小波分析与Hilbert分析在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承故障信号的非平稳和调制特点,使用小波分析技术,对检测的信号进行分解,并对含有故障特征的信号进行重构,实现故障信号的提取.应用Hilbert变换进行解调和细化频谱分析,得出故障信号所对应的频谱,从而判断轴承故障模式.通过Matlab仿真证明了小波分析结合Hilbert分析法在滚动轴承故障诊断中提取特征频率的应用价值.     

基于Hermitian小波的时间-小波能量谱滚动轴承故障诊断方法

针对滚动轴承早期故障微弱特征难以提取的问题,提出了一种基于Hermitian小波时间-能量谱的滚动轴承故障诊断方法.该方法针对轴承故障振动信号具有奇异性的特点,首先利用Hermitian小波对原始信号进行连续小波变换;再根据小波变换的结果求取信号能量在时间轴上的分布情况,利用谱峭度指标作为选择最佳累积尺度的标准,得到时间-小波能量分布;最后对时间-小波能量分布进行谱分析得到时间-小波能量谱以提取故障特征.利用时间-小波能量谱对仿真信号和轴承外圈及内圈点蚀故障信号进行分析.结果表明:该方法可有效地提取出强噪声环境下微弱故障的特征成分,并与普通的时间-小波能量谱作对比,特征提取效果更为明显,非常适用于滚动轴承早期故障诊断.     

基于多小波和峭度准则的风力发电机滚动轴承故障检测

风力发电是全球未来最重要的代替能源,由于其风电机组工作在恶劣的条件下,易造成风力发电机局部出现故障.风力发电机组的滚动轴承故障振动信号呈现非线性和非平稳特点,大量背景噪声污染导致故障特征难以有效识别,提出了多小波和谱峭度相结合的风力发电机滚动轴承故障特征提取方法.首先对振动信号进行多小波降噪,计算其峭度值,评判风机轴承是否产生故障;其次依据快速峭度图算法的自适应选择性获得最优的滤波器参数,滤波后对其进行平方包络分析;最后提取高频共振信号中包含的低频信息,判断风机的故障类型.通过仿真实验结果表明,对于风机轴承微弱的故障诊断,该方法能排除强烈的噪声干扰,保留易丢失的有用信号,明显提高信噪比,精确识别出故障特征频段,有效地的进行故障诊断.     

基于小波包分析的数控机床主轴滚动轴承故障诊断

滚动轴承损伤类故障的分析诊断基础是提取故障信息。利用小波包分析对机床主轴滚动轴承振动信号进行分解,求出各频段的能量,提取了轴承故障的特征频率并对故障进行定位,表明了小波包分析方法在滚动轴承故障诊断的有效性和优良性。     

基于虚拟仪器的滚动轴承振动故障诊断系统

介绍了小波变换在滚动轴承故障特征提取中的应用．结合小波变换研制了一套滚动轴承故障诊断虚拟仪器系统．通过对滚动轴承振动信号的小波变换分析，可提取滚动轴承运行状态的特征向量，分析滚动轴承的振动信号，诊断轴承的故障．     

多小波自适应阈值降噪在故障诊断中的应用

为了提取淹没在强背景噪声下的微弱故障信息,引入多小波自适应阈值降噪方法实现滚动轴承的信号去噪,并结合包络解调提取故障特征.多小波具有多个尺度函数和小波函数,具备单小波无法同时满足的对称性、正交性、紧支性和高阶消失矩等优良特性,可匹配信号中的不同特征信息.基于轴承外圈点蚀故障的仿真信号,分别利用GHM多小波和Db2小波对其进行降噪处理.通过信噪比的定量分析表明,相比单小波而言,多小波的降噪优势明显.针对滚动轴承的微点蚀实验信号和现场实采集的工程数据,多小波自适应阈值技术比单小波方法具有更好的降噪效果,且更易于提取出滚动轴承的早期故障信息.     

低速滚动轴承故障信号捕捉与分离研究

根据低速滚动轴承故障诊断难度较大的特点，提出了利用应力波与小波分析进行低速滚动轴承故障诊断的方法.以低速运转Cooper轴承系列01B65 EX滚子轴承为例，建立了故障轴承的三维整体接触计算模型，运用有限元软件对其进行了分析，计算出外圈故障的最大应力应变及各元件之间的接触应力，将发生故障前后的外圈外表面应力应变和接触应力分布规律进行比较.在应力波实验分析的基础上，选择db6母小波、尺度j=4对实验所采集的故障信号进行小波分解，提取了故障的应力波信号特征频率，对低速滚动轴承故障进行了正确诊断.结果表明，应力波和小波分析是低速机械故障诊断的有效方法.     

基于提升小波变换和Hilbert调制技术的故障识别方法

齿轮局部发生故障后,非线性振动信号频谱中齿轮啮合频率及其二、三次谐波附近的边频带均出现显著增长.由于提升小波算法预测和更新原理与故障信号紧密相关,利用提升小波对振动信号进行时频特性分析和信息预处理,通过预测器和更新器的设计取代小波基函数选取过程;随后对蕴含大量故障特征信息的高频细节信号实施Hilbert变换,调制信号的包络谱中彻底剔除常规振动分量仅保留故障信息,该方法可高效识别振动信号频谱中的齿轮故障特征频率.最后用实例验证基于提升小波变换的Hilbert调制分析在齿轮故障诊断中的有效性.     

