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.     

基于小波的OFDM调制解调

用FFT实现OFDM调制解调，有效地提高了OFDM调制解调速度，但是各子信道之间存在着较大的频谱重叠，导致了子信道之间的功率泄漏，从而引起了严重的串扰．利用小波变换实现OFDM的调制解调可以较好地解决这一问题．     

基于ADAMS的动车组齿轮箱断齿故障特征研究

以国内某型号动车组齿轮箱为研究对象,主要研究齿轮断齿时箱体的振动信号特征。综合运用SolidWorks、ANSYS和ADAMS等软件建立齿轮箱的刚柔耦合动力学模型,然后建立正常齿轮和断齿齿轮模型,最后导入到齿轮箱模型中进行仿真,得到正常和断齿齿轮的箱体振动信号。与正常齿轮箱体振动信号对比发现,齿轮断齿故障的振动信号幅值会增大,同时伴有冲击和调制现象,冲击信号出现次数与小齿轮转频接近,在小齿轮转频的高倍频率、齿轮的啮合频率及其倍频附近会出现宽且高的调制边频带,细化谱中调制现象更为明显,解调谱中在小齿轮转频及其高倍频率附近会出现峰值。以上研究方法与内容,能够为动车组齿轮箱的状态监测和故障预判提供参考。     

基于优化小波基的电力故障暂态数据压缩研究

在论述基于 辨分析的小波基构造方法和小波分解理论的基础上,针对电力故障信号富含瞬时性强、衰减快暂态成分的特点,研究了基于信号离用小波逼近品质,即离散逼近时域二范数最大的小波基优化方法。分析表明,基于优化小波基的离散小波变换对电力故障暂态数据具有较主的压缩比和较小的重构误差。     

基于混沌-小波神经网络的公交客流量预测模型研究

为提高公交客流量预测的精确度,将混沌理论和小波神经网络方法相结合应用于公交客流量预测。分别采用自相关法、伪最近邻域法计算公交客流量时间序列的时间延迟、嵌入维数,采用小数据量法计算其最大李雅普诺夫指数,证实该时间序列具有混沌特性。据此建立混沌-小波神经网络预测模型,进而对H省某市实际公交客流量进行预测。实验结果表明,相比于传统的BP神经网络预测法、LIBSVM预测法,该方法在均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)上均具有更小的预测误差,因而可以有效地预测公交客流量。     

基于改进残差网络的齿轮箱故障诊断研究

深度残差网络中的残差模块能较大程度解决特征的丢失和损耗问题,从而能够搭建更深的层数来改善神经网络的训练效果,但是冗余噪声会干扰机械故障诊断精度.残差收缩模块(RSNB)利用注意力机制根据重要程度不同来对特征进行加权,自动地给各个样本设置不同的阈值,在降噪的同时最大程度的保护数据的原始特征.为加快网络训练速度,引入权值均...     

基于数据包络分析的军事运输方式选择研究

针对运输费用、能源消耗、运输时间,运输能力、适应能力、方便程度、安全性等影响军事运输方式选择的主要因素,利用数据包络分析理论,通过实例计算出了各种运输方式的投入产出比并按其值大小进行绩效排序,进而选出最优运输方式,并对其它运输方式进行分析评价。     

基于软件无线电的通用数字解调方法研究

介绍了一种基于软件无线电技术的通用数字解调方法,该方法属于非相干解调方式的一种,它是对FSK过零检测解调法的一种改进,使之能够对多种数字调制信号进行解调．通过对调制信号幅度包络进行分层变换,将复杂的采样数据转变成只包含几个简单数值的数字序列,然后分析该数字序列的数值变化情况,从而实现解调．最后,在以TMS320C5416为核心的DSP开发板上对该方法进行了测试实验．实验结果表明,该方法能够有效地解调多种类型的数字调制信号,且算法结构简单,实时处理能力强．     

基于小波分析的大型回转支承故障特征信号的提取

现场的测试及分析发现，门座式起重机回转支承的局部损伤及由缺陷类故障所引起的低频振动信号由于受到系统高频固有振动及其他背景噪声的干扰而难以分离，小波分析以其良好的时频局部化分析特性，弥补了传统信号分析方法如傅立叶变换、短时傅立叶变换等的不足，较好地实现了对信号全貌及其局部特性的双重分析．文中提出利用小波分析方法的特性有效地提取回转支承装置在强噪声等复杂背景下的局部损伤及缺陷类等故障信息．     

