利用遗传编程提取齿轮多重故障分类特征

特征提取是齿轮多重状态或故障分类中一个很重要的问题。为解决该问题,提出了利用频域特征和遗传编程对齿轮箱盖多类状态振动信号进行特征提取的方法。为了使诊断结果更好地可视化,利用遗传编程结果的固有随机性,提取两个新特征指标。结果表明,该方法对振动数据进行了准确的多重故障分类,也可以应用到其它机械故障诊断或分类中。

AR模型参数的Bootstrap方差估计

针对故障诊断中AR模型参数判别门限值的确定需要大量样本和重复多次试验的问题 ,采用小样本统计的Bootstrap方法对车削振颤AR模型参数的方差进行了估计 .结果表明 ,该方法具有较好的估计结果和工程应用价值 .

coiflet小波构造与设计

提出了改进的尺度函数和小波函数都具有消失矩的coiflet小波系滤波器设计算法,按照Daubechies给出的一个构造算法,得到了第1滤波器的系数,但第2至第5滤波器的系数不能重复出来.通过对Daubechies的coiflet小波系构造和设计过程的分析,发现其算法上的缺陷主要在于一个约束条件中缺少了一些系数项,这些项对第2至第5滤波器的系数是重要的,对第1滤波器系数的影响则为0.在此基础上,建立了正确的求解方程,并从理论分析和数值计算方面证明了其正确性.

隔离测量器在火电厂分布式网络化状态监测故障诊断系统中的应用

文中介绍了隔离测量器ＩＭＰ的特点、结构及原理，并且着重地说明了ＩＭＰ硬件应用和软件设计技术，最后应用ＩＭＰ为２００ＭＷ汽轮电机组设计了一套分布式实时状态监测系统，该系统实现了３００路热工参数，１６０路开关量和２０路脉冲量信号的巡检。

500测点汽轮发电机组分布式状态监测系统关键技术的研究

为２００ＭＷ汽轮发电机组设计一套分布式实时状态监测系统，该系统实现３２路振动信号，３００路热工参数信号，１８０路开关量和脉冲量信号的巡检。现场运行表明，该系统监测可靠，可以取代常规仪表，生成所有测点的实时和历史数据库，为２００ＭＷ机组监测自动化提出有效可行的方法。同时，提出大规模传感器故障检测和诊断的方法。

大型机电监测系统传感器在线配置技术研究

针对现有大型机电监测诊断系统传感器在线配置灵活性差的缺点，提出了解决此问题的设计思想和实现方法，并且采用该方法实现了具有５００个传感器的汽轮发电机组分布式监测诊断系统。

高阶Coiflet小波系构造与应用

利用改进的Coiflet设计算法,得到了阶为12,14,16,18,20的高阶Coiflet滤波器系数。通过与Daubechies构造的低阶Coiflet滤波器系数的比较,改进算法的计算结果更精确。对高阶Coiflet滤波器的相频特性进行了计算和验证,结果表明高阶Coiflet的尺度和小波函数图形与低阶基本相似。小波滤波器线性相位特性比尺度滤波器好。尺度滤波器相位线性差,而小波滤波器相位近似线性。随着Coiflet阶数的提高,小波滤波器线性相位变化更快。尺度滤波器相位在低频段近似为0。给出了5个新的高阶和具有更高精度的5个低阶Coiflet滤波器系数表,同时还给出了构造高阶区间Coiflet尺度函数的应用。

汽车行驶模式智能控制系统的研究

介绍了汽车行驶模式实验室模拟的重要性，分析了控制对象的一些特性，提出了基于这些特性的智能控制方法，设计了一套测试、控制和管理的软硬件系统，实现了几种典型的汽车行驶模式模拟。

汽车底盘测功机计算机测控管理系统的研究

底盘测功机是测试汽车动力性、燃油经济性和排放的重要设备。然而，国内外大多数底盘测功机由于没有采用计算机测控管理，往往采用手工来处理数据，因而给操作带来不便。作者运用微型计算机ＩＢＭ—ＰＣ及其支持的高级语言ＴｕｒｂｏＰａｓｃａｌ６．０，设计了底盘测功机测控管理系统软件包。该软件包采用配套的硬件（传感器、信号调理板和接口卡），主要由基本模块（中断机制模块、实时多任务支持模块和汉字处理模块等）和主模块（测量模块、控制模块和管理模块等）组成。实验证明，该系统能完成底盘测功机所应具有的功能。

大型机电监测系统传感器在线配置技术研究

针对现有大型机电监测诊断系统传感器在线配置灵活性差的缺点，提出了解决此问题的设计思想和实现方法，并且采用该方法实现了具有500个传感器的汽轮发电机组分布式监测诊断系统。

