基于固有时间尺度分解与多尺度形态滤波的滚动轴承故障特征提取方法

为了准确提取出滚动轴承的故障特征并对轴承状态进行评估,提出了一种固有时间尺度分解(intrinsic time-scale decomposition,ITD)与多尺度形态滤波相结合的滚动轴承故障特征提取方法。首先,采用ITD方法将滚动轴承故障信号分解成多个固有旋转分量(proper rotation,PR);然后,对比各个PR分量与原始信号的相关性;最后,采用多尺度形态滤波算法对相关性较大PR分量进行滤波降噪,并提取滚动轴承故障特征频率。采用所建立方法对轴承外圈故障和内圈故障实验数据进行分析。结果表明,所提出的故障特征提取方法能够有效抑制噪声,清晰准确地提取出滚动轴承故障特征频率。     

故障诊断专家系统学习机制

根据机器学习的特点，提出并设计了一种能在故障诊断过程中进行参数修正学习、知识扩充，并在诊断结束后能对知识进行归纳的专家系统学习机制。这一系统在可视化工程环境（ＶＥＥ）平台下实现，能有效地运行，使用方便。     

复杂机械系统实用故障诊断原则的研究

在总结现有诊断技术成功应用实例的基础上,提出了一种新的实用诊断原则-“最少试验故障模”原则,对于复杂的机械设备和系统,采用这种新的研究思路有利于降低研究难度,提高研究成果的实用性.还以滑动轴承为例,通过对滑动轴承主要失效形式和机理的分析,说明可将滑动轴承简化为-多输入（多种故障原因）-单输出（接触摩擦）的灰色系统模型,并以滑动轴承各种故障的共同特征-接触摩擦作为滑动轴承故障诊断研究的唯一故障基准模.根据上述研究思路,对静、动载荷工作条件下滑动轴承的故障诊断进行了大量的实验研究.实践表明,提出的诊断原则诊断效率高,实用性强,可借鉴用于许多领域的故障诊断.     

齿轮早期故障的间歇混沌诊断方法

研究了小信号摄动的Ｈｏｌｍｅｓ型Ｄｕｆｆｉｎｇ振子的混沌及间歇混沌运动，发现策动力与摄动信号间的微小频差是振子产生间歇混沌的原因，得出了振相变对小信号敏感以及频差较大的周期干扰信号和噪声具有免疫力的结论，通过识别振子的间歇混沌运动可对齿轮单齿缺陷故障进行诊断。     

尿素生产专家系统的开发研究

提出了一种以完善专家知识的完备性和一致性为目标，有效的新型分层协调专家系统结构。同时针对工程优化问题的特点，给出了一种新型的区域优化思想，结合各种有效的知识获取，表达和推理方法，最终以尿素生产过程（二氧化碳气提法型装置）为实际工业背景，建立了具有优化决策，故障诊断，工况预测功能的尿素生产专家系统。现场运行结果表明，本文所提出的思想和方法和有效性。     

通过监测电机的定子电流实现齿轮的故障诊断

研究了损伤齿轮的振动信号特征,齿轮的扭转振动信息中包含丰富的齿轮故障信息,由于直接测量扭转振动信号比较困难,文中提出通过监测电机的定子电流对齿轮的扭振进行测量,通过对信号的分析提取故障特征最终实现齿轮的故障诊断。     

利用ICA的局域波分解及其在机械故障诊断中应用

局域波分解算法的自身局限使得分解分量之间的正交性不能得到保证,分解分量存在信息冗余,从而影响了分解质量.针对这个问题,将独立分量分析(ICA)引入局域波分解过程中,以消除分解分量的信息冗余,使得局域波分解得到的基本模式分量之间相互正交独立,改善局域波分解算法的局限性,准确地进行局域波分解.应用该方法对转子早期碰摩振动信号进行了分析,并对分解得到的高频基本模式分量进行Hilbert包络解调分析,准确提取了转子碰摩故障特征.试验数据的分析结果证明了方法的准确性和有效性.     

模糊元图及其在飞行器故障诊断中的应用

基于现有不确定知识的表示和推理方法的不足，提出了一种新的图论结构——模糊元图，给出了模糊元图的一系列定义，并探讨了其数学特性．模糊元图具有很强的图形化描述功能和形式化分析能力，它描述的是集合而非单个元素之间的关系，并能有效地表示和处理模糊信息．利用模糊元图的邻接矩阵闭包可实现以离线计算为主的推理方式，避免不必要的重复计算，并可大大减少搜索空间，从而极大地提高实时推理效率．将其应用在飞行器故障诊断中，取得了很好的效果．     

智能工程在复杂机械装备故障诊断中的应用

对复杂机械装备的故障诊断问题提出了集成化智能诊断软件，并对软件的结构、组成及实现等问题进行了详细的讨论．以汽油发动机为例，在３８６微机上用Ｃ语言、Ｍ．１工具及Ｆｏｒｔｒａｎ、Ｑｕｉｃｋ－Ｂａｓｉｃ语言建立了集成化智能诊断软件的原型．几个简单例子验证表明，该软件的结构及实现方法对复杂机械装备故障诊断很有效．     

基于BP网络的伺服阀故障诊断方法

介绍应用ＢＰ网络诊断伺服阀故障的原理和方法,在试验的基础上建立了用于伺服阀故障诊断的ＢＰ网络,并成功地实现了伺服阀状态的模式识别