大型风力机主轴承故障信号提取方法

针对大型风力机主轴承易发生故障且特征信号难以提取的问题和传统盲分离算法计算量大、收敛性较差的缺点,提出了基于粒子群优化的盲源分离算法.算法根据负熵最大化判据,采用粒子群优化算法对盲源分离过程进行优化,且将该算法成功应用于某风场大型风力机主轴承故障信号的提取中.分析结果表明,该算法可有效分离大型风力机主轴承与其他部件的振动信号,与其他算法相比具有分离精度高、可靠性好等优点,对风力机主轴承的故障诊断十分有效.     

基于小波分形技术的发动机曲轴轴承故障特征分析

为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用小波分形技术,对发动机加速振动信号进行分解和各层低频带信号重构,计算并比较了各重构信号的分形维数.结果表明,曲轴轴承磨损故障最佳诊断部位为缸体与油底接合处右侧及缸体正下方油底壳处;最佳转速为1800r/min、2100r/min;小波分解后特定层的时域重构信号的分形维数,能够敏感反应柴油机曲轴轴承的技术状态,有效提取曲轴轴承的故障特征.     

基于Labview的发动机故障振动信号分析

基于Labview测试系统的软硬件选择与设计,在此基础上利用了Labview的高级信号处理工具箱中的小波包信号分解的模块,分别对发动机怠速900 r/min及中速2 000 r/min的正常及故障振动信号实现了小波包分解。通过实际测量和分析,验证了该方法的可行性,并得到初步规律。     

发动机主轴滚子轴承铣削加工稳定性模糊控制方法的研究

为了进一步保障发动机主轴滚子轴承的加工质量,提出了发动机主轴滚子轴承铣削加工稳定性的模糊控制方法,构建了滚子轴承铣削加工模型,深入分析了铣削加工颤振产生的机理。基于模糊集合理论设计了模糊PID控制器,建立了颤振频率模糊PID控制流程,实现了对发动机主轴滚子轴承铣削加工稳定性的模糊控制。实验结果表明,应用提出方法后,能有效控制铣削加工颤振频率,滚子轴承表面振纹显著减少甚至消失。     

液压泵的轴承特征信号提取及故障诊断

本文利用细化FFT分析和包络检测原理,检测蕴含于振动响应中的液压泵轴承故障特征。与传统的轴承故障检测技木相比,其优越性在于可以提取振动信号的高频能量中的低频调制信号,从而大大提高了故障特征信号的信噪比。关于轴承滚子点蚀故障的对比实验表明,包络分析是提取微弱低频调制信号的有效方法,尤其适于液压泵一类存在强烈动力噪声和其它振源干扰的场合。     

基于降噪及独立分量分析的轴承故障声信号特征提取

针对传统降噪算法的缺点,提出了将局部投影用于故障声信号的降噪。该算法具有较高的计算效率及广泛的应用前景,不仅可用于线性系统,而且还可用于非线性系统。而独立分量分析可用于分解相互独立的信号,它解决了多传感器信号的信息融合与特征提取问题。综合局部投影算法及独立分量分析算法两者的优点,提出了一种轴承弱故障特征识别算法。试验表明,该方法能有效地分离背景信号及特征信号。     

基于PD信号提取的干式空心电抗器早期故障研究

在分析干式空心电抗器表面放电和匝间短路故障形成原因的基础上,通过在实验室对表面经轻微灼烧后的环氧树脂板的局放试验来模拟包封层表面放电现象,提出了一种通过从强干扰信号中利用自适应LMS算法滤波和小波包滤波联合去噪的方法,进而利用匝间局部放电信号来识别故障．通过对早期局放故障的识别来防止干式电抗器恶性故障的发生．     

基于复杂背景的二维条码提取技术

为了从含有大量物体的复杂背景图像中提取出二维条码,给出一种基于图像连通区域特征、角点特征和边缘特征的提取方法,即将灰度图像二值化后进行形态学处理,排除复杂背景中大量无关因素,对筛选出的子区域进行角点检测准确定位出二维条码的位置。通过采集大量不同光照、不同物体为背景的图像对新方法进行检测,提取结果均获成功。     

两种传递路径不同振动信号的特征分析

针对齿轮故障诊断中使用的齿轮箱箱体振动加速度信号的传递环节多,信号存在非线性交叉耦合的情况,研究了使用从传动轴端测取的扭转振动信号进行诊断的方法.对比了这两种传递路径不同振动信号的双谱特征,箱体振动加速度信号的传递路径复杂,导致其频率成分复杂;而扭转振动信号的传递环节少,获取信号的路径直接,干扰因素减少,信号频率成分比较单纯,利用通常使用的谱分析,故障特征就可以清晰地提取出来,利于齿轮故障的准确判断.     

