基于多尺度线调频基稀疏信号分解的轴承故障诊断

在线调频小波路径追踪算法和稀疏信号分解的基础上,提出一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,并将其应用于非平稳转速下的轴承故障诊断。基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,根据信号的特点,自适应地选择多尺度的线调频基函数对信号进行投影分解。由于基函数库多尺度特性,使得该方法比以往采用单一尺度库函数的稀疏信号分解方法更适用于分解频率呈曲线变化的非平稳信号。在非恒定转速下,当轴承出现故障时,振动信号中与故障对应的特征频率将会随转速变化而波动,采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法能准确获得非平稳转速下轴承故障特征频率随时间的变化情况,进而对其状态和故障特征进行识别,仿真算例和应用实例说明了此方法的有效性。

基于稀疏信号分解的自适应时变滤波器及其在齿轮故障诊断中的应用

提出一种新的自适应时变滤波器设计方法,并将其应用于变速齿轮箱齿轮故障诊断中。齿轮箱振动信号频率成分复杂,特别是多级变速齿轮箱,存在多个啮合频率,而齿轮箱齿轮故障诊断的核心是获取啮合频率的调制状态。在非平稳转速下,如何从复杂振动信号中提取包络调制信号是齿轮箱故障诊断需要解决的关键问题。基于多尺度线调频基(Multi-scale chirplet)的稀疏信号分解方法可以有效地提取频率呈曲线变化的信号分量,适合于载波频率的提取,以该载波频率为滤波器的中心频率,转频的倍频为滤波带宽,设计滤波中心频率曲线变化的自适应时变滤波器,可以有效地将多个包络调制信号分别提取出来,进而可以对变速多级齿轮箱齿轮进行故障诊断。提出的自适应滤波器可以根据信号本身的特点自动改变滤波中心频率和滤波带宽,对信号进行滤波,保留信号的有用频率成分,抑制无用成分。仿真算例和应用实例说明了方法的有效性。

一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法

在线调频小波路径追踪算法和稀疏信号分解的基础上,提出了一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法。该方法采用多尺度的线调频基函数对信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的的基函数集合中寻找出使分解信号能量最大的基函数组合,逐次获得分析信号中能量最大的信号分量。该方法可以有效地分解出频率变化呈线性或曲线型的多分量信号,且不存在二次型时频分布的干扰成分,具有良好的时频聚集性和较高的频率拟合精度,非常适用于机械振动非平稳信号的分解。将该方法与EM D方法进行了比较,验证了方法的有效性。

基于自适应时变滤波阶比跟踪的齿轮箱故障诊断

针对多输入多输出齿轮箱传动系统和齿轮箱集群的振动信号中各啮合频率阶次相互干扰,从而导致故障诊断困难的问题,研究提出一种基于自适应时变滤波阶比跟踪的齿轮箱故障诊断方法。该方法利用基于多尺度线调频基稀疏信号分解提取各对传动齿轮的啮合频率,以各啮合频率为中心频率,对应转频的倍频为滤波带宽分别设计自适应时变滤波器对信号进行滤波,逐个提取振动信号中的啮合频率调制分量,再分别对提取的啮合频率调制分量单独进行阶比分析,有效地抑制其他无关联轴上齿轮啮合振动信号和其他非阶比噪声信号对阶比谱的影响,较好地解决阶比信号相互干扰的问题,提高阶比谱的调制识别效果,为多输入多输出齿轮箱系统和齿轮箱集群的故障诊断提供一条有效途径。仿真算例和应用实例说明方法的有效性。

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的包络解调方法及其在齿轮故障诊断中的应用

提出一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的包络信号提取方法,并将其应用于转速剧烈波动情况下的齿轮箱故障诊断。基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法可以根据信号的特点,自适应的选择相应尺度对信号进行投影分解。其库函数的多尺度特性和线调频基函数中频率斜率参数的引入使得该方法比以往使用单一尺度库函数的分解方法更适合分解频率呈曲线变化的非平稳信号。当齿轮出现故障时,振动信号会出现啮合频率调制现象,在齿轮转速大范围波动情况下,载波频率和调制频率均随转速大范围波动。采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,能同时有效提取变转速齿轮故障状态下载波频率和包络信号频率随时间的变化曲线,进而对齿轮箱故障进行诊断,解决经验模态分解方法和小波方法难于对转速剧烈波动情况下的齿轮故障进行诊断的问题。仿真算例和应用实例说明了此方法的有效性。

