基于振动和声发射信号参数的滚动轴承故障试验研究

建立了滚动轴承故障模拟试验台,对无故障轴承、外圈故障、滚动体故障和内圈故障滚动轴承在不同转速工况下同时进行声发射测试和振动测试。分析各种工况下声发射信号和振动信号的有效值、峰值、峰值因数和峭度的变化规律。研究结果显示所选取的信号参数对故障轴承的转速及轴承元件的故障较敏感,故障点数量变化对所选参数无明显规律。     

基于盲源分离技术的航空发动机轴承故障诊断

滚动轴承是航空发动机转子系统中重要的支撑部件,其运行状态直接影响整台发动机的工作性能。介绍了基于盲源分离技术的滚动轴承振动信号分析与故障诊断方法,分析了滚动轴承典型故障机理。通过对某型航空发动机进行现场测试,完成了针对其轴承振动信号的测试和数据采集工作,并通过MATLAB软件编程实现其振动信号的分析。采用盲源分离中的独立分量分析(ICA)方法和频谱分析方法,提取主轴轴承的振动信号并与理论计算的故障频率对比,进行轴承故障诊断及状态识别。对实际航空发动机轴承及模拟试验台滚动轴承振动测试信号的分析结果表明,所采用的盲源分离方法可以有效地检测和诊断滚动轴承故障。     

基于阈值降噪同步压缩变换和CNN的滚动轴承故障诊断方法（英文）

针对滚动轴承振动信号的非平稳性和易被背景噪声干扰导致故障难以被准确诊断的问题,提出了一种基于时频阈值降噪同步压缩变换(TDSST)和卷积神经网络(CNN)的滚动轴承故障诊断方法.由于传统的小波阈值降噪及小波相邻系数降噪方法受信号噪声方差估计精度影响大,因此采用了基于STFT谱相关系数阈值寻优的时频降噪方法,将其与同步压缩变换结合,并用滚动轴承模拟冲击故障信号验证了TDSST方法降噪及提高时频分辨率的能力.最后,利用CNN对TDSST方法处理得到时频图进行诊断,滚动轴承实验数据诊断结果表明了所提方法能够有效地提高诊断准确率,当轴承信号信噪比大于0 dB时,诊断准确率都达到了95%以上,即使信噪比降到-4 dB时,诊断准确率也维持在80%左右,并且多次测试结果的标准差较小,表明方法具有良好的鲁棒性.     

基于小波包络分析的滚动轴承故障诊断研究

滚动轴承出现故障时的振动信号是非平稳信号,傅立叶变换方法难以达到满意的效果。小波分析可同时从时域和频域两个方面对信号进行分析,十分适于滚动轴承的故障诊断。根据滚动轴承故障诊断理论,通过构造轴承上有单个损伤点时的仿真信号,应用小波包分析与包络分析相结合的方法,成功提取了滚动轴承的故障特征,并在此基础上对实测的滚动轴承振动信号进行分析,实验结果表明小波包络技术可以有效的提取滚动轴承故障信号。     

基于EMD的多特征参数和关联向量机的滚动轴承故障诊断研究

轴承作为工业中旋转机械中的重要部件,其故障将严重影响机械设备的安全运行.为了实现对轴承运行故障状态的有效诊断,提出了一种基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)提取的多特征参数的关联向量机的(Relevance vector machine,RVM)的滚动轴承的多故障诊断模型.首先运用经验模态分解的方法将轴承振动信号分解为多个固有的模态分量,之后将提取的表征轴承故障特征的IMF分量的能量、峭度、偏度构造特征向量,最后采用关联向量机多分类故障诊断模型进行故障模式识别.轴承实测振动信号分析表明:该方法能够有效、准确地诊断出轴承的故障状态,具有较高故障诊断准确率.     

基于有限新息率的二进制频率编码超声信号稀疏采样

为了实现编码超声信号的稀疏采样,提出了一种基于有限新息率的二进制频率编码超声信号稀疏采样方法.给出了脉冲类超声信号有限新息率稀疏采样的架构,分析了编码超声与脉冲超声信号的差异,建立了编码超声信号响应数学模型,采用高阶矩方法对编码回波信号进行了时域变换,获取了其脉冲流信号,经过采样核调制后实施等间隔稀疏采样,实现了编码超...     

