轮胎模态分析在整车振动问题诊断的应用应用

本文根据某车型出现的振动问题,对其匹配的26．5R25规格全钢子午线轮胎固有频率进行预测,发现在平顺性试验中出现的频率峰值与轮胎的某几阶次固有频率十分相近。同时该轮胎具有的大块花纹在20km／h的车速下,其滚动频率为26．1Hz与其振动峰值频率也十分接近,可以确认该型号的轮胎不利于该车型舒适性。     

基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法

为提高电力系统故障诊断的准确性,采用基于灰色综合关联理论的电力系统故障诊断方法,首先建立包括保护、断路器拒动情况下元件-（保护-断路器）分层逻辑关联规则;在识别出故障区域的基础上,将故障信息按逻辑关联规则进行分类,利用灰色综合关联理论对告警信息与标准告警信息进行对比,并运用相似度算法筛选判断结果中的矛盾项,最终得出故障诊断结果,识别出保护和断路器拒动、误动的情况,并将告警信息纠错和复原.     

基于小波变换的火炮随动系统电机故障分析诊断

针对火炮随动系统维护的重要性,论文从检测火炮随动系统电机振动入手,应用小波变换理论对电机的运行状态进行处理和分析,进而通过诊断软件检测电机是否有故障,并找出电机运行时产生故障的位置和原因,达到对随动电机进行预知维修的目的,提高火炮系统作战能力.     

基于单子带重构改进算法的舰炮自动机故障特征提取方法磁

舰炮自动机在运行过程中产生的声信号包含着大量的设备运行状态信息,小波分析可有效地处理这种非平稳信号,其单子带重构算法在提取信号特征频率成分时有很好的效果,但它存在严重的频率混淆从而会导致提取错误的特征信息。论文针对小波分析中单子带重构算法出现的频率混淆进行了仿真研究,验证了单子带重构改进算法在消除频率混淆方面有效性,并将其应用于舰炮声信号的处理,结果表明,它可准确地提取出相应的故障特征信息。     

一种基于EMD的共振解调改进方法

针对传统共振解调方法中共振频带需要人为确定和故障轴承振动信号信噪比低的缺陷,提出了一种基于EMD算法的共振解调改进方法。该方法首先对轴承振动信号进行EMD分解,然后自适应地筛选出高频固有振动频率附近的基本模式分量（IMF）,并对单分量进行滤波处理,最后重构选取滤波后的基本模式分量,并对重构信号进行包络解调分析,得到故障特征频率和故障类型。滚动轴承故障诊断表明,改进方法不仅能够自适应地确定共振频带,而且可以有效地提取故障特征,识别故障类型。     

典型时频分析技术在故障诊断中的应用

针对旋转机械发生故障时振动信号的不平稳性,利用典型时频分析技术对故障特征进行提取分析。该方法利用信号构造矩阵,再根据典型时频分析技术的变换特性,均值化时频分布参数,然后重构信号以实现降噪。仿真和试验结果表明,该方法能有效地提取故障特征信息,在机械故障诊断领域有广泛应用前景。     

基于SPA的船用柴油机热工故障诊断研究

船用柴油机热工参数蕴含着大量的故障信息,外界干扰小,诊断范围广,具有很好的诊断价值。本文将集对分析应用到柴油机热工故障诊断当中,介绍了集对分析(SPA)的基本理论,在此基础上,建立了基于SPA的柴油机热工故障诊断模型。再利用4190型船用中速柴油机AVL BOOST工作过程仿真模型,进行故障仿真计算,提取了13类热工参数进行分析,获取了基准故障集和待检工作状态集,验证了模型的准确性;同时证明了集对分析在柴油机故障诊断中的可行性,为柴油机故障监测和诊断提供了新方法。     

甲醇-柴油双燃料发动机甲醇泄漏故障预诊断研究

甲醇作为发动机的替代燃料被广泛应用,然而甲醇腐蚀性较强,易腐蚀管路导致泄漏.针对现有发动机故障诊断系统无法预测甲醇腐蚀泄漏的问题,提出了基于经验模态分解(EMD)和萤火虫概率神经网络(FAPNN)的故障预诊断方法.对发动机供醇管道振动信号进行EMD分解,并提取能量熵作为信号特征.将能量熵矩阵输入FAPNN模型中,识别供...     

Least Squares Support Vector Machine Based Real-Time Fault Diagnosis Model for Gas Path Parameters of Aero Engines

Least squares support vector machine (LS-SVM) is applied in gas path fault diagnosis for aero engines.Firstly,the deviation data of engine cruise are analyzed.Then,model selection is conducted using pattern search method.Finally,by decoding aircraft communication addressing and reporting system (ACARS) report,a real-time cruise data set is acquired,and the diagnosis model is adopted to process data.In contrast to the radial basis function (RBF) neutral network,LS-SVM is more suitable for real-time diagnosis of gas turbine engine.     

小波包神经网络在卸船机电机故障模式识别中的应用

针对卸船机中异步电机故障率高的问题,本文采用小波包分解和神经网络技术相结合的方式,将采集到的电机振动信号进行小波包分解,通过分析观测信号在小波包某一分解层次上不同时频分辨空间中的能量分布,进行电机运行状态的特征提取,对提取的特征用RBF神经网络技术进行故障诊断,为卸船机的电机故障诊断提供了一种新的思路和方法。