基于MCSSD的转子碰摩故障早期检测

提出了基于多尺度线调频基信号稀疏分解(Multi-scale Chirplet Sparse Signal Decomposition,简称MCSSD)的转子碰摩故障早期检测方法,该方法用MCSSD方法对转子碰摩故障振动信号进行单次分解,从原信号中分离出具有最大幅值的工频(或倍频)信号分量。由于MCSSD方法是采用线性直线逐段自适应逼近分析信号的各分量频率,分解得到的信号分量与真实信号分量具有很好的频率匹配特性,不会产生频率混叠现象,因此,与小波分解与EMD分解相比,MCSSD能更有效地从转子早期碰摩故障振动信号分离出最具最大幅值的工频(或倍频)信号分量。将该信号分量从原信号中去除,对残余信号分量做频谱分析,即可有效诊断转子早期碰摩故障。应用实例证明了该方法的有效性和优越性。     

基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法

在改进形态分量分析阈值去噪方法的基础上,提出了基于形态分量分析的滚动轴承故障诊断方法。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当轴承出现局部损伤时,其振动信号往往由以包含轴承自身振动的谐振分量、包含轴承故障信息的冲击分量及随机噪声分量构成。谐振分量表现为信号中的平滑部分,而冲击分量则表现为信号中的细节部分,因此,可根据谐振分量与冲击分量的形态差异,实现二者的分离。该方法利用形态分量分析对滚动轴承故障信号中的谐振分量、冲击分量和噪声分量进行分离,然后根据冲击分量中冲击之间的时间间隔诊断滚动轴承故障。算法仿真和应用实例表明,该方法能有效地提取滚动轴承故障振动信号中的故障冲击成分。     

基于线调频小波路径追踪算法与EEMD的齿轮箱复合故障诊断方法

针对变转速下的齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出一种基于线调频小波路径追踪算法与集合经验模式分解的齿轮箱复合故障诊断方法。该方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域信号转化为角域信号,再对角域重采样信号进行集合经验模式分解,根据相关系数选取合适的内禀模态函数,最后对所选取的内禀模态函数分量进行Hilbert包络谱分析,根据包络谱进行齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变转速齿轮箱复合故障进行分析,结果表明,该方法在无转速计的情况下能有效地提取变转速齿轮箱复合故障的特征。     

基于有限元法的模糊参数二维声场数值分析

为了分析不确定性二维声场,引入模糊集概念描述声场的物理参数、载荷和边界条件的不确定性,推导了分析模糊参数下二维声场问题的相关计算公式。在不同隶属度的截集下通过对模糊动刚度矩阵和模糊载荷矩阵进行泰勒展开,再用纽曼展开对模糊动刚度矩阵泰勒展开式的逆进行转化,采用摄动有限元法求解,最终得到模糊参数下的声压解集。以二维管道声场模型和某轿车二维声腔模型为研究对象分析了模糊参数下的声压响应,结果表明该文方法能有效分析模糊参数下的二维声场,具有重要的工程应用价值。     

形态分量分析在转子早期碰摩故障诊断中的应用

提出了一种基于形态分量分析的转子早期碰摩故障诊断方法,该方法用形态分量分析从转子早期碰摩故障信号中提取出冲击成分。形态分量分析根据信号中各组成成分的形态差异,构建不同的稀疏表示字典对各组成成分进行分离。当转子系统中出现早期碰摩时,其振动信号往往由以转频及其谐波为主要成分的周期成分、包含转子早期碰摩故障信息的冲击成分及随机噪声构成。周期成分表现为信号中的平滑部分,而冲击成分则表现为信号中的细节部分,因此,可根据周期成分与冲击成分的形态差异,用形态分量分析实现二者的分离。对形态分量分析的阈值方法进行了改进,提出了基于半软阈值的形态分量分析,仿真结果表明,基于半软阈值的形态分量分析要优于基于硬阈值的形态分量分析。对某转子早期碰摩故障信号进行了分析,结果表明,基于半软阈值的形态分量分析能有效地提取转子早期碰摩故障信号中的冲击成分,进而诊断转子早期碰摩故障。     

