应用S.L.Peng窄带分解与广义分形的自动机故障诊断

针对某型高射机枪自动机振动信号低信噪比、干扰多的特点,提出利用S.L.Peng的局部窄带分解理论对信号进行分解和重构,并用支持向量机对故障模式进行识别。通过对自动机故障机理分析,找到易发生故障的位置,并设置3种故障后进行振动信号采集。将信号通过基于局部窄带信号的分解和重构后通过广义维数计算获得各种工况的盒维数、信息维数、关联维数、广义分形维数谱均值,将其供给支持向量机进行故障分类。所得诊断结果准确率达93.75%,具有一定的参考及实用价值。     

柴油机缸盖振动信号分形特征研究

针对柴油机振动信号的非线性特征,将小波变换与分形理论结合;由此进行缸盖振动信号的分析及故障特征的提取,进而对柴油机气阀间隙异常故障进行诊断。随后计算信号小波包频带盒维数、小波变换模极大及信号的多重分形谱。结果表明,这种将分形维数和多重分形谱的结构作为系统的衡量指标和故障的表征参数,使诊断结果简单、现实可行。     

爆破振动信号时频特征的三维分形特性研究

为进一步研究爆破振动信号能量特征,基于小波包变换方法对爆破振动信号时频能量特征进行分析。在二维矩形盒维数模型的基础上建立了计算三维曲面分形盒维数模型,并计算得到实测爆破振动信号时频能量谱的三维分形盒维数D3d=2.148 8。该分形维数满足空间分形条件2D3d3,验证了爆破振动信号时频能量谱具有三维分形特征。经研究三维分形曲面盒维数D3d与其剖面二维分形盒维数D2d之间的数值关系,表明计算空间分形曲面分维数的常规假设D3d=D2d+1并非严格成立。研究表明,所提出的长方体覆盖空间曲面的分形维数计算方法可行、有效,为进一步研究爆破振动信号特征、控制爆破地震效应提供了新的研究思路。     

基于多重分形理论与神经网络的齿轮故障诊断

针对齿轮故障振动信号具有多重分形特征,提出多重分形与神经网络相结合的机械故障诊断方法。采用多重分形理论计算出振动时间序列的多分形谱f(α)和广义分形维数D(q),并将多分形谱能和广义分形维数谱能作为特征量,构成二维特征向量。将该特征向量作为概率神经网络的输入参量,对采自齿轮故障台的振动信号进行故障分类。作为对比,将关联维数作为特征量输入同样参数的概率神经网络并进行故障识别,结果表明,所提出的方法具有更高的识别率。     

基于EEMD分形与二次型SPWV分布的爆破振动信号分析

通过EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)分解和分形盒维数组合算法,结合爆破振动信号统计自相似特性,提出了利用广义自相似性因子来识别爆破振动信号主分量的EEMD分形盒维数广义自相似性方法,并用机车运行振动信号对该方法的精确度进行了验证。将爆破振动原始信号和优势分量重组信号分别采用多重分形算法,定量描述了爆破振动信号在无标度区内的多重分形特征,并对比分析了原始信号和优势分量重组信号的Cohen类二次型SPWV(Smooth Pseudo Wigner-Ville)分布时频特性。结果表明:EEMD分形盒维数广义自相似性方法能够精确识别振动信号的主分量。EEMD优势分量重组多重分形与重组二次型SPWV分布相结合分析方法,可以深刻揭示爆破振动信号中包含的局部时频特性,更能有效改善模态混叠并消除交叉项干扰,提高信号时频聚集性。     

基于多重分形与奇异值分解的往复压缩机故障特征提取方法研究

针对往复压缩机故障信息干扰耦合,振动信号呈现复杂非线性、非平稳等特性,提出一种基于多重分形与奇异值分解的多传感器故障特征提取方法。广义分形维数能够更精细的刻画信号的局部尺度行为,通过对多传感器信号进行多重分形分析,构成广义分形维数初始特征矩阵,应用奇异值分解法进行数据压缩,提取矩阵特征值作为故障特征向量。以往复压缩机传动机构为研究对象,通过振动信号提取不同位置轴承间隙大故障的特征向量,利用支持向量机作为分类器,与单一传感器多重分形法和多传感器单重分形法进行对比分析,验证了该方法的有效性。     

基于分形盒维数和多重分形的爆破地震波信号分析

为深入研究爆破地震波特性,采用分形盒维数和多重分形理论相结合的数学方法,通过其算法的理论推导和MATLAB软件编程计算得到地震波信号的盒维数值和多重分形谱图,对地震波信号的分形特征进行了分析。研究表明:盒维数D值的大小反映了地震波曲线的复杂程度和频率结构特征,说明盒维数只是对地震波信号整体性的描述;多重分形能够更加精细地描述地震波信号的局部特征,其谱图描述了不同奇异性指数α的概率信息。因此提出使用分形盒维数和多重分形相结合的信号分析方法,获取爆破地震波信号的整体强弱、频谱结构特征和局部的奇异性等重要信息。     

