小样本下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断

针对目前基于深度神经网络的柱塞泵故障诊断方法在小样本条件下精度低、模型欠拟合问题,提出一种小样本条件下基于孪生神经网络的柱塞泵故障诊断方法。搭建了柱塞泵故障实验台,采集柱塞泵在不同健康状态下的壳体振动信号;使用由卷积层和池化层组成孪生子网络自适应地从原始振动信号中提取低维特征,使用欧式距离判定输入样本对的特征相似度;通过相似度对比的方法扩大训练样本数量并训练孪生神经网络模型;最后,对测试样本进行健康状态识别。实验结果表明：与传统深度神经相比,所提方法在小样本情况下具有更高的准确率。同时,多通道数据融合实验表明：所提方法能够从不同通道的信号中学习到有关故障信息,多通道数据融合可以进一步提高诊断准确率。     

基于小波包和BP网络的滚动轴承状态寿命模型

使用状态寿命(即状态良好、初始损伤、故障发展和即将失效4个寿命阶段)描述滚动轴承的使用寿命,并建立了滚动轴承状态寿命的评估模型.状态寿命评估模型建模的关键是振动信号的特征提取和状态的识别算法.针对滚动轴承振动的特点,根据小波包变换能将信号按任意时频分辨率分解到不同频段的特性,提取小波包重构信号的频带能量构造特征矢量,利用推广性能良好的贝叶斯正则化BP网络作为状态寿命评估的算法建立特征向量与状态寿命之间的映射,采用滚动轴承全寿命试验数据作为学习样本,训练和确定评估模型.试验验证了模型的有效性和可信性.     

基于小波神经网络的航空刀具磨损状态识别

针对航空零件的加工特点,采集刀具在不同磨损状态下的声发射(AE,Acoustic Emission)信号,对AE信号进行时频分析和小波变换,运用快速傅里叶变换(FFT, Fast Fourier Transform)以及db8小波5层分解,提取AE信号幅值的均方根和主能量频段的能量作为特征向量,对特征向量进行归一化处理后作为输入向量对小波神经网络进行训练.小波神经网络运用参数调整算法,在权值和阈值的修正中加入动量项.测试结果表明:AE信号对刀具磨损敏感的频率范围在10~150kHz,网络实际输出与期望结果的误差小于0.03,该方法能够对刀具不同磨损状态进行正确的识别.      

直升机中减速器谐响应分析与传感器优化布局

研究了多自由度的振动数学模型.通过系统的故障频率来确定振动传感器的安装位置,提出了一种基于故障频率敏感的振动传感器优化布局方法,建立了直升机中减速器机匣有限元模型.利用谐响应分析方法,对中减速器机匣施加一故障激励信号.研究表明:机匣的不同位置对激励信号响应的振动幅值明显不同,齿轮故障时往往在啮合频率及其倍频处形成以转频为间隔的边频带,对该边频响应振幅最大的位置就是振动传感器安装的最佳位置,并提出了振动传感器优化布局函数.此方法同样适用于直升机传动系统其它部件的振动传感器位置选择,也适用于其它旋转机械的振动监测.      

基于盲源分离技术的航空发动机振动信号分析

基于双转子航空发动机机匣拾取振动信号特征的分析,采用基于数学形态学滤波前处理的盲源分离识别方法进行特征提取.针对机匣拾取振动信号的特征,利用开—闭和闭—开组合数学形态滤波器在保留信号基本形状的前提下,滤除掉原始信号中的噪声分量.利用Fast ICA算法恢复高、低压转子源振动信号的波形.对实测数据的分析表明,该方法能够较好地恢复高、低压转子所激振动信号的频域结构信息,有利于提高故障定位的准确性.     

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件，其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前，由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象，导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题，本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先，通过轴承振动实验获得数据；然后，基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取；在此基础上，利用K Medoids算法对正常样本进行聚类，并根据3σ法则构建正常运转的安全边界；最后，计算不同轴承故障数据的超限概率，根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明，该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.     

