基于压缩感知的滚动轴承故障信号提取技术研究

针对目前奈奎斯特采样方式对信号进行采集所产生的数据量较大的问题,提出一种基于压缩感知并结合神经网络的滚动轴承故障信号检测方法,通过K-奇异值分解算法构造冗余字典,利用神经网络以映射后观测矩阵的前一部分值预测全部观测值,实现信号的二次压缩,最终利用子空间追踪算法基于预测出的观测矩阵对信号进行重构,通过重构信号频谱可获得轴承故障信息.经过对测量矩阵、算法参数及神经网络等内容的分析,可在较少的数据量下以较高精度实现对滚动轴承故障信息的提取,并通过仿真对比实验证明了方法的有效性,在总压缩比为0.72～0.92时,此方法能够保证信号匹配度约为0.83,明显优于传统方法,且对于轴承内圈、外圈和滚动体故障信号皆有较好的重构效果.     

基于小波-包络解调的齿轮箱复合故障研究

齿轮箱恶劣的工作环境和复杂的内部结构容易发生复合故障,及时诊断齿轮箱复合故障,不仅提升工作效率和安全性,且可以节约维修成本.利用小波理论在时频域的局部分析能力,提出基于小波变换的复合故障频带划分准则,并利用改进包络解调实现复合故障特征提取.利用QPZZ-Ⅱ型试验台在900 r/min转速条件下模拟两种复合故障实验,实验结果证明:基于小波变换的复合频带划分能够从复合故障中各源故障频带切分,改进后的包络解调能更加清晰地表征出故障特征处谱峰.     

模拟气泡上升运动的一种改进的Level Set方法

采用基于体积校正法和局部重新初始化的Level Set方法,解决了Level Set方法中由于数值耗散引起的气泡体积的非守恒问题.控制方程采用同位网格下的有限容积法进行离散,采用经典的SIMPLE算法解决速度与压力耦合问题,表面张力采用CSF模型计算.通过对竖直流道内并排临近双气泡的上升运动过程进行了数值模拟,获得了令...