Wigner-Ville时频分布研究及其在齿轮故障诊断中的应用

虽然 Wigner- Ville分布具备时 -频分布的优点 ,但 Wigner- Ville分布的一个致命缺点就是交叉干扰项的存在 ,并影响其广泛应用。本文介绍了 Wigner双谱、Wigner三谱 ,以及如何选用合适的核函数消除交叉干扰项的影响。并以齿轮为实验对象 ,成功应用上述方法消除交叉干扰项 ,达到诊断齿轮故障的目的。

高阶统计量与RBF网络结合用于齿轮故障分类

提出一种基于高阶统计量特征提取的径向基函数网络齿轮故障分类方法。以齿轮箱振动信号的高阶统计量估计值作为齿轮故障特征，以径向基函数神经网络作为分类器，成功地对齿轮故障进行了分类。研究表明。

基于小波灰度矩向量与连续马尔可夫模型的轴承故障诊断

根据机械设备故障诊断本质特征和连续马尔可夫模型(CHMM)所具有的较强的时序模式分类能力的特点,提出了一种基于小波灰度矩向量与CHMM的滚动轴承故障诊断方法。从轴承振动信号提取一种量纲一的小波灰度矩向量作为特征参数,并训练几种故障状态的CHmm,再运用训练好的CHMM进行轴承的状态监测与故障模式的识别。诊断与对比实验表明该方法在故障样本少的情况下仍能进行准确训练与诊断。

微制造光刻工艺中光刻胶性能的比较

在MEMS微加工和实验过程过程中,出于制造成本、光刻胶性能的考虑,需要选用合适的光刻胶。本文介绍了常用的正性胶和负性胶以及其曝光、显影的过程,正性胶和负性胶曝光过程漫射的图形缺陷。比较了正性胶和负性胶的各种性能以及各种光刻方式下选用的正负性胶及它们的光刻灵敏度,为微加工过程和实验操作提供指导。

分布式监测诊断系统中历史数据库系统开发的设计

历史数据库系统作为分布式监测诊断系统的一个重要组成部分，为故障诊断、工况分析提供信号来源。简要介绍了历史数据库系统设计思想和实现方法。

LS-SVM在基于小波变换的模态分析中端部效应的应用

系统地阐述了运用改进的Morlet小波进行模态参数识别的方法。运用小波熵对小波参数进行了优化选择从而可以进行密频模态的识别,针对小波分析时产生的端部效应问题,提出了运用最小二乘支持向量机(LS-SVM)对小波骨架进行预测延拓的方法,经预测分析后可获取较准确的模态参数。通过仿真及实验信号的验证分析,表明基于LS-SVM方法可以有效地消除端部效应,且其准确效果优于基于RBF的神经网络和时变自回归的预测方法。

基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法

提出一种基于小波包的转子轴心轨迹提纯方法．将从转子上测得的互相垂直的两个方向上的原始时域信号用小波包分解后，采用逆Ｇｒａｙ编码对分解结果进行整序处理，得到按频率大小由低到高排列的频段序列，再根据对不同类型转子故障特征的先验知识，分别选取若干不同的频段进行重构．利用重构数据合成的轴心轨迹，剔除了噪声的干扰，能更清晰地表现转子故障的特征．

基于互相关技术与小波分析的模态参数识别

系统地阐述了自然激励技术(NExT)与小波分析在大型机械结构的模态参数识别中的应用.机械系统在白噪声激励下利用NExT方法可得到系统响应信号的互相关信号,并结合改进的Morlet小波对其进行了分析,通过调整小波中心频率及分析信号的长度,可有效地抑制端部效应的产生并能较准确地识别机械结构的密集模态参数.仿真试验的分析结果验证了该方法的可行性及准确性.

基于ART和Yu范数的聚类方法在齿轮故障诊断中的应用

针对传统聚类方法需预先指定类别个数而导致应用受限的问题,提出一种基于ART和Yu范数的聚类方法,可自适应地确定类别个数。通过对齿轮无标记故障样本的诊断分析对该方法进行验证。从多个角度提取反映故障信息的特征参数集,利用距离区分技术对其进行优选,并结合ART的机制和基于Yu范数的聚类技术,对齿轮故障类别进行诊断分析,并与Fuzzy ART方法的诊断结果进行比较。结果表明,该方法可以有效地对齿轮故障进行区分,且效果优于Fuzzy ART方法。

用自回归最小二乘消噪法提纯轴承故障信号

为了消除噪声信息、提取反映机械部件故障的有用信息,对自适应消噪方法进行研究。利用自回归最小二乘消噪方法提纯反映轴承故障的机械信号,该方法应用于6215轴承故障的检测,提取出反映轴承故障的冲击信号,检测出其轴承外圈和滚珠故障,并与理论计算的轴承故障特征频率相吻合,效果很好。