铁路货车滚动轴承故障声学诊断研究

针对铁路列车滚动轴承故障在途检测的需要,提出一种轴承故障声学诊断方案,并重点讨论了在时域和频域内选取特征参数分析的故障诊断方法。试验证明此方案可以较高精度地对铁路货车滚动轴承故障进行检测。     

应用于电机轴承和不对中复合故障的RNN诊断方法

提出一种基于伺服电机转速信号的轴承和不对中复合故障的故障诊断方法。首先,探讨了复合故障励磁引起的电机转速变化,分析了通过转速法实现复合故障诊断的理论可行性。实验表明,复合故障中轴承等微弱故障信号的检测容易受到不匹配安装故障的干扰,这将使传统的诊断算法失效。将预处理后的速度信号和通过FFT得到的信号分别通过循环神经网络（Recurrent neural network,RNN）,将输入的时域特征和频域特征融合在一起,作为故障分类的基础。这种时频域特征复合RNN模型（Time-frequency feature compound-RNN,TFFC-RNN）对不对中故障干扰下的轴承故障和正常信号的分类准确率可达90%以上。最后,研究了各RNN变体对于模型准确率的影响。实验结果表明利用门控循环单元进行频域部分的特征提取,模型的诊断正确率最高。     

基于自适应滤波的主动磁悬浮轴承位移传感器故障识别

针对采用差动式位移传感器的主动磁悬浮轴承系统,从理论上分析了控制器输出信号与转子干扰力及传 感器故障信号之间的关系和自适应滤波器的工作原理,并在此基础提出了基于自适应滤波的传感器故障识别方 法.该方法以两路位移信号的差值为参考信号对控制器的输出信号进行滤波,从而得到控制器输出信号和两路 位移信号的差值之间的相关系数,根据该相关系数的极性即可准确地判断出故障传感器.还采用Matlab对该方 法进行了仿真研究,并在一个主动磁悬浮轴承试验台上进行了试验研究,研究结果表明:该方法可以同时识别传 感器的直流故障争交流故障;转子在静态悬浮和高速旋转时,该方法均可以准确地检测到传感器故障并识别出 故障传感器.     

基于定子电流的无刷直流电机轴承故障诊断

为了在无刷直流电机发生轴承故障早期检测出轴承故障特征,本文就无刷直流电机轴承故障信息的提取提出了一种新的方法。该方法选择电机的母线电流和三相电流最大值作为轴承故障信息的提取对象,避免了相电流由于谐波含量过大及不连续带来的诊断效果不佳的后果。同时,本文选择小波包算法作为轴承故障信号提取的方法,能够更好地对轴承故障信息进行辨识。实验结果证明,通过对母线电流和三相电流最大值进行小波包分解能够很好地进行无刷直流电机轴承故障信息的提取。     

基于变分模态分解的振动台轴承状态监测方法

针对航天器力学试验用振动台水平滑台内部轴承无法观测、故障发生初期无法获知的问题,提出了针对轴承故障的一种在线预判方法,旨在提前发现轴承故障隐患,避免产品损失。首先,选取加速度传感器作为轴承运动状态响应监测介质,以螺接方式安装于轴承上;其次,使用变分模态分解技术作为轴承加速度响应数据分析方法,计算每个轴承除基波外的谐波成分;最后,通过谐波成分计算结果所构建的轴承状态指标,直观地判读出故障轴承。真实产品振动试验过程中获取了一组有效的轴承故障数据,该组数据结果明确表达了滑板内部4号轴承的异常性,滑板拆除后的检查结果也验证了轴承状态指标的有效性,同时也为未来轴承健康状态指标的制定奠定了基础。     

