匹配追踪信号分解与往复机械故障特征提取技术研究

提出了一种自适应提取往复机械振动信号冲击特征的信号处理方法,方法的核心是基于特别选定的基元函数将信号展开,在采用匹配追踪算法分解信号时,应用指数衰减正弦波函数作为信号分解的基元函数,能够十分理想地匹配信号中的冲击响应波形,与往复机械振动信号有最好的相似性,往复机械的故障诊断实例证明,利用该方法提取信号中的瞬态冲击响应特征是可行的,研究结果为机械冲击故障的特征提取与诊断提供了一条新途径。     

滚动球轴承损伤故障动力学建模与仿真

基于动力学模型的故障机理研究可深入了解故障出现后滚动轴承的振动响应特征,并可为故障诊断提供依据。构建了滚动球轴承的故障动力学模型,该模型中每个轴承元件(滚球、内圈及外圈)具有6个自由度,且考虑了元件之间的相对滑动和润滑牵引特性以及基座的动力学特性。在对局部损伤进行建模时,完整考虑了损伤出现后由于材料缺失而引入的额外间隙,以及损伤对赫兹接触刚度及接触载荷作用方向的影响,同时在时域和频域对特定故障模式(外圈和内圈分别具有局部表面损伤)下轴承的振动响应问题进行了分析。仿真结果表明,由于动力学模型考虑了滚球和滚道之间的滑动和润滑牵引,因此计算得到的故障特征频率比基于纯滚动和简单运动学假设以及拟静力学的计算值更为精确和合理。利用已有文献的实验结果验证了本模型的正确性。     

遗传算法优化性能评价准则研究

为了克服传统遗传算法优化性能评价准则（如在线性能、离线性能）忽略随机因素对算法的影响，从而不能准确评价算法性能的缺点，提出了一种基于平均偏离距和偏离距标准差的新的遗传算法优化性能评价准则，给出了平均偏离距和偏离距标准差的数学定义，并分析了它们的泛函意义．由于平均偏离距和偏离距标准差采用遗传算法多次运行结果的统计参数来评价算法的性能，因此能够较好地消除随机因素对算法性能的影响．同时，应用所提出的评价准则研究了二进制码和格雷码对遗传算法优化性能的影响．基于F2函数的数值实验结果表明，与二进制码相比，格雷码的平均偏离距和偏离距标准差指标都比较低，因此能够更好地提高遗传算法的优化性能．     

一种新的混合智能预测模型及其在故障诊断中的应用

针对机电设备运行状态受多因素影响且变化趋势复杂、难以用单一预测方法进行有效预测的问题，提出了一种新的基于经验模式分解、支持向量机和自适应线性神经网络的混合智能预测模型．首先，利用经验模式分解方法将非平稳时间序列按其内在的时间特征尺度自适应地分解为多个本征模式分量，然后根据这些分量各自趋势变化的剧烈程度选择合适的核函数，用支持向量机对其进行预测，最后通过自适应线性神经网络对这些预测分量进行自适应加权组合，得到原始序列的预测值．研究结果表明，对于标准算例和某机组振动趋势的预测，不论是单步预测还是多步预测，该模型的预测性能均好于单一的支持向量机预测方法。     

早期裂纹故障预示中的高精度小波有限元算法

提出了任意尺度Daubechies小波一维、二维单元构造方法以及小波有限元自适应提升算法, 采用小波尺度函数作为插值函数, 利用小波多分辨分析了具有变尺度逐层逼近函数的特性, 获得了嵌套递进的多尺度有限元逼近空间.     

自适应冗余多小波及其在故障诊断中的应用

针对机械设备在运行过程中萌生的故障尚在特征不明显、特征信息微弱且往往被机械设备运行过程中的强噪声所淹没等给故障特征提取与故障定位带来了很大困难,提出了自适应冗余多小波的故障诊断方法.基于Chui-Lian多小波,依据信号特点采用两尺度相依变换方法,以谱熵最小为优化目标、遗传算法为优化方法,实现了冗余多小波的自适应构造.同时,对振动信号进行了冗余多小波分解,从而实现了对故障的准确定位及特征提取.将提出的方法应用于滚动轴承的故障分析和烟汽轮机的碰摩故障诊断中,结果显示,该方法可以有效地提高对机械设备在运行中产生故障的诊断能力.对比结果表明,该方法明显地优于传统的傅里叶变换、Db6单小波变换和原始CL3多小波变换等方法.     

机械监测诊断中非平稳性信号处理的研究

介绍了处理机械监测诊断中非平稳性的若干方法，包括短时傅氏变换，主分量自回归谱，Ｗｉｎｇｅｒ时频分布，小波变换和小波包分解等，指出了这些技术的基本原理，特点及应用场合，并结合工程实例说明它们的使用效果。     

录音机机芯动态特性谱分析诊断

录音机机芯动态特性谱分析诊断是对机芯的动态抖晃(Wow-Flutter)信号,用时间序列谱分析方法进行处理,可以诊断出机芯传动系统中各部件的缺陷和影响抖晃的程度。本文介绍了时间序列分析的线性谱(快速傅里叶变换FFT谱)和非线性谱(自回归AR谱)。通过分析计算,诊断出CM1000B型机芯诸传动部件对抖晃误差的作用。最后对两种时间序列谱分析的结果和在实际运用中的优缺点进行了比较。     

基于监测数据的特征小波构造及应用

提出了以监测数据为基础构造特征小波提取数据趋势的新方法，研究了第二代小波变换的预测器、更新器与等效滤波器之间的关系，以及根据等效滤波器设计预测器和更新器系数的原理。为了构造基于监测数据的特征小波，在设计预测器和更新器时，综合监测数据样本的信息，以预测器消失矩作为约束条件，以预测误差作为目标函数，使所构造的小渡能够反映监测数据的局部特征。采用设计预测器和更新器对监测数据分解、闽值处理和重构，得到监测数据的趋势。该方法在某炼油厂机组的峰峰值趋势分析中准确地描述了峰峰值变化趋势。     

基于第二代小波的自适应有限元构造研究

为了有效地实现有限元自适应分析中函数平滑逼近和细节信息的分离，根据提出的第二代小波有限元多分辨分析方法构造了相应的自适应算法．采用第二代小波作为基函数构造了逐级嵌套的有限元逼近空间，并引入消失矩提出有限元求解方程刚度矩阵解耦的条件．函数在低分辨空间的逼近可以通过增加细节空间提升到高分辨空间，通过使刚度矩阵解耦，可以消除低分辨逼近空间和细节空间之间以及不同尺度的细节空间之间的耦合项．通过构造轴力杆的自适应分析，验证了方法的有效性，同时为实现复杂第二代小波自适应有限元分析提供了较好的研究思路、