基于机械诊断信息的设备运行可靠性研究

针对传统可靠性分析方法必须依赖大样本统计数据、利用概率统计求解设备可靠性的不足,提出两种利用运行状态信息实现小样本条件下设备运行可靠性评估的方法:基于归一化小波信息熵的可靠性评估和基于损伤定量识别的可靠性评估。基于归一化小波信息熵的可靠性评估对设备运行过程中的振动信号采用第二代小波包进行分解与重构,获得多个分解频带信号,计算分解频带信号的相对能量和归一化信息熵,根据归一化信息熵获取反映设备运行状态可靠性的重要指标——可靠度;基于损伤定量识别的可靠性评估定义了新的运行可靠性评价指标——隶属可靠度,在故障定量诊断的基础上,建立了损伤程度与运行可靠性评价指标之间的联系。在制氧压缩机运行可靠性评估和机车轮对轴承运行可靠性评估的成功应用,表明所提出的方法合理、有效,为机械设备实现缺乏大样本、非概率统计模型的可靠性评估提供了新理论与新技术。

归一化小波熵与RVM的滚动轴承运行可靠度预测

针对传统可靠度评估和预测方法难以实现对正在服役中的单台机械设备进行可靠度评估和预测的问题。设计了一种基于归一化小波包信息熵与相关向量机的滚动轴承运行可靠度预测方法;该方法主要包括确立运行可靠度指标以及构建相关向量机预测模型,通过试验测取滚动轴承运行过程中的振动信号,利用小波包分解,提取反映滚动轴承运行状态的特征频带能量,基于信息熵理论建立运行可靠度指标;构建相关向量机预测模型,准确预测正在服役中的滚动轴承运行可靠度指标及其变化趋势。试验结果表明,采用归一化小波包信息熵与相关向量机的可靠度预测模型,能有效克服传统基于概率统计数据的平均可靠度计算问题,并且相关向量机的可靠度预测精度更高。

基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性研究

针对目前可靠性分析方法必须采用很大的统计样本数据和采用概率统计方法计算齿轮箱可靠性的不足,提出了利用齿轮箱运行状态信息来实现小样本条件下齿轮箱可靠性估计的方法:基于小波信息熵归一化的可靠性估计。基于小波信息熵归一化的齿轮箱可靠性估计是对齿轮箱运行工程中的振动信号利用第二代小波包进行分解和重构计算,得到分解频带信号,然后计算分解频带信号的相对能量和小波信息熵归一化,最后根据小波信息熵归一化获得反应齿轮箱运行状态可靠性的指标——可靠度。在对齿轮箱可靠性估计的应用表明所提出的方法有效、合理,为齿轮箱在缺乏大样本数据、非概率统计条件的可靠性估计提供了方法。

基于多尺度Gabor滤波器的兴趣点检测

为了提高兴趣点的定位准确性,提出一种基于边缘轮廓的兴趣点检测算法。首先利用Canny边缘检测器提取边缘,将提取的边缘进行间隙填补。然后利用多尺度Gabor滤波器的虚部与输入图像卷积运算较好的提取灰度变化信息,并获得不同尺度下边缘轮廓线上像素点的归一化信息熵值。最后利用不同尺度下边缘轮廓线上像素点归一化信息熵的乘积作为新的兴趣点测度提取兴趣点。与Harris,CPDA,He&Yung三种经典算法相比较,实验结果表明论文提出的算法是最优的,图像经过加噪后仍能很好的提取到兴趣点,具有较好定位准确性。