基于神经网络的直升机自动倾斜器轴承故障诊断方法

为了进一步提高直升机的安全性,利用BP神经网络和RBF神经网络对直升机自动倾斜器轴承进行故障诊断。完成了直升机自动倾斜器轴承故障植入试验,获取了自动倾斜器轴承的故障振动数据,并进行了振动数据的特征信号提取。采用振动数据特征信号的多参数融合作为神经网络的输入,对自动倾斜器轴承故障进行诊断,获得了较高的故障诊断率。采用基于神经网络的故障诊断方法,自动倾斜器轴承各类故障的最高故障诊断率均大于89%。     

基于ALIF和FWEO的滚动轴承故障特征提取方法

针对传统算法难以准确提取强背景噪声下滚动轴承微弱故障特征的问题,提出了基于ALIF(自适应局部迭代滤波)和FWEO(频率加权能量算子)的故障特征提取方法。利用ALIF将故障信号分解为若干I分量,通过计算不同I分量的峭度值及与原始信号的相关系数,筛选出与原始信号相关性最大的2个I分量进行重构,并利用FWEO进行解调,最终得到重构信号的能量谱图来实现轴承故障特征信息的提取,并与基于传统算法EMD和FWEO的方法进行对比,仿真和实验结果表明,该方法在故障信息提取方面的能力更优,对滚动轴承的故障诊断也更有优势。     

基于改进l_1趋势滤波的滚动轴承故障诊断

针对轴承故障的振动信号滤波问题,提出了改进l1趋势滤波方法。该方法滤波效果由规则化参数决定,一般根据原始信号的特征信息来确定这个参数。为了提升适用性,最佳规则化参数通过与最大值之间的线性关系来选取。通过实际轴承的内、外圈故障振动信号分析发现,该方法能提取轴承故障特征。同时,相比于经验模态分解方法,改进方法具有更好的特征提取效果。     

基于时间序列数据挖掘的旋转机械故障预报

提出一种基于时间序列数据挖掘的故障预报新方法。把故障前兆因子作为一种暂态,根据旋转机械轴承振动的实验数据建立时间序列．利用时延嵌入的方法重构状态空间,在状态空间中使用遗传算法搜寻最优暂态束．组成暂态集。用暂态集对旋转机械轴承振动的测试数据进行分析．判断是否为故障前兆因子．从而实现故障预报。     

基于故障检测滤波器的歼击机结构故障检测

提出一种新的适用于多种故障类型的故障检测滤波器设计方法，该方法基于故障输出空间，通过配置在特征向量来设计检测增益阵以实现对系统参数的小范围变化，具有较好的鲁棒性，避免了采用多个检测滤波器对不同的故障进行检测。同时，研究了残差与控制输入和故障程度的关系，提出了自适应检测阈值设计方法，并将其应用于歼击机的结构故障检测。     

基于无回溯模式匹配的网元故障监控系统的设计

在移动通讯中 ,常常采用人工查询网元故障告警信息的方法实现移动通讯设备监控 ,然而由于设备故障告警信息量非常庞大 ,人工查询无法确保及时准确地查询到故障告警 ,导致有些重要告警不能及时得到 ,这将对移动通讯网络运行的安全性和可靠性造成很大的威胁。为此 ,本文基于模式匹配的原理 ,提出了一种移动通讯自动、快速且经济的故障监控方案 ,并同时给出了一个成功的案例     

亚、超音速细长翼身组合体大迎角气动特性的计算研究

本文提出了一种适于初步设计使用、具有良好精度的亚、超音速细长翼身组合体大迎角气动特性的综合性计算方法。对大迎角情况下的涡升力,采用吸力比拟原理计算;位流升力的计算,采用基本解的数值计算方法。关于机翼翼剖面头部圆度和涡破碎对涡升力的影响,进行经验性修正。翼身干扰的贡献,通过翼身干扰系数进行计算。并按文[4]原理,将亚音速计算方法推广到亚音速前缘的超音速情况。对几种机翼与翼身组合体的计算结果表明,本文方法具有方法简便、计算快速和符合设计精度要求的优点。     

