TEDS技术在加速度传感器数据校正中的应用

提出一种利用传感器电子数据表格技术改善加速度传感器动态性能的办法。传感器标定时，其相关的特征参数被储存在传感器电子数据表格中；测试初始化时，每个传感器的特征参数被读入测试系统，指导系统自动完成其数学模型的建立，并在测试时进行实时数据校正。实验证明传感器电子数据表格技术的引入提高了加速度传感器的工作频带带宽和动态响应速度等动态性能指标。     

基于时域平均的齿轮故障诊断

提出了信号时域平均处理的新算法,解决了周期截断误差对平均结果的影响,并对测取的齿轮箱齿轮故障振动信号进行了处理。实验结果表明:该方法在齿轮故障信号的处理中能够消除背景噪声的影响,取得比较理想的效果。     

利用样条插值法计算摩擦离合器瞬时转速曲线

研究了履带车辆主离合器瞬时转速测试方法,在数据处理过程中两次运用样条插值算法,较好地解决主、被部分实测转速精度低及转速数据长度不一致的问题,得到较为理想的瞬时转速曲线。     

基于声测法的齿轮箱齿轮故障诊断研究

分析了齿轮箱故障机理及其与噪声信号的内在联系 ,利用声检测原理对齿轮箱工作状态进行了监测实验 ,分析处理了系统正常和故障工况下的声学及振动信号 ,并通过倒频谱分析方法进行特征参量提取 ,成功地判断出了齿面磨损故障。     

计盒维数在齿轮箱故障诊断中的应用

以齿轮箱为研究对象 ,给出了时间序列计盒维数的计算方法 ,探索利用分形理论进行旋转机械故障诊断的方法。实验数据处理结果表明 ,该方法简单易行 ,效果良好。     

油管油压信号的载荷识别

在高速柴油发动机喷油系统性能检测中,一般以燃油压力信号作为喷油系统性能检测参量。通过对油压波形进行分析来判断喷油系统的工作状况,阐述了采用载荷识别技术识别油压信号的频谱特性,进而得到其时域波形的理论与方法,并在模拟试验中获得了识别结果。     

基于时频和频谱分析的齿轮箱故障诊断

对频谱分析方法和时频分析方法的原理进行了分析,根据频谱分析与时频分析的特点以及齿轮箱故障诊断研究的需要,将两种方法有效地结合起来应用于齿轮箱的故障诊断中。结果表明,此方法能够有效地解决各自方法中的不足,得到比较理想的诊断结果。     

基于小波包变换和BP网络的齿轮箱故障诊断

利用小波包分析提取出齿轮箱在各种工况下振动信号的有效成分,根据时频域特点提取比较典型的特征参量,利用改进的BP网络进行训练,根据训练结果判别齿轮箱的故障状态。     

基于小波包变换和伪魏格纳分布的轴承故障诊断

将小波包变换理论和伪魏格纳分布应用于齿轮箱故障诊断中,结合实例对轴承的振动信号进行分析,结果表明:小波包变换能有效地提取各频段的高频成分,通过对提取的信号做伪魏格纳分布,结果能形象、直观地反映出轴承故障的时-频信息,而且对故障信息具有较强的判别能力。     

基于阶次跟踪和BP网络的齿轮箱故障模式识别

在对齿轮箱的原始振动信号进行时域采样的基础上,利用小波包分析对其进行消噪,然后对得到的数据进行角域重采样,得到基于阶次跟踪的采样信号,再对该信号进行特征参量提取,最后利用BP网络对得到的故障特征参量集进行模式识别。该方法能够避免传统分析方法中难以克服的“频率模糊”现象,对于瞬态信号有较好的分析处理能力,是对传统频谱分析法的有力补充。