基于红外热图像的变速箱轴承状态监测与故障诊断

针对运行的变速箱轴承难以采集振动信号进行状态监测与故障诊断的缺点,采用红外热图像对变速箱轴承进行状态监测与故障诊断。利用红外热像仪采集变速箱两端轴承的红外热图像,然后通过二维经验模态分解方法将红外热图像分解成本征模式函数,对其处理后与主成分分析法相结合进行图像融合,得到对比度增强后的图像。最后对原图像与增强后的图像进行特征参数提取,并利用聚类分析对轴承不同状态进行分离。证明了红外热图像可以准确地诊断出轴承故障。

Zadeh思想在范畴中的应用

为了处理模糊信息，Ｚａｄｅｈ引入模糊集概念。之后，Ｒｏｓｅｎｆｅｌｄ应用Ｚａｄｅｈ的思想引入群的模糊子群的概念。本文应用Ｚａｄｅｈ的思想，给出了从一般范畴出发，构造格值范畴的一般方法．为今后进一步深入研究模糊代数奠定了基础。

基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断

由于齿轮箱中振动信号的复杂性和非平稳性,致使齿轮箱混合故障诊断工作具有一定难度。针对这一问题提出基于NIC-DWT-WOASVM的齿轮箱混合故障诊断方法。首先通过窄带干扰消除(Narrow Band Interference Canceller,NIC)滤除原始信号中齿轮啮合和转轴等窄带干扰信号,接着对信号进行离散小波变换(Discrete Wavelet Transform,DWT),重构小波系数得到小波分量,提取分量的方差作为特征参数构成特征矩阵样本。针对传统优化支持向量机收敛速度慢及容易局部最优等问题,提出鲸鱼算法优化的支持向量机(Whale Optimization Algorithm Support Vector Machine,WOASVM),运用训练样本对WOASVM进行训练得到优化分类模型,将测试样本输入到优化模型中得到诊断结果。为验证方法的有效性,开展了变工况下齿轮箱混合故障实验,通过实验分析及与其他方法的比较,证明方法对于齿轮箱混合故障诊断是有效的。

基于频率域三维等效源的磁梯度张量转化方法

针对传统空间域条件下等效源计算方法中存在参数设计复杂、受噪声影响较大的问题,提出基于频率域等效源的磁梯度张量正则化转化方法。给出基于频率域地下水平长方体层的磁梯度张量正演理论,为频率域的反演计算提供理论基础;构建频率域三维等效源,并利用迭代法自适应确定地下网格划分深度与精度,实现计算过程的自动化。采用C范数正则化选择方法对地下等效源模型的磁梯度张量数据进行正演计算,提高了计算结果的稳定性。仿真和试验结果表明,在噪声条件下,该方法能够准确还原磁性异常体的磁梯度张量数据,具有较好的抗噪性以及计算效率。

红外技术在无人机电源系统状态监测与故障诊断的应用综述

红外热成像技术具有不停机、不接触和不解体的优点,逐渐应用在无人机电源系统故障诊断中。简要介绍了红外热成像技术的基本原理及方法流程,并对图像采集、图像预处理、特征参数提取以及模式识别的方法分别进行了详细的对比说明,使得红外热成像技术在无人机电源系统故障诊断应用中更加全面和系统。