无监督学习驱动的高端轴承故障智能诊断算法

谱峭度是用于滚动轴承故障诊断的有效方法,然而它对工程中常见的偶发性冲击特征具有高度的敏感性,常导致特征提取结果失效.为解决该问题,针对多重偶发性冲击(sporadic impulses,SIs)干扰下的时间序列峭度计算提出了一种基于无监督学习的智能评估方法.首先,根据偶发性冲击在时域上能量高度集中的特性,在时域将原始信...     

泉州建设闽南海丝文化信息资源中心的思考

闽南文化是海丝文化的杰出代表,泉州则是海上丝绸之路的重要起点,也是闽南文化的富集区和核心区,泉州建设闽南海丝文化信息资源中心具有重要的意义和价值。本文分别从建设海上丝绸之路信息资源数据库和闽南海丝文化嵌入式学科服务平台两方面提出了建设闽南海丝文化信息资源中心的措施。     

双树复小波时频构造在齿轮系装配间隙检测的应用

为优化离散小波变换在机械设备非平稳周期性故障特征提取的时频局部化能力,研究了一种时频域的双树复小波构造方法.通过调整复尺度函数滤波器的频率响应函数,获得初始滤波器的冲击响应向量,然后从时域上利用迭代优化算法增强构造结果的正交性,来进一步抑制能量泄漏,从而可在零消失矩下保证构造结果的正则性.数值仿真表明,时频域构造方法具有低能量泄漏的特性,在重型车床主轴箱齿轮系的振动信号应用中,可有效地提取由滑移齿轮装配间隙引起的微弱周期性调制特征,提取效果明显优于经典Daubechies规范正交小波,以及纯粹时域构造的双树复小波.     

冲击特征受控极小化通用稀疏表示及其在机械故障诊断中的应用

针对强背景噪声下机械故障微弱暂态特征表示和有效提取的难题,提出了通用的稀疏优化特征提取算法。算法针对含噪声冲击性特征提取问题设计了稀疏优化表征函数,该函数融合了冲击特征的保真度与惩罚函数因子,考虑了正则化参数以适应不同工程背景下各分析因子的实际影响,实现处理结果稀疏性极大化。同时,引入受控极小化方法对设计的表征函数进行转化,分解成一系列凸优化分析问题。提出了针对离散信号的有限差分式数值迭代算法,验证了其快速收敛性和数值稳定性,提出的算法对机械故障诊断的数字采样信号具有普遍适用性。将所提出的算法应用于实验室环境下的轴承故障特征识别中,无论是低噪声还是低信噪比白噪声环境下,振动信号中的冲击特征都得到了显著增强,在Hilbert包络谱中的故障特征频率及其高次谐波比能量中占优。所提出的算法还应用于电力机车走行部轮对的故障诊断中,在高强度的工程有色噪声环境下精确提取了其中的冲击衰减成分,在时域和频域诊断结果中都得到了准确的验证,指导了诊断实践。