基于EMD和Teager能量的滚动轴承故障诊断

对滚动轴承故障信号进行Teager能量谱分析是一种有效的方法,但是Teager能量算子使用对象为单分量信号.根据EMD （Empirical Mode Decomposition）能够自适应地把信号分解成单分量调制信号IMF（Intrinsic Mode Function）的特点,提出了一种基于EMD和Teager能量的故障诊断方法.通过对EMD分解出的与原信号互相关系数最大的分量作Teager能量谱分析进行诊断.分析了滚动轴承故障实验信号,并与信号的直接Teager 能量谱作了比较,验证了该方法的有效性.     

高阶非线性时频表示在故障特征提取中的应用

将高阶时频表示引入机械故障诊断领域。介绍了Wigner高阶矩谱(WHOS)的概念、定义。针对多分量信号Wigner高阶矩谱的交叉项会产生“虚假信号”,结合局域波法,提出了一种抑制WHOS交叉项的新方法。首先对复杂信号进行预处理,利用局域波分解方法把其分解成有限个具有单分量特性的基本模式分量,然后对每个基本模式分量计算WHOS。该方法能有效抑制WHOS时频分布的交叉项。通过仿真实验和转子的故障实验,以Wigner双谱为例,验证了该方法的实用性,为故障诊断的特征提取提供了新的工具。     

变工况下转子振动信号的时频分析方法比较

比较了时变参数自回归模型(TVAR)、短时傅里叶变换(STFT)、Wigner-Ville分布(WVD)、Choi-Williams分布(CWD)、连续小波变换(CWT)以及Hilbert-Huang变换(HHT)等几种时频分析方法的时频聚焦性、分辨率、交叉干扰项抑制以及计算效率.对一个具有调频和调幅特性的转子启动过程振动仿真信号进行分析,得出针对此类信号TVAR具有较好综合性能;以STFT的分析结果为比较基准,利用TVAR方法对加速启动工况下采集的实验台转子振动信号进行了分析.结果表明:TVAR不仅能够有效地分析转子启动过程非平稳振动信号,而且具有较强的信号特征提取和抗噪声能力.     

基于小波包能量谱的微电机故障检测方法研究

提出了一种基于小波包能量谱的微电机故障检测方法.测试了微电机在几种不同故障类型下的振动信号,利用小波包变换的分解和重构算法,计算出各子频带的能量谱,并进行归一化处理.各频带信号的能量变化包含着丰富的微电机运行状态信息,在正常情况和故障情况下,小波包分解后各频段信号的能量有明显差异,以频带能量谱构造的特征向量可以建立能量变化到故障的映射关系.初步实验结果表明,小波包能量谱可应用于微电机故障检测.     

可变步长网格搜索法结合LIBSVM预测风机故障研究

针对风机的智能故障诊断,采用了一种可变步长网格搜索法寻优结合LIBSVM工具箱实现风机故障智能识别的方法。LIBSVM的信号特征输入选用风机振动信号的小波能量谱,用交叉验证法验证识别准确率,用LIBSVM仿真建立支持向量机分类模型,最后用测试样本测试,发现基于该方法可以保证支持向量机识别率并且可以有效减少运算量。     

基于信号分解和群延时的维格纳分布改进方法

提出一种WVD (Wigner Ville distribution)的改进方法.应用离散余弦谐波小波变换对多分量信号进行分解,计算分解后得到的单分量信号的WVD,将单分量信号的WVD沿频率轴串联得到整个信号的WVD,抑制分布的交叉项.应用修改群延时函数减少因WVD核函数截断而产生的波动效应,改善分布的时频分辨率.通过算例中的线性调频信号和应用实例中轴承振动信号验证表明,改进后的WVD有满意的时频分辨率和明显的交叉项抑制能力,能够通过离散余弦变换实现其快速算法,算法快速、简单,适合非平稳工程信号的时频分析.     

气泡雾化喷嘴气体溢出过程声波信号的时频特征研究

通过自建的气泡雾化喷嘴射流可视化实验平台对射流中气体溢出过程进行了声波信号采集和图像观测。采用自适应最优核(AOK)与希尔伯特-黄变换(HHT)边际谱两种时频分析方法对采集到的声波时频信号进行了处理和分析。结果表明:气泡溢出喷嘴时会导致声波信号AOK时频谱幅值的增加;时频谱幅值随时间的变化可以反映喷孔处气体溢出量的实时变动;声波信号的HHT边际谱能量主要集中在一定频率范围内,且在频率轴上的分布与气液两相压力、气液混合状态等因素有关;边际谱能量关于某一中心频率呈近似对称分布,且该中心频率与气泡压力相关,而与气泡大小关系不大;声波信号的时频分析结果能很好地捕捉到气泡雾化喷嘴射流时气相在溢出过程中的变化。声波信号时频分析方法可作为气泡雾化喷嘴射流研究的一个有效途径。     

