声发射技术在设备故障诊断中的应用

介绍了小波技术在声发射信号处理中的应用和研究。用轴承试验台验证了小波技术诊断轴承故障的可行性。结合声发射在国内某钢厂设备检测诊断的实例与传统的振动信号进行了对比,表明声发射技术在设备故障诊断中具有重要作用。     

柴油机排气阀漏气故障的Wigner谱分析诊断研究

以135型柴油机为例介绍利用柴油机气缸盖表面振动信号采用Wigner谱分析法诊断气阀漏气故障的研究.阐述了Wigner谱分析的方法,对柴油机排气阀漏气故障进行了模拟试验,分析了实测的柴油机表面振动信号,建立了诊断排气阀漏气故障的判据,为柴油机排气阀漏气故障的实际诊断提供了有效的方法.     

一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法

为有效提取柴油机缸盖振动信号失火故障特征,提出一种基于广义S变换增强的柴油机失火故障特征提取方法。首先根据柴油机燃烧过程与配气相位的关系对信号进行等角度重采样,然后利用广义S变换对信号进行消噪处理,并按工作循环将信号的周期性瞬态特征进行同步增强。通过仿真信号验证和某柴油机缸盖振动信号的实例应用,结果表明,此方法能有效地提取柴油机缸盖振动信号的失火故障特征,实现失火故障的准确诊断。     

汽车发动机气门间隙故障的脉冲振动诊断

以发动机压缩冲程上止点为参考信号，采用时域分离技术，得到进、排气门的特征频率，找到适宜的气门间隙故障定量诊断方法。气门间隙故障的脉冲振动诊断可通过选取参考信号对振动响应信号进行加窗处理，从而实现了具体气门的间隙故障定量诊断，这在实际气门故障诊断及对其他机械故障的研究都具有重要意义。     

变速器总成耐久试验早期故障诊断

为早期识别变速器总成故障,利用故障专家系统对变速器耐久试验过程进行了振动监测。选取其中两种典型故障模式进行阶次分析。结果表明,通过振动信号采集、数据处理、阶次谱分析、信号能量对比,可以发现初期故障引起的机械结构变化,识别故障发生位置,记录故障发展过程。同时通过及时中止测试,可避免样品过度损坏和保护测试设备,进而提高设备利用率,缩短产品验证周期。     

发动机气门漏气故障的振动诊断研究

在对发动机气门漏气声学特性及其振动诊断机理研究的基础上，利用测取的振动信号和信号处理技术，提出了一种利用高频带与总频带能量比诊断发动机气门漏气故障的新方法。     

柴油机燃烧振动波形的自适应提取及故障诊断

柴油机燃烧系统故障的振动信号分析方法之关键是波形提取,只有提取到正确的燃烧振动波形,才能得到可靠的诊断结论,将转速—振动双通道信号同时采集,借助转速脉冲对燃烧振动波形进行准确定位;提出了自适应提取方法自动提取到完整的燃烧振动波形,实现了柴油机燃烧均匀性分析和失火故障的自动诊断。应用该方法对一多缸柴油机进行诊断,确定其有3个缸存在失火故障,为现场应用提供了一种简便、直观且实用的诊断方法。     

多特性参数相结合的柴油机故障振动信号特征提取与诊断

本文基于缸盖振动信号的非平稳的特点,将经验模式分解和AR模型参数相结合,并兼顾了信号频谱的特点,提出了综合选取AR模型参数、信号频带能量和信号的质心频率与质心幅值等作为柴油机故障振动信号特征参量的方法;采用该方法对实测的S195柴油机的5种工况下缸盖振动信号样本提取了故障特征向量,基于支持向量机对柴油机故障进行诊断,故障诊断的正确率达到83%以上,验证了该方法的可行性。     

基于缸盖振动信号分析的柴油机失火故障检测

用小波软阈值降噪的方法提高了柴油机缸盖振动信号的信噪比。对降噪后的振动信号进行了功率谱分 析,通过比较单缸断油前后功率谱的变化,找到了缸盖燃烧冲击振动的频段。以频段内振动信号的能量与总能量 的比值为诊断参数,识别了柴油机的失火故障。用实测数据证明了该方法的有效性。     

汽车发动机连杆故障定量诊断技术研究

本文以试验分析的方法对汽车发动机连杆组件故障进行了研究，设计了故障模拟及试验系统，通过对发动机连杆组件振动响应与故障特征变化关系的探讨，从振动响应信号得出了有关反映连杆故障的诊断特征参。     