轴承复合故障欠定盲提取算法研究

针对实际工业现场强背景噪声、干扰源多、源数目未知等问题,提出一种基于多尺寸多结构元素的闭-开平均组合形态滤波和SCA相结合的(C-OACMF-SCA)故障特征盲提取方法.首先使用C-OACMF滤除背景噪声信号,提取观测信号的特征信号,然后使用模拟退火遗传算法的模糊C-均值聚类算法估计混合矩阵,最后通过线性规划估计源信号,实现故障特征提取.通过计算机仿真及实际环境下轴承复合故障振动信号欠定盲分离实验验证该算法的有效性.     

轴承故障信号的平均组合差值形态滤波分析

为了提取受谐波和随机噪声干扰的信号中的冲击故障特征,提出基于平均组合差值形态滤波（ACDIF）和Teager能量峭度（TEK）的滚动轴承故障诊断方法.将对冲击成分具有不同抑制方式的4种基本形态算子两两合并加强抑制效果,组合作差反向提取出正、负冲击,构造出一组新的组合差值形态算子（CDIF）,通过比较分析选择其中2种CDIF的平均值作为最终滤波输出.针对滤波过程中结构元素（SE）的选择问题,采用TEK作为评价指标筛选最佳结构元素长度,有效提高了滤波处理的效率和精确度.数值仿真和轴承外圈故障振动信号的试验结果表明,利用该方法能够有效地滤除随机噪声和谐波干扰,提取强背景噪声下的冲击故障特征,滤波效果优于传统方法.     

基于虚拟仪器的发动机故障诊断仪

利用虚拟仪器技术成功开发了一种发动机故障诊断仪器，具有数字万用表和示波器的双重功能，能连续检测、记录、显示和存储汽油机（电喷式或化油器式）点火系统、起动系统、各种传感器、执行器及柴油机供油系统等零部件的电子波形、相关参数；配有神经网络专家系统，在显示波形的同时，直接给出诊断结果即指示故障部件并说明原理，因而是一种理想的汽车在线故障诊断工具。     

基于模块化神经网络的轴承故障判断方法

提出了一种用于滚动轴承类故障识别的混合模块化神经网络方法．该方法将用于检测故障的过滤网络模块与用于分类的网络模块相组合．首先将不同故障类别轴承的振动信号形成的特征向量经过滤模块，用改进的BP算法判断有无故障，然后经分类网络模块确定其所属故障类型．分类模块中的网络结构则通过对每类故障独立训练形成．实验结果证明，与单一神经网络学习及判断结果相比较，本文提出的方法准确率更高，实用性更强．     

基于主轴投影的空域加扰信号窃密算法

针对现有的窃密算法计算复杂度高,抗噪性能差的问题,提出了一种基于主轴投影的窃密算法.首先证明了当窃听天线数大于或等于发送天线数时,空域加扰信号存在主轴方向.然后利用Fisher线性判别准则,求解出加扰信号的主轴方向,沿该方向的投影能够在保留信息成分的同时抑制人工噪声,从而实现信息获取.理论分析与仿真结果表明,与现有的MUSIC-like窃密算法相比,主轴投影法的计算复杂度低5～8个数量级,抗噪声性提升6dB ～10dB.     

从复杂波形中提取振动信号的一种方法

本文首次提出了一种提取振动信号的方法。应用此方法可以从复杂波形中识别出各振动频率,幅值和相位。应用于机械结构中配合多点测试可得到振动的振型。作为计算实例,文中给出了电子计算机模拟的结果。     

乙醇汽油近红外分析仪信号提取技术

为了保证在恶劣环境下提取出高质量的电信号以及从众多波段的电信号组成的光谱图中准确地提取出乙醇汽油的相关信息,确保工作人员能利用仪器方便地确认乙醇汽油中乙醇和水的含量,提出了体积小、功耗低的便携式近红外乙醇汽油分析仪的设计方案。利用数字相敏检波技术解决了强噪声干扰下的信号提取问题,用主成分分析、马氏距离等方法建立了分析模型,通过对比试验和标准数据验证了该模型的相关参数,证明了该信号提取技术的有效性。