车辆传动系统变参小波流形融合故障诊断方法

应用流形学习方法非线性融合信号在不同小波参数下中央尺度对应的小波包络,研究了强背景噪声下车辆传动系统振动信号故障瞬态脉冲包络的有效提取问题,并与传统信号时频分解方法进行了对比研究;采用不同小波参数对振动信号进行连续小波变换,提取了每组参数下中央尺度上的小波包络;采用基尼指数选择若干包含故障瞬态脉冲信息的小波包络,构造了高维小波包络矩阵;采用局部切空间排列算法对高维小波包络进行流形融合,获得了反映故障瞬态脉冲包络本质结构的小波包络流形;为了验证所提方法的有效性和优越性,采用不同方法对轨道车辆轮对轴承和汽车变速齿轮箱的故障振动信号进行了对比分析。研究结果表明:在分析轴承外圈故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高27.32%以上;在分析齿轮磨损故障信号时,所提方法基尼指数比传统信号时频分解方法提高26.74%以上。可见,所提方法通过综合具有不同形态的变参小波包络,可以在无需优化小波参数情况下,对车辆传动系统中的不同关键部件故障振动信号具有较好的自适应性,提取的故障脉冲包络中的带内噪声少,故障脉冲特性明显,容易识别其频谱中的故障特征频率,是检测车辆传动系统故障的一种有效方法。      

既有线列车荷载下大悬臂转体桥动力响应研究

研究目的:随着我国“交通强国”战略的进一步推进,交通建设中交叉线路越来越多,转体桥梁的施工形式使用越来越频繁。转体桥梁广泛应用于跨越已有铁路的工程建设中,但目前对于转体桥梁在既有铁路列车荷载下的结构振动空间响应规律和传递机制的研究相对较少。本文以石嘴山特大桥(637号墩、638号墩)为依托,利用振动加速度传感器测试在仅球铰接触且大悬臂状态下,转体桥受普速列车荷载下结构响应数据,对转体桥梁结构的动态加速度响应、动态位移响应及加速度时程信号的振动希尔伯特能量谱进行分析。研究结论:(1)在既有线普速列车荷载下转体桥梁下承台要先于上承台达到竖向加速度峰值点,且其峰值大于上承台;(2)结构加速度幅值在转体桥梁梁体向梁端的传递过程中出现放大现象,且加速度时程曲线会出现“往复式”波动,表明振动波与固有频率发生共振,加速度响应峰值分布曲线在空间上呈“V”形对称分布;(3)桥梁梁端产生的动态竖向位移响应相对较大,梁体各测点的竖向位移响应峰值呈现“W”形对称分布;(4)转体球铰对振动波的中、高频段具有明显的滤波减振作用;(5)振动波在梁端出现了较为明显的驻波效应,且中、高频段的振动波衰减较快,低频段的振动...     

基于累计特征提取和RCNN的滚动轴承剩余使用寿命预测

对轴承振动信号的累计特征进行提取,在此基础上提出基于循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Network,RCNN)的滚动轴承剩余使用寿命(Remaining Useful Life,RUL)预测模型。该预测模型通过构建循环卷积层增强神经网络对时间依赖性的学习,通过变分推理量化RUL预测中RCNN的不确定性。通过试验将基于RCNN的滚动轴承RUL预测模型与回归预测模型的预测结果相对比,验证该基于RCNN的预测模型的有效性。     

基于M-DTCWT和2APCNN的多聚焦图像融合

为提高多聚焦图像的融合质量,提出了一种基于多方向双树复小波变换(M-DTC-WT)的多聚焦图像融合方法.对多聚焦图像进行DTCWT分解得到低频系数与高频系数,再采用非下采样滤波器(NSDFB)对高频系数进行方向分解得到多尺度多方向的高频分解系数.对低频系数,提出结合模糊逻辑和稀疏表示(FSR)的融合规则得到低频融合系数...     