一种谐波减速器不对中误差分析方法

在空间环境中运行的星载天线转动单元中的谐波减速器产生的不对中故障信号故障特征难以提取,针对此问题提出了一种优化变分模态分解的故障诊断方法,这种方法基于鲸鱼优化算法(WOA)和Teager能量算子(TEO)包络解调。首先,由于包络熵对故障信号特征非常敏感,故采用包络熵作为适应度函数,同时其也是鲸鱼优化算法的目标函数。其次,WOA具有操作简单、调整参数少、跳出局部最优能力强等诸多优点,故使用WOA对变分模态分解(VMD)进行优化,构建优化算法。最后,使用Teager能量算子对本征模态分量(IMFC)进行处理。所提出的方法用于分析谐波减速器输入、输出轴两端收集的实验信号。通过与传统的快速傅里叶变换方法进行对比结果表明,所提出的方法提高了分解效率,在分解参数的原则和故障信号提取精度方面具有良好的性能,误差不超过2%,能够实现谐波减速器不对中故障信号的精确诊断,具有一定的研究意义与工程实用价值。     

一种整体式天然气压缩机气阀故障诊断技术研究CSCD

整体式天然气压缩机在石油化工领域广泛应用,压缩机的正常工作对安全生产具有重要意义。为了有效诊断整体式压缩机气阀部件的故障,采用了Daubechies小波基函数对ZTY470型整体式天然气压缩机气阀振动信号的分解重构原理,详细介绍了以振动信号的能量为故障特征的故障诊断过程。对气阀阀片断裂和弹簧断裂的故障振动信号进行了小波包分析,并与正常工作时的信号进行了对比。实验表明该方法能准确的进行故障诊断和故障定位,证明了对整体式天然气压缩机气阀故障诊断的有效性。     

基于AE-BN的发电机滚动轴承故障诊断

为解决风力发电机在复杂工况及耦合性、不确定性条件下故障识别的准确性问题，提出了一种基于自动编码器(AE)与贝叶斯网络(BN)的AE-BN故障诊断方法。采用AE对电流信号进行特征提取，得到能够高度表征信号的特征分量；基于故障与特征之间的因果关系，建立由故障位置、故障状态和故障特征搭建的三层BN；将AE的特征分量与BN的拓扑结构相结合建立风力发电机故障诊断模型，解决故障诊断中的不确定性问题，提高多故障诊断的准确性。实验结果表明：所提方法能够对故障特征信号进行分析及诊断，精确辨识不同故障类型，相比K近邻算法等具有明显优势。     

考虑传感器倍频干扰的磁轴承自动平衡控制

传感器倍频干扰信号与控制系统相互影响，容易引发磁轴承转子微振动。为了抑制高转速下传感器倍频干扰导致的磁轴承微振动，本文首先建立考虑传感器倍频干扰的磁轴承控制系统模型，分析位移传感器谐波与控制系统微振动的内在机理，然后提出一种基于多频自适应陷波器的磁轴承自动平衡控制方法，消除或抑制轴承的同频或倍频反作用力，使传感器谐波扰动产生的电磁力得到衰减。仿真结果表明，在转速30000(r/min)时，采用该自动平衡控制方法后，与传感器谐波干扰相关的振动力得到一定抑制。     

轴向柱塞泵球面摩擦副冲铆工艺优化的有限元分析及试验验证

柱塞杆与座零件形成的摩擦副,制造过程极易造成该位置过度变形,导致异常磨损,以及泵性能失效,因此有必要分析轴向柱塞泵球面摩擦副制造工艺过程。本文以制造工艺对摩擦副的应变为研究对象,利用应力应变的有限元仿真,分析压配过程、冲头工装对摩擦副结构的影响,以及变形后摩擦副间隙内的流场力分布情况,得出工艺参数应选择适当的应力值(数值800~~1000N)、选用约60°结构的冲头工装执行冲铆工序的结论。通过有限元分析,为提高泵合格率做理论支撑。     

