基于图像识别的机械振动信号特征提取与寿命预测方法研究

滚动轴承作为许多机械设备的关键组件,被广泛应用于机械制造、航空航天等领域,其健康状态直接影响了相应设备的剩余寿命,因此在设备故障预测与健康管理(Prognostics and Health Management, PHM)领域,滚动轴承寿命预测具有很高的研究价值。目前基于数据驱动的轴承寿命预测方法主要利用特征提取并构造健康因子(Health Indicator, HI),然而在这一过程中特征的选择与融合依然依赖于专家先验知识,并且健康因子也很难从复杂的时序数据中进行提取。因此,提出了一种新型的数据驱动寿命预测算法,在特征提取方面,通过连续小波变换(Continuous Wavelet Transform,CWT)将传感器振动信号转换为时频谱图,再通过深度残差网络(Deep residual network, ResNet)结合时空卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)将时频谱图中的时域频域特征构造成为健康因子,最后完成剩余寿命预测。本研究在PRONOSTIA数据集上与现有的数据驱动算法进行了对比,证明了该算法可以更准确地完成剩余寿命预测。     

Multi-faults diagnosis of rolling bearings via adaptive customization of flexible analytical wavelet bases

Multi-faults detection is a challenge for rolling bearings due to the mode mixture and coupling of multiple fault features, as well as its easy burying in the complex, non-stationary structural vibrations and strong background noises. In this paper, a method based on the flexible analytical wavelet transform (FAWT) possessing fractional scaling and translation factors is proposed to identify multiple faults occurred in different components of rolling bearings. During the route of the proposed method, the proper FAWT bases are constructed via genetic optimization algorithm (GA) based on maximizing the spectral correlated kurtosis (SCK) which is firstly presented and proved to be efficient and effective in indicating interested fault mode. Via using the customized FAWT bases for each interested fault mode, the original vibration measurements are decomposed into fine frequency subbands, and the sensitive subband which enhances the signal-to-noise ratio (SNR) is selected to exhibit the fault signature on its envelope spectrum. The proposed method is tested via simulated signals, and applied to analyze the experimental vibration measurements from the running roller bearings subjected to outrace, inner-race and roller defects. The analysis results validate the effectiveness of the proposed method in identifying multi-faults occurred in different components of rolling bearings.     

基于小波神经网络PID的永磁同步电机转速控制

提出了基于小波神经网络PID的永磁同步电机(PMSM)转速控制策略。根据系统运行参数的变化,采用三层前馈式人工神经网络,基于梯度下降纠正误差法在线训练实时更新PID参数值。采用小波神经网络和增量式PID共同构成转速环控制器。建立PMSM数学模型,设计PMSM速度环控制器,构建S函数,对控制算法进行仿真试验,验证了该控制算法的先进性。试验结果表明,所提控制策略比传统PID转速控制具有更好的动态性能和抗干扰能力。     

基于流管试验的管道声传播预测

通过平板声衬流管试验，测试了管道内无流动和有流动下不同入射声波频率的管道壁面复声压，并基于试验模型与数据分别开展了二维和三维管道声传播预测，将试验测量结果与预测结果进行了对比。结果表明:二维和三维的预测结果非常吻合，尤其是在无流动条件下；在不同流动条件和不同频率下，声传播预测给出了与试验数据较为吻合的结果，壁面声压级的趋势与试验结果一致，基本验证了管道声传播预测模型的准确性；对比不同流动条件和频率点，有流动下预测的壁面声压级的误差比无流动更大，低频下预测的壁面声压级的误差比高频更大。      

二维复值Ginzburg-Landau方程的一个高阶紧致ADI差分格式

对二维复值金兹堡朗道(Ginzburg-Landau,GL)方程提出一个基于时间分裂的高阶紧致交替方向隐式有限差分格式。本文通过时间分裂法将GL方程分裂成一个非线性子问题及两个线性子问题,对非线性子问题以及其中一个线性子问题均通过精确积分进行计算,并对另一线性子问题构造紧致交替方向隐式差分格式进行数值计算。实际计算中,在每一时间步,利用追赶法求解一族常系数三对角线性代数方程组,从而使得算法既具有较高精度又拥有较快的计算速度。数值实验表明该算法在时间和空间方向分别具有二阶和四阶精度,并模拟了方程的一些动力学行为。     