利用附加质量载荷降低薄板声辐射

通过附加质量控制薄板结构声辐射问题。先建立有限元的结构声辐射优化模型,用有限元法和瑞利积分计算薄板结构的声辐射功率。再以不考虑刚度的平板质量单元描述分布质量载荷,以质量单元的厚度为设计变量,研究简谐激励下的薄板结构声辐射优化问题。数值算例表明,优化后的附加质量载荷有效降低了薄板声辐射功率。该方法工艺上教易具有实用工程价值。     

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的时变系统模态参数识别

在多尺度线调频基稀疏信号分解的基础上,提出一种时变系统的模态参数识别方法。该方法先采用多尺度线调频基稀疏信号分解方法对多自由度线性时变振动系统响应信号进行分解,将其分解成多个单模态振动响应信号并得到单模态振动响应信号的瞬时频率;再根据单模态振动响应信号的包络和瞬时频率识别系统的模态频率与模态阻尼比。多自由度线性时变振动系统模态参数的识别算例表明,与经验模态分解等时频分析方法比较,该方法能有效克服系统振动响应信号分解时的模态混淆问题,识别精度高,抗噪性能好,是一种有较大工程应用前景的多自由度线性时变振动系统模态参数识别方法。     

基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法

针对变速齿轮箱中复合故障的故障特征提取,提出了一种基于阶次解调谱的变速齿轮箱复合故障诊断方法。变速齿轮箱中的转速具有时变的特性,而故障特征往往与转速相关,亦具有时变特性。本文方法先用线调频小波路径追踪算法从原始振动信号中提取转频曲线,再根据转频曲线对原始振动信号进行等角度重采样,将时域非平稳信号转化为角域周期平稳信号,最后对角域周期平稳信号进行能量算子解调分析,根据阶次解调谱中的调制信息进行变速齿轮箱复合故障诊断。通过算法仿真和应用实例对包含齿轮局部故障和轴承局部故障的变速齿轮箱复合故障进行了分析,结果表明,本文方法在无转速计的情况下能有效地提取变速齿轮箱复合故障的故障特征。     

自适应线调频基原子分解方法研究

提出了一种新的多分量非平稳信号分解方法——自适应线调频基原子分解方法。该方法能自适应地将一个复杂信号分解为若干个具有一定物理意义的PF分量,其中每个PF分量为一个包络信号和一个纯调频信号的乘积。与经验模式分解、局部均值分解和Wigner-Ville分布对仿真信号分析结果进行对比,结果表明,该方法具有良好的时频聚集性和较高的抗噪性能与分析精度,不存在二次型时频分布干扰,非常适用于非平稳振动信号的分解。对齿轮箱振动信号的分析结果验证了该方法在工程应用中的有效性。     

基于约束函数的变胞机构变胞方程

变胞机构拥有多个变换的稳态和变胞态,其拓扑构态描述与分析是变胞机构结构学的难点。采用数学分析方法,探索全面、简便而准确地描述和分析变胞机构构态拓扑结构的问题。根据运动副约束的特征,定义反映运动副类型、级别、自由度、方位、性质及其随时间变化情况等诸多特征信息的参数——运动副约束函数,采用矩阵法构建以约束函数为元素的机构变胞源运动链邻接矩阵。针对合并构件、分离构件、改变构件性质、新增运动副、消除运动副及改变运动副性质等六类机构变胞方式,分别定义相应的机构变胞函数和变胞矩阵,建立相邻稳态之间变胞态的机构变胞方程。应用实例表明,所定义的运动副约束函数、运动链邻接矩阵、变胞矩阵和变胞函数等概念能简便、广泛地描述变胞机构的构态特征,基于约束函数的机构变胞方程能准确地描述和分析机构相邻稳态之间变胞态的变换过程,为变胞机构的结构分析提供一种新的途径和方法,并为进一步的变胞机构运动学和动力学分析以及机构综合研究提供理论基础。