强噪声背景下的柴油机失火故障诊断

柴油机失火是常见的故障模式,传统的诊断方法不仅参数获取困难且准确性差。针对此问题,以3缸四冲程柴油机为研究对象,设计了柴油机失火故障的预置试验,采集排气噪声和缸盖振动信号进行故障诊断研究。为提取强噪声背景下的微弱信号,采用二次采样随机共振系统提取柴油机故障特征频率完成柴油机的失火故障诊断。研究结果表明,通过二次采样处理,随机共振系统可以将噪声能量转移到柴油机微弱特征信号上,达到大参数条件下微弱信号特征提取的目的,能有效识别柴油机的早期故障,对其他复杂机械的振动诊断同样具有参考价值。     

发动机故障的振动诊断

在大量试验和分析的基础上，确定出用振动信号诊断发动机故障的主要判据。介绍了振动诊断的主要应用和存在的问题。     

汽车发动机气门间隙异常的故障诊断

通过对DA 462型发动机特征信号的分析,提出了利用气缸盖表面振动波形信号诊断发动机气门间隙异常故障的方法。通过大量试验,从气缸盖表面的振动信号得到气门间隙异常状态信息,在此基础上,提出了一种简单有效的时域分析诊断方法。     

基于振动信号的柴油机进排气系统故障诊断研究

提出了一种根据柴油机气缸盖振动信号诊断进排气系统故障的方法 ,介绍了对柴油机的振动信号进行小波降噪和小波分解 ,提取相应特征向量 ,然后将振动样本的特征向量作为径向基函数神经网络的输入参数 ,以故障类别作为输出参数训练该网络 ,训练后的神经网络可以利用测量的振动信号来判断柴油机的故障状况。仿真和试验证明该方法有效可行     

电动助力转向系统转矩传感器故障自诊断的研究

根据转矩传感器故障自诊断原理，利用信号比较设定法，设计了一套基于转向柱式电动助力转向系统（EPS）的转矩传感器的故障自诊断系统，包括转矩传感器故障自诊断思路分析、信号采集、故障辨识、故障代码的显示控制、故障自诊断程序的设计以及系统发生故障时采取的安全防范措施。特别是针对偶尔的噪声和振动可能影响信号的采集和辨识方面，提出了独特处理方法，减少了系统对故障的误判。     

不解体汽车发动机连杆螺栓故障诊断技术

本文以不解体汽车发动机为前提，以试验分析的方法，利用振动信号对汽车发动机连杆螺栓故障进行研究，设计了故障模拟试验系统，分析连杆螺栓故障机理，实现了连杆螺栓故障定量诊断。     

机器状态的振动监测

介绍了机器振动状态检测的基本方法与步骤，并给出出对故障信号的诊断标准与评价方法。通过一些应用实例可得出机器的状态监测是一项十分有益的工作，它是设备预防性维修的基础，在保证机器正常运转方面产生很大的效果，同时能大大节约备件和劳动力消耗。     

基于VMD多尺度散布熵的柴油机故障诊断方法

为从非平稳非线性的缸盖振动信号中提取出柴油机故障特征,本文中提出一种基于变分模态分解(VMD)的多尺度散布熵的柴油机失火故障诊断方法。利用VMD对柴油机缸盖振动信号进行分解,选取散布熵最小的模态分量作为分析信号,计算该信号的多尺度散布熵,并选取前6个尺度散布熵作为故障特征向量,输入粒子群优化的支持向量机(PSO-SVM)中进行失火故障分类判断,并与其他4种常见方法进行对比,结果表明,本文中提出的诊断方法能够有效提取故障特征,准确识别故障类型,优于所对比方法。     

小波分析在变速器齿轮故障诊断中的应用

从小波变换的理论背景出发,介绍了利用小波变换对信号进行分解的原理。针对变速器齿轮振动信号的非平稳性特点,通过对变速器齿轮振动信号用db4小波进行了多分辨分析,说明这种方法可以有效地对变速器齿轮故障进行诊断。     

基于振动信号的发动机故障诊断方法分析

介绍了小波分析和小波包分析故障振动信号特征提取方法,对基于神经网络、专家系统、故障树、模糊理论的振动信号智能故障诊断方法进行了阐述,并阐明了多种智能诊断方法相结合是今后发动机故障诊断研究的主要方向。