由定子电流信号分析陀螺电机滚珠轴承故障诊断与分类（英文）

在陀螺电机中,轴承故障是最普遍的失效形式。针对陀螺电机球轴承中各组成部分出现故障难以区分,而更换整套轴承又造成巨大浪费的问题,提出了一种基于电流信号分析的陀螺电机轴承故障分类方法。该方法通过采集定子电流信号,并应用数学分析工具,提取出定子电流的特征信号。通过使用顺序递推法排除了冗余和无效特征,然后用最佳的特征信号建立特征空间。通过使用隐马尔科夫模型,对轴承的典型故障(外环故障、内环故障、球故障和保持架故障)进行了准确的分类。该方法的有效性在一台具有不同轴承故障的直流无刷陀螺电机上得到验证,实验结果显示分类的正确率达到97.1%。     

基于改进粒子群相关向量机电机轴承故障诊断

为了提高电机轴承故障的诊断准确率,克服支持向量机与传统粒子群算法的缺点,提出了改进粒子群算法优化相关向量机算法的电机轴承故障诊断方法。通过小波包能量熵来提取故障特征量从而选取合适的特征量来表征故障的类型,提高了故障诊断的速度。利用改进的粒子群算法优化相关向量机的核函数参数,建立了分类器用于电机轴承故障的类型识别。仿真实验结果表明:与传统粒子群优化的相关向量机算法相比,改进粒子群优化的相关向量机算法对电机轴承故障分类的准确率提高了2%～4%;分类结果表明,与传统粒子群的支持向量机算法相比,改进粒子群优化的相关向量机算法具有更好的分类效果,准确率提高了4%～8%。     

用隐Markov模型的陀螺电机故障诊断方法（英文）

为满足机电陀螺仪高可靠性的要求,准确地检测和诊断陀螺仪核心部件——陀螺电机的各类故障是十分必要的。提出了一种陀螺电机检测和诊断的新方法,即基于隐Markov模型的模式识别方法。该方法从母线电流时域信号提取特征并作为电机状态的监测指标,通过顺序后推法选择最佳信号特征建立特征空间,并用于隐Markov模型的参数训练,进而使用隐Markov模型作为分类器对陀螺电机进行故障检测和诊断。为验证方法的有效性,用一台无刷直流陀螺电机作为样本进行了实验,构造了轴承故障和定子故障,并在不同的温度条件下进行了测试。实验结果表明:该方法对于陀螺电机故障检测和诊断的正确率达到96.8%。     

基于谐振器激励的轴承故障动力学建模研究

考虑轴承故障动力学中的高频共振以及故障激励特点,提出一种模拟系统高频共振和过渡式故障激励的轴承故障动力学建模方法。基于赫兹接触理论,将轴承部件之间的连接简化为弹簧-阻尼结构,并加入谐振器以模拟故障的宽频激励所引起的系统高频共振,从而建立轴承六自由度动力学模型。另外,传统的故障瞬变激励方法难以反映滚动体经过滚道故障的过程,考虑到滚动体与故障接触的实际情况,给出一种过渡式的故障激励方法。以传动链平台上的6304深沟球轴承为例,对轴承外圈故障下的振动响应特性进行仿真和数据处理,其仿真结果与轴承故障实测信号对比相符,仿真信号故障一阶特征阶次与理论值误差约为0.016 7%,表明模型具有一定的准确性和可靠性。     

