Haar小波变换在变速器齿轮故障诊断中的应用

推导和证明了Haar小波连续小波变换时间和尺度的周期性，指出这种周期性可以提取出信号中的周期成分，并且使谐波和冲击信号在时间-尺度域中有不同的图形特征。因此根据这些特性可以识别齿轮裂纹产生的冲击和刚度变化，仿真和汽车变速器齿轮故障分析验证了Haar小波变换的有效性和实用性。     

神经网络信息融合方法在电控发动机故障诊断中的应用研究

利用虚拟仪器技术研制了数据采集与处理系统，可对发动机进行实时数据的采集、历史数据和暂态数据的显示，以及数字滤波、频谱分析、波形显示等方面的数据后处理。以电控发动机常见的故障现象——怠速不稳为例，研究了一种特征层信息融合方法——基于神经网络的信息融合技术在电控发动机故障诊断中的应用。     

基于信息融合的发动机全系统故障诊断研究

针对传统发动机故障诊断的不足,利用多传感器信息融合技术可以提高故障诊断精度的特点,将多传感器信息融合技术引入发动机故障诊断,提出了基于多传感器信息融合的发动机全系统故障诊断策略。     

车站基坑揭露断层带注浆加固效果数值模拟研究

为研究注浆对明挖基坑揭露断层带的加固效果,以南京地铁上元门车站基坑工程为背景,考虑基坑开挖过程中渗流场与围岩应力场的相互耦合作用,建立相应的有限元分析模型,对软弱破碎层、注浆加固带、基坑地下连续墙以及围岩所组成的耦合系统进行模拟,研究注浆加固前后围岩渗流场、位移场以及应力场的特征,最终获得基坑地下连续墙的水平位移、基坑外地表沉降、围岩塑性区分布、基坑内围岩变形以及基坑内涌水量变化规律。研究结果表明： 1）通过对基坑底部断层带的注浆加固,基坑侧向位移及基坑外地表沉降均得到有效控制,相比于注浆加固前,其最大水平位移和地表累计沉降量减小50%以上,满足工程要求; 2）基坑底部区域内塑性区范围明显减少,基坑外塑性区扩散也得到有效抑制; 3）基坑底部断层带注浆改变了渗流场分布,有效降低了基坑涌水量,基坑治理区域涌水量由最初的94 m3/h逐渐减小到4 m3/h,堵水率达96%; 4）注浆结束后现场钻孔取芯率达到75%~80%,开挖揭露大量劈裂作用形成的浆脉,验证了注浆可有效治理明挖基坑所揭露的软弱断层破碎带。     

Energy-aware load-balaning fault-tolerant routing scheme for ad hoc sensor networks

Most routing protocols for sensor networks try to extend network lifetime by minimizing the energy consumption, but have not taken the network reliability into account. An energy-aware, load-balancing and fault-tolerant routing scheme, termed as ELFR was propsed to adapt to the harsh environment. First a network robustness model was presented. Based on this model, the route discovery phase was designed to make the sensors to construct into a hop-leveled network which is mesh structure. A cross-layer design was adopted to measure the transmission delay so as to detect the failed nodes. The routing scheme works with acknowledge （ACK） feedback mechanism to transfer control messages to avoid producing extra control overhead messages. When nodes fail, the new healthy paths will be selected locally without rerouting. Simulation results show that our scheme is much robust, and it achieves better energy efficiency, load balancing and maintains good end-to-end delay.     

汽车非确定性故障诊断模型研究

针对汽车非确定性故障诊断特点,基于模糊数学理论,提出了由概率统计法及专家优序法综合确定模糊隶属度的方法,结合对故障程度的描述,建立汽车非确定性故障诊断数学模型。以此为基础,有选择地借鉴模糊数学理论中的模式识别方法对故障进行诊断,最后以实例验证了该模型的实用性。     

基于支持向量机的发动机气路故障预诊断

为实现航空发动机气路故障在线预诊断, 分析了地空数据链系统中发动机气路参数报文的协议格式, 建立了基于支持向量机算法的发动机气路参数在线预测模型。以便携式地空数据链收发系统为硬件基础, 构建发动机报文并行处理系统, 获取建模所需的训练样本。利用最终误差预报准则确定样本数据嵌入维数, 实现时序样本数据的相空间重构。提出自适应网格搜索法优化支持向量机建模参数, 获得气路参数在线预测模型, 与航路飞机建立地空数据链通信, 预测气路参数趋势。预测结果表明: 参数低压转子转速、高压转子转速、尾气温度与燃油流量的相对预测误差分别为2.5%、2.1%、1.9%与2.3%, 因此, 支持向量机模型具有较高预测精度。     

基于FFT的数控镂铣机传动链误差源诊断

分析了造成数控镂铣机传动链误差的原因,在检测中采用快速傅里叶变换（FFT）算法对模拟信号进行频谱分析．为了提高计算的精度、降低对采样频率的要求,提高运算速度,采用一种基于线性插值原理的改进快速傅里叶变换（L—FFT）算法．用此算法对传动链误差的原始数据进行处理,诊断出误差源及位置,为降低传动误差的控制算法提供了依据．试验结果表明,与FFT算法相比,效率提高大约5％,表明该算法具有一定的实用性和有效性．     

推土机TY220不能行走的故障诊断与排除

对TY220型推土机的常见故障特征进行了分析,提出了故障诊断的具体方法。