海底观测网络数据管理系统设计

针对海底观测网数据管理的需求，建立了数据管理系统的功能模型，设计了数据通信、设备管理、故障诊断及数据质量控制等关键技术的相关实现算法。综合运用Socket网络编程、MySQL数据库技术，依据模块化的设计思想，开发了海底观测网数据管理系统。海试结果表明，该系统实现了对海底观测网的实时数据采集、状态监控、数据分类存储和数据共享等功能，具有长期运行稳定可靠、可扩展性强的优点。     

基于CAN协议汽车动力转向系统标定的软件设计

由于汽车标定系统软件难以普遍适用于不同应用场景,按照国家标准,设计了一种基于CAN协议的动力转向系统方向盘角度标定诊断软件。根据通信协议类型配置初始参数,建立诊断设备与汽车ECU之间的数据通信连接,再对汽车ECU进行数据采样并对采样数据进行分析提取,建立标定模拟数据库,通过设计标定功能函数运行程序,最终实现诊断仪标定功能。经测试运行,显示该软件可以实现预期标定功能,降低标定工作的复杂程度。     

基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断

基于数据驱动方法诊断滚动轴承故障时，不同工况下的数据特征分布差异会导致模型诊断性能严重下降.针对这一问题，提出了基于域适应与分类器差异的滚动轴承跨域故障诊断方法.首先利用卷积神经网络对带标记的源域样本和无标记的目标域样本进行特征提取;然后通过2个全连接分类器进行故障分类;最后通过分步优化分类损失、域最大平均差异损失和分类器差异损失，实现源域和目标域之间的域分布对齐，从而实现无标记目标域样本的故障诊断.实验结果表明，所提方法与主流的域适应方法相比具有更高故障诊断准确率，验证了该方法的合理性和可行性.     

工业机器人驱动系统非线性频谱故障诊断方法

针对广义频率响应函数(GFRF)在故障诊断中存在计算量大、无法满足系统对诊断实时性要求的问题,提出基于非线性输出频率响应函数(NOFRF)的工业机器人驱动系统故障诊断方法。该方法构建系统一维频谱函数的辨识模型,将系统的输出频谱与估计频谱进行比较求出残差,根据残差大小改变辨识步长迭代出前4阶频谱;对获取到的4阶频谱进行逐阶采样,每阶频谱采集10个数值,共40个频谱构成40维特征矢量,将其作为系统的故障特征输入核主成分分析方法(KPCA)进行压缩,通过计算主元累计贡献率将高维数据压缩至3维,降低变量之间的非线性度;构造SVM分类器,将KPCA方法生成的低维数据中60%的数据作为训练集对分类器进行训练,将40%的数据作为测试集进行故障识别。实验结果表明,在相同的数据提取任务下,与基于GFRF的方法相比,所提方法节约时间854%,可以准确、快速地提取系统故障特征,进一步验证了该方法在工业机器人驱动系统故障诊断应用上的可靠性。     

基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法

随着我国列车行驶速度的不断提高,列车的行车安全逐渐得到了人们的重视,海量列车轮对监测数据为分析列车运行状态提供了条件.为了提高列车轮对故障诊断效率和准确性,文章提出一种基于大数据分析的列车轮对故障诊断方法,针对传统列车轮对故障诊断方法在处理大规模监测数据集时存在处理时间长,故障结果不准确等问题.首先设计一个监测数据融合框架,然后将多故障诊断循环神经网络算法与大数据MapReduce分布式计算框架相结合,利用循环神经网络算法特征提取能力和MapReduce快速计算能力.这样不但能够发挥循环神经网络故障特征提取能力,还能够满足列车轮对故障诊断精确性和实时性的需求,最后通过实例分析,证明了该方法的有效性.     

长江浦口段江滩复绿对河道行洪能力的影响

为分析长江浦口段江滩复绿工程对河道行洪的影响，基于MIKE21 FM建立工程区段二维水动力模型，采用Moghadam淹没植被明渠糙率公式模拟植被阻水作用，研究植被对滩面糙率的改变及对行洪阻力的影响。选取水位和流速为观测指标，分析复绿前后滩地、主槽水面线变化和流速分布变化，研究不同流量条件下，植被带对行洪影响能力的影响。结果表明，江滩复绿后，河段上游水位壅高，滩地流速减小，主槽流速增大；滩面淹没水深小于临界水深（1.3m）时，上游壅高随流量增大而增大；滩面淹没水深大于临界水深时，上游壅高随流量增大而减小。     

内燃机缸盖振动信号建模与仿真

针对现有内燃机振动信号采集方法存在的问题,提出一种通过建模仿真来模拟内燃机不同工况振动信号的方法。首先,建立内燃机配气机构动力学模型及气缸模型,分别用来模拟不同间隙气门的落座力及气缸压力;其次对内燃机缸盖进行模态分析,提取前30阶振型及其对应的频率;最后采用有限元法建立内燃机缸盖模型,借助气门落座力及气缸压力仿真结果对缸盖振动进行模拟仿真。利用缸盖振动的实测信号对其模拟信号进行验证,结果证明模拟方法有效可行。     

基于VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承振动信号在强噪声环境下出现非线性、非平稳、强干扰特性,进而导致故障特征难以提取及故障诊断准确率低的问题,提出变分模态分解(VMD)-多尺度排列熵(MPE)-核主元分析(KPCA)特征提取与多分类相关向量机(MRVM)相混合的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先通过VMD-MPE进行滚动轴承振动信号的高维故障特征提取,其次对提取的故障特征进行KPCA可视化降维,最后将降维后的故障特征输入可实现不同样本概率输出的MRVM进行滚动轴承故障诊断.通过美国西储大学的滚动轴承故障数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明提出的VMD-MPE-KPCA特征提取与MRVM相混合的滚动轴承故障诊断方法能够有效提取和识别滚动轴承故障特征,所提出的混合智能故障诊断方法与相关文献报道的故障诊断方法相比较,故障识别准确率达到了99.18%.     

基于LABVIEW的农用柴油机故障检测

本文将虚拟仪器技术应用于农用柴油机的故障检测中,通过对信号的采集、时域和频域分析、小波分解、神经网络和数据库等方面的分析,实现了基于多状态参数的柴油机综合检测与故障诊断。