齿轮故障的混沌诊断识别方法

研究了Ｈｏｌｍ ｅｓ型Ｄｕｆｆｉｎｇ 振子的混沌及间歇混沌运动,发现参考信号与摄动信号间的微小角频率差是振子产生间歇混沌的原因。得出振子相变对与参考信号具有微小角频率差的小信号敏感,而对随机噪声和与参考信号角频率差较大的周期干扰信号具有免疫力的结论。通过辨别振子对的间歇混沌运动可对齿轮偏心及单齿缺陷故障进行诊断与识别。     

基于RBFNN建模的动态流量软测量方法研究

本文通过对粘性流体在圆管中的层流和湍流流量方程对比研究发现,动态流量主要与管道中摩擦导致的压头损失、管道中最大的流速、流体温度变化有关,依据这一原理设计了基于径向基函数人工神经网络(RBFNN)的软测量模型.在伺服阀动态性能实验台上构建了数据采集系统,在新型动态流量测量管上安装超声波、压差、温度传感器来采集各种信息,其中流速信息采用一种新颖的超声波类时差法获取,用于标定的实际流量由无载液压缸的速度传感器获取.基于NeuroSolution软件中的RBF网络模块组成软测量RBFNN,选用部分采集数据作为学习样本对RBFNN进行训练,建立了动态流量的软测量模型.利用采集的数据的测试样本对RBFNN进行测试,通过流量预测曲线和实际曲线的对比,验证了该软测量模型具有很高的逼近精度.该软测量方法为动态流量的测量提供了一条新的途径.     

基于粒子群算法的冷连轧机轧制负荷分配优化

利用粒子群算法设计了一种冷连轧轧制负荷分配的优化方法。根据某1450五机架冷连轧机生产工况,以压下量分配为自变量,以轧制力成比例分配为目标函数,将压下量分配的约束条件作为惩罚项,建立惩罚函数。通过粒子群多代运算,求出罚函数值最小点,得到压下负荷最佳分配点。实验证明,粒子群算法在轧制负荷分配计算中,具有算法实现简便、运算速度快、收敛性好等优点,可以作为一种冷连轧轧制负荷分配的新方法加以推广。     

基于小波簇的包络解调方法及其在故障诊断中的应用

本文提出了一种基于小波簇的带通滤波和包络解调方法。通过合理地选择小波参数，用多个单类Morlet小波组成的小波簇可构成具有零相移、平顶通带及快速衰减过渡带特性的带通滤波器，可用于提取振动信号的高频自然频率成分。由于该小波簇的虚部是实部的Hilbert变换，可用于实现包络解调提取振动信号在高频谐振带的包络成分。将该方法用于干式真空泵轴承故障的诊断中，结果表明可有效地提取故障特征频率，实验结果验证了该方法的有效性。     

基于改进的堆叠降噪自动编码器深度模型的转子-转轴系统故障诊断方法

旋转机械转子-转轴系统故障诊断方法中大多采用传统浅层模型,对于数量较大的样本其处理能力有限。为解决此问题,提出一种利用改进的堆叠降噪自动编码器(SDAE)深度模型的故障诊断方法,并对转子-转轴系统的典型故障进行诊断。利用某机械故障综合模拟实验台,结合基于LabVIEW开发的信号采集系统模拟并采集转子-转轴系统的10类单一故障和7类复合故障振动信号。在训练SDAE模型时引入Dropout机制对模型进行改进,并结合Softmax分类器进行网络训练与诊断。与传统BP网络、自动编码器(AE)、无Dropout机制的SDAE和卷积神经网络(CNN)进行对比,结果表明：改进的SDAE方法对于转子-转轴系统故障的正确识别率最高,特别是对复合故障的诊断效果比其他模型更理想,充分验证了改进的SDAE深度模型的优越性     

精细复合多尺度波动散布熵在液压泵故障诊断中的应用

液压泵振动信号具有非线性、非平稳性的特点,熵算法在该类信号分析方面有着独到的优势,但传统的熵算法在液压泵振动信号特征提取中有计算速度慢、熵值不准确、不稳定等不足,为了更有效地提取故障特征信息并提高故障诊断准确性,将精细复合多尺度波动散布摘(refined composite multiscale fluctuation...     

虚拟仪器技术在液压CAT中的应用

虚拟仪器是仪器仪表发展的一个新阶段,本文较全面地论述了虚拟仪器的概念,特点、结构,介绍了以LavVIEW为代表的虚拟仪器软件开发平台和其在液压CAT中应用实例。     

煤车锚定机械手的PLC控制

阐述了PLC控制的煤车锚定机械手的功能,以及PLC控制系统的可靠性设计和控制程序原理。     

基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法

提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一定自适应性和理论依据。用MST提取电能质量扰动的特征向量,根据电能质量扰动信号的MST分析结果,提出4种扰动特征作为特征向量,解决了特征向量冗余的问题。仿真数据和工程数据实验分析结果表明,该方法具有更好的抗强噪声性,使电能质量扰动分类精度更高。为复杂信号特征提取提供了一种有效途径,也为电能质量分类提供了一种新的方法。     

自适应多尺度形态差值滤波及其在液压泵故障诊断中的应用

针对经验模态分解在机械信号处理中的缺陷,介绍了变分模态分解的方法,并将其引用到机械信号处理中。将变分模态分解应用于振动信号,得到一组模态,筛选与故障相关的敏感模态进行包络功率谱分析。采用仿真信号和实际滚动轴承信号对该方法的有效性进行检验,证明变分模态分解法可以准确检测出滚动轴承故障。