大型旋转机组神经网络趋势预测技术的研究

趋势预测技术是实现机组预知维护的关键技术，在实验研究的基础上，构造了神经网络趋势预测模型。     

城市生活垃圾破碎机研究分析

垃圾破碎预处理技术是城市生活垃圾资源化利用的关键。介绍了国内外城市生活垃圾破碎机的技术及应用,分析了城市生活垃圾破碎机的设计要求,阐述了城市生活垃圾破碎机技术的发展趋势。针对目前破碎机存在的问题,设计了一种新型城市生活垃圾破碎机,可破碎混杂垃圾,并通过调节转速来调整破碎后物料的粒径,以期为生活垃圾破碎机的设计、选型提供参考。     

大型风机信号分析集成系统的设计

为准确分析大型风机的工作状态,提出了对大型风机非平稳状态下的信号分析系统,根据系统所要实现功能,分模块对系统进行软件和硬件两方面的设计与实现,选择硬件的开发平台和软件的开发工具,完成了系统的整体设计。实现了现场信号采集、分析,振动状态检测为一体的功能要求,达到了对大型风机的状态监测和故障预警的要求,为企业的安全生产提供了保障。     

基于2D-MUSIC算法L型声阵列的轴承故障研究

随着传感器阵列技术的发展,越来越多阵列技术用于设备的故障诊断研究中。针对设备中多滚动轴承诊断中故障的定性与定位问题,开展了基于2D-MUSIC算法L型声阵列的轴承故障定位理论仿真研究,旨在进行阵列参数的优化。根据滚动轴承声学信号特性,进行L型麦克风阵列下利用2D-MUSIC算法对双声源信号进行仿真计算,通过改变信噪比、阵元间距以及阵元数量等参数进行仿真分析,确定最优声阵列参数。仿真结果表明,在两个信号源确定的情况下,通过优化阵列参数可以提高其故障定位分辨率并对声源定位系统进行优化。研究对于有轨机车多轴承驱动系统轴承故障的快速定位和实时诊断技术有较好的理论指导意义。     

机电系统非平稳振动信号分析方法的研究

为了在非平稳状态下的机电系统故障诊断及趋势预测中合理地选择信号分析方法，对短时傅立叶变换、小波分析和希尔波特-黄变换这3种分析非平稳信号较为有效的方法进行了研究。通过对一个仿真典型信号的分析结果进行比较，验证了3种方法的有效性和各自特点，并分析了产生差异的原因，探讨了它们各自适合的应用场合。     

基于隐马尔可夫模型的机器状态趋势预测方法

隐马尔可夫模型(HMM)提供了反映机械系统运行状态及故障信息一种新的信号模型,通过HMM问题的求解,可获得反映机器运行状态特征的信号模型,并应用于机器运行趋势进行预测.     

基于Windows CE的分光光度计软件系统研究

为开发智能化的新型紫外可见分光光度计,提出了采用WindowsCE.NET的嵌入式系统方案.通过构建适合于仪器系统的CE嵌入式平台和开发符合应用要求的系统软件,验证了方案的可行性,为系列光机电一体化仪器的开发提供了新的发展思路.     

基于转子实验台的典型故障信号模拟与分析

通过在转子实验台上来模拟转子不平衡和摩擦两种故障,利用数据采集系统采集这些故障信号,并对信号的产生进行了机理分析,并利用LabVIEW软件分析了这两种故障在正常和非正常两种不同情况下的时域和频域分析图.将实验结果与理论分析相结合,验证了旋转机械两种典型振动故障的识别特征,丰富了故障档案.