基于共振稀疏分解与子带增强的滚动轴承声学诊断方法

针对轴承声信号易受环境噪声干扰,导致声学诊断结果准确率低的问题,提出一种结合共振稀疏分解与小波降噪选取核心冲击子带、对信号进行二次降噪的滚动轴承诊断方法。首先采用共振稀疏分解算法对原始声信号进行降噪处理,提取信号瞬态冲击成分;然后通过小波包变换对信号进行分解,依据各子带信号峭度值选取核心冲击子带信号进行线性叠加并重构;最终通过包络谱分析确定轴承故障。故障模拟实验结果表明,本文方法可有效增强复杂声场环境下轴承声信号的冲击特性,实现针对滚动轴承的声学诊断。     

基于阈值电压的IGBT芯片疲劳失效模型

为了实现对IGBT期间在全生命周期内的健康状态进行有效评估,基于半导体物理理论,研究了IGBT芯片疲劳失效机理,分析了IGBT栅极界面电荷密度对阈值电压的影响。以阈值电压作为IGBT的失效特征量,在研究阈值电压随疲劳失效时间变化规律的基础上,建立IGBT芯片疲劳失效失效模型。搭建了IGBT阈值电压测试测试平台,通过IGBT老化实验验证本文所提出的模型可以较为准确地表征和估算IGBT中的芯片老化程度,验证了失效模型的正确性和合理性。