西瓜成熟度音频无损检测技术

为了满足采收前后对西瓜成熟度无损检测的需要,实现了在田间环境下通过音频功率谱峰值频率检测西瓜成熟度的方法.在信号预处理部分,提出了使用短时能量和过零率提取出打击信号的算法,能够准确判断打击信号的起止点,完整地提取出每次敲击西瓜的音频信号用于下一步处理,并滤除了录制音频中的微小干扰噪音.在检测成熟度部分,通过实验划分了不同成熟度下功率谱峰值频率区间范围,并用该划分的区间检测西瓜的成熟度.经验证,该方法达到了较高的检测准确度.     

基于小波变换技术的内燃机燃烧噪声特征提取

以某六缸柴油机为研究对象,采集不同工况下的噪声信号,对其进行小波包逐层分解和系数重构,提取各频带信号,将与发动机燃烧过程有关的频带信号进行合成重构,得到燃烧激励引起的噪声信号,并对其进行连续复小波变换,计算三维小波能量谱,进一步分析各缸燃烧状态,提取内燃机燃烧过程相关的特征信息.分析结果表明,2 200 r/min满负荷时,燃烧激励产生噪声信号能量主要分布在20.480～24.576 kHz的高频带内,燃烧噪声所占比重较小;650 r/min怠速时,燃烧激励产生噪声信号能量主要集中在1 024～2 521 Hz的中低频带内,燃烧噪声所占比重较大.     

基于小波包能量的信息表示在汽车齿轮箱状态监测中的应用

在分析信号的能量特征的基础上,提出一种基于小波包能量谱的信号特征表示方法:将信号特征表示为对分解结点的能量谱,有效压缩设备的状态信息.在设备的状态特征的可视化过程中,进一步将特征向量中数据的大小用像素点的颜色表示,将设备的大量状态特征转化为关于时间和小波包分解结点的连续彩图表示.这种设备状态的表示方法称为彩图表示.应用彩图表示法将大量的变速器齿轮的状态信号转化为彩图表示,结果清晰显示了变速器齿轮的状态以及状态随时间缓慢变化的过程.     

基于LabVIEW的单圆盘柔性转子系统的不平衡振动分析

通过对单圆盘柔性转子系统的实验,利用图形化编程语言-LabVIEW,对不平衡振动信号进行了多种分析处理,主要包括频谱分析、滤波、相关分析,最终计算出不平衡振动量的幅值与相位,确定不平衡量的位置,为利用软件解决旋转机械的动平衡问题提供了重要依据。     

基于经验模式滤波与循环神经网络的水锤压力信号预测

为准确预测水锤信号变化规律,实现对水锤冲击强度和能量等特性的提前预判,针对水锤冲击信号提出了一种基于经验模式分解(empirical mode decomposition,EMD)和循环神经网络(recurrent neural network,RNN)的模型预测方法.首先,通过EMD获取具有不同频率的IMF分量,根据水锤信号的频域特性剔除高频噪声分量并重构信号以实现滤波,滤波后信号能量损失不足0.1%;进而,建立了基于RNN模型的时间序列预测模型,搭建试验平台获取水锤冲击信号,完成了RNN模型的训练和参数调节;随后,对不同流速下水锤冲击信号进行序列预测,在测试集与训练集流速不同条件下,得到了准确的预测结果,表现出一定泛化能力.对比分析预测水锤信号与实际信号,得到R²系数大于0.990 0,幅值和能量损失不足1%,验证了所提出方法的正确性,主要结论和建模方法可为各类输水系统的风险评估、管路监测和健康管理提供理论指导和技术手段.     

光调制解调技术在田间杂草光谱识别中的应用

为了实现快速、无损地从作物中识别杂草,研究了基于光谱分析技术的光谱传感器.以苗期冬油菜为研究对象,根据已提取的4个特征波长(590,710,750,940 nm),设计了一套光谱传感器原型试验系统.该试验系统在传统光谱传感器的基础上,运用光调制解调技术剔除检测结果中环境杂散光的干扰,包括试验设备(光信号调制设备和光电信号采集设备)和试验数据处理LabVIEW程序.用冬油菜菜叶对试验系统4个不同波段进行了验证试验,当外界环境杂散光对应直流分量变化幅度分别为10.00%,6.40%,1.17%,1.34%,22.60%,38.90%,56.00%,59.50%时,反射率表征值一直保持稳定,表明在外界环境杂散光缓慢变化和剧烈变化时,系统可以稳定测量被测样品的反射率.该系统验证了光调制解调技术能有效提高被测样品光谱信号的测量信噪比.     

