旋转机械长历程偏心故障的数值与图形特征获取方法研究

研究采用采样点的波动稳定性描述偏心故障的程度,即通过对旋转机械长历程偏心故障数据采用信息融合、小波阈值降噪、数据压缩、构造特征方阵、计算特征值方差等方法获取故障的数值特征来描述偏心故障程度;利用小波分解获取低频时域信号和二维轴心轨迹方法探寻偏心故障劣化过程中在图形上的本质变化.应用这三种方法获取转子实验平台模拟的长历程偏心故障的数值与图形特征,结果显示,所获取的数值和图形特征均随着故障的劣化而单向变化,因此,三种方法均能够有效表征偏心故障劣化的过程和程度,具有较高的稳定鲁棒性.      

高档车削中心故障知识库构建技术

面向高档车削中心典型功能部件,构建状态监测试验平台,提出机床故障知识库模型;采用小波包理论进行故障能量特征提取;研究基于粗糙集理论的知识获取技术.实验结果表明,小波包分析与粗糙集方法相结合能够有效获取机床故障规则,提高了故障诊断率,为实现机床故障预测提供可靠数据来源,为分析导致故障的影响因素提供了关键试验技术.