高压断路器振动信号的指数衰减振荡波建模方法

分析了常规的指数衰减振荡波建模方法的实质和不足,提出了基于断路器振动信号传播中畸变现象的改进型建模方法。在频域内建立了自学习的优化建模策略,并通过实例分析初步验证了该优化策略的正确性和可行性。该建模方法为高压断路器机械状态的监测与诊断提供了新的理论依据和技术手段。

具有指数衰减振荡型概率密度变化规律的产品寿命分布模型

传统的机械产品可靠性模型大多忽略了周期性故障引起的概率密度的振荡特征,从而影响了模型的精度。在传统寿命模型的基础上,构建指数衰减振荡分布的可靠性模型及相应的可靠度、失效率以及平均寿命计算模型,并研究衰减系数、振荡幅值和振荡角频率等参数对概率分布特征的影响。运用建立的概率分布模型对某型叉车搭载的液力自动变速箱故障时间数据进行拟合,并与指数分布模型、三参数威布尔模型和"浴盆曲线"模型拟合结果进行对比。对比结果表明,建立的指数衰减振荡分布模型能够较好地描述该液力变速箱的无故障工作时间概率分布特征,并且采用该模型可以获得较小的拟合均方根误差。

Prony分解的本质及其算法改进的新途径

Prony算法能从均匀采样信号中提取有价值的信息,可分解出一系列按指数衰减的正弦曲线。该算法需要计算最小二乘法拟合和高次代数方程求复根。当信号中嵌入噪声时,Prony求解过程会因方程病态而失败。如输入数据太长,或预估有效模态项数较多,就会造成计算数字溢出。本文方法是:对太长的数据系列采用分段平均值压缩滤波,在求解"法方程"时,能自动确定有效模态的项数,无需SVD奇异值计算,从而大大简化Prony算法、扩大适应范围并确保解算的质量。