基于虚拟仪器的滚动轴承故障诊断系统的设计

根据滚动轴承信号的特点,提出了一种基于小波包分解和共振解调技术相结合的滚动轴承故障诊断方法,并开发了基于虚拟仪器的故障诊断系统.首先采用小波包将信号进行分解,再利用共振解调技术分析小波包的高频段,以诊断轴承故障.然后运用LabVIEW图形化编程语言设计了相应的滚动轴承故障诊断程序,最后在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承故障模拟信号,分析结果表明,该方法有效地提取了故障特征和诊断轴承故障,有很好的实用性和有效性.

基于图像的风电叶片前缘雨蚀退化指标构建

针对风电叶片前缘加速雨蚀实验中试样质量损失指标实际应用场景单一的问题,提出了一种基于图像的雨蚀退化指标构建方法。采用标准化欧氏距离对图像灰度共生矩阵(Gray Level Co-Occurrence Matrix,GLCM)的多特征参数进行融合,构建退化指标(Degradation Indicator,DI),并利用度量指标进行评估与筛选。以实验采集的140幅图像为例,将试样以不同侵蚀时长和不同半径区域为标签,分别构建了单一特征的DI和多特征融合的DI。结果表明,所构建的DI能直观地表示试样侵蚀的严重程度,对雨蚀阶段的区分准确率达95%;多特征融合能弥补单一特征的检测局限,使DI的适用性提高了5.5%。该DI构建方法验证了以图像为信号进行雨蚀检测的可行性。

基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法研究

首先分析了传统离散小波变换在分解信号时的缺陷,根据非抽样小波变换的原理,提出一种基于提升模式的非抽样小波变换方法。然后根据滚动轴承故障特征,提出了基于提升模式非抽样小波变换的滚动轴承故障诊断方法,在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6305型滚动轴承正常情况、外圈故障、内圈故障时的振动信号,结果表明,与传统离散小波相比,该方法能更加有效地诊断滚动轴承的故障。

风电叶片多点静力测试神经网络偏差耦合控制策略

为解决风电叶片全尺寸静力加载测试中叶片参数出现变化时系统加载拉力偏离的问题,文中参照偏差耦合控制方式,通过建立基于偏差耦合控制的反向传播神经网络自整定比例积分微分控制算法,搭建基于Labview的静力测试仿真模型来验证算法的有效性。结果表明,该算法在叶片参数波动微弱情况下加载点拉力维持在较低误差;叶片参数在波动较大情况下加载点拉力出现轻微波动,但维持在符合测试标准内。由此可见,该算法有利于提高系统的鲁棒性,解决了系统拉力在参数变化时偏离的问题,提高了加载曲线的精度,增强了系统的自适应能力。

基于小波包和细化包络分析的滚动轴承故障诊断方法研究

滚动轴承故障是旋转机械常见的故障之一,针对传统包络解调分析方法需要人为选定共振频带的缺陷,首先采用小波包变换滤波的方法提取滚动轴承固有频率共振频带的信号,并对提取的信号进行重构,滤除了其他信号的干扰.然后用Hilbert变换检波的方法对提取的重构信号实现包络解调,去除高频固有振动成分,诊断轴承的缺陷信息.为了进一步提高包络谱的分辨率,最后采用快速傅立叶变换-傅立叶级数(FFT-FS)方法细化频谱.并在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6350型滚动轴承故障模拟信号,与理论分析基本吻合.

基于分段线性分类器的滚动轴承的故障识别

为了解决滚动轴承的特征提取和故障特征的模式分类问题,提出了一种应用小波包变换和线性分类器相结合的滚动轴承故障诊断的识别方法。根据轴承振动信号的频域变化特征,首先对滚动轴承振动信号进行三层小波包分解,提取第三层各个终节点系数的能量作为特征向量,然后将特征向量输入由线性判别式构成的分段线性分类器中进行故障的模式分类和识别,最后在滚动轴承试验台上实测故障。试验表明,分段线性分类器可以有效地识别轴承的故障模式。

Matlab实现中速磨煤机传动比最优分配

本文从满足表面接触疲劳强度的基本要求角度出发,以三对齿轮的总体积最小为原则建立数学模型,通过MATLAB优化工具箱命令对ZSJ-2800中速磨煤机传动机构的减速器传动比进行了最优分配,达到了节省材料,结构紧凑的目的。

冲击脉冲法在滚动轴承故障诊断中的应用

针对滚动轴承发生故障时的缺陷特征,首先分析了冲击脉冲产生的原理,其次分析了滚动轴承寿命的计算方法以及检测中评定参数的制定,最后介绍了检测过程中冲击脉冲法的实施要点及判别标准,并在ADBE-56-N4型交流电机上实测了6350型滚动轴承故障模拟信号,分析验证了冲击脉冲法的合理性和有效性。

风轮叶片叶根疲劳强度分析方法的研究

在风力发电机组的各组成部分中,叶片是将风能转换成机械能的重要部件,叶根连接结构的可靠性是考核叶片强度的重要指标之一,简要阐述了加权最小二乘法理论,然后针对叶片叶根螺栓套连接结构的疲劳数据的分散性,提出一种考虑置信区间长度的加权最小二乘法拟合S/N曲线的分析方法,最后用此方法拟合试验采集的叶根疲劳试验数据,得到了叶根螺栓套连接强度的疲劳寿命的S/N曲线,同设计理论基本吻合。