大倾角综放面运输机上窜下滑的控制

结合现场数据和经验，总结大倾角综放工作面运输机的上窜下滑规律。     

变转速工况下基于多传感器信号深度特征 融合的电机故障诊断研究

本文提出一种利用多传感器信号深度特征融合的方法实现电机变转速工况下的故障诊断。首先从多传感器节点同步采集电机的多通道振动、声音和漏磁信号。对漏磁信号进行处理获取电机转子的累积转角曲线,随后利用累积转角曲线对振动和声音信号进行阶比分析处理。最后利用双层双向长短期记忆网络从经过预处理的多传感器信号中提取和融合特征以诊断电机故障。实验结果表明,通过提取和融合8通道的电机振动和声音信号,本文提出的方法能够有效识别电机的高阻接触、偏心、霍尔断线、相间短路、轴承等10类运行状态,分类准确率达到99.86%。该方法有望部署在物联网边缘计算节点中,实现电机的远程在线状态监测和故障诊断。     

一种新型液压导管应变测量装置设计与研究

针对飞行器液压导管应变测量环境复杂,传统有线测量设备传感器布置困难、引线多等问题,提出了一种新型液压导管 应变测量方法。 该方法基于频响函数法建立测量装置与导管的动力学模型,研究了两者之间的应变映射关系,设计了可拆卸式 测量装置,实现传感器非接触测量导管应变;结合理论计算和有限元仿真,研究了测量装置对导管模态及应变的影响,优化了装 置设计及相关尺寸参数;通过试验验证有限元仿真结果,检验了装置非接触测量液压导管应变方法的有效性。 结果表明,测量 装置对导管应变影响微弱,300 Hz 以下应变重构相对平均偏差为 6. 2% ,证明测量装置能够有效测得导管应变,该方法和装置 有望解决复杂测量环境下飞行器液压导管应变的快速准确测量问题。     

基于超声波的手势识别设备的研究

设计了一套基于主动超声技术的低成本、低功耗的手势识别装置,可以用来实现无接触式的人机交互。采用STM32为主控核心,发射超声波并使用4通道超声性能稳定的麦克风接收经过物体反射后的回波信号。在单片机内使用改进的过零检测法估算回波频率,并将回波的频率和幅值作为手势识别的特征,使用USB或串口传输至上位机。经验证,特征信息可反映用户手在垂直方向和水平方向的运动。     

基于重采样技术的声学信号多普勒畸变校正

采用基于道旁的声学信号来分析列车滚动轴承故障的方法是该领域故障诊断发展的主要方向,但拾音器和声源的相对运动造成的多普勒效应使得声学信号的频谱发生了畸变,从而无法准确地反映设备状态.目前还没有合适的校正多普勒效应带来的频谱畸变的方法,而信号畸变的校正又是列车滚动轴承声学故障诊断的关键所在.本文提出一种等频偏重采样方法,首先通过外部条件获得信号频偏变化曲线,其次选择合适的参数对该曲线按频偏等分处理,选取每段的频偏基准点,最后重采样后得到校正后信号,从而解决了列车滚动轴承声学信号多普勒畸变问题,并通过实验验证了该方法的有效性.     

道旁声学信号多普勒畸变校正

采用道旁声学信号来分析列车滚动轴承故障的方法是该领域故障诊断发展的主要方向,但拾音器和声源的相对运动造成的多普勒效应使得声学信号的频谱发生了畸变,从而无法准确地反映设备状态。为了解决多普勒效应带来的采集信号频谱畸变,准确恢复原信号频谱结构,本文提出一种基于频偏率的变采样技术的方法,在通过外部条件获得信号频偏变化曲线后,根据频偏曲线获得每个采样点的频偏比例,利用变采样技术,通过插值方法获得新采样信号。本文是对作者所提重采样技术校正多普勒频偏方法的深化和提高,该方法能准确恢复原声学信号频偏结构,并通过仿真信号和实验验证了该方法的有效性。     

用数字图像处理技术检测钢丝绳表面缺陷

介绍一种基于纹理特征提取的数字图像处理技术进行钢丝绳检测的新方法。首先利用图像处理的方法对在役钢丝绳图像进行预处理,以减小或消除噪声的影响,然后提取图像的纹理特征值——熵和平滑度,通过线性分类器来判断在役钢丝绳表面是否有断丝或锈蚀等缺陷。实验结果证明,该检测方法在实际应用中能代替人工目测,使用方便,能够满足实时要求。     

基于ROSST的列车轴承轨边声学信号校正与诊断研究

由列车道旁麦克风采集的列车轴承故障声学信号存在多普勒畸变现象,需要在信号处理过程中进行校正和相关诊断。利用重分配算子同步压缩变换(Reassignment Operator and Synchro Squeezing Transform,ROSST)获取高分辨率时频分布,通过脊线提取、莫尔斯声学理论和非线性拟合得到信号的多普勒畸变参数,再对原信号重采样,消除多普勒畸变。将其应用于仿真信号和列车轴承多普勒畸变故障实验信号的校正与诊断,验证了该方法的有效性。     

设备噪声监测中主分量的特征表示

研究了设备噪声监测中主分量特征表示的提取及应用。在设备噪声时域和频域统计模式特征基础上,通过主分量分析探讨了设备噪声模式的主分量特征表示方法,引入相关度的概念分析了主分量特征表示对设备状态的表征能力,提出了选择有效维数的主分量特征表示进行设备噪声监测的方案。通过在EQ6100 型发动机上预先模拟四种连杆轴承磨损故障,测取噪声信号,实例分析显示了低维主分量特征表示可以有效表征设备状态。实验最后对测试集样本进行状态监测得到了100%的准确率,表明了主分量特征表示用于设备噪声监测的有效性。