基于信息融合的齿轮箱故障诊断技术研究

对齿轮箱的故障诊断和信息融合进行了简要概述,将信息融合技术和D-S证据推理运用于齿轮箱的故障诊断中,提出了一种可行有效的融合方法.     

小波能量法在车辆变速箱故障诊断中的应用

本文利用小波包分解与小波能量谱分析了车辆变速箱的振动信号,确定了变速箱故障特征频带范围,并对该特征频带范围的小波系数进行了重构,分析了重构信号的频谱,确定了变速箱故障的位置,验证了小波能量法对变速箱进行故障诊断的有效性.     

一种改进的自适应滤波器

自适应噪声抵消技术的核心技术是自适应滤波器,通过研究自适应滤波器的原理以及最小均方(LMS)自适应滤波算法,在此基础上提出了一种基于相关双曲正切函数的LMS算法,简称为CTanh-LMS算法.经仿真实验表明,相对于其他自适应滤波算法,该方法具有更好的消噪能力,且算法简单,收敛速度快,能够满足齿轮箱振动信号的消噪要求.本文提出的算法不仅解决了齿轮箱故障特征提取的问题,而且给自适应滤波算法的研究提供了新的方法和手段,具有理论意义和实用价值.     

基于RLMD与BAS-BP的柴油机故障诊断研究

为了提高柴油机水泵盖体故障信号的特征提取能力,快速有效地诊断出故障类型,提出了鲁棒的局部均值分解算法（RLMD）与天牛须算法（BAS）优化的BP神经网络相结合的故障诊断方法。首先,对采集的信号序列进行小波阈值和RLMD双重降噪,再根据斯皮尔曼相关系数筛选出与原信号相似度高的信号分量（PF）;然后,求出每个分量的小波能量熵、小波奇异值熵作为故障特征;最后,利用BAS优化的BP神经网络进行故障诊断和识别。同时,与GA-BP、PSO-BP优化的神经网络相比较。结果表明：BAS-BP在各方面都优于PSO-BP、GA-BP神经网络,且BAS-BP的故障分类准确率可达到98.90%。     

嵌入式电网参数检测系统的研究

阐述基于短消息服务(SMS)通信的电网参数检测系统的整体方案、系统组成、硬件配置、软件设计、功能以及技术性能.该系统针对电力系统电网参数检测的需要,利用单片机系统采集各种电网参数,并根据所采集的数据对电网参数进行故障检测.若单片机检测到电网故障,则单片机通过TC35模块以短消息方式将电网参数发送到电网监控中心.监控中心采用PC机获取电网参数,并以数据库的方式保存电网参数,以便于维修人员分析故障.该系统利用SMS通信不但降低了设计电路的难度,而且还具备SMS的优势.对于通信数据量小的远程检测系统设计具有很好的推广和应用价值.     

基于ANSYS的金属齿轮与塑料齿轮固有振动特性的对比分析

用ANSYS软件建立齿轮有限元模型,时其进行模态分析,分别得到塑料齿轮与钢质齿轮模态的固有频率和振型图,进行对比分析.得到的结论为齿轮的动态设计和齿轮结构相关设备的故障诊断提供了依据.     

SOM-BP复合神经网络在齿轮箱故障诊断中的应用研究

针对齿轮箱的故障模式和特征量之间复杂的非线性关系，采用SOM-BP复合神经网络，引用齿轮箱常见的故障及其相关参数作为训练样本建立诊断模型。在Matlab环境下，通过仿真试验并与BP网络进行比较，验证了此复合神经网络用于齿轮箱故障诊断的正确性和精确性，具有一定的工程应用价值。     

基于DSP的LCD模块设计及其在设备状态监测系统中的应用

介绍了基于DSP-TMS320F2812控制的点阵式液晶显示模块LCD-HS12232 的实现方法及其应用接口,给出了硬件接口和软件设计方案.采用模块化的程序设计,实现了LCD-HS12232在设备状态监测系统上的应用,并针对实际设计过程中出现的多任务操作效率问题给出了解决方案.模块化设计的系统有方便的用户接口,可以在多种DSP控制系统或数据处理系统上移植.     

基于双向推理的序贯性故障诊断技术

应用人工智能的推理方法,从部分征兆集的扩展出发,研究了基于部分征兆集的故障诊断理论.描述了序贯性故障诊断的具体算法.建立了部分征兆集的诊断数学模型.最后应用实例对其故障诊断过程和推理过程进行了详细的分析,这种方法对提高复杂设备故障诊断的准确性和效率具有重要的意义.