基于敏感模态流形的变转速故障诊断方法

针对旋转机械变转速和复杂工况多分类问题,提出了一种基于构建改进敏感模态矩阵(ISMM)、等度量映射(ISOMAP)和convolution-vision transformer(CVT)网络结构的故障诊断方法。将变转速信号重叠采样之后构造高维ISMM,通过ISOMAP流形学习将ISMM映射到流形空间中,提取变转速信号的故障瞬态特征,实验证明能够很好地解决了常规方法无法对变转速数据进行有效特征提取的问题。结合自注意力机制和CNN的优点,使用CVT网络结构进行特征提取、故障识别分类。通过实验室HFXZ-Ⅰ行星齿轮箱变转速数据集对提出的故障诊断模型进行实验验证。实验结果表明,提出的故障诊断模型具有良好的识别准确率及鲁棒性。

一种改进特征模态分解的滚动轴承复合故障特征提取方法

针对滚动轴承故障信号非平稳、多分量并伴随强背景噪声,导致其复合故障特征难以有效分离的问题,提出一种改进特征模态分解(feature mode decomposition,FMD)的特征提取方法。采用FMD将滚动轴承复合故障信号分解为一系列模态分量,对影响分解精度的关键参数特性进行研究,提出了相关参数选取方法。从信号间关联程度和能量角度出发,通过综合评价因子算法选择对故障敏感的模态分量,并经包络解调获取敏感模态分量的包络谱以提取故障特征频率,实现滚动轴承复合故障的诊断。通过仿真信号及实测信号分析,并同变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)方法进行比较。结果表明,所提方法可有效抑制噪声干扰影响,提升滚动轴承故障特征信息获取能力,实现滚动轴承复合故障的有效诊断。

基于集合经验模态分解敏感固有模态函数选择算法的滚动轴承状态识别方法

为了更有效地提取滚动轴承各状态振动信号的特征,该文提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)的敏感固有模态函数(IMF)选择算法。该算法对振动信号经EEMD分解后得到的固有模态函数采用峭度值、相关系数相结合的方法自动提取其敏感分量,以此获得振动信号的初始特征。再运用奇异值分解和自回归(AR)模型方法得到滚动轴承各状态振动信号的特征向量,并将其输入到改进的超球多类支持向量机中进行智能识别,从而实现滚动轴承的正常状态,不同故障类型及不同性能退化程度的各状态识别。实验结果表明,相比基于经验模态分解结合自回归模型或奇异值分解的特征提取方法,该方法可更有效地提取滚动轴承故障特征信息,且识别精度更高。

非线性超声导波钢轨裂纹检测模态选取研究

不同模态对不同位置裂纹的敏感程度不同,针对裂纹检测时模态选取不准的问题,研究50 kHz激励下可累积二次谐波模态对、模态振型和裂纹位置的影响,提出了由3个指标评定的最优裂纹敏感模态选取方法(selection of optimal crack-sensitive mode,SOCSM),通过相对非线性系数β随裂纹生长的变化趋势评价模态对裂纹的敏感度。为准确激励出所需模态提出了最优模态激励算法(optimal mode excitation,OME),为验证SOCSM法和OME法的有效性和准确性,以CHN60钢轨轨腰处裂纹为例进行了数值仿真分析以及实验验证。结果表明,采用OME法能准确激励出模态组合11和模态组合1;50 kHz激励下模态组合11的β随裂纹生长单调增加,而模态组合1几乎没有变化,说明模态组合11更适合检测轨腰处的裂纹,对裂纹的微小变化非常敏感,两个模态组合均能产生可累积二次谐波,裂纹的存在会影响导波传播,即影响信号的幅值大小。

不同负荷模型下高速铁路牵引供电系统谐波谐振敏感度分析

高速铁路牵引供电系统不同的负荷模型将得到不同的节点导纳矩阵,从而对谐波谐振幅度、频率产生较大的影响。利用复矩阵模态分析研究不同高速列车的谐波模型对高速铁路牵引供电系统谐波谐振特性的影响规律。将利用频谱分析得到的驱动点阻抗变化曲线与三种不同负荷谐波模型得到的模态幅值和频率敏感度分析进行对比。结果表明,不同的谐波模型在相同的谐振模态下得到了相近的谐振频率区域。

采用HHT与CNN的刀具磨损状态监测

为实现刀具磨损状态监测的智能化及高精度,提出一种将希尔伯特黄变换改进算法与卷积神经网络相结合的监测方法。首先,采用敏感固有模态函数筛选方法改进希尔伯特黄变换,提取出刀具信号的时频特征;其次,运用MATLAB微调卷积神经网络生成刀具磨损监测迁移模型;最后,运用典型的卷积神经网络迁移模型进行实验验证。结果表明,与传统时频变换相比,希尔伯特黄变换提取的时频图更加精细,能有效防止频谱泄露的问题,刀具磨损识别平均准确率达到94.09%,提升近15%;与希尔伯特黄变换相比,改进后的希尔伯特黄变换能避免虚假固有模态分量问题,监测效果进一步提升,达到96.8%,证明了所提监测方法的有效性。