不同方向爆破振动信号的分形特征

应用分形理论的盒维数方法,建立双尺度矩形盒维数模型,对井下深孔爆破地表振动实测信号进行分析。介绍了爆破振动信号盒维数D和拟合参数b的计算方法,并获得所测各点的T(切向)、V(垂向)、L(径向)三个方向的爆破振动信号的盒维数D和拟合参数b;结合爆破振动信号的频谱图,对不同方向爆破振动信号的分形特征进行了探讨。初步研究表明:不同方向的爆破振动信号都表现出盒维数D值越大,信号高频成分越多,反之则越少的特征;爆破药量对拟合参数b值大小的影响呈类似规律。     

摩擦振动信号的经验模式分解和多重分形研究

为提取摩擦振动的特征信号和实现摩擦振动特征信号的定量表征,在摩擦磨损试验机上进行了船用柴油机缸套-活塞环摩擦副摩擦磨损模拟试验,应用经验模式分解(Empirical mode decomposition,EMD)对非线性、非平稳的摩擦振动信号进行分解,获得若干个本征模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。根据振幅范围和互相关系数,从EMD的所有IMF中选择反映摩擦振动特征的IMF分量重新合成摩擦振动特征信号,利用改进的多重分形算法对摩擦振动特征信号进行多重分形分析,得到摩擦振动信号的多重分形谱,进一步求取摩擦振动信号多重分形谱的宽度、极大值、维差以及非对称指数。研究结果表明,经验模式分解能够实现微弱摩擦振动特征信号的提取,多重分形谱参数可以作为摩擦振动信号的特征值。     

燃气轮机拉杆转子考虑接触效应的扭转振动模态分析

燃气轮机转子一般是由多个层叠的轮盘通过拉杆组合而成,各轮盘接触面由磨削加工形成。粗糙度测试结果表明磨削加工的实验拉杆转子轮盘面具有两个不同分形结构的区域。利用结构函数法计算了这种双重分形面的轮廓曲线的分形维数D1、D2和分形粗糙度参数G1、G2 。采用双重分形几何描述接触表面的拓扑结构,并根据赫兹接触理论导出接触微凸体的切向接触刚度。弹塑性双重分形面的切向接触刚度等于所有微观弹性接触点的切向接触刚度的总和。粗糙层是由相接触的微凸体所构成的,其抗扭刚度模化为接触转子轮盘间的一个抗扭弹簧。通过三维有限元模态分析和实验模态分析得到了拉杆转子在不同预紧力下的扭振模态频率。通过上述计算和实验结果识别了粗糙层的抗扭刚度,实验测试结果和理论计算结果相一致,这表明上述接触层抗扭刚度的双重分形模型实合理的,可以有效地考虑接触效应对拉杆转子扭转振动模态频率的影响。     

冻结立井爆破振动信号多重分形去趋势波动分析

针对基于配分函数的多重分形分析不利于局部标度特性突显的问题,把多重分形去趋势波动分析(MF-DFA)方法引入到爆破振动信号分析领域。研究表明:立井爆破振动信号具有多重分形特征,在周边眼不同装药形式下爆破信号MF-DFA谱和多重分形奇异谱具有显著差异,可作为判别周边装药结构形式的特征参数。MF-DFA谱图及其相关参数可以表征立井不同爆破方案下井壁振动响应状态特征,为炮孔装药结构和装药参数的识别与分类提供了一种有效的方法。     

预紧失谐对组合转子动力学特性和结构强度的影响

为了深入了解拉杆预紧失谐对组合转子动力学特性的影响,建立考虑界面粗糙度的组合转子预紧失谐模型,研究预紧失谐下组合转子动力学特性.在此基础上,分析拉杆预紧失谐对组合转子结构强度的影响.研究结果表明:与预紧谐调相比,正、负失谐均引起组合转子振动加剧;转速越大、拉杆数目越少、轮盘级数越多,转子不平衡响应越大.拉杆预紧负失谐时转子最大应力与预紧谐调时相当,拉杆预紧正失谐对转子强度影响显著,失谐使得轮盘界面的最大应力增加.     

粗糙度和预紧力对拉杆转子轮盘接触面静摩擦系数的试验研究

为探究拉杆转子轮盘接触面间静摩擦系数的变化规律,根据分形接触理论对拉杆转子轮盘结合面的实际接触状态进行理论分析。针对不同粗糙度等级和不同拉杆预紧力影响下的拉杆转子轮盘接触面静摩擦系数进行数值仿真计算和试验研究工作。试验研究发现,静摩擦系数随法向载荷的增大而减小。试验测量轮盘端面的粗糙度,发现粗糙度较小或较大时,静摩擦系数的大小与粗糙度成反比;当粗糙度位于某一范围时,静摩擦系数的大小与粗糙度成正比。但分形接触理论认为,结合面间的静摩擦系数随法向载荷的增大而增大。所以分形接触理论不适用于粗糙度较大、法向力较小的场合,接触面静摩擦系数的机理有待进一步研究,分形接触理论有待完善。     

