基于傅里叶分解与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法

针对强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征难以提取的特点,提出了基于傅里叶分解(FDM)与1.5维Teager能量谱的滚动轴承故障诊断方法。首先利用傅里叶分解的自适应性特点,将故障信号分解为若干个瞬时频率具有物理意义的固有频带函数,然后利用自相关系数法筛选固有频带函数进行信号重构,对重构后的信号求解1.5维Teager能量谱,从而得到故障特征频率,进行故障诊断。仿真结果表明,与传统的包络谱分析相比,该方法的故障特征更加明显,效果更好。最后将该方法成功地应用到实际的滚动轴承故障诊断中,进一步验证了该方法的有效性。     

最大相关峭度反褶积与傅里叶分解方法相结合的滚动轴承故障诊断

针对强背景噪声环境下滚动轴承故障特征难以提取的问题,提出一种基于最大相关峭度反褶积(MCKD)与傅里叶分解方法(FDM)相结合的滚动轴承故障诊断方法。首先采用MCKD对振动信号去噪、提取与故障相关的冲击成分;其次,采用FDM对去噪信号进行分解,得到若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶固有频带函数和一个残余分量之和;第三,依据各个模态与去噪信号的相关性提取包含故障信息的最优模态分量,并对它们进行重构;最后,计算重构信号的包络谱,从谱图中读取故障信息。将所提故障诊断方法应用于滚动轴承故障仿真和实验数据分析,并通过与现有方法进行对比,结果表明,该方法优于所对比的方法。     

基于傅里叶分解方法的航空发动机转子故障诊断

针对传统时频分析法无法提取转子故障特征信息的问题,提出了基于傅里叶分解方法(FDM)的转子碰摩故障诊断方法。构造了调频调幅仿真信号,对比FDM、集合经验模态分解(EEMD)、变分模态分解(VMD)的分解结果发现,FDM能够实现仿真信号的完备性分解,且时频分辨率高。利用FDM对采集到的转子试验器机匣单点-转子全周碰摩试验故障数据进行诊断,不同算法故障信号分解结果的周期功率谱密度估计和故障特征提取结果表明,该方法具有更高的诊断可靠性,可有效地解决转子故障诊断问题。     

基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断研究

针对傅里叶分解方法(FDM)在强噪声的环境下难以准确地提取故障特征的问题,利用FDM具有正交性、完备性及局部性的特点,及Teager能量算子(TEO)能突显信号中脉冲特征的优势,提出了一种基于FDM和TEO的滚动轴承故障诊断方法.首先,使用FDM按照高频到低频的搜寻方式,搜寻到了傅里叶固有模态分量信号;然后,利用峭度准...     

基于自适应经验傅里叶分解的机械故障诊断方法

为了克服傅里叶变换、经验模态分解与傅里叶分解方法在分析非平稳信号方面的不足,提出一种适合非线性和非平稳信号分析的新方法——自适应经验傅里叶分解(Adaptive empirical Fourier decomposition,AEFD)。AEFD方法以快速傅里叶变换为基础,通过对变换系数进行分组重构,能够将一个非平稳信号自适应地分解为若干个瞬时频率具有物理意义的傅里叶本征模态函数(Fourier intrinsic mode function,FIMF)之和。研究了AEFD的分解正交性和精确性,通过仿真信号分析,将其与经验模态分解,变分模态分解和傅里叶分解方法等进行了详细对比,结果表明了AEFD的优越性。最后,为了提高故障诊断的精度和验证AEFD的有效性,将AEFD应用到转子碰摩和滚动轴承局部故障诊断中。试验数据分析结果表明,与经验模态分解等方法相比,AEFD不仅能够有效地诊断故障,而且诊断精度更高。     

利用FDM和随机共振检测风机主轴承微弱旋转信号

轴承作为风力发电机设备中重要部件,其健康状态直接影响风力发电机运行的稳定性和现场的安全可靠性.由于风力发电机特殊的工作环境,导致采集到的振动信号中包含大量的噪声干扰,难以准确提取轴承振动信号包含的信息成分,给评估主轴承健康状态带来困难.因此本文采用将傅立叶分解(Fourier decomposition method,FDM)和随机共振(Stochastic resonance,SR)相结合的方式提取信号中微弱的轴承振动信息.首先用FDM将原始信号自适应地分解为一系列包含轴承振动特征的傅立叶频带函数,然后找出相关性大的频带函数进行重构,最后采用SR对重构信号进行分析获得特征频率,判断轴承的健康状态.结果 显示,将两种方法相结合能有效提高输出信噪比,提升特征频率检测的精度,为实现风机轴承早期微弱故障诊断提供帮助.     