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的齿轮故障诊断

在线调频小波路径追踪算法和稀疏信号分解的基础上,提出了一种基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法,并将其应用于齿轮故障振动信号的分解。该方法采用多尺度的线调频基元函数对信号进行投影分解,由于基函数库的多尺度特性,使得该方法非常适用于分解频率呈曲线变化的非平稳信号。当齿轮发生故障时,其振动信号通常为随转速波动的多分量调幅-调频信号,采用该方法能准确获得非平稳转速下齿轮啮合频率和调制频率随时间变化的情况,进而对其状态和故障特征进行识别,仿真算例和应用实例证明了该方法的有效性。

树根桩在隧道进出口松散堆积体加固中的应用

结合对梵净山2号隧道松散堆积体采用树根桩加固的实践经验,对松散堆积体边坡树根桩加固机理进行了详细的论述。实践证明:该加固技术对穿越松散堆积层隧道的边仰坡开挖和安全保证,具有重要的理论与应用价值。

娄新高速复杂地质边坡治理研究及稳定性分析

依托娄新高速K22+200～K22+400段右侧边坡支护工程,通过现场施工、选点监测、有限元分析等过程研究炭质泥岩夹层边坡的治理方法与稳定性分析。依据工程地质资料,对比分析选取"锚杆+抗滑桩+灌浆加固"的方法进行边坡治理,并布设监测点进行对边坡的水平和竖向位移进行监测。然后,采用有限元对边坡进行稳定性进行分析。研究结果表明:加固后的边坡安全系数为1.6,并且对比现场监测点与有限元分析的位移过程,验证了有限元分析结果的可靠性。

基于柔度系数求解桥梁桩基对桥墩约束刚度的有限元数值分析

以桥梁桩基础为研究对象,基于弹性地基梁"m"法理论,通过柔度系数提出桥梁桩基础对桥墩约束刚度的有限元数值计算方法,探讨桩基有关参数诸如桩径、入土深度、地面以上长度、地质条件以及桩数对约束刚度的影响规律。研究结果表明:本文结果对桥墩设计、桥墩承载能力与桥墩抗震防灾能力评估具有一定的指导意义。

浅谈公路施工中质量控制

文章指出公路施工前的质量控制是关键,施工中主要重视路基和路面的施工,施工后主要注意后期的验收。

掺加PR.S添加剂对沥青混合料疲劳性能的影响

选用SUP-19级配、泰普克改性沥青和PR.S添加剂作为材料,小梁弯拉疲劳试验来进行混合料疲劳性能评价。试验结果表明,掺加PR.S添加剂有效地提高了混合料的疲劳性能,且采用该试验能很好地区分和评价掺加PR.S添加剂混合料的疲劳性能。从小梁弯拉疲劳试验得到的k、n值可以看出,疲劳性能的优劣顺序为:掺加0.6%PR.S混合料>0.4%PR.S混合料>未掺加混合料,但两种不同掺量下的混合料疲劳性能差距不大,因此从经济因素考虑,可以掺加0.4%PR.S添加剂。

GIS及组件技术在公路施工管理系统中的应用

介绍GIS技术在公路施工管理系统中的图形、信息表现及其分析功能 ;阐述组件式软件开发技术在程序开发中的应用及公路施工管理系统的发展趋势。

乳化沥青灌浆技术在公路路面板底脱空中的应用

板底脱空是公路路面的一种常见病害。以板底脱空为研究对象,对板底脱空的产生原因、机理、乳化沥青灌浆材料及施工工艺等关键技术进行研究,采取灌浆技术进行治理,具有施工工艺简单、附属设备少、施工方便等特点,对公路畅通影响较小。研究成果可以有效地指导公路路面板底脱空治理,具有一定的工程应用价值。

钢管拱桥拱肋脱空负压灌浆修复技术研究与应用

钢管拱桥是一种常见的公路桥梁型式,但拱肋混凝土脱空是此类桥梁常见的病害。本文针对此问题,以高强度、低粘度、高渗透、耐低温、高柔性灌浆材料在模拟试验研究中所表现出的优异性能为例证,说明本材料在钢管拱桥拱肋脱空病害处治中所具有的优势。本试验的研究成果对拱肋混凝土脱空病害的处理有实际的应用意义。

基于EMD的多尺度形态学解调方法及其在机械故障诊断中的应用

为从机械故障信号中提取包含故障信息的特征频率,提出了基于EMD的多尺度形态学解调方法,该方法首先采用EMD方法将故障信号分解为有限个IMF分量,从中选取包含故障主要信息的IMF分量求和重构信号,再进行多尺度形态学解调,从而提取机械故障特征频率信息。将该方法用于滚动轴承、齿轮的故障诊断中,并与H ilbert包络方法比较,结果表明该方法能更好地提取故障特征频率,且对含噪故障信号也有较好的分析效果。