基于中值滤波和小波变换的混合滤波方法在推进剂监测中的应用

目前,监测传感器传出信号中混有很多噪声,为提高信号可信度,需要一种有效的信号处理方法。文章基于Matlab仿真环境,完成了信号仿真和滤波算法的设计,重点对单传感器仿真信号的去噪和多传感器信息融合进行了研究,提出了基于中值滤波和小波阈值滤波的混合滤波方案和基于Kalman滤波的信号融合方案。研究工作有:基于高斯白噪声和脉冲噪声的数学特性,合理假设出5种基本信号形式;依据实际数据,完成单传感器和多传感器信号仿真,确定信噪比和均方根误差作为去噪评定指标;综合分析现有的滤波算法的滤波特性,利用不同长度滑动窗口的中值滤波处理实验信号,选取合适长度的滑动窗口。设置对比实验确定小波阈值滤波中的小波基函数选取、阈值计算和分解尺度等参数;融合中值滤波和小波阈值滤波优势,设计混合滤波方案,去除单传感器仿真信号中的噪声;研究信息融合理论在泄漏监测系统中的应用,设置不同融合方式下的对比实验,确立最佳融合方式下的Kalman滤波方案,实现多传感器信息融合。     

一种孔径和频率二维稀疏的步进频SAR成像方法

 步进频率信号(SFWs)在不增加雷达系统瞬时带宽的情况下能够获得高的距离向分辨率的同时,也存在着抗干扰能力较差及其等效重复频率较低的问题,并且在方位向积累时间内由于雷达载机工作状态的变化,会导致方位向的数据录取不完整。针对上述问题,提出一种孔径和频率二维稀疏的步进频合成孔径雷达(SAR)成像方法。首先,分析了稀疏步进频率信号(SSFWs)的SAR成像模型,然后基于压缩感知理论完成距离向成像处理。其次,针对稀疏孔径的回波数据,通过构造成像算子和压缩感知重建模型的方法实现其距离徙动校正和方位压缩处理,进而获得二维成像结果。相比于传统的步进频率信号SAR成像,利用所提方法能够在少量的频率资源和雷达回波数据情况下实现准确的SAR成像。最后,通过对仿真和实测的步进频率雷达数据进行成像处理,验证了所提方法的有效性和可行性。     

S弯二元喷管红外辐射特性实验

基于轴对称排气系统设计了一套S弯二元喷管的实验模型,在实验工况下测量了喷管实验件的部分流场参数和远场红外辐射特性,对S弯二元喷管的红外辐射特性进行了分析和研究,并与基准轴对称喷管的红外辐射实验结果进行了对比。结果表明:上方探测平面是S弯二元喷管的主要辐射方向,其最大辐射角度为15°,在该方向角上固体壁面辐射的贡献最大。下方和侧向探测平面各方向角的红外辐射强度明显小于上方探测平面,主要是由于S弯二元喷管遮挡了大部分的内部高温壁面。与基准轴对称喷管对比,S弯二元喷管有着明显的红外抑制作用,在尾部方向S弯二元喷管的积分辐射强度相比轴对称喷管降低了81%,最大辐射强度相比轴对称喷管降低了47%,燃气辐射降低50%。      

基于小波包变换及相关系数法的复合材料层合板冲击位置识别研究

复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。     

基于小波变换和支持向量机的开关电流电路故障诊断新方法

针对开关电流(Switched current,SI)电路的故障诊断和定位问题，为进一步提高故障诊断准 确率，提出了基于小波变换和粒子群优化(Particle swarm optimization，PSO)支持向量机 (Support vector machine，SVM)的开关电流电路故障诊断新方法。该方法首先对节点电流 信号进行蒙特卡罗分析，然后通过小波分解计算分形维数，再利用核主元分析（Kernel pri ncipal component analysis，KPCA）降低特征值维数，实现最优故障特征的提取。最后通 过PSO SVM完成对各种故障模式的分类。对六阶切比雪夫低通滤波器进行了仿真实验验证， 获取了较高的故障诊断准确率，与其他方法进行比较，实验结果显示了本文方法的优越性。