基于阶次小波包与粗糙集的轴承故障诊断

针对齿轮箱启动过程中振动信号表现为非平稳、非高斯特征及传统诊断方法诊断精度不高的现状,将阶次小波包和粗糙集理论引入轴承的故障诊断中,提出了一种新的故障诊断方法。首先利用阶次跟踪算法对瞬态振动信号进行重采样,得到等角度分布振动信号,其次采用小波包对该信号分解—重构,并对每个频段的能量进行归一化,构成特征向量,通过粗糙集理论得到清晰、简明的决策规则,最后通过故障实例验证该方法的有效性。     

小波分析在机械故障诊断中的应用

小波分析是傅立叶分析思想的继承和发展，在机械故障诊断中已得到广泛的应用。主要用于轴承、齿轮及电动机的震动信号、梁和车辆的震动，以及含机械故障信号的信号处理。通过对机械故障信号特点的分析，根据小波分析的原理和方法，建立了它在机械故障诊断中的数学模型，并给出了应用实例。     

基于模糊推理的舰炮故障检测方法研究

基于模糊推理知识和模糊神经网络的理论,根据舰炮运转时发出的声音信号,提出了舰炮系统的故障检测诊断方案,详细介绍了信号提取的方法和故障分析的算法.     

匹配追踪信号分解法在进气门间隙故障诊断中的应用

介绍了匹配追踪信号分解法在发动机故障诊断中的应用。针对康明斯6BT5.9型发动机进气门振动信号,采用时域表达较为理想的高斯函数作为信号展开的基元函数进行信号分析,并进行了试验验证。     

基于多模型组合的模拟电路故障诊断方法

针对传统模拟电路故障诊断方法识别准确率低及耗时较长的问题,提出一种基于改进的二进制粒子群优化算法(IBPSO)与隐马尔科夫模型(HMM)的综合诊断方法。该方法利用IBPSO对故障特征进行提取优化,降低故障特征维度,进一步利用HMM对提取的故障特征进行预处理,排除不可能类故障特征,提高了LSSVM的分类准确率。经过仿真结果分析验证,该方法较现有的BP神经网络诊断方法,能够在确保正确率得到提升的基础上,进一步提高故障诊断速度,具有更强的战场环境适用性。     

面向开放式测试环境的诊断服务系统

为了将诊断与测试分离,提高TPS与诊断推理机制的复用性,采用组件技术构建面向开放式测试环境的诊断服务系统,并详细阐述了诊断模型描述方法和诊断推理服务组件的实现技术。以XML作为诊断模型描述语言,通过数据访问接口进行诊断模型数据与知识的交互,在模型管理服务的基础上,进行高级的推理和控制服务。     

形态滤波和自相关降噪的Hilbert边际谱在轴承故障诊断中的应用

Hilbert边际谱是Hilbert-Huang变换在频域的一种表示形式,适合分析机械故障诊断中广泛存在的非平稳信号,但是噪声会影响Hilbert边际谱的分析精度。针对从装甲车辆机械系统采集的振动信号中噪声的特点,将形态滤波和自相关相结合,对振动信号进行降噪,提高了Hilbert边际谱对振动信号的分析精度,并在某型坦克变速箱主轴7216轴承滚动体点蚀故障诊断中得到了应用。     

早期碰摩转子径向运动信号的仿真分析

针对早期碰摩时转子振动特征与其他旋转机械常见故障(如不对中)特征相重复的问题,研究转子径向运动信号中蕴含的早期碰摩故障特征。建立了转子动力学模型并求解得到仿真转子振动信号,从中计算出转子径向运动信号(径向运动速度、径向运动加速度)并进行了分析。结果表明:发生早期碰摩时,径向运动速度、径向运动加速度信号会在碰摩点处发生瞬间剧烈波动,可用来指示碰摩部位;频谱中高频成分大大增加,大部分情况下高频代替转频成为主要成分。这些特征与正常状况有显著区别,可望用于早期碰摩故障的诊断。     

基于BP神经网络的装备故障诊断专家系统研究

分析了神经网络和专家系统的特点,提出了基于BP神经网络与专家系统结合的某装备的故障诊断方法,构造了BP神经网络的装备故障诊断专家系统的诊断模型,克服了传统专家系统在知识获取和表达的薄弱环节,并用了某型装备的故障实际数据进行了验证,结果表明了神经网络与专家系统结合是一种有效的诊断方法。