基于小波-人工免疫算法的框架结构损伤识别

提出了小波-人工免疫算法的概念,建立了框架结构有限元模型。采用Lanczos法,对结构进行模态分析,得到了含损伤框架结构的应变模态。运用小波分析方法,对结构的模态参数进行连续小波变换,得到了小波系数图,并通过图形中的奇异点来识别框架结构的损伤位置。以基于结构的频率和模态振型所建立的目标函数为抗原,以小波识别出的损伤单元损伤程度(即问题的解)作为抗体,运用人工免疫算法,进行全局寻优迭代计算,实现对结构损伤程度的识别。以平面框架结构为例进行计算,分析结果表明:该方法能够有效识别结构的损伤位置和损伤程度。     

基于空心铝合金悬臂梁的FBG压力解调的研究

本文提出一种粘贴于铝合金空心悬臂梁的匹配光纤布拉格光栅。将FBG粘贴在悬臂梁上表面距中心轴距离附近。理论分析了FBG中心波长相对偏移量与压力的关系。实验测得将匹配光纤布拉格光栅粘贴也特殊悬臂梁后其压力灵敏度为0.002025 nm/g,是FBG压力灵敏度系数的十分之一。正是这种对外界压力的低灵敏度使得匹配光栅能更精准的跟踪传感光栅中心波长变化。     

基于EMD分解和共振解调的滚动轴承故障诊断研究

在介绍滚动轴承的故障机理的前提下,采用振动信号分析法对滚动轴承状态监测和故障诊断进行研究。通过LabVIEW编程,应用EMD分解和共振解调相结合的方法,对振动信号进行分析,获取有用故障特征,进而确定故障类型。     

基于神经网络和遗传算法的镍-钨-碳化硅复合电刷镀研究

利用神经网络建立了Ni-W-Sic复合电刷镀镀层的工艺数学模型,并用该模型预测的工艺参数对该复合镀层耐磨性能的影响进行了研究,同时利用遗传算法求出最佳的工艺参数组合,试验表明,按优化参数制得的复合镀层具有较好的耐磨性,可用于提高柴油机活塞环的使用寿命,特别是对烧重油,甚至烧渣油的柴油机活塞环更有利。     

基于解调技术的喷泵空化特征提取方法研究

通过对喷水推进泵实船空化测量,捕捉了喷水推进泵在不同工况下的进口水声信号和壳体振动信号,对其空化调制特征进行了研究。结果表明：①喷水推进泵的空化受其叶频及其倍叶频调制;②随着空化强度的增加,喷水推进泵的调制特征量的变化与声压规律曲线一致,即满足先上升后下降的趋势。据此,可以利用调制特征对喷水推进泵的空化进行实时监测。     

基于一维ConvNeXt网络的齿轮箱故障诊断

针对齿轮箱发生故障时内部齿轮与滚动轴承受损情况复杂且难以识别的问题,提出一种基于ConvNeXt网络的齿轮箱故障诊断方法。该网络模型以深度可分离卷积为基础框架,构建适用于一维数据的残差块。为了提升网络模型的拟合能力,引入GELU(Gaussian Error Linear Units)激活函数对数据进行非线性变换。使用层标准化对数据进行归一化处理,抑制了中间协变量偏移现象并提升了网络的收敛速度和稳定性。使用DDS(Drivetrain Dynamics Simulator)齿轮箱故障数据集进行实验,结果表明此网络模型大幅降低了网络模型参数量,对齿轮箱各类故障均有较高的识别精度并具有良好的抗噪性。     

基于小波-主成分分析的离心泵故障诊断方法

提出了一种基于小波-主成分分析的故障检测方法,给出了该方法进行离心泵故障诊断的步骤.以离心泵出口压力脉动信号作为分析对象,利用改进小波算法构建其特征集;以泵的正常状态下测试数据为样本数据,经过主成分分析,对其特征集维数进行了约简,建立了特征提取模型.通过计算的距离测度的方法,实现了离心泵的故障识别.该方法改进了传统的故障智能识别方法大样本和阈值设定困难的局限性,实验验证了其有效性.     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。