高速列车转向架区气动噪声分离研究

提出了一种基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换时频分析方法,并将该方法用于行星齿轮箱的故障诊断。该时频分析方法通过使用快速路径优化获得瞬时频率变化规律,在短时傅里叶变换过程中自适应的改变时窗长度,从而获得更恰当的时频分辨率。针对行星齿轮箱运行状态不稳定的特点,通过使用笔者提出的时频分析方法可以有效地提取出行星齿轮箱的转速信息,利用参考转速对故障信号角度域重采样和阶次分析,从而实现变转速情况下的行星齿轮箱故障诊断。仿真分析表明,与传统短时傅里叶变换相比基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换得到的时频分布能量更加集中;试验分析证明了基于快速路径优化的自适应短时傅里叶变换方法在行星齿轮箱故障诊断中的有效性。     

基于二维深度卷积网络的旋转机械故障诊断

针对旋转机械振动信号复杂且难以提取有效故障特征的问题,提出了一种短时傅里叶变换和二维深度卷积网络相结合的故障诊断方法。首先对旋转机械振动信号进行短时傅里叶变换,得到时频图;接着将时频图输入到二维深度卷积网络中进行识别,得到最终分类结果。将该方法分别应用于滚动轴承与齿轮箱故障诊断中,在凯斯西储大学滚动轴承数据集、PHM2009直齿齿轮箱数据集上均取得了较好效果,正确率优于将时域信号直接输入到经典CNN中,验证了该方法的优越性。     

齿轮传动系统非线性频率调制规律仿真分析及实验研究

针对传统快速傅里叶变换(FFT)研究齿轮系统非线性非平稳振动存在虚假信号和假频的问题,提出了基于希尔伯特黄变换的本征模态函数(IMFs)傅里叶变换法。该方法通过经验模态分解(EMD)将原始信号分解为一系列不同时间特征尺度的IMFs,对能够反映原始信号物理意义的IMF进行傅里叶变换。以某型采煤机截割部齿轮箱为工程范例,通过振动实验得到齿轮系统非线性振动响应。分别利用传统FFT法和本征模态函数FFT法对实测信号进行非线性振动分析。研究结果表明:本征模态函数FFT法显著减少了多余且无意义的频率成分,能够更好地识别参与非线性频率调制的齿轮啮合特征频率,避免了传统FFT法产生的虚假频率干扰。该研究对分析齿轮转子系统非线性频率调制现象具有一定的参考价值。     

FDM和RCMDE结合的特征提取与故障诊断

为提取有效特征向量以实现航空发动动机转子的故障诊断,针对航空发动机转子振动信号的非线性、非平稳的特性,首先,应用傅里叶分解方法(Fourier decomposition method,简称FDM)提取航空发动机转子信号的边际谱重心及最大能量层的谱重心;其次,计算振动信号的精细复合多尺度散布熵;最后,应用双阶自适应小波聚类方法对特征空间实现故障分类与识别。应用航空发动机转子试验器采集的样本验证表明,上述方法提取的特征值准确且波动小,同种故障类型的特征值集中,不同故障类型之间差异大,有利于提高多种故障类型混合的诊断精度。     

基于极值法和重心法的离散频谱校正方法

针对多频率信号,在分析矩形窗函数的频谱泄漏特点的基础上,应用极值法搜索需校正的频率,然后用重心法求得校正后的频率、幅值和相位。该方法计算量小,能够快速找到需校正的谱线并进行校正,满足工程实时监测的需要。     

商务方法专利及商务方法的可专利性

1商务（业）方法（Business Method Patent）专利的兴起 “商务（业）方法专利”,是近一、二年来始为各国知识产权界知晓的一种新型专利。“商务方法专利”的兴起引起了各国知识产权界及司法界的极大关注。因为,按以往世界各国专利法的解释,商务方法作为一种智力活动规则和方法,不受专利保护。     

