基于小波-能量模式的回转支承故障诊断方法研究与应用

回转支承机械结构和工作条件特殊,导致其故障机制复杂,传统的信号分析方法难以对其进行有效的故障诊断.提出了一种基于小波分解与能量谱相结合的回转支承故障诊断方法.利用小波多尺度、多分辨率的特性,对回转支承振动信号进行多尺度分解;根据回转支承低频故障特性,对小波分解后的低频区进行频谱分析,再结合各尺度频带能量谱进行回转支承故障诊断.通过对回转支承加速寿命试验中各阶段数据分析表明,该方法能够有效、准确地诊断出回转支承故障模式,相比单一的小波频谱分析诊断精度更高、可靠性更好,具有一定的工程实用价值.     

采用概率主成分分析的回转支承寿命状态识别

针对回转支承故障特征微弱以及难以提取的特点,提出一种基于概率主成分分析(probabilistic principal component analysis,PPCA)的多领域特征提取方法。该方法从振动信号的时域和时频域中提取出多个能够表征回转支承运行状态的特征向量,并将其组成高维特征集。采用PPCA从高维特征集中提取出最能够反映回转支承寿命状态信息的特征量,将其输入粒子群算法优化的支持向量机中进行寿命状态的识别。通过回转支承全寿命实验证明,基于PPCA的特征提取方法优于传统的主成分分析(principal component analysis,PCA),其相应的寿命状态识别精度提高了约8%,并且多领域、多变量的特征更能全面反映回转支承的性能退化趋势。与传统的特征提取方法相比,所提方法能够更全面有效地反映复杂恶劣环境下回转支承的故障信息,因此可以用于回转支承的健康监测领域。     

基于遗传程序设计的回转支承寿命状态识别

针对回转支承低转速、故障信号微弱的特点,提出了一种遗传程序(GP)设计的方法对其寿命状态进行准确的识别。为保证回转支承运转信息的完整性,该方法从不同领域提取了多个特征指标组成特征向量矩阵。以模型的性能和复杂度为衡量指标,从遗传程序设计建立的模型中选择出最佳模型,再将测试样本输入模型实现对回转支承寿命状态的识别。利用自主研发的回转支承综合性能实验台对某型号的回转支承进行了全寿命疲劳实验,实验结果表明,所提出的方法能够准确地识别出回转支承的寿命状态,为实时维修奠定了基础。     

基于数据驱动的回转支承性能退化评估方法

为解决工程机械中大型回转支承工作环境恶劣,但可靠性要求较高的问题,提出一种基于集合经验模态分解-主成分分析(ensemble empirical mode decomposition-principle component analysis,EEMD-PCA)的振动信号降噪和性能退化过程评估方法。结合EEMD和PCA各自优势自适应地选择全寿命振动信号中最能反映回转支承性能退化趋势的成分进行重构以实现降噪,提出以PCA模型中的统计量连续平方预测误差(continues square prediction error,C-SPE)作为回转支承的性能退化特征,建立回转支承性能退化模型。利用自制的回转支承性能试验台对型号为QNA-730-22的回转支承进行全寿命疲劳试验。研究结果表明,该方法具有较好的降噪效果,建立的性能退化模型准确地反映出不同阶段回转支承的性能特征,为企业的主动维护提供了数据支撑,从而进一步提高了回转支承的运行可靠性。     

基于支持向量机的风电偏航回转支承故障诊断

针对风电回转支承故障样本少、信号微弱且不易提取的特点,提出一种基于小波能谱和支持向量机相结合的故障诊断方法。采用加速度信号的小波能谱与温度、扭矩信号组合构成特征向量,用支持向量机对正常、单个螺栓断裂、多个螺栓断裂3种状态进行分类识别,结果分类准确率都达到100%。样本不变,采用BP神经网络方法分类的准确率分别为84%、92%和80%。结果表明,支持向量机方法比BP神经网络更适用于风电回转支承的故障诊断。     

