检索结果-内蒙古大学图书馆

振动与冲击 2014年第1期33卷 11-16,23页

作者：胥永刚孟志鹏陆明付胜北京工业大学机电学院先进制造技术北京市重点实验室北京100124

针对齿轮故障振动信号的非平稳特性和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频... 详细信息

针对齿轮故障振动信号的非平稳特性和包含强烈噪声,很难提取故障特征频率的情况,提出了基于双树复小波和奇异差分谱的故障诊断方法。首先将非平稳的故障振动信号通过双树复小波分解为几个不同频段的分量;由于噪声的影响,从各个分量的频谱中难以准确地得到故障频率。然后对包含故障特征的分量构建Hankel矩阵并进行奇异值分解,求奇异值差分谱曲线,确定奇异值个数进行SVD重构降噪,由此实现对故障特征信息的提取。最后再求希尔伯特包络谱,便能准确地得到故障频率。实验结果和工程应用表明,该方法可以有效地提取齿轮的故障特征信息,验证了方法的可行性和有效性。

关键词：双树复小波 Hankel矩阵奇异值奇异差分谱故障诊断 dual-tree complex wavelet transform (DT-CWT ) singular value decomposition (SVD)

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基于匹配延拓的ITD边界效应抑制方法研究

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振动与冲击 2014年第7期33卷 165-169,198页

作者：胥永刚陆明付胜张建宇北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室北京100124

作为一种新的非平稳信号处理方法,固有时间尺度分解法在将复杂的非平稳信号分解为若干个固有旋转分量过程中,存在着严重的边界效应问题。本文针对抑制边界效应提出了五种数据延拓方法:自适应波形匹配法、基于AR模型的延拓方法、镜像延... 详细信息

作为一种新的非平稳信号处理方法,固有时间尺度分解法在将复杂的非平稳信号分解为若干个固有旋转分量过程中,存在着严重的边界效应问题。本文针对抑制边界效应提出了五种数据延拓方法:自适应波形匹配法、基于AR模型的延拓方法、镜像延拓方法、多项式延拓方法、反对称周期延拓法。通过数学模拟实验比较这五种方法的抑制效果,选出最优方法。将最优方法用于仿真信号和轴承故障振动信号分析,结果表明该方法能够有效地抑制边界效应,可更好地提取机电设备故障特征。

关键词：固有时间尺度分解边界效应延拓故障诊断

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滚动轴承早期冲击性故障特征提取的综合算法研究

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仪器仪表学报 2010年第11期31卷 2422-2427页

作者：崔玲丽康晨晖胥永刚高立新北京工业大学机电学院先进制造技术北京市重点实验室北京100124

针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降... 详细信息

针对滚动轴承早期微弱冲击性故障信号特征难以提取的问题,提出了共振解调结合小波包系数熵阈值降噪的综合算法,用于准确确定并提取早期微弱冲击性故障引起的共振调制边频带。该算法应用时延相关和小波包系数熵阈值算法实现信号的双重降噪,并依据共振带能量比确定小波包分解的最佳分解尺度和选取熵阈值的最佳阈值,寻求共振带的最优解,然后进行共振解调提取故障信号特征。实验数据分析结果表明了该算法对滚动轴承早期冲击性故障提取的可行性和有效性。

关键词：共振解调小波包变换冲击性故障特征提取共振带能量比

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差分振子检测器输出特性研究及应用

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振动与冲击 2012年第19期31卷 57-60页

作者：胥永刚冯明时谢志聪张建宇北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室北京100124

差分振子是一种周期信号检测方法,但在强噪声干扰下其相图会变模糊。为了解决这一问题,通过差分振子的数学模型求得了差分振子相图收敛时间与参数口的关系,利用该关系绘制出改进的差分振子相图,弥补了强噪声背景差分振子相图模糊不清的... 详细信息

差分振子是一种周期信号检测方法,但在强噪声干扰下其相图会变模糊。为了解决这一问题,通过差分振子的数学模型求得了差分振子相图收敛时间与参数口的关系,利用该关系绘制出改进的差分振子相图,弥补了强噪声背景差分振子相图模糊不清的缺憾,同时给出了改进的差分振子系统参数的设置原则。理论分析、数值仿真及实验验证均表明该方法相比传统差分振子检测方法能取得更好的效果,可实现机电设备早期故障可视化检测。

关键词：差分振子收敛时间微弱信号检测早期故障诊断

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金属磁记忆在齿轮早期微裂纹检测中的应用

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北京工业大学学报 2012年第10期38卷 1441-1445页

作者：崔玲丽康晨晖张建宇高立新胥永刚北京工业大学机电学院先进制造技术北京市重点实验室北京100124

依据金属磁记忆检测的基本原理,提出关于齿轮早期局部微裂纹缺陷的漏磁信号模型,指出在裂纹区域,漏磁场的切向分量具有峰值,而法向分量过零、其梯度具有峰值,分析了裂纹深度对上述特征的影响,并将上述理论应用于实际齿轮表面微裂纹检测... 详细信息

依据金属磁记忆检测的基本原理,提出关于齿轮早期局部微裂纹缺陷的漏磁信号模型,指出在裂纹区域,漏磁场的切向分量具有峰值,而法向分量过零、其梯度具有峰值,分析了裂纹深度对上述特征的影响,并将上述理论应用于实际齿轮表面微裂纹检测,显微分析的结果论证了磁记忆检测的有效性。