温度变化对橡胶苗电信号影响的研究

采用LabVIEW虚拟仪器编程,结合数据采集卡和微弱前置放大器,构成了微弱电信号采集系统。通过该系统对不同温度下的橡胶苗电信号进行了测量,得出了橡胶苗电信号时域图、幅频图和功率谱图,然后对测量到的橡胶苗电信号进行小波降噪和分析。最终得出结论:26℃时橡胶苗电信号幅值极显著,比28℃时高;显著高于25℃时,但与27℃时差异不显著。该结论完全符合橡胶树的生长对环境温度的要求(26～27℃)。     

小型不对行玉米联合收获机设计

目前,我国玉米对行收获技术已基本成熟,而不对行收获技术还有待完善。设计一种与手扶拖拉机配套的调幅式不对行玉米联合收获机,该机既能实现不对行收获,又可根据玉米株行距、生长状况等无级调节收获幅宽,能一次性完成玉米果穗的摘取、集箱和玉米秸秆还田等作业。对我国广大丘陵山区实现玉米不对行收获机械化有重要的促进作用。      

立式轴流泵装置进水流道出口流态与脉动试验分析

进水流道出口流态是影响立式轴流泵装置运行稳定性的关键因素之一,基于立式轴流泵装置整体物理模型,采用在肘形进水流道出口段壁面布置丝状红线和压力脉动传感器,研究分析了不同转速时立式轴流泵装置肘形进水流道出口段的流态及压力脉动变化规律。结果表明,当流量小于0.7Qbep时肘形进水流道出口段内壁面的丝线偏移方向与叶轮旋转方向相同,各测点的脉动幅值均随转速的增加而增加;当流量大于0.7Qbep时肘形进水流道出口段内壁面的丝线偏移方向与泵轴方向相同,各测点的脉动幅值随转速的增加而减小。相同转速时,各测点的脉动幅值随流量的增大先减小后增大,在最优工况时脉动幅值最小。不同转速下,流道出口各测点的脉动主频均为4倍转频,最优工况时各测点的脉动次主频均为1倍转频。随转速增加,肘形进水流道出口段各测点主频幅值的增幅存在差异性,小流量工况时各测点的脉动主频幅值增幅小于最优工况和大流量工况。     

基于Matlab/Simulink的随机路面建模与不平度仿真

在分析路面空间频率功率谱密度、时间频率功率谱密度与方差之间关系的基础上,建立了路面随机信号生成模型,在不同车速情况下进行了仿真,生成了B和C级随机路面时间激励信号.利用功率谱密度和方差分析,对所建立模型的仿真结果与路面分级标准进行比较,证明所建模型产生的随机信号功率谱和方差值与国家规定的路面等级标准一致,结果准确,可以为车辆控制研究提供可靠的激励信号.     

东亚飞蝗对LED光信号视觉响应的波谱视敏效应测定

为了探索东亚飞蝗视觉响应LED光信号的视敏反应效应,以明确东亚飞蝗趋光的光敏响应因子和生物光诱参数,利用LED光照和Ava Spec光纤光谱仪系统,在室内进行了东亚飞蝗视觉响应表征的光谱测定。并在此基础上,利用该波谱光照装置,验证其波谱光照调控东亚飞蝗的趋光反应及响应程度。测定结果显示,东亚飞蝗复眼吸收365、400、520、610 nm波长光照射后,其视觉响应波谱表现为380、402、540、602 nm的微光特征,当波谱光照强度增加时,东亚飞蝗视觉微光反应随之增强,且呈现时变效应的调控特性。东亚飞蝗视觉光敏调控的时变强度以紫光最优、依次是橙光和绿光最差,而其调控容度以橙光最优、绿光次之和紫光最差,紫外光较快的光敏聚集速度、紫光较强的光敏聚集程度和橙光较好的趋光效果说明,趋光光敏活性、趋光程度和趋光效果分别与视觉激发强度和视觉光敏调控的时变强度以及视觉光敏调控容度呈正相关,且东亚飞蝗视觉反应强度的光敏时效性影响其趋光行为选择和视觉光敏活性。因此,依据紫外光较强的激发效果、橙光较好的光敏时效性和紫光较强的光敏调控强度的特性,进行趋光视敏性光照时间的刺激调控,可以增强东亚飞蝗的趋光效果。该研究结果为蝗虫光诱捕机械装备的研制提供了理论基础和技术指导。