网壳结构损伤识别理论及仿真研究

针对网壳结构特点,引入敏感模态的概念,提出利用模态置信准则确定局部损伤所对应敏感模态的算法,推导了剩余模态力的表达式,利用敏感模态进行损伤位置识别.采用最小秩摄动理论定量评估结构的损伤程度,与Baruch方法及Berm an方法进行比较分析.实际网壳工程的数值模拟结果表明,本文方法不仅可以识别单位置损伤还可以识别多位置损伤,不仅可以评估刚度变化还可以评估质量变化,对网壳结构的健康诊断是可行的.

微机械隧道陀螺的振动特性测试

结合微机械陀螺仪和隧道效应的特点,提出了角振动微机械隧道陀螺仪的工作原理和结构设计方案。针对微机械陀螺的驱动和检测在面内和面外的结构特点,制定了图像处理法、静电力阶跃激励法和机械激励法等振动特性测试方法,在大气环境下分别对隧道陀螺仪驱动和检测模态的振动特性进行了测试,得到了相应的谐振频率,采用不同的方法得到的结果基本一致。

基于频谱包络分割EWT的轴承故障特征提取方法

为了提高轴承在强干扰背景下的故障诊断精度,提出了一种基于频谱包络分割EWT算法的轴承故障特征提取方法。首先,针对传统EWT算法频段冗余分割导致的模态相似、信号失真等问题,基于三次B样条包络线极点进行了频段分割,有效提取了信号在不同频段的模态分量;然后,使用裕度因子分析了模态分量的敏感度,并分离出了高敏感模态分量,计算了高敏感模态分量的排列熵,组成了特征向量;最后,使用聚类法对频谱包络EWT特征、传统EWT特征、小波信息熵特征进行了分析,其中频谱包络EWT特征不存在类间交叉现象,且类内聚集度较高;将上述3种故障特征输入到支持向量机中进行了模式识别实验。研究结果表明:小波信息熵特征的诊断准确率为93.75%,经典EWT特征的诊断准确率为87.50%,频谱包络EWT特征的诊断准确率为98.75%;这表明频谱包络EWT特征的质量最好,能够在强干扰背景下有效提高轴承的诊断准确率。

改进的EMD方法在局部放电信号提取中的应用

电力设备内部早期故障产生的局部放电信号很微弱,往往处于强大噪声的包围之中。为了从复杂环境中准确提取局部放电信号,提出应用改进的EMD方法进行局部放电特征信号的提取。首先,对放电信号进行EMD分解;其次,应用能量门限法对EMD分解得到的IMF进行筛选;再次,应用敏感固有模态函数选择法找出敏感IMF,并与局部放电特征信号进行对比。最后,应用结果表明了此方法的可行性与准确性。

大跨径人行玻璃悬索桥人致振动舒适度分析及减振设计

为研究大跨径人行玻璃悬索桥人致振动舒适度及其减振措施,以某跨径180 m的单跨人行玻璃悬索桥为背景,分析该桥的人致振动舒适度,并对其进行减振设计。采用MIDAS Civil软件建立有限元模型进行模态分析,得到结构人致荷载敏感模态,计算人致荷载作用下结构各敏感模态动力响应,并参考德国人行桥设计指南EN03舒适度指标进行舒适度评估;采用多重调谐质量阻尼器(MTMD)系统对该人行桥进行减振设计。结果表明:人行桥共17阶模态在人致振动敏感频率范围内,结构横向振动和竖向振动的敏感频率范围分别为0.5~1.2 Hz和1.25~2.30 Hz;人致荷载作用下结构第13、39、52阶模态超出CL4级舒适度标准,第5、24阶模态超出CL3级舒适度标准;安装MTMD后人行桥各阶敏感模态人致振动均满足CL2级舒适性标准。

Numerical Analysis of Steady Smoldering of Biomass Rods

Understanding the steady mechanism of biomass smoldering plays a great role in the utilization of smoldering technology.In this study numerical analysis of steady smoldering of biomass rods was performed.A two-dimensional(2D)steady model taking into account both char oxidation and pyrolysis was developed on the basis of a calculated propagation velocity according to empirical correlation.The model was validated against the smoldering experiment of biomass rods under natural conditions,and the maximum error was smaller than 31%.Parameter sensitivity analysis found that propagation velocity decreases significantly while oxidation area and pyrolysis zone increase significantly with the increasing diameter of rod fuel.