基于多特征集融合与多变量支持向量回归的回转支承剩余寿命评估

针对回转支承剩余寿命难以评估的问题,提出一种基于温度、扭矩、振动信号时域内多个特征值融合和多变量支持向量回归(MSVR)的剩余寿命评估新方法。该方法通过主成分分析(PCA)求得温度、扭矩、振动信号性能衰退指标量化回转支承性能衰退规律,以此作为输入量构建多变量支持向量回归回转支承剩余寿命评估模型。MSVR克服了结构简单、信息匮乏等缺点,实现变量之间冗余信息的消除和样本数据潜在信息的最大挖掘,采用回转支承全寿命实验数据对评估模型进行检验,结果表明MSVR可获得准确的评估结果。     

基于EEMD-多尺度主元分析的回转支承信号降噪方法研究

为较好地提取故障信号,提出一种集成经验模式分解(EEMD)和主元分析相结合的降噪方法,给出EEMD自适应分解后本征模函数(IMF)的选择方法,将提取出的IMF分量进行信号重构,从而达到降噪目的。将多尺度主元分析的EEMD降噪、基于峭度准则的EEMD降噪以及基于相关系数准则的EEMD降噪方法分别对仿真信号和回转支承故障信号降噪性能进行对比。研究结果表明:基于多尺度主元分析的EEMD降噪方法具有更高的信噪比(SNR),提取出更能反映真实故障信息的特征,具有一定的实际工程应用价值。     

小松PC130-7型挖掘机回转机构不能回转和上体回转角度偏大故障排除

针对小松PC130-7型挖掘机上体不能回转和上体回转角度偏大两种典型故障进行了分析，并提出了排除方法，对维修技术人员排除挖掘机回转机构液压系统故障具有一定的借鉴作用。     

基于表观堆栈遗传编程的回转支承寿命预测

由于回转支承的损伤机制不清楚,传统的寿命预测模型不能找出其寿命与振动信号的数学关系。本文改进传统的遗传编程算法(GP),根据表观遗传学的最新研究和堆栈结构,提出了基于表观堆栈遗传编程(ESGP)的寿命预测方法。先从时域、时频域中提取多个特征值,再用动态等距离映射算法从高维特征值中提取能够反映回转支承退化趋势的单一特征值,最后用ESGP进行寿命状态识别。结果表明,该算法成功地找出回转支承的寿命与振动信号的数学关系,为回转支承的损伤机制研究提供理论基础。其寿命预测精度、模型简洁度要高于传统GP。     

基于多特征参量的回转支承智能健康状态评估

为了提高回转支承运行可靠性,及时发现其潜在的失效,实施良好的设备维护与管理,有必要对其进行健康状态评估。选取表征回转支承健康状态的温度和扭矩作为特征参量,建立了一种采用遗传算法优化动态递归Elman神经网络的回转支承多参量健康状态评估模型,并利用3 MW变桨回转支承疲劳寿命实验数据对该模型进行了网络训练和测试。结果表明,该模型评估结果与实验值相符,可准确地对回转支承进行健康状态评估。     

基于GPS和ICL7135的信号采集方案的实现

详细阐述了一种带时间参数的信号采集方法的实现,此方案可广泛适用于如气象、电力、油田等对采集数据的时间要求比较严格、采集频率不高的场合。由于采用的GPS模块和AD转换芯片均是市场上常见的,使得整个方案具有成本低、可靠性好的优点。该方案已在研制的大气电场仪中得到成功应用,使整个设备的集约化程度大大提高。     

一种新式信号放大和数据采集系统

研究了一种应用于水泥颗粒级配在线分析仪的信号放大和数据采集系统,该系统具有抗干扰、采集速度快和转换精度等特点。它较好地解决了采用模拟开关给系统带来的交叉干扰问题,并且信号放大电路能根据采集信号的强弱进行自动量程放大。这样既可以提高系统的采集速度,又可以保证A/D转换器工作在较佳的转换区域,以减小A/D转换器对较弱信号转换时的误差。     

