高速线材精轧机组轴承振动监测与故障分析

介绍高速线材精轧机组轴承振动故障的远程监测及诊断系统，运用小波分析提取不同频段弱故障信息，再结合频谱细化技术进行深层次信息处理，查找精轧机组的故障源，有效地分析出轴承的故障。     

基于数学形态滤波的齿轮故障特征提取方法

针对齿轮故障特征的提取问题,提出一种根据信号形态特征对齿轮故障信号进行形态滤波的新方法.形态滤波是一种新的非线性滤波方式,可以有效地提取出信号的边缘轮廓以及信号的形状特征.对Lorenz信号进行不同结构元素的数学形态滤波处理,证实形态滤波对抑制信号噪声、保留信号非线性特征方面的作用.采用长度为齿轮冲击周期长度的0.6～0.8倍的扁平结构元素,对齿轮断齿故障振动信号进行形态闭运算处理,并对滤波后的信号进行频谱分析.结果表明,利用形态滤波可以从齿轮断齿信号中成功提取隐含在噪声中的冲击故障特征.     

边界局部搜索算法与应用

提出一种快速的边部检测算法,即边界局部搜索算法,并应用于冷轧带钢表面缺陷在线检测系统。它采用一种局部搜索的思想,在前一次搜索的基础上准确定位钢板边部,大大提高了算法的实现速度。对现场图像数据测试表明,边界局部搜索算法比传统的灰度梯度阈值算法的速度快 20200倍左右,并且检测的效果得到有效的提高。这种算法还可以用于其他图像边界的搜索。     

基于小波分解的某些非平稳时间序列预测方法

提出一种时间序列预测方法,称为小波预测方法.通过小波分解可以将某些非平稳时间序列分解成多层近似意义上的平稳时间序列,然后采用自回归模型对分解后的时间序列进行预测,从而得到原始时间序列的预测值.对年平均太阳黑子数的预测结果表明,该方法比传统的时间序列预测方法和神经网络预测方法的预测精度高,可以很好地应用于某些非平稳时间序列的预测中.     

基于蜂窝结构的二维磁感应通信

为实现地下无线传感器网络高可靠通信及无线能量传输,针对VLF频段提出一种二维蜂窝磁感应网络结构,并建立系统模型。通过电流色散方程对系统带宽、群速和波束赋形等进行推导分析。应用四阶龙格库塔方法对磁感应波的传播进行了时域仿真。结果表明,蜂窝磁感应网络可实现磁感应波的全向传播,与方形栅格网络相比,在各传播角度上具有更加均一的带宽、群速,可应用多天线协作技术实现定向通信和输能,适于在地表下环境建立高连通度、高能效的传感器网络。     

延时矢量方差算法及其在齿轮故障识别中的应用

提出了利用时间序列的延时相空间重构，采用延时矢量方差及替代数据的时间序列非线性的检验方法，并将该方法应用于设备故障信号的非线性检验与故障识别。数值实验结果表明，延时矢量方差法是一种有效、直观的非线性检验与故障识别方法，对噪声信号具有很强的鲁棒性，对非线性信号具有很高的敏感性。采用该方法对齿轮振动信号进行非线性检验与故障识别，结果与实际情况相符。     

大型构件动态固有频率和 阻尼系数辨识方法

大型构件在实际工作环境中的系统动态固有频率和粘性阻尼系数辨识一直是一个“棘手”的问题。提出了基于非线性建模和小波变换方法的大型构件的固有频率和粘性阻尼的分析方法，成功地检测出我国某大型水轮机轴系的动态固有频率和粘性阻尼系数。通过仿真结果与理论值的比较，证实了该方法的有效性和精确性。     

基于梯度自适应窗宽在变速机械阶比分析中的应用

由于转速频繁的改变,变速旋转设备的故障诊断必须解决转速的跟踪技术.传统方法是利用激光传感器获取转速脉冲,而时频分析方法由于不需要硬件得到较快发展,但频率分辨率较低,分析过程中的窗宽是固定的,不能根据转速变化快慢改变窗宽.文中提出了一种梯度自适应窗宽阶比分析算法,根据信号的梯度变化来自适应地选择窗宽,可以跟踪到更加准确的转频成分,有利于阶比分析,仿真和实际故障齿轮信号表明此方法具有较好的实际应用效果.     

基于图象处理的冷轧带钢表面缺陷在线检测技术

对光在不同钢板表面的反射性质进行了研究,在此基础上,提出了“明场方式”和“暗场方式”两种缺隐检测方式,“明场方式”可用于检测普碳钢表面的二维和三维缺陷,“暗场方式”可用于检测不锈钢表面的三维缺陷。对缺隐检测算法的流程进行了研究,提出了“实时处理”和“准时处理”两种数据处理方式,这两种方式应用于缺隐检测过程的不同步骤,以保证缺陷检测算法的实时性。