基于双隐含层RWPSO-BP神经网络的齿轮箱故障诊断研究

针对齿轮箱故障诊断过程中采集到的振动信号通常都比较复杂多变,随机性和偶然性也比较强的特点,提出了一种基于随机权重粒子群优化(Random Weight Particle Swarm Optimization,RWPSO)算法的双隐含层反向传播(Back Propa-gation,BBP)神经网络(RWPSO-BP)的齿轮箱故障诊断方法.对江苏千鹏诊断工程有限公司所公布的齿轮箱故障诊断实验中的原始振动数据进行多特征值提取;利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对特征集进行降维处理,将多个变量的数据集转变为较少新变量的数据集(即主成分),把所选主成分归一化处理后利用双隐含层RWPSO-BP 神经网络进行诊断分析;将分析结果与单隐含层RWPSO-BP神经网络对测试样本的识别结果作对比.最后的诊断结果为:双隐含层RWPSO-BP神经网络的误差更小,可以较为准确地对齿轮箱故障类型进行有效的识别.     

基于VMD的螺栓松动状态识别

针对螺栓出现松动故障信号产生非线性、非平稳的现象,提出一种基于VMD与LSSVM模型相结合的螺栓松动状态识别方法。搭建螺栓松动实验平台采集螺栓松动状态下4种工况的振动信号;利用VMD分解对螺栓松动状态各个工况下的振动信号进行分解,并计算VMD分解后各模态分量的能量熵,最后以各工况下VMD分解的各模态分量能量熵为特征构造特征向量矩阵,通过LSSVM模型进行训练与状态识别。实验结果表明:该方法可以有效的识别出的螺栓松动状态,并通过与EMD-LSSVM模型进行对比,验证了该方法用于螺栓松动状态识别的有效性、可行性与相较其EMD分解方法的优越性。     

基于多特征提取和LSSVM的轴承故障诊断

针对故障滚动轴承的振动信号具有非线性、非平稳的特点,提出一种基于时域指标、小波包能量和最小二乘支持向量机(LSSVM)的轴承故障诊断方法。分别对滚动轴承的原始信号进行时域分析计算和小波包分解,并提取状态差异较明显的时域指标和小波包分解后能量差异较大的小波包能量作为故障特征向量;将含有多个特征向量的数据样本分为训练样本和测试样本并进行归一化处理;训练样本作为LSSVM的输入来对该模型进行训练,通过训练好的LSSVM模型对测试样本进行分类和诊断。实验结果表明:采用该方法,轴承状态总体识别率为97.5%。     

基于广义马尔科夫链模型的动柔度预测

动柔度对机械加工的稳定性和精度有重要的影响。对动柔度进行预测能为机床加工精度补偿和稳定性分析提供实际的指导作用。由于不确定性的存在会降低结果的可靠性与可信度,传统的马尔科夫链预测方法没有考虑不确定性问题。为了提高预测结果的可靠性与可信度,在马尔科夫链模型的基础上提出了一个广义马尔科夫链模型,并通过广义马尔科夫链模型对动柔度进行了预测。结果表明：提出的预测方法有一个好的预测性能。     

基于支持向量机的齿轮故障分类

齿轮是旋转机械中的关键元件。提出了一个基于支持向量机的齿轮多故障分类方法。齿轮状态被划分为正常、齿轮磨损和断齿状态。振动信号的均方根和小波包能量被选作为分类器的特征参数。分类器选用支持向量机（SVM）。SVM具有良好的实用性及多分类能力。实验结果表明：提出的方法能很好地区分齿轮故障。     

基于EEMD-KNN的机车牵引座状态识别方法

机车牵引座的安全可靠性对机车运行的安全性起到重要作用,因此对机车牵引座状态识别研究具有重要的经济价值和社会意义。为了开展牵引座的正常、小裂纹、大裂纹等3种状态识别研究,搭建机车牵引座的模拟实验台,用加速度传感器采集不同状态的振动信号,对原始数据进行时域特征提取,并进行集合经验模态分解(EEMD)提取时频域特征,采用K邻近算法（KNN）进行牵引座状态识别。实验结果表明：基于EEMD-KNN模式识别方法能对机车牵引座状态进行有效识别,识别率达到83.3%;而且添加时域特征之后的识别率更高一些,识别率达到90.5%。     

基于深度学习的激光剪切散斑干涉无损检测缺陷识别

剪切散斑干涉技术通过测量物体表面变形来推断其内部缺陷,具有高灵敏度、检测范围广、精度高等优点,是一种极具潜力的复合材料无损检测技术。目前缺陷识别主要采用人工方式,而人工识别不但检测效率低且受到专业性限制。为了提高剪切散斑干涉无损检测方法中的缺陷识别精度和效率,本文提出基于深度学习剪切散斑干涉缺陷识别方法。利用高精度四步相移技术获取剪切散斑相位条纹高质量成像;引入了应用广泛的YOLOv5和Faster R-CNN目标检测算法,通过实验采集了大量的缺陷图像,分别用YOLOv5和Faster R-CNN两种算法获得训练模型。然后将这两种模型分别应用于剪切散斑干涉无损检测中的复合材料缺陷检测。最后,实验从检测速率和检测精度方面对模型识别效果进行了对比分析。实验结果表明,激光剪切散斑干涉技术结合深度学习的方法能有效地实现剪切散斑干涉无损检测的缺陷自动识别,Faster R-CNN和YOLOv5的检测速率分别能达到11 f/s和50 f/s,并且两种深度学习算法的平均精度均能达到92%以上,验证了提出方法的可行性。     

基于粒子群优化核主元分析的轴承状态识别

轴承状态识别的准确率与特征提取紧密相关,而特征提取对轴承状态识别显得尤为重要.因时频域的各个特征对不同程度的故障信号敏感度各不相同,特征提取不当将会造成状态识别准确率下降.针对上述问题提出粒子群优化(PSO)核主元分析(KPCA),并利用该方法对轴承的复合特征集进行特征提取,提取后的特征向量构成识别特征集,由优化的支持向量机识别分类.选用美国凯斯西储大学滚动轴承试验台的振动数据进行处理分析,通过3种实验方案进行验证.结果表明,提出的方法明显改善了轴承状态识别的准确率.     

LED光源在矿山照明中的应用探讨

针对老式矿灯照明光源的缺点,提出了把LED光源应用于矿山照明中的一种方法。从LED光源的发光机理及其优点分析,阐述了LED光源在矿山照明中的应用,介绍了改善LED光源输出功率方法,对LED光源与太阳能匹配做了简要说明,展望了LED光源在矿山照明中的应用前景。