旋转机械故障诊断的灰度-基元共生矩阵方法研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度.      

基于灰度-基元共生矩阵的旋转机械故障诊断研究

研究了基于灰度-基元共生矩阵的故障诊断方法,该方法利用图形的灰度空间分布情况和描述纹理的纹理基元法结合起来提取和挖掘旋转机械振动状态参数图形特征,可以有效地提取图形中纹理特征信息,直接利用BP人工神经网络实现旋转机械故障诊断。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及轴承松动故障的试验,诊断结果表明可以获得较高的诊断精度。     

一种基于纹理特征的卫星遥感图像云探测方法

 针对卫星遥感图像中的云探测问题,提出了一种有效的纹理特征分析方法。该方法使用反映图像灰度性质和空间关系的分形和灰度共生矩阵两类纹理,分别来描述云区域和无云的下垫面区域,并从这两个纹理的共5个特征参数构成的多维空间中简化出最小的二维分类空间,使该空间能够完全地区分卫星遥感图像中的云和各种下垫面,利用它设计的线性分类器可以高效地实现云的自动探测功能。大量实际图像测试结果正确率达到98%,证实了该方法的有效性。     

3-D有限元转子系统动力减缩的部件模态综合方法及应用

为了对3-D有限元转子模型进行动力学减缩,提出基于部件模态综合的旋转子结构方法.该方法利用实模态振型矩阵减缩子结构自由度,不同转速下的减缩陀螺矩阵由转速系数乘以单位转速的减缩陀螺矩阵得到.与复模态减缩相比,避免了重复求解变换矩阵的缺点,减缩精度优于基于Guyan减缩的旋转子结构法.利用该方法减缩了某航空发动机转子模型87%的自由度数.经比较,由Campbell图所得临界转速的最大误差为0.04%,稳态不平衡响应计算结果与原模型也几乎完全相同,使用的内存和计算时间均不到原模型的20%,验证结果证明该方法可行.      

旋转机械状态参数图形识别的免疫-模糊形态学方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法.利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别.在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明所提出的方法可以获得较高的诊断精度.      

基于图像特征融合的粉末床缺陷检测方法

针对单一特征对粉末床缺陷表达不明确导致检测效果不佳的问题,提出了一种基于特征融合的增材制造过程粉末床缺陷视觉检测方法。该算法分别使用SIFT方法、灰度共生矩阵和Hu不变矩提取尺度空间特征、纹理特征和几何特征,借助词袋模型对每张图像构建3组视觉单词直方图,通过串行融合3组视觉单词直方图得到新的特征矩阵,采用特征选择对融合后特征矩阵进行降维,并传入随机森林分类器中进行训练。实验结果表明,不同特征对粉末床不同类型缺陷检测具有不同的贡献,优化特征融合参数后,算法平均准确率达到97.46%,缺陷检测效果明显提升。     

基于解析梯度的微推进转移轨道优化方法

 研究基于离散脉冲策略的行星际微推进转移轨道优化问题,为改善收敛性和计算效率,提出了一种解析的梯度矩阵计算方法。首先,基于离散脉冲思想建立了行星际微推进转移轨道优化模型,通过对速度脉冲矢量进行参数变换,避免了传统优化模型初值猜测和搜索域难以界定的缺点;然后,基于变分原理分析了离散脉冲模型中轨道状态转移矩阵与状态变分之间的关系,并给出了多种轨道特征条件下状态变分的计算方法,该方法可扩展到多次状态不连续情况;在此基础上,推导了离散脉冲轨道优化模型中性能指标与轨道约束对寻优参数梯度矩阵的解析表达式。以地球-火星的燃料最省微推进转移为例对所提解析梯度方法进行了仿真验证。数值结果表明：本文推导的解析梯度矩阵是正确的,与传统数值梯度计算方法相比,解析梯度矩阵可有效改善寻优算法的收敛特性,并能够提高计算效率约47%。     

基于尺度共生矩阵的滚动轴承故障诊断研究

基于滚动轴承振动信号的各种三维或二维谱图中包含的不同故障信息的客观现实,通过二维小波变换在不同尺度空间下构造的小波共生矩阵提取了谱图的纹理特征向量.利用灰关联分析表征这些纹理特征的不同发展态势从而实现滚动轴承的故障诊断.对实测滚动轴承不同状态故障数据的分析表明:该方法具有较高的故障模式分类精度;随着故障尺寸的增加,由于轴承各部件的相互影响诊断正确率会有所降低.同时研究表明对于特定的诊断方法是否进行特征向量归一化需区别对待.      