连接空腹型材的一种新方法——固体膨胀法

空腹型材、尤其是薄壁空腹型材的应用日趋广泛，传统连接方法主要有两种：焊接和螺栓连接。但他们各有其局限性：采用焊接方法要求型材必须有较好的可焊性，因此它难以在诸如铝合金、塑钢、铜、工程塑料等型材中发挥作用；螺栓连接，其强度和可靠性相对较差，并且影响外观，对型材截面还有特定要求，比如预留螺栓位置、尽可能不用曲面等。而固体膨胀法完全避免了传统连接方法的局限性，保留发展了传统连接方法的优点，具有推广应用价值。基本原理根据力学原理，被连接的薄壁空腹型材的总体强度主要取决于抵抗以下３种应力的能力：压应力：薄…     

不确定性桁架结构区间有限元分析的区间因子法

利用区间因子表征区间变量的不确定性,将区间变量表示为其均值和区间因子的乘积;根据区间运算规则,将区间分析与有限元方法相结合,提出了非概率不确定的结构的一种区间有限元分析的方法。构建了区间参数杆系结构在区间荷载作用下的分析模型,导出了结构的区间位移和区间应力响应区间变量表达式。通过算例考察了任一结构参数和荷栽的不确定性对位移和应力的影响,获得了一些有意义的结论。     

基于牛顿迭代法的显微视觉控制方法研究

在建立显微立体视觉模型的基础上,提出一种仿牛顿迭代法的视觉控制方法,通过遮代逼近的方法控制机械手运动到指定住置,同时还对迭代逼近的收敛条件及近似线性显微视觉系统的迭代误差上限进行分析推导.实验证明,本方法避免了系统的精确标定和高频率采样,具有精确度高、收敛速度快、鲁棒性好等特点,平均迭代3.5次就可以以一个像素的精度逼近目标位置.     

计算机辅助协调设计的新方法--网络计划法

协调设计存在于自动机械设计的每一阶段，具有层次性，继承性和模糊性等特点，在改进已有网络计划技术的基础上，提出了计算机辅助协调设计方法，建立了能够计算自动机械工作循环时间的协调设计多级网络模型。     

基于混合法和互补滤波器的车速计算方法

针对汽车纵向速度的实时计算问题,在分析汽车纵向运动学及动力学特性的基础上,提出了一种基于混合法和互补滤波器的车速实时计算方法。为了进一步提高车速计算系统在防抱死制动系统(ABS)干扰下的性能,根据互补滤波原理设计了一种扩展计算系统。为验证算法的有效性,搭建仿真平台,进行了相关的仿真实验。仿真结果表明,所提出的算法能够实现对汽车速度的实时计算,且具有较好的抗干扰性。     

基于ASTFA的广义解调方法及应用

结合自适应最稀疏时频分析（ASTFA）和广义解调的优点提出了基于ASTFA的广义解调方法。该方法首先采用ASTFA对原始信号进行分解,得到分量信号及其相位函数;然后,提取该相位函数的二次项及高次项,获得解调相位函数;之后利用解调相位函数对分量信号进行广义解调;最后对广义解调后的信号进行频域分析,提取特征信息。仿真和实验分析结果表明,基于ASTFA的广义解调方法非常适用于处理多分量频率调制信号,能够有效提取滚动轴承在变速工况下的故障特征信息。     

气浮沉积技术

气浮沉积法简称AD法,是一种新近开发的表面涂层制备方法,属于热喷涂技术范畴。AD法由低真空沉积室,喷咀,粉末雾化室,机械真空泵等组成。AD法具有沉积温度低(室温),沉积率高,涂层密度高,结合强度高等优点。AD法的一个突出的应用就是制备铁电薄膜陶瓷涂层,如PZT(Pb(Zr,Ti)O3)。AD法制备的PZT涂层成分均匀,且由于沉积中的液相烧结机理而致密化。退火处理可以很好地提高PZT涂层的铁电特性。载流气体种类对PZT涂层的结合强度没有明显影响。