基于小波包分析的转子振动信号故障特征提取研究

针对处理转子振动故障时,FFT等传统方法不能很好地分析同一频率下不同类型故障并发的复杂信号的情况,提出采用小波包分析的方法并分离故障特征向量。通过对比FFT与小波包分析方法,可以明显看出小波包分析的先进性和有效性。     

基于小波包的手写体签名特征提取方法

手写体签名识别的很多特征提取方法都是基于经过复杂数据预处理和分割技术的二值图像．并且特征提取过程不可逆。因为复杂的预处理、较大的计算量和签名的连笔现象使得特征提取非常困难并对识别结果产生直接的影响。为了解决以上问题,提出了基于小波包的特征提取方法．．首先在预处理过程中对签名图像进行大小归一化：其次利用小波包对签名图像进行分解以得到签名图像在二维空间上点的集合;然后用这些二维点进行签名识别。本方法的数据预处理简单,避免了复杂分割．特征提取完全可逆。实验结果表明其具有较好的抗噪性、鲁棒性、适应性和识别率,为含噪脱机手写体签名识别提供了一种解决方案。     

基于小波包分析的航空发动机轴承故障诊断

振动分析是进行滚动轴承状态监测与故障诊断的重要手段。当轴承某一元件表面出现局部损伤时,产生周期性的冲击脉冲力。因此,原来的平稳振动信号变成了非平稳振动信号。傅里叶变换在频域上是完全局部化的,但它不能提供任何时域的局部化特征,而窗口傅立叶变换尽管在时域和频域均具有一定的局部化特征,但其局部化却是固定不变的。针对常规方法难以准确分析非平稳信号的局限性,提出了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法,通过滚动轴承外表面损伤的实验信号进行小波包频谱分析,验证了基于小波分析的滚动轴承故障诊断方法是可靠、准确的,可进一步应用于航空发动机主轴轴承的状态监测和故障诊断。     

转子故障的连续小波尺度谱特征提取新方法

引入图像分析方法,提出了直接从转子故障信号连续小波尺度谱中提取图像纹理特征的新方法.首先,通过转子故障模拟实验台采集了不平衡、不对中、碰摩及油膜涡动等典型故障信号;然后,分析了故障信号尺度谱的差别及所提取出的数字特征对故障的敏感性;最后用结构自适应集成神经网络进行了智能诊断实验,结果表明了本文所提出的尺度谱数字特征对转子故障诊断的有效性.      

基于小波包分析方法的航空发动机滚动轴承故障诊断

将小波包分析技术引入到航空发动机滚动轴承故障诊断的应用研究中,给出了基于小波包分析的滚动轴承故障特征提取方法：应用小波包分解与重构算法分离出了滚动轴承的故障特征频率,识别出了滚动轴承的故障类型。通过对实际航空发动机滚动轴承故障信号的分析表明,该方法可以有效地检测和诊断航空发动机的滚动轴承故障。     

发动机转子系统早期故障特征提取方法

对飞机发动机转子系统早期故障特点进行分析的基础上,提出了利用虚拟仪器和Matlab小波工具箱分析软件对其早期故障进行检测和特征提取的方法.文中对早期故障特征量的选取、有用信号与噪声信号的分离方法、突变信号与奇异信号的特征提取等进行了分析和研究,并以转子早期碰摩和早期不平衡为例进行了实验研究.结果表明,Labview和Matlab小波分析软件相结合,能够快速有效地提取发动机转子系统的早期故障特征,为发动机转子系统早期故障的快速识别提供了一种新途径.     

基于加强谱峭度的航空发动机齿轮毂故障诊断

针对航空发动机减速器一级齿轮毂故障诊断问题,提出了一种基于小波包和CHI-LMD(三次Hermite插值-局部均值分解)的加强谱峭度的故障诊断方法。在用AR(自回归)参数模型对原始信号进行降噪后,首先采用小波包对信号进行分解,并结合谱峭度找出特征频带,继而用CHI-LMD对特征频带进行再分解获得若干PF分量,最后对获得的PF分量计算谱峭度作为故障识别参数。利用此方法对10组待识别信号的诊断结果表明,该方法能有效识别减速器一级齿轮毂故障,在不拆卸发动机的情况下实现了对目标的诊断。     

小波包变换对遥测速变数据噪声消除效果的改进

在介绍小波包定义和降噪声原理的基础上,提出了采用小波包变换降低噪声的方法。为验证该方法的有效性,将其用于某型导弹试验中所测遥测数据的降噪处理中,并与小波变换降噪效果进行比较。结果表明,小波包变换改进了遥测速变数据的消噪效果,是速变信号降噪一种更为有效的方法。     

基于小波相邻系数降噪的滚动轴承早期微弱故障时频特征提取

将小波相邻系数降噪与时频小波切片变换（FSWT）相结合用于滚动轴承的早期微弱故障时频特征提取,通过对滚动轴承加速疲劳试验早期微弱故障振动数据进行分析,结果表明:小波相邻系数可以有效降低淹没滚动轴承早期微弱故障特征的背景噪声;时频小波切片变换方法能有效提取出经小波相邻系数降噪后振动信号的时频特征,即滚动轴承发生故障时的特征频率及其谐频成分,验证了所述方法的有效性.此外,通过与谱峭度时频分析结果的对比,证明所述方法更能准确扑捉到滚动轴承发生早期微弱故障时的时频特性,突出了所述方法的优越性.      