过程功率谱熵在转子振动定量诊断中的应用

针对旋转机械振动过程的复杂性和振动故障产生的随机性,提出了1种以信息熵理论为基础,通过多测点、多转速下的功率谱信息熵(功率谱熵)差矩阵来描述旋转机械振动过程变化规律的故障定量诊断方法。采用在转子试验台模拟转子振动的4种典型故障,得到4个测点多转速下的振动故障数据;对这些故障数据进行分析和处理,求其功率谱熵矩阵。结果表明:通过对转子振动故障信号进行实例计算和分析,该方法在转子振动故障分类和故障严重程度判断方面效果良好。     

基于多通道梯度的异源图像匹配

异源图像的成像特性不同,难以直接利用灰度和梯度进行匹配。本文提出了一种利用多通道梯度进行匹配的新方法。该方法首先构造一组具有不同尺度参数和方向参数的梯度掩膜,采用核密度估计方法分别计算与每个掩膜对应的梯度,从而得到一组梯度图。在基准图和实时图对应的梯度图上计算相似系数,对全部相似系数图加权融合得到综合系数图,其中的峰值点即为图像匹配点。实验结果表明本文方法明显优于传统异源图像匹配方法。     

基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械状态参数图形识别方法

以旋转机械振动多维图形为对象,研究了直接提取和挖掘图形特征信息的模糊形态学方法,提出了基于模糊数学形态学及免疫智能的旋转机械振动参数图形识别方法。利用模糊形态滤波方法实现图形滤波,研究了模糊形态边缘检测算子,并结合旋转机械振动参数图形进行形态学梯度的边缘纹理特征提取,最后利用人工免疫算法对图形特征进行诊断识别。在600MW模化汽轮机转子试验台上进行了转子正常、转子不平衡故障、转子不对中故障及汽流激振故障的试验,诊断结果表明本文所提出的方法可以获得较高的诊断精度,为旋转机械故障诊断探索了一条新路。     

旋转机械轴系不对中故障的建模及其理论分析

轴系不对中是旋转机械常见的故障,通过对该故障建立理论模型,并采用 Ｒａｃｃａｔｉ传递矩阵法对之进行数值计算和理论分析,重点计算了角度不对中时的振动特性。为旋转机械的故障诊断提供理论参考。     

Rotating machinery fault diagnosis based on convolutional neural network and infrared thermal imaging

Rotating machinery is widely applied in industrial applications. Fault diagnosis of rotating machinery is vital in manufacturing system, which can prevent catastrophic failure and reduce financial losses. Recently, Deep Learning (DL)-based fault diagnosis method becomes a hot topic. Convolutional Neural Network (CNN) is an effective DL method to extract the features of raw data automatically. This paper develops a fault diagnosis method using CNN for InfRared Thermal (IRT) image. First, IRT technique is utilized to capture the IRT images of rotating machinery. Second, the CNN is applied to extract fault features from the IRT images. In the end, the obtained features are fed into the Softmax Regression (SR) classifier for fault pattern identification. The effectiveness of the proposed method is validated using two different experimental data. Results show that the proposed method has a superior performance in identification various faults on rotor and bearings comparing with other deep learning models and traditional vibration-based method.     

基于LabVIEW的旋转机械监测与诊断系统设计

随着现代科学技术在设备上的应用,旋转机械设备越来越大型化、复杂化,自动化程度也越来越高。因此,对旋转机械监测和诊断系统的要求也越来越高。在分析旋转机械故障易造成重大损失的基础上,阐述了在工业生产中利用虚拟仪器构建状态监测与诊断系统的优越性。提出了基于LabVIEW的旋转机械监测与诊断的硬件及软件解决方案,可以满足方便地监测各类转子工况以及及时做出准确的故障诊断的要求。     

基于声发射波束形成法的转静子碰摩故障定位

提出了一种利用声发射信号进行旋转机械转静子碰摩故障定位的方法.首先利用板波理论进行声发射信号传播特性研究,证明波束形成法在声发射信号处理中的可行性,并建立近场声发射波束形成法;之后,在旋转机械碰摩故障模拟实验台的机匣上进行断铅实验,利用近场声发射波束形成法进行定位测试,验证所提出方法的有效性;最后,将提出的方法用于转静子碰摩故障的定位,并成功地识别出碰摩故障的位置.