齿轮箱故障振动信号的阶比多尺度形态学解调

为从非平稳转速齿轮箱故障振动信号中提取包含故障信息的特征频率,提出阶比多尺度形态学解调方法,该方法采用线调频小波路径追踪算法获得齿轮箱转速信号,根据转速信号对时域振动信号进行等角度重采样,并用基于信号局部峰值的方法确定多尺度形态学分析的结构元素,用各结构元素对重采样信号进行形态学操作,对操作结果的平均值做频谱分析,以完成阶比多尺度形态学的解调过程。由于噪声与线调频基元函数的相似性很小,使得线调频小波路径追踪算法能从低信噪比的时域振动信号中准确获得转速信号,而多尺度形态学解调是对各尺度形态学分析结果的平均值进行频谱分析,能有效地抑制噪声,从而使得该方法具有很好的抗噪性能,适合用于工程实际中转速波动齿轮箱振动信号的分析,仿真分析和应用实例证明该方法的有效性和优越性。

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法及其在滚动轴承故障诊断中的应用

提出了一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法,并将其应用于非平稳转速下的滚动轴承故障诊断。该方法先采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解方法分解频率呈曲线变化的多分量信号,得到瞬时频率和瞬时幅值都具有物理意义的单分量信号及其相位函数,再基于获取的各分量信号的相位函数对原信号进行广义解调处理,从而将非平稳信号转化为平稳信号。当转速变化时,滚动轴承故障特征频率为曲线变化的非平稳信号,对其包络信号进行基于多尺度线调频基的稀疏信号分解,提取包络信号分量,再对包络信号分量进行广义解调,根据广义解调后分量信号频率成分与转频的关系即可判断滚动轴承的故障部位和类型。仿真信号与轴承内外圈故障振动信号分析结果表明,该方法比传统的包络信号分析方法能更有效地提取滚动轴承故障振动信号特征。

基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测

该文针对传统的基于二次时频分析和原子追踪匹配方法处理多分量LFM信号时存在的时频干扰和等振幅交叉分解等问题,提出了一种基于多尺度线性调频基信号稀疏分解的多分量LFM信号检测方法,该方法采用多尺度的线调频基函数对多分量LFM信号进行投影分解,通过从不同的时间支撑区内投影系数最大的基函数中寻找出使分解信号能量最大的基元函数组合,逐次获得信号包含的能量最大的LFM信号分量,从基元函数连接形成的频率曲线即可获得LFM信号分量瞬时频率的估计,再对分量瞬时频率求起始时间点的频率值和曲线斜率便可得到该LFM分量的中心频率及调频斜率,仿真试验表明该文方法能精确地提取等振幅多分量LFM信号的瞬时频率,并具有很强的抗噪声干扰能力。

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的包络阶次谱在齿轮故障诊断中的应用

提出了基于线调频基稀疏信号分解的包络阶次谱方法,并将其应用于变速齿轮箱故障诊断之中。采用基于多尺度线调频基的稀疏信号分解得到齿轮箱啮合分量的瞬时频率,由此得到转速信号,并据此对齿轮振动加速度信号的包络信号进行等角度重采样,然后对重采样信号进行频谱分析,得到包络阶次谱,从而进行齿轮故障诊断。该方法无须使用转速计拾取转速信号,用软件方法实现了包络阶次分析,仿真算例与应用实例说明了该方法的有效性。

基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法及其在齿轮故障诊断中的应用

在基于多尺度线调频基稀疏信号分解的基础上,提出一种基于多尺度线调频基稀疏信号分解的广义解调方法,并将其应用于非平稳转速状态下的齿轮故障诊断。广义解调可以将时频分布呈曲线变化的多分量非平稳信号转化为时频分布平行于时间轴的平稳信号,因此非平稳信号经广义解调后满足傅里叶分析对平稳性的要求,而如何获取多分量信号的广义解调相位函数是广义解调方法的关键和难点。对信号进行基于多尺度线调频基的稀疏信号分解,得到分量信号的相位函数,再对分量信号进行广义解调和频谱分析得到齿轮故障特征频率。该方法非常适合于分析转速波动齿轮的多分量调幅—调频振动信号,仿真算例和应用实例说明了方法对变速齿轮箱故障诊断的有效性。