航空发动机转子碰摩故障瞬时频率诊断方法

分析了航空发动机转子碰摩故障振动信号的基本特征,提出了故障信号瞬时频率诊断方法。运用解析小波将故障信号变换到小波域,利用小波系数的振幅和相位信息综合确定瞬时频率,根据瞬时频率的特征诊断故障,并对比了故障信号瞬时频率诊断方法与窗口Fourier变换方法故障诊断结果。数值分析结果表明:利用瞬时频率诊断方法提取碰摩信号的瞬时频率比利用窗口Fourier变换得到的结果更精细,并可获得用短时Fourier变换无法得到的一些瞬时频率曲线。     

基覆型边坡挡土墙抗震加固时频域响应试验研究

使用振动台对有无挡土墙基覆型边坡地震动响应进行了试验研究,并采用希尔伯特-黄变换方法分析了该类边坡的破坏机制和挡土墙的加固效果.结果表明:在地震过程中软弱夹层吸收了高频部分的地震能量,放大了低频部分能量,导致上覆堆积体和下伏基岩低频部分能量差异增大,从而加剧了软弱夹层的破坏;下伏基岩和上覆堆积体地震动响应不一致,裂缝逐...     

基于循环脉冲谱的动车轴箱轴承故障诊断方法

针对动车轴箱轴承故障冲击的脉冲性与周期性,提出基于归一窗S变换时频切片的循环脉冲谱分析方法。采用能量归一化窗函数对故障轴承振动信号进行归一化窗S变换并建立其能量随频率的变化关系,根据能量峰值与峭度最大原则在故障冲击共振频率点处进行时频切片。引入可变循环窗对时频切片序列的周期脉冲进行分离;采用可变循环窗内整体脉冲峰值矩的变异系数对故障信号的循环脉冲度进行表征,得到故障信号循环脉冲谱。通过仿真与动车轴箱轴承故障诊断实例表明,提出的循环脉冲谱不仅能够在强噪声干扰下对轴承复合故障进行准确诊断,而且对故障冲击共振频带中心的选择具有较好的鲁棒性,避免了对故障冲击共振频带的滤波解调与复杂的高次循环统计分析的繁琐步骤,计算简单高效,具有较好的工程适用性。     

一种基于小波域的盲数字水印算法

提出了一种基于小波系数分段的数字水印算法,该算法对常见的图像处理具有一定强度的鲁棒性,并且该算法实现了完全盲检测,水印提取时不需要原始的载体图像,也不需要水印的任何信息,并且提取水印的正确性高.     

基于CWT和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法

针对现有轴承故障诊断方法依赖人工经验进行特征提取的问题,提出了一种基于连续小波变换（CWT）和改进YOLOv5s的港口机械轴承故障诊断方法。首先,运用CWT将轴承故障振动信号转为时频图像;其次,通过嵌入CBAM注意力机制模块改进YOLOv5s模型;最后,将时频图像输入到改进YOLOv5s.模型中并输出分类结果。实验表明,与现有的模型进行比较,本文方法平均正确率达到了9975%,且具有较好的鲁棒性。     

基于超声技术的船用零件3D打印材料缺陷检测方法

以提升船用零件3D打印材料缺陷检测水平为目标,设计基于超声技术的船用零件3D打印材料缺陷检测方法。选取PXUT-395数字式超声波探伤仪作为船用零件3D打印材料的超声检测装置,设置超声检测装置的超声波探头型号为Olympus V382-SU,采集船用零件3D打印材料的超声波信号;利用WVD变换方法处理超声检测装置采集的超声波信号,提取3D打印材料超声波信号的时域特征。选取极限学习机作为缺陷检测方法,设置所提取的超声波时域特征作为极限学习机的输入,输出船用零件3D打印材料缺陷检测结果。实验结果表明,该方法有效检测船用零件3D打印材料的裂纹、气泡缺陷,缺陷检测误差在1 mm以内。