基于ARM的可编程数显表的设计

以ARM微控制器LPC 1114为核心,设计了一种可编程多功能测控数显表。通过按键可设置参数,以适应不同的工作情况和使用要求。该数显表可对输入直流电压、电流标准信号进行采样;采用热电阻或热电偶测温;可设置上下限过温报警;带有MODBUS协议的RS 485通信接口。与传统数显表相比,该数显表可一表多用,测量精度高,工作可靠。     

小波减噪和双谱分析在轴承故障诊断中的应用

提出了基于小波减噪技术和双谱分析的滚动轴承故障诊断的方法。利用小波变换及其减噪技术对滚动轴承早期微弱故障振动信号的特征频率进行提取，采用双谱估计可绘出滚动轴承故障信号的特征图谱。实验表明，小波减噪和双谱分析方法可以敏感地监测滚动轴承工作状态，并且利用特征图谱可以有效地识别滚动轴承不同的故障特征。     

滚动轴承疲劳故障的在线监视和诊断技术

本文研究振动诊断方法在滚动轴承疲劳故障在线监视和诊断中的应用。 文中指出:通过在轴承寿命试验机上所作的大量试验发现,当轴承疲劳后,在作为其二次效应的振动信号中,除存在已为国内外学者指出并广为使用的“通过频率(又称冲击振动发生间隔频率)”和“高频冲击脉冲”两种信息特征外,还存在另一种位于中高频段的鲜为人知的重要信息特征——某“高频峰群”。 本文对该高频峰群的形成机理、影响因素及检测方法进行了初步研究,并利用这种新的信息特征研制了“以带通滤波器或以精化信息特征DDS模型谱分析法为主体的两种轴承疲劳故障在线监视和诊断装置。     

CFG桩复合地基承载力计算方法分析

通过工程实例计算,分析了公式法计算CFG桩复合地基承载力的可行性与存在问题,指出在计算复合地基承载力时应综合考虑各种因素的影响及各因素间的相互作用,积累丰富的实测资料,利于准确计算复合地基承载力。     

基于单片机的多路数据采集系统的设计与实现

本数据采集系统是基于单片机AT89S52为控制核心的数据采集系统,该数据采集系统具有电路简单、功耗低、可靠性高等优点,能实现对多路模拟通道信号的数据采集与处理,并将采集的数据送LED显示器显示等功能.另外,该系统可作信号发生器使用产生频率为1kHz的方波测试信号.     

开孔板连接件剪切受力的理论模型

现有的开孔板连接件抗剪承载力计算公式基本上是基于开孔板连接件的推出试验结果,通过数值回归分析得到的。但是由于试验方法和试件尺寸的不同得到的试验结果不同,使得各个计算公式相差较大。本文根据开孔板连接件的试验破坏形态,分析了开孔板连接件的破坏机理,采用理论方法推导了开孔板连接件抗剪承载力计算方法。通过与试验结果对比,本文提出计算方法与其吻合很好,具有较高的精度,可被工程设计使用。     

虚拟仪器技术及其应用初探

将虚拟仪器技术应用于"机械工程测试技术基础"及"机械故障诊断"的实验中去,并用其技术作了信号分析实验、机械振动实验及噪声实验。SDAS 信号采集与分析系统在软件设计采用了"虚拟仪器",硬件设计,采用EDA设计方法,硬件可靠性高,功能稳定。硬件接口采用了ISA总线,用中断方式和查询方式实现了数据采集,通过虚拟机驱动程序实现了与上位机的接口,成功地实现了对自行设计的AD/DA卡、信号预处理器的控制。     

基于小波分析和Kohonen神经网络的滚动轴承故障分析

为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动信号进行采集和处理的基础上,提出了小波变换与Kohonen神经网络(SOM)相结合的滚动轴承故障诊断新方法.运用该方法在滚动轴承实验台上进行实验,用小波分析提取振动信号的特征值后,应用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,通过故障样本与标准样本...