一种滚动轴承故障的诊断方法

针对滚动轴承的故障特点,提出了一种小波包分析、粗糙集理论和神经网络相结合的轴承诊断方法.利用小波包变换对信号进行适当层次的小波包分解,对信号的频带进行精细的分割,以各个频带信号能量的分布情况作为故障特征量,形成故障诊断决策表;接着根据粗糙集理论进行处理得到更为简明的最优诊断规则;然后根据约简结果,建立了神经网络故障诊断系统;最后以诊断实例验证了该方法的有效性和可行性.     

滚动轴承的智能诊断系统研究

利用虚拟仪器平台,选用加速度传感器和声级计拾取滚动轴承的振动信号和声信号,运用小波分析提取轴承特征信号;构建了基于BP神经网络的数据融合结构,实现轴承故障的智能诊断,提高了诊断效率和准确性.     

齿轮—五杆机构的轨迹特性研究

采用计算机机构动画仿真的方法，对齿轮五杆机构的轨迹特性进行了研究。分析了该机构双曲柄存在的条件，两连杆铰接点Ｃ的轨迹曲线可到达的区域及该轨迹曲线形状随机构结构参数的不同而变化的规律，从而为齿轮五杆机构的轨迹综合提供了重要依据。     

数学优化方法在新安江模型参数率定中的应用分析

以3种数学优化方法及新安江(三水源)模型的理论为依据,介绍了优化方法在新安江三水源模型参数率定中的应用.将率定成果与API模型进行了对比,说明这3种优化方法在大宁河流域参数率定中应用效果良好,具有很好的参考和推广价值.     

密炼机转子的刚度计算

介绍了变截面梁变形计算的初参数法，运用该方法求密炼机转子的变形，并得到了精确的解。     

高等学校固定资产计提折旧问题探讨

中国现行会计制度规定,高等学校的固定资产不计提折旧。随着经济的发展和高等教育的改革,高等学校的经济成分越来越复杂,固定资产管理和核算中暴露出来的问题越来越突出。针对现行高校固定资产计价模式存在的问题,提出了对高校固定资产计提折旧的设想,研究了高校固定资产折旧的范围、折旧年限、折旧方法及会计处理办法。     

浅析资产减值会计对利润的操纵

会计制度规定企业定期或者至少于每年年度终了，对各项资产进行全面检查，合理地预计各项资产可能发生的损失，并计提资产减值准备，既不高估资产或收益，也不少计负债或费用，从而避免虚增企业利润。但在实务中，一些企业却利用会计法规准则中的原则性，通过资产减值准备达到操纵会计利润的目的，本文即是从企业滥用资产减值入手，以实例来揭示企业计提秘密准备的意图，以引起业内人士的重视。     

对董事自相交易忠实义务的研究

自相交易是指董事代表公司的利益与自己或者与自己有利益关系的其他公司或者企业进行的交易,是忠实义务的核心问题。因此,董事的自相交易是董事信义义务所要规制的主要方面。比较了英美法系和大陆法系的交易互相规则;结合自我交易的具体内容,分析了我国公司法关于自相交易的相关规定。     

扬声器的自滤波特性与D类功放失真的改善

应用动圈式扬声器的电—力—声类比等效线路对动圈式扬声器的频率特性进行了初步的研究,提出了利用扬声器的自滤波性能改善因D类功放移相网络引起信号相位失真的方法。同时,采用比较、反馈的方法对音频信号的谐波加以抑制,使得数字功放的总体失真指数下降。     

红土颗粒粒度的分维变化特征

借助分形几何理论,探讨红土在不同处理方法下其颗粒粒度的分维变化特征结果表明：红土的颗粒粒度具有线性分形结构的特点是客观存在的事实,其分维值的大小反映了土中颗粒粒度的分布情况,并与土的物理力学性之间存在一定的关系分维是描述土的颗粒粒度的一个新的特征参数     

红豆杉原生质体制备和培养研究

采用不同浓度的纤维索酶和果胶酶混合液对红豆杉种子的胚进行了处理,采用3％ 0.5％(m／v)的纤维索酶 果胶酶混合液效果好．得到了红豆杉胚原生质体;同时采用了B5、V-KM、MS3种培养基对所得到的原生质体进行了初步培养;实验结果表明．采用V-KM附加椰子汁(含天然植物激素)培养基培养胚性原生质体效果较好,并研究了植物激素的浓度和光照强度等对愈伤组织的诱导的影响,表明采用IAA和NAA对愈伤组织生长效果较好,光照强度在1000lx生长效果较好.     

旅游地环境的可持续发展问题

对旅游业的资源型特点,当前旅游业发展对旅游地环境的影响程度,以及不断强化旅游地环境保护的重意义作了精辟地分析．提出了以人为本、突出特色、塑造形象、科学规划和管理的旅游地环境可持续发展的思想和方法．