MRSVD-EMD方法在滚动轴承故障诊断中的应用

经验模态分解(EMD)广泛应用在故障分析过程中,特征提取时从状态信息中提取与机械设备故障有关的信息［1］。针对经验模态分解受噪声影响较大的问题,提出多分辨奇异值分解的方法,可以先利用多分辨奇异值分解将信号分成具有不同分辨率的近似信号和细节信号实现信号降噪,再进行经验模态分解,并计算其Hilbert边际谱得到准确的特征频率。实验通过仿真信号和滚动轴承故障特征提取,证明了多分辨奇异值分解（MRSVD-EMD）方法在滚动轴承故障诊断中能有效去除信号中的噪声成分,提取故障特征频率。     

高线轧机增速箱振动的故障诊断

某厂的精轧机增速箱安装了3个振动测点,增速箱1#端振动峰值已超过600μm,峰值还有明显的上升趋势,自相关图有明显的等时间间隔存在,所对应的频率18.519Hz,与已知的II轴轴承162250X的保持架旋转频率(18.592Hz)相接近。时域波形有明显的冲击信号,从频域图看出162250X轴承的保持架旋转频率的幅值达到23.128m/s2,并伴有倍频成分,说明增速箱有故障隐患出现。振动趋势仍然继续上升,建议开箱进行检查1#增速箱II轴的轴承。拆箱发现二轴轴承和阻尼垫片损坏,验证了轴承故障诊断的正确性。     

一种考虑重汇聚结构的电路信号概率加权平均计算方法（英文）

通过对电路结构的分析,提出了一种新的基于改进型加权平均算法的超大规模集成电路信号概率估算方法.在考虑基本门故障概率水平的基础上,首先基于同源信号汇聚原则标识重汇聚扇出源对应的第一重汇聚扇入节点,以定位重要的信号相关性节点.通过敏化通路标识电路中多重汇聚结构的重汇聚扇入节点,以确定信号概率计算干扰源.然后,结合加权平均思想计算节点的加权信号概率,以修正其信号概率.最后,通过信号概率混合计算策略量化了扇出重汇聚,以减少多重汇聚对精度的影响.在ISCAS85基准电路上的实验结果表明,所提方法的计算时空开销随基本门数量的增加呈线性增长的趋势,且其精度比改进型加权平均算法提高了.2%.     

转子绕组故障感应电机转矩和转速的计算

基于多回路方法,对异步电机定子电流、转矩、转速进行了分析,对转子绕组故障引起的电机转矩、转速的波动进行了深入研究,提出了波动计算模型.仿真与计算结果表明:转子绕组故障引起电机转矩、转速波动;波动分量的大小、频率可定量计算;转矩与转速波动的频率相等,波动的幅值随转子绕组故障严重程度增加而增加;负载转动惯量对电机转矩、转速有较大的影响,负载转动惯量增加,转矩波动分量的幅值增加而转速波动分量的幅值减小.     

一种实用型补偿算法在交流采样中的应用

通过对交流同步采样误差的分析,提出了一种软件补偿算法,解决被测信号工频周期变化、采样时间间隔非等分等带来的采样精度降低的问题．仿真结果表明此法切实可行、计算简单,有效地提高了测量精度．     

邻井定位多频优化过零梯形激励信号源设计

通过分析正弦波、方波和最优化过零方波作为激励信号源的优点和不足,设计了集合这三种激励信号源优点的优化过零梯形波,以满足主动型邻井定位技术的测距范围和精度需要。同时提出了基于优化过零梯形波信号源的多频信号检测算法:首先,把接收端的三频含噪信号进行DFT算法处理,找出三个最大幅值对应的频率,求出对应频率的恢复信号幅值;其次,进行幅值校正得到三个频率原始激励信号的真实幅值;最后,对计算出的每个信号的频率及幅值进行重新构造,得到重构信号。仿真实验表明,优化过零梯形波的基波能量占比接近于正弦波,高于最优化过零方波,便于其扩大测距范围、增加测距精度,而且优化过零梯形波作为激励信号源容易在工程上实现。     

基于LabVIEW的电动机轴承故障诊断和性能退化评估系统设计

轴承作为电动机的核心部件,主要起到支撑引导轴、减小设备摩擦、连接不同设备等作用,准确判断其故障类型并评估其健康状态对于合理安排设备的检修具有重大意义。为此,设计了一套基于LabVIEW平台的电动机轴承实时故障诊断和性能退化评估系统。利用卷积神经网络(CNN)的特征挖掘能力,自主学习原始振动信号中的故障特征,在LabVIEW平台上构建故障诊断模型,实现轴承运行状态的实时诊断;对原始振动信号小波降噪后,提取信号时域特征,通过对所提取的特征进行主元分析(PCA)来获取表征轴承性能退化的综合指标;在LabVIEW平台上开发电动机轴承的故障诊断与性能退化评估系统软件。在线故障诊断和性能评估实验结果验证了该系统的实时性和有效性。     

