外圈、内圈典型故障试验数据进行分析和诊断。结果表明：该方法可有效提取滚动轴承故障特征频率及其倍频,且针对复杂传递路径下处于工作状态的滚动轴承,仍可实现精准的特征信息提取和有效的故障诊断。     

Research on fault diagnosis method of piston rod based on harmonic wavelet and manifold learning

As the core part of reciprocating compressor,piston rod is easy to cause a serious accident when abrasion and breakage fault occur to it. Therefore,it is very important to monitor its running state. At present,a small number of reciprocating compressors have been installed on-line monitoring and diagnosis system,most of which can only monitor a single vertical subsidence of piston rod and it can't fully represent the running state of piston rod. Therefore,a method of monitoring the vertical and horizontal displacement of piston rod axis orbit is simultaneously used. In view of the characteristics that the piston rod axis orbit is disordered and difficult to extract features,purification of the axis orbit is carried out based on harmonic wavelet and then features are extracted such as vibration energy,natural frequency and the axis orbit envelope area. After that,a nonlinear local tangent space manifold learning algorithm is used to reduce the dimension of the features and obtain sensitive features. By analyzing the practical cases,the effectiveness of the method for fault monitoring and diagnosis of reciprocating compressor piston rod assembly has been verified. Finally,as BP neural network has the characteristics of solving complex nonlinear problems,the validity of the fault diagnosis method of reciprocating compressor piston rod based on harmonic wavelet and manifold learning is proved by actual case data analysis based on BP neural network.