关键词：金属磁记忆齿轮微裂纹检测

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差分振子相图的自动识别与应用

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振动与冲击 2011年第10期30卷 169-172页

作者：胥永刚马海龙冯明时崔玲丽北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室北京100124

通过仿真实验证明了差分振子相图的大小和待检测信号幅值大小之间的关系。在相同的参数条件下,差分振子的相图越大,则待检测信号的幅值越大。因此,在参数相同的条件下,对不同的差分振子相图进行比较,可以得到待检测信号幅值间的大小关... 详细信息

通过仿真实验证明了差分振子相图的大小和待检测信号幅值大小之间的关系。在相同的参数条件下,差分振子的相图越大,则待检测信号的幅值越大。因此,在参数相同的条件下,对不同的差分振子相图进行比较,可以得到待检测信号幅值间的大小关系。针对差分振子相图的特点给出了差分振子识别的新方法,可以快速识别差分振子是收敛于极环还是极点。最后,通过工程数据的分析成功发现了设备故障发生发展的劣化过程,并对差分振子的相图进行识别,取得了理想的效果。

关键词：差分振子幅值检测相图识别故障诊断

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电磁成形铝板时变形高度与成形电压的关系

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中国机械工程 2003年第19期14卷 1628-1631页

作者：初红艳费仁元陆辛杨鲁义北京工业大学机电学院北京市先进制造技术重点实验室北京机电研究所

通过纯铝板的电磁自由成形实验 ,得出了工件最大变形高度与成形电压呈线性关系的结论 ,列出了线性方程。通过对变形曲线的分析 ,提出用二次多项式曲线来近似工件的变形曲线。这样 ,在变形高度与成形电压的线性方程已知的情况下 ,成形电... 详细信息

通过纯铝板的电磁自由成形实验 ,得出了工件最大变形高度与成形电压呈线性关系的结论 ,列出了线性方程。通过对变形曲线的分析 ,提出用二次多项式曲线来近似工件的变形曲线。这样 ,在变形高度与成形电压的线性方程已知的情况下 ,成形电压确定 ,工件的近似变形曲线就可以确定。

关键词：电磁成形变形高度成形电压变形曲线铝板

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基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型

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振动与冲击 2020年第12期39卷 142-149,163页

作者：昝涛王辉刘智豪王民高相胜北京工业大学机电学院先进制造技术北京市重点实验室北京100124 电火花加工技术北京市重点实验室北京100191

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发... 详细信息

针对滚动轴承信号易受噪声干扰和智能诊断模型鲁棒性差的问题,在一维卷积网络的基础上,提出基于多输入层卷积神经网络的滚动轴承故障诊断模型。相比传统卷积神经网络诊断模型,该模型具有多个输入层,初始输入层为原始信号,以最大化地发挥卷积网络自动学习原始信号特征的优势;同时可将谱分析数据在模型任意位置输入模型,以提升模型的识别精度和抗干扰能力。通过滚动轴承模拟试验,进行可行性和有效性验证,同时与人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和典型的卷积神经模型进行对比,证明了所提出模型的优势;向测试集中加入噪声来检验模型的鲁棒性,并且运用增量学习方法提升模型在强噪声环境下的识别性能;通过滚动轴承故障实例,验证模型的识别性能和泛化能力。试验结果表明,所提出的模型提升了传统卷积模型的识别率和收敛性能,并具有较好的鲁棒性和泛化能力。

关键词：深度学习卷积神经网络滚动轴承故障诊断

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高线轧机典型故障的时频特征分析

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钢铁 2005年第9期40卷 41-44页

作者：高立新张建宇崔玲丽丁庆新张书胜北京工业大学机电学院先进制造技术重点实验室北京100022 北京第一机床厂北京100022

针对高速线材轧机传动零部件的突发故障,开展基于振动测试的故障诊断研究可以有效加以避免。结合设备的结构特点,根据离/在线监测系统采集的振动信息,采用时频分析法可以有效捕获其中的故障特征。结果表明,各种时频分析方法对零部件类... 详细信息

针对高速线材轧机传动零部件的突发故障,开展基于振动测试的故障诊断研究可以有效加以避免。结合设备的结构特点,根据离/在线监测系统采集的振动信息,采用时频分析法可以有效捕获其中的故障特征。结果表明,各种时频分析方法对零部件类型的敏感程度有所差异。其中,高阶的时域指标是识别轴承类故障的有效手段,而转轴类故障的识别和判断相对复杂一些。

关键词：高线轧机故障诊断频谱分析

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快速自适应局部均值分解及轴承故障诊断应用

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振动工程学报 2020年第1期33卷 206-212页

作者：张坤马朝永胥永刚张建宇付胜北京工业大学机械工程与应用电子技术学院先进制造技术北京市重点实验室

提出了一种新的非平稳信号处理方法——快速自适应局部均值分解(Fast and Adaptive Local Mean Decomposition,FALMD)。采用顺序统计滤波器求取信号上下包络线的均值来获得局部均值函数及包络估计函数,然后将信号分解为若干乘积函数(Pro... 详细信息

提出了一种新的非平稳信号处理方法——快速自适应局部均值分解(Fast and Adaptive Local Mean Decomposition,FALMD)。采用顺序统计滤波器求取信号上下包络线的均值来获得局部均值函数及包络估计函数,然后将信号分解为若干乘积函数(Product Function,PF)分量及一个残余分量。该算法一方面改变了局部均值分解(Local Mean Decomposition,LMD)严格的终止条件,提高了运算速率,另一方面减少了对极值点的依赖,在一定程度上抑制了端点效应。仿真信号和实验信号分析证明了该方法在非平稳信号自适应分解中的有效性,成功地提取出了滚动轴承的故障特征。

关键词：故障诊断滚动轴承快速自适应局部均值分解顺序统计滤波器非平稳信号

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