FRFT域能量谱模拟电路故障特征提取方法

故障特征提取是模拟电路故障诊断的关键技术之一,为了提高故障特征的可诊性,提出 1种基于分数阶傅里摘叶变换(Fractional Fourier Transform,FRFT)域能量谱的模拟电路故障特征提取方法。首先,采集测试节点电压信号并将其映射到不同的 FRFT域空间中(p从 0变化到 1);然后,计算所有 FRFT域空间中的能量谱峰值并将其作为故障特征;最后,将归一化后的特征用于训练最近邻分类器进行诊断验证。与现有的 FRFT故障特征提取方法相比,该方法减少了计算量,且提取的特征能够在所有 FRFT域中更全面地反映不同故障响应信号的细微差异,有利于提高故障特征的可分性。在仿真和物理电路上进行了验证,实验结果表明:所提方法能提高故障诊断准确率,且时间复杂度有明显改善。     

小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中的应用

本文简述了小波变换的基本原理及利用小波包对振动信号进行分解的方法。小波分析良好的时频局部化性质，适于检测正常信号中夹带的瞬态反常现象并展示其成分，这在旋转机械状态监侧及早期故障诊断中具有重要意义。本文给出利用小波包分析在内燃机车静液压齿轮箱故障诊断中提取微弱轴承冲击故障特征的实例。     

基于小波分析的航空发动机故障诊断方法研究

小波变换是一种多分辨率的时频分析方法,应用在振动信号处理、故障诊断方面较传统方法优越。在阐述小波分析理论基础上,对某型航空发动机的振动信号进行分析,采用小波分解和信号重构的方法,提取了噪声掩盖下振动信号中的故障信息,根据航空发动机整机振动的典型故障特征频率,判断该发动机是否发生故障。     

基于小波包变换的模拟电路电源电流故障诊断

针对模拟电路故障诊断这一难点,运用基于IDDT技术的故障诊断方法,即利用小波包变换提取电源电流各频率成分的能量,作为神经网络的输入特征矢量进行故障诊断。仿真结果表明,该方法可以快速高效地进行模拟电路故障诊断与定位。     

航空发动机传感器故障诊断方法研究

介绍航空发动机试验过程中,常见的传感器卡死、传感器恒增益变化和传感器恒偏差失效等故障,以及当传感器数据出现异常时,对传感器进行故障诊断的理论方法。对传感器故障诊断有待解决的问题和发展方向做了一定探讨。     

Impulse feature extraction method for machinery fault detection using fusion sparse coding and online dictionary learning

Impulse components in vibration signals are important fault features of complex machines. Sparse coding(SC) algorithm has been introduced as an impulse feature extraction method, but it could not guarantee a satisfactory performance in processing vibration signals with heavy background noises. In this paper, a method based on fusion sparse coding(FSC) and online dictionary learning is proposed to extract impulses efficiently. Firstly, fusion scheme of different sparse coding algorithms is presented to ensure higher reconstruction accuracy. Then, an improved online dictionary learning method using FSC scheme is established to obtain redundant dictionary and it can capture specific features of training samples and reconstruct the sparse approximation of vibration signals. Simulation shows that this method has a good performance in solving sparse coefficients and training redundant dictionary compared with other methods. Lastly, the proposed method is further applied to processing aircraft engine rotor vibration signals. Compared with other feature extraction approaches, our method can extract impulse features accurately and efficiently from heavy noisy vibration signal, which has significant supports for machinery fault detection and diagnosis.     

基于能量获取的小型无人机飞行控制研究

探讨了小型无人机如何通过从大气扰动中获取能量来达到提高航程航时的目的.基于纵向质点模型建立了纵向运动学模型以及动力学模型,在此基础上得到飞行单位距离的能量改变量的函数,构造优化模型把能量获取问题转化为轨迹优化问题,并引入稳定平衡条件进行求解,同时进行控制律的设计,并在Matlab/Simulink中对模型以及控制律的有效性进行了仿真验证.     

A novel compilation method of comprehensive mission spectrum of aero-engine maneuvering load based on use-related mission segment

Comprehensive Mission Spectrum (CMS) of an aero-engine can reflect the usage characteristics of the engine. It can provide load input for engine life prediction and accelerated mission test. In this paper, a novel compilation method of CMS of aero-engine maneuvering load based on mission segment is proposed. Firstly, the use-related Typical Mission Segment (TMS) of maneuvering load is divided and identified according to spectral characteristics. Secondly, the mathematical model of different kinds of TMS are established based on stochastic process theory. Finally, the CMS of maneuvering load is compiled based on TMS. The proposed method can accurately quantify the compilation of CMS. The compiled CMS shows good agreement with the original load spectrum. According to damage consistency inspection, the compiled CMS is consistent with the damage caused by the original load spectrum in terms of low cycle fatigue.     

晶格常数对亚铁磁性二维长方晶格磁振子能谱的影响

利用Heisenberg交换作用模型、格林函数法研究了X-Y-Z模型亚铁磁性Heisenberg系统下的二维长方复式晶格的自旋波解。并且讨论了系统的磁振子能谱随交换积分常数比J2 /J1的变化规律,以及在第一布里渊区中的 线上随波矢k 的变化规律。因为交换积分(J1, J2 )与亚铁磁性晶体的晶格常数有关, 并且随晶格常数的增加交换积分 (J1, J2 )将减小。我们得出系统的磁振子能谱在∑线分裂为E4 >E2 >0>E1 >E3,并且E1、E3 随晶格常数的减小而减小,但是E2、E4 随晶格常数的减小而增大。