基于约束独立成分分析的滚动轴承故障诊断

用新的理论和方法丰富和提高机械故障诊断技术是机械故障诊断学的重要内容之一。本文用约束独立成分分析方法把研究对象的先验信息作为独立成分分析算法的约束条件,使新的算法仅仅收敛于感兴趣的故障信号。这样可以提高故障诊断的针对性和效果。该方法可以从传感器信号中快速诊断设备中是否发生了某种故障,并以滚动轴承的仿真和实验验证了该方法的适用性和有效性。     

小波包变换和隐马尔可夫模型在轴承性能退化评估中的应用

轴承是旋转机械中的关键部件,有效地对其进行性能退化评估对指导设备维护、防止设备意外失效有非常重要的意义。本文提出了一种基于小波包变换和隐马尔可夫模型（HMM）的轴承性能退化评估方法。该方法使用小波包变换对轴承振动信号进行分析,并提取节点能量及其总能量作为特征,仅使用正常状态下的数据训练HMM,建立性能退化评估模型,然后使用该模型对轴承的退化程度进行定量评估。最后,通过对轴承加速疲劳寿命试验的研究,验证了所提出的方法的可行性和有效性。     

瞬态热丝法测量纳米流体的导热系数

推导了用双铂丝测量流体导热系数的瞬态热丝法的实验关联式,并据此设计实验装置,分析误差因素,给出了系统误差修正系数.用该装置测量了几种纳米流体的导热系数并作了相关分析.     

基于平移不变多小波相邻系数的矿用齿轮箱故障诊断

矿用齿轮箱工作环境恶劣,发生故障时,故障信号常淹没在背景噪声中,直接做频谱分析,很难提取其故障特征。平移不变多小波能够有效地消除信号中的Gibbs现象,相邻系数降噪法充分考虑了小波系数之间的相关性,克服了传统阈值降噪的不足。论文将平移不变多小波相邻系数降噪方法应用到仿真加噪冲击信号,提取出隐藏在噪声中的冲击特征。然后将该方法应用于煤矿提升机齿轮箱的诊断中,诊断结果表明,平移不变多小波相邻系数降噪方法能够有效提取出齿轮箱的故障特征频率,为故障诊断提供了准确依据。仿真与工程应用验证了平移不变多小波相邻系数降噪方法在故障诊断中的有效性。     

匹配追踪在变转速齿轮故障诊断中的应用

针对变转速工况下低速级断齿齿轮产生的加速度信号含有冲击共振,且准平稳成分能量低的特点,通过最值搜索直接确定故障齿轮轴每转一圈出现的单个冲击响应峰值的时刻。基于相关滤波法根据峰值时刻右侧较短的时间序列获得模态参数估计(固有频率和阻尼比),减少了计算量。根据冲击字典,使用匹配追踪算法对时域冲击响应成分进行提取;再将去除冲击成分的余量转换到角域,根据稳态调制字典从角域余量中提取系统的平稳型故障特征。仿真与实验表明时域冲击和角域平稳型故障分量被很好的重构;利用阶次跟踪,实现了振动特征提取和齿轮箱的故障诊断。     

蜂窝状多孔316 L不锈钢的选区激光熔化制备

对含预合金316L不锈钢和NH4HCO3(质量比96:4)的混合粉末进行选区激光熔化,制备多孔材料的实验研究。利用扫描电镜分析试样的微观孔隙特征。结果表明,在较高激光功率(800 W)条件下,可形成蜂窝状的多孔结构,孔径分布均匀(2~5 μm),平均孔径约3.5 μm。分析激光功率对多孔结构特征的影响,讨论选区激光熔化蜂窝状多孔结构的形成机制     

Cu/W-Ni/Ni多中间层的钨/钢扩散连接(英文)

采用铜箔/90W-10Ni(质量分数)混合粉末/镍箔多中间层,在加压5 MPa、连接温度1150°C、保温60 min的工艺条件下,对纯钨(W)和0Cr13Al铁素体不锈钢进行真空扩散连接。利用SEM、EDS、电子万能试验机及水淬热震实验等手段研究接头的微观组织、成分分布、断口特征、力学性能及抗热震性能。结果表明,连接接头由钨母材/Cu-Ni合金层/W-Ni复合材料层/镍层/钢母材五部分组成。接头中的W-Ni复合材料层由90W-10Ni混合粉末固相烧结而生成,其组织均匀、致密。W-Ni复合材料层与钨母材以瞬间液相扩散连接机制来实现良好结合。接头剪切强度达到256 MPa,断裂均发生在W-Ni复合材料层与镍层的结合区域,断口形貌呈现为韧性断裂。经过60次700°C至室温的水淬热震测试,接头无裂纹出现。     

基于时变滤波与CWT的齿轮箱无转速计阶次跟踪

针对转频波动工况下复杂齿轮箱系统振动信号中各啮合阶次成分相互干扰,导致对啮合频率估计困难的情况,提出一种基于时变滤波与连续小波变换(CWT)结合的无转速计阶次跟踪齿轮箱故障诊断技术。基于短时傅里叶变换(STFT)设置时变滤波器;通过时变滤波及连续小波变换(CWT),获得平滑的瞬时频率估计(IFE);再基于Vold-Kalman滤波(VKF)获得参考轴相位。该方法获得的阶次谱与计算阶次跟踪(COT)相当。最后,结合快速谱峭度算法可准确判断故障齿轮位置。通过仿真和实验表明,无转速计方法能为强噪声转速明显波动工况下的机械故障诊断提供一种新的有效手段。     

基于循环自相关的滚动轴承故障特征提取研究

滚动轴承在工作过程中产生的振动信号既有周期性又有随机性。周期性信号来源于滚动轴承的周期运转方式,这种周期性本质上是一种近似周期的冲击性振动;随机性信号来源于滚珠的滑移、制造误差等多种因素。因此,对于滚动轴承的故障诊断来说,理论上用循环平稳模型来描述故障特征比单纯用周期性模型描述更加合适。以循环平稳模型为基础,提出一种基于循环自相关的滚动轴承故障特征提取方法,通过理论分析以及滚动轴承故障仿真和试验,证明了循环频率可以反映故障特征频率。用循环自相关函数谱图与包络频谱图进行对比分析,说明在提取滚动轴承故障特征时,利用循环自相关函数法能够很好地抑制噪声。所提出的方法对于滚动轴承故障的精细诊断具有重要的意义。