SVM与PSOHF参数优化装备机械传动齿轮故障诊断

为了提高支持向量机(SVM)对齿轮故障诊断的准确性,提出了一种基于SVM与PSOHF参数优化的机械传动齿轮故障诊断新方法。采用蜜蜂觅食机制改进粒子群算法(PSOHF)对SVM径向基核函数参数c和g进行了优化,建立优化后的SVM模型;而后对齿轮不同裂纹长度的故障信号进行小波包分解,将相对小波能量作为故障特征向量输入SVM;进行模式识别和故障分类,最终实现齿轮故障诊断。齿轮裂纹故障振动实验信号的研究结果表明,PSOHF优化的SVM提高了分类正确率,更适于实际中齿轮故障诊断。

碳纤维复合材料座钣承载性能试验研究与仿真

通过射击试验对碳纤维复合材料(CFRP)座钣的承载性能进行了研究,采用ABAQUS建立了CFRP座钣-土壤耦合有限元模型,分析了装药量和射角对CFRP座钣力学响应的影响.仿真和试验结果具有良好的一致性,验证了该有限元模型的合理性.综合分析表明:CFRP座钣的强度、刚度基本满足使用要求;当射角相同时,CFRP座钣的最大应力值和最大位移值随着装药量的增加而增加;当装药量相同时,CFRP座钣的最大应力值和最大位移值随着射角的增加而减小.

基于LCD与双谱分析的齿轮故障特征提取

针对齿轮故障时振动信号复杂、特征提取困难的问题,提出采用局部特征尺度分解(Local Characteristicscale Decomposition,LCD)与双谱分析相结合的故障特征提取方法。首先,利用LCD分解法对振动信号进行分解,并结合贝叶斯信息准则(Bayesian Information Criterion,BIC)和峭度时间序列互相关系数2个指标对内禀尺度分量(Intrinsic Scale Component,ISC)进行筛选;其次,利用双谱分析法对所选取的ISC分量进行融合,提取双谱熵作为特征量;最后,运用该方法实现齿轮振动信号故障特征的提取,并通过齿轮预置故障试验验证了该方法的有效性。

基于MUDW和峭度的齿轮故障信号预处理方法

针对齿轮故障信号特征提取困难、易淹没在噪声干扰中等问题,采用形态非抽样小波(Morphological UnDecimated Wavelet,MUDW)分解和峭度对振动信号进行预处理,以强化齿轮故障信号特征和提高特征信息比重。首先,采用MUDW对信号进行分解,利用网格搜索法优选其初始参数;然后,采用峭度作为评价指标来表征各分解层近似信号对故障特征的贡献量,在此基础上进行加权融合运算,以提高有用的近似信号比重;最后,利用仿真信号和实测的齿轮故障振动信号验证了该方法的有效性和实用性。