预紧力与粗糙度对拉杆弯曲振动特性影响的研究

微小型涡喷发动机的离心叶轮轴向长度相比转轴长度不可忽略,可将其看作拉杆转子结构。为研究该拉杆转子结构的弯曲振动特性,建立了包含连接面的简支梁数学模型,应用结合面接触分形理论,推导了预紧力、粗糙度对拉杆弯曲振动特性的数学关系。通过算例研究,得出了预紧力、粗糙度对拉杆弯曲振动特性的影响趋势。结果表明:连接面所需的最小预紧力随着粗糙度的增加呈指数增长;仅考虑连接面刚度变化的情况下,拉杆固有频率与对数坐标下的预紧力之间呈S型曲线关系,粗糙度值越大,S曲线的潜伏期越长;同时考虑预紧力对连接面刚度和拉杆抗弯刚度的影响,当粗糙度较小时,拉杆固有频率随预紧力上升而上升;粗糙度较大或预紧力较大时,拉杆固有频率随预紧力上升而下降。     

法兰连结结构的振动测试试验分析

利用虚拟仪器LabVIEW软件,针对法兰连接结构振动测试试验,开发具有信号发生(频率可调的伪随机和正弦)、数据采集、谱分析等数据处理功能的分析系统,完成了法兰螺栓连接结构在不同预紧力下的振动试验。通过对试验数据的谱分析、差量分析表明:法兰螺栓连接结构的非线性特性对结构动态响应影响是显著的,各种非线性振动现象明显,信号不对称性表现的尤其突出,且与螺栓的预紧状态密切相关。借助于频谱信息,可判定螺栓松紧的程度,为结构连接状态的诊断提供依据。     

基于分形维数和GA-SVM的风电机组齿轮箱轴承故障诊断

对风机齿轮箱轴承故障诊断进行了研究,提出一种基于分形维数和遗传算法支持向量机(GA-SVM)相结合的故障诊断算法。基于常用的时域特征参数作为支持向量机的识别参数,引入分形维数特征参数来提升支持向量机的识别精度。提出了基于遗传算法(GA)的支持向量机参数优化的模型,通过GA的寻优自动获得最优的支持向量机参数。采用某风场的风电机组齿轮箱轴承数据进行故障诊断,实验表明,所提出的GA-SVM模型很好地解决了参数选择的问题,同时基于分形维数的特征参数也提高了风电机组轴承故障的识别准确率。     

振动信号多重分形分析改进算法

针对振动信号的变化特点,提出一种用多重分形谱描述振动信号复杂性的新方法.给出了振动信号多重分形谱的改进算法,并对振动信号多重分形谱的变化规律进行了仿真和试验研究.结果表明:改进后的多重分形谱反映了振动信号的特征,能够对振动信号进行识别.     

基于混沌超声波激励的螺栓连接松动检测研究

在服役过程中,螺栓连接受到多种环境因素的作用可能会发生预紧力下降、松动甚至松脱。连接部位早期松动的可靠检测对确保结构的可靠性和安全性具有重要的意义。采用高频具有混沌特征的超声波信号激励待测连接结构,采集结构的动力响应信号,利用非线性时间序列分析方法提取表征连接松动的特征参量。以螺栓搭接梁为研究对象,采用压电陶瓷片作为激励和响应信号采集元件。对响应信号进行解调和相空间重构,提取表征吸引子整体特征的Lyapunov维数和表征吸引子局部特征的平均吸引子局部方差比ALAVR作为松动指标。实验结果表明:该方法能够有效检测螺栓连接的松动状态;吸引子特征量ALAVR相较于Lyapunov维数对预紧力下降具有更好的检测效果;特征参量ALAVR能够有效检测出早期的螺栓松动。     

拉伸载荷下金属磁记忆信号盒维数的变化规律研究

为研究载荷与磁记忆特征信号之间的量化关系,以API 5L X70管线钢为研究对象,首先利用分形理论对金属磁记忆信号的分形特性进行了分析,证明金属磁记忆信号是一种无规则分形信号;然后对不同载荷下的磁记忆特征信号的盒维数进行研究,得出随着载荷的增加,金属磁记忆特征信号的盒维数减小的规律.为利用金属磁记忆检测技术评价铁磁构件的受力状态提供了一种有效的方法.     

预紧饱和下盘式周向拉杆转子-轴承系统动力学特性分析及实验研究

盘式周向拉杆转子是由周向均布的多根拉杆将若干级轮盘预紧而成的组合单轴式转子,其设计、制造和装配都极其复杂。为验证其设计方法和考查其与整体单轴式转子差异,搭建了盘式周向拉杆转子-轴承系统实验台。考查了预紧饱和状态下转子启动、低速、超一阶临界转速等几种运行情况,分析了不同转速运行时轴承座、转子轴颈和不同轮盘处的振动信号,绘制了盘式周向拉杆转子-轴承系统的波德图、轴心轨迹图和瀑布图。计算和实验结果表明,预紧饱和状态下盘式周向拉杆转子具有与整体单轴式转子相似的动力学特性,实验中还出现了系统不对称刚度所导致的转子反向涡动。