基于小生境遗传自适应RBFN的歼击机故障认定方法

在模式识别领域中,如何实现更高精度的分类一直是个核心问题。本文提出了将自适应RBF神经网络与小生境遗传算法相结合的方法,其中自适应RBF神经网络通过对样本判断,自动实现对RBF网络添加新的隐层节点或者将样本归于已存在的隐层节点所属的类;小生境遗传算法用于寻找最优的网络宽度值。两者相结合最后确定一个隐层节点数与类别数相同的俭省的网络。用歼击机故障数据进行仿真,比较结果表明此方法能实现更高精度的故障认定。     

Advances in Photoacoustic Imaging for Interventional Application

The incidence and mortality of cardiovascular diseases and gastrointestinal cancer have gradually increased in recent years,and these diseases have become major social and public-health concerns.New requirements have been proposed for the clinical diagnosis of these diseases in the hope that,by accessing accurate structural information,to further grasp the functional information which closely related to the development of the diseases.Photoacoustic imaging is a new imaging method in which ultrasonic signals are generated from biological samples by laser-pulse irradiation.It has the advantages of high optical contrast,large ultrasound penetration depth,and high resolution.Additionally,it can acquire spectral information.The integration of a photoacoustic imaging system into a tiny imaging catheter can realize interventional imaging based on photoacoustic principles.The combination of structural imaging of cardiovascular and gastrointestinal lesion regions with photoacoustic spectroscopy to identify and quantify tissue components can realize highly sensitive functional imaging.After surveying the recent progress in the development of the photoacoustic imaging method for interventional application,with a particular emphasis on intravascular photoacoustic imaging,photoacoustic endoscopy,and photoacoustic spectroscopy,we summarize and identify future research directions for interventional photoacoustic imaging.     

基于一种高精度微分求积法的结构动力响应数值计算

采用了一种高阶精度的Pade逼进的时间域上格栅取点的时间步积分的微分求积方法，对双质点系及梁在强迫力作用下的振动特性进行了数值分析。计算结果表明．这种方法具有明显的高精度及低耗时并且对于二阶初值问题是无条件稳定的。在所考虑的时域内的动力响应过程中，系统的总能量是守恒的。     

回转起重机吊重摆振的机器人动力学模型

采用机器人动力学的方法建立了回转起重机工作装置的机器人操作手模型.该模型能够综合地反映回转起重机进行回转、变幅和起升运动时吊重运动的动态行为.采用递推的牛顿-欧拉方法,推导得到系统的动力学方程组,并对起重机进行回转作业时吊重摆振进行了计算机仿真.采用机器人动力学方法推导起重机吊重摆振动力学方程具有准确、方便、规律性强的优点.研究结果为起重机设计提供了理论依据,为吊重摆振的控制提供了一个较为精确的数学模型.     

现代谱分析在识别脉动信号中的应用

功率谱密度被广泛地应用于分析平稳时间序列,随着现代谱分析技术的发展,经典谱分析技术的缺点得到解决。本文对现代谱分析技术的特点作了论述,利用最大熵谱法分辨率高,特别适用于短数据序列及低信噪比弱信号的特点。通过对几组实测的地脉动响应数据的对比分析,获得了信号的功率话密度（PSD）,借助PSD识别出结构的模态频率,而用经典谱方法无法获得。     

诱导轮有限元分析与应用

采用有限元软件建立诱导轮的有限元模型,通过模态试验对其进行修正与验证;对诱导轮进行应力分析与疲劳分析,为故障分析与结构改进提供依据。     

孔-轴-孔配合处的孔位移制误差计算公式的论证

文[1]、[2]中通过线性化假定推导出计算孔-轴-孔配合处的孔位移制误差的简化公式,但缺乏充足的理论支持。本文用矢量随机误差分析法导出计算该误差的另一公式,通过典型孔-轴-孔配合的孔位移制误差计算,证明该简化公式不仅使用方便,而且准确、可靠。