基于矢谱和支持向量数据描述的旋转机械故障诊断方法研究

传统旋转机械故障诊断用单通道信号进行诊断,信息量不完整,容易导致误诊;而矢谱融合了多通道的信息,反映的信息更全面.支持向量数据描述是一种单值分类方法,该方法有望解决机械故障诊断中缺少故障样本的问题.基于此,提出矢谱和支持向量数据描述的故障诊断方法,用矢谱作为特征向量,支持向量数据描述方法为分类器,并应用到旋转机械故障诊断中.实验结果表明,该方法是有效的.     

基于相关系数稀疏表征的转子振动信号周期特征提取

传统的信号处理方法难以对含噪混叠信号进行分析，给旋转机械的运行状况监测和故障诊断带来困难。为此，结合转子振动信号周期性强的特点，提出互相关稀疏分解方法。对仿真信号进行压缩传感，从而实现信号的降维。 构造离散傅里叶字典，通过正交匹配追踪算法得出信号的稀疏表示。利用皮尔逊系数计算重构信号与原信号的相关性，选择最合适的稀疏度K完成对仿真信号的降噪重构。将稀疏系数与字典中对应的原子相乘，分离出仿真信号中不同的频率成分；对转子振动信号实例进行分析，提取转子的转频及其倍频成分。 结果表明：与传统的信号处理方法相比，所提方法处理的含噪混叠信号更易于分析，有助于旋转机械的运行状况监测和故障诊断。     

多功能数据采集卡及其在旋转机械状态监测中的应用

简要介绍旋转机械状态监测及故障诊断技术在现代工业中的应用;并设计开发出一种在旋转机械状态监测及故障诊断领域中应用的基于DSP多功能同步数据采集卡,给出了其软硬件框图及数据采集的具体实现方法以及应用实例。     

基于证据推理的旋转机械故障诊断模型

针对实际工况运行下的旋转机械各故障对应的量纲一的指标的范围难以严格区分的问题,提出了一种基于量纲一的指标和证据推理（Evidence Reasoning,ER）的旋转机械融合故障诊断模型。该模型利用ER算法在处理概率不确定性、模糊不确定性及非线性融合等方面的优势,通过信息变换技术将输入信号变换成信度分布结构,应用解析ER算法对输入数据进行融合,最后通过一种简单的决策规则得到诊断结果。实证分析结果表明：该方法可以有效地提高旋转机械设备故障诊断的识别率。     

基于SAE与深度Q网络的旋转机械故障诊断

为了解决传统深度学习方法无法挖掘原始振动数据与旋转机械状态之间的非线性映射关系问题,提出了一种基于堆叠式自动编码器与深度Q网络相结合的深度强化学习旋转机械故障诊断方法。首先,建立故障诊断"博弈"模型从而为故障诊断代理提供观察、行动和获得奖励的交互式环境;其次,堆叠式自动编码器采用完全连接模型进行逐级的内在特征学习进一步构建了故障诊断代理,然后通过引入记忆回放和迭代更新策略以及奖励反馈机制,使得深度Q网络实现了原始振动信号与故障模式之间的非线性映射关系。实验结果显示提出的方法在滚动轴承以及液压泵故障诊断上具备较高的诊断精度,验证了该方法能够有效地实现了旋转机械端到端的故障诊断。     

基于矢谱-HMM的旋转机械故障诊断方法研究

针对传统旋转机械单通道故障诊断的不足,结合隐马尔可夫模型(HMM)的特点,提出矢谱-HMM故障诊断方法.利用矢谱技术融合截面双通道的信息,然后提取主振矢特征训练HMM模型,利用训练好的HMM模型进行故障诊断.实验表明,该方法是比较有效的.     

旋转机械故障诊断研究方法综述

随着旋转机械结构越来越复杂,旋转机械需要承受着长时间的工作,发生故障的可能性增大及故障出现形式趋向于复杂化。因此,对旋转机械故障诊断提出更高的要求。本文作者分析了旋转机械故障诊断国内外研究现状及其研究方法,分析有量纲指标和量纲一指标在其上的运用。展望旋转机械故障诊断的研究方向和待解决的问题。     

基于Lyapunov指数分析的液压泵故障诊断方法研究

提出了一种基于最大Lyapunov指数分析的微弱信号检测新方法,依据该方法对柱塞泵的脱靴故障进行了实验诊断.实验结果表明,故障压力信号的最大Lyapunov指数比无故障时的正常信号的小,可以作为故障发生与否的定量判据,为旋转机械故障诊断提供了一条新途径.     

数字孪生驱动的滚动轴承虚实交互研究北大核心

数字孪生技术能提高旋转机械故障诊断精度和速度,但现阶段存在数字孪生建模过程模糊、各环节定义不清晰以及虚实交互框架空白等问题,围绕滚动轴承加速退化试验台,提出了一种数字孪生驱动的滚动轴承故障诊断方法,明确了虚拟模型建模步骤,构建了数字孪生虚实交互框架,并重点论述了该框架下滚动轴承虚实模型信息交互内容。最后,从虚拟模型的振动信号角度分别探讨了正常轴承和外圈点蚀故障轴承的特征表征机制,获得了有价值的振动信号表征结论,适用于分析旋转机械的虚拟模型当前健康状况,从而反映物理实体健康信息。     

希尔伯特变换原理在轴承故障诊断中的应用

阐述希尔伯特变换及解调的基本原理,并据此对振动信号进行幅值及相位解调与分析,为旋转机械故障诊断提供早期和准确的故障信息.