多通道测量的等精度频率计

介绍一种基于等精度测量的数字频率计的设计方案,该频率计在每个不同测频范围内保持精度不变,且对于幅度值较小的高低频信号能够准确测出.采用多通道的放大整形电路,故能在较宽的频率和幅度范围内对频率、周期、占空比、两路信号的时间间隔等参数进行测量.又结合STM32单片机强大的数据处理能力,将基准频率提高以获取更高的测量精度,还增加软件滤波使测量结果更为稳定.仿真和实验结果表明其测量精度高,有较高的稳定性.     

高压脉冲幅值测量电路的误差分析及改进电路

为了提高高压脉冲幅值的测量精度,对高压脉冲幅值测量电路的电路误差进行了计算,分析了测量电路产生误差的原因。设计一种单脉冲电压正峰值保持电路对高压脉冲幅值测量电路进行了改进。主要采用单脉冲保持电路增大电容器的电荷保持时间,减少漏电。电路经过改进后,减小了原电路的高压脉冲幅值测量误差,为实际应用打下良好的基础。     

基于非线性接触测量的步进电机故障诊断技术

为实现对步进电机故障的精准诊断,引进非线性接触测量技术,设计了一种步进电机故障诊断方法。将非线性接触测量过程作为一种对信号的时间序列重构过程,使用加速度传感器,主动采集步进电机在作业中的频谱信号;对步进电机在作业过程中的电流、电压和脉冲等参数进行时间域分析,采用短时傅立叶转换方式,处理步进电机作业信号;通过步进电机故障范围确定与故障点查找,完成步进电机故障诊断方法的设计。设计对比实验证明：该方法不仅可以准确识别步进电机作业过程中的采样信号故障,还可以精准诊断步进电机在不同故障状态下的异常电流值。     

基于GAPSO-SVM的滚动轴承故障分类方法

针对滚动轴承故障分类准确率低的问题,提出一种利用遗传算法结合粒子群算法优化支持向量机分类器的故障诊断方法.实验通过提取滚动轴承不同故障状态下的振动信号,以转化成时域和频域组成的特征集为特征向量,利用粒子群生成二维粒子,即惩罚因子C、核函数参数G,并喂入支持向量机进行训练和交叉验证,取最优适应度对应的粒子,进而构建遗传粒...     

基于90°接线的三采样值积算法计算无功功率的研究

为保证计算结果的准确性,传统90°接线计算系统无功功率须在一个正弦周期内采集较多的点参与系统无功功率的计算,该算法具有计算量大、计算周期较长等缺陷.而三采样值积算法是电力系统微机保护中常用的特征量算法,具有采集数据少、计算方法简单以及通过合理的设置采样间隔可以有效降低计算量等优点[1].考虑到三采样值积算法的优越性以及实际三相三线制系统中无法准确测量各相电压等特点,本文借鉴90°接线原理提出了基于90°接线的三采样值积算法计算无功功率的方法,并通过SIMULINK仿真进一步验证了该算法的可行性.     

求相量幅值的一种较精确快速算法

在工业过程控制领域，经常要涉及求相量幅值的计算，如求电压的幅值、电流的幅值等。而在求相量幅值的过程中，不可避免地要遇到开平方根的问题，由于现有的智能装置的中央处理器多数都不能支持开方运算，所以常常为开方计算而花费大量的宝贵时间。现有的各种算法，往往难以做到计算精度和计算速度的统一，因此，必须找到一种既有较高计算精度又能满足计算速度要求的算法。     

基于四元数表示的彩色图像混合噪声去噪（英文）

为了能够更加有效地恢复受混合高斯和脉冲噪声污染的彩色图像,采用基于四元数的彩色图像整体处理方案,提出了一种彩色图像混合噪声去噪算法.首先,通过一个纯四元数矩阵表征一幅彩色图像;然后,根据高斯噪声和脉冲噪声的不同特性,采用基于四元数方向矢量排序统计的算法检测脉冲噪声位置;最后,将针对高斯噪声的基于四元数最优权值的非局部均值滤波器进行改进以应用于混合噪声图像去噪,在权值计算时不考虑已被检测出的脉冲噪声点.对5幅标准图像的实验结果表明,所提算法的去噪效果优于目前常用的ROR-NLM(robust outlyingness ratio-nonlocal means)算法和最优权值混合滤波器.