轴向柱塞泵/滑靴副润滑磨损的影响因素分析

斜盘-滑靴副(滑靴副)的磨损会导致泵泄漏增加、效率降低,进而影响寿命.提出了一种基于弹性流体动力润滑(EHL,Elasto Hydrodynamic Lubrication)磨损模型的轴向柱塞泵滑靴副加速寿命试验方法.该方法以滑靴副的油膜分析结果为基础,综合考虑工况参数(温度/转速/压力)对滑靴副磨损的影响,揭示了影响滑靴副磨损过程的内在因素.研究以某型轴向柱塞泵为对象,首先基于提出方法,对2组不同工况下的滑靴副磨损量进行了分析,并将分析结果与长周期的磨损试验结果进行了对比,验证了磨损量分析结果的准确性,也表明本文提出的方法与模型具有可用性.然后,基于本文提出方法和磨损分析模型,对比分析了介质温度(黏度)、输出压力、转速与滑靴副磨损率的相对关系.最后,探讨了柱塞泵的磨损加速寿命试验的加速手段,以及工况对于加速比率的影响.研究结果能够用于制定柱塞泵加速磨损试验的载荷谱,以及为降低泵磨损为目的的设计优化.      

基于自适应算法的Stewart平台微振动低频激励控制研究

针对空间微振动环境模拟的需求,以Stewart平台为对象,研究低频微振动激励控制.传统定增益控制器需要反复调节参数来获取满意的系统输出,同时由于摩擦等因素引起的非线性现象,导致难以在低频段建立精确的系统模型,以上问题均给控制器的设计带来困难.为此,设计一种自适应控制器加传统PID控制器的控制方案,并针对自适应控制器对于非参数不确定性等因素敏感的问题,采用dead-zone技术对自适应律进行修正,以提高控制器的鲁棒性.将此算法应用于Stewart微激励控制系统中,实验结果表明系统平台可以很好的输出单自由度与多自由度低频正弦激励,验证控制器在实际工程中的有效性.     

附件化超声振动工作台设计及有限元优化分析

超声振动辅助加工为合金材料、硬脆材料和复合材料等难加工材料提供了有效的机械制造解决方案,超声振动辅助加工装置结构复杂、专业化程度高、使用可靠性差等因素制约了超声加工技术的推广及民用化历程。为了推广超声振动辅助加工的应用范围,基于超声能量传播原理,设计了一种机床附件化的超声振动工作台,能够方便地安装于加工中心上为工件提供超声振动辅助加工。首先,选用2种材料对工作台进行整体结构设计,通过模态分析确定工作台的工作频率及振动形式,使用谐响应分析揭示工作台工作时的稳定情况。其次,采用多目标优化方法对工作台进行结构优化,在保证总模态变形量不变的情况下降低振动台的质量,以减小超声能量损耗的同时提高振动状态的可靠性。最后,对比优化前后的有限元分析结果确定工作台材料并进行尺寸调整,使其更加符合实际加工需要。分析结果表明,45#钢工作台在工作时的振动稳定性要好于Cr12Mov钢工作台,但Cr12Mov钢工作台具有较大振幅。通过多目标优化使得振动台的总体质量降低27%,其工作频率同时降低11%,优化后2种工作台的共振频率带宽相差较小。      

基于小波包变换及时间 小波能量谱的振动信号分析研究#br#

基于具有时频分析特性的小波包分析方法，对振动系统的测量信号进行了降噪处理，采用的软 硬阈值折中小波去噪方法兼有软阈值与硬阈值降噪的优点，且通过折中因子的引入，可以在信号分析中更灵活的进行信号处理.对去噪后的信号，基小波时间 能量谱分析，可以很好的将信号的主成分清晰的展示出来，并根据其能量在各频带的分布，可以直观的展示信号特征，为机械振动系统的故障诊断与识别，提供一套理论的方法.研究中所发展的分析方法在机械振动系统及其振动组件的状态监测及故障诊断识别方面有广阔的应用前景.