利用应变信号对齿轮传动装置进行故障诊断的实验研究

本文要用在轴承外圈套圈上拾取应变信号的方法对二级齿轮传动装置箱体所受的动态激励力进行了测试和分析,在此基础上对齿轮传动装置的轴系部件故障进行了准确的诊断。     

变转速工况下高速列车轴承转子系统特性分析

高速列车的发展使得其关键零部件——轴承的安全问题日益突出. 现有的轴承模型均是建立在匀速工况下, 不能描述系统在变转速工况下运动状态. 为了解决这个问题, 建立了一个变转速工况下高速列车轴箱轴承转子系统动力学模型, 模型通过角度迭代计算得到了滚动体在不均匀时间内转过的总角度, 进而确定了滚动体在任意时刻的空间位置. 在匀速工况和变转速工况下, 对具有外圈故障的轴承模型进行了实验对比, 验证了模型的有效性. 利用轴心轨迹定性分析了外圈故障、内圈故障和滚动体故障对系统稳定性的影响, 并通过实验验证了分析结果的可靠性. 利用二维不变矩作为特征指标定量分析了三类故障对系统稳定性的影响. 分析结果表明: 当轴承角加速度较小时, 外圈故障对系统稳定性影响最大; 当轴承角加速度较大时, 滚动体故障对系统稳定性影响最大, 但是影响程度随着故障尺寸的变大而逐渐减小. 同样地, 利用二维不变矩作为特征指标进行了系统的稳定性临界状态分析, 确定了在不同转速工况下和不同故障类型下临界状态对应的最大故障尺寸. 研究结果表明: 随着轴承内圈转速的上升, 不同故障类型对应的最大尺寸都会减小, 其中滚动体故障尺寸大都是最小的, 说明滚动体故障对系统稳定性影响最大.      

高速列车轴箱轴承健康监测与故障诊断研究综述

随着我国高速列车的发展, 针对其运营维护中的故障预测与健康管理问题日益受到关注. 轴箱轴承是高速列车走行部中的关键旋转部件, 在复杂的轮轨相互作用下极易出现由疲劳、过载等原因导致的失效, 影响列车的行车效率和运行安全. 而现有诊断方法和技术难以满足高速列车动态化、系统化的安全保障需求, 亟待进一步发展轴箱轴承健康监测和诊断技术. 首先, 介绍了工程中维修检测、轨边监测和车载监测系统的主要内容和发展现状. 然后, 从动力学正、反问题两个方面, 分析和总结了在轴箱轴承的理论建模方法和轴箱轴承与列车耦合系统的动态特性分析、基于先进信号处理技术和机器学习技术的诊断方法等方面的研究思路和研究进展. 最后, 对轴箱轴承健康监测与故障诊断技术的发展趋势进行了展望, 评述了在指导列车故障预测与健康管理方面的不足.      

耦合故障转子系统中裂纹信息的诊断

旋转机械中,当裂纹与其他故障并存形成耦合故障时,裂纹信息往往被其他故障的信息所掩盖,从而难以从信号特征上诊断出裂纹故障。利用裂纹故障引起的等效外加弯矩特性,采用基于模型的故障诊断方法,可以诊断出耦合故障中的裂纹故障信息。以两种最常见的耦合故障—裂纹碰摩耦合故障、裂纹松动耦合故障为例,采用基于模型的诊断方法诊断耦合故障中的裂纹信息,取得了比较好的效果,并进行试验来验证理论结果。     

基于振动监测的静载荷滑动轴承接触摩擦故障诊断实验研究

采用静载荷滑动轴承试验台模拟轴颈-轴承从液体润滑状态逐步向干摩擦状态过渡时的接触摩擦故障的发生和发展过程,进而利用振动信号诊断滑动轴承的接触摩擦故障;通过对特征参数进行归一化处理得到无量纲特征参数,进而通过无量纲特征参数的适当数学组合得到无量纲诊断准则,并探讨了无量纲诊断准则的适用性.结果表明:利用所得到的无量纲诊断准则进行轴颈-轴承接触摩擦故障诊断时无须建立用于模式识别的标准模,可实现快捷方便的故障诊断;无量纲诊断准则对工况不敏感,而对故障更敏感,适用于可变工况下滑动轴承的故障诊断,且诊断成本较低.     

基于模糊神经网络的故障诊断及其在无刷直流电机系统中的应用

本文针对故障诊断知识具有模糊性的特点,提出了一种基于模糊神经网络的故障诊断方法,将模糊理论与神经网络融合在一起,实现了对故障的模糊诊断.文中给出了模糊神经网络的结构和学习方法,并提出了一种阈值向量故障判别方法,使故障判别更具灵活性.并以无刷直流电机系统为对象,将该方法应用于系统的故障诊断,仿真结果表明,该方法是行之有效的.     

一种用于陀螺随机漂移预测的多尺度混合建模方法

针对陀螺随机漂移时间序列由于非平稳和非线性造成单一预测模型难以准确跟踪其变化趋势的问题,提出了一种基于集合经验模态分解(EEMD)和灰色极端学习机(GELM)的多尺度混合建模方法。首先,利用集合经验模态分解将随机漂移时间序列按照频率高低分解为多个本征模式分量和一个余量;然后针对不同类型时频特性分量选择合适激活函数和隐层神经元数目的GELM分别进行预测;最后,以等权相加的方式得到最终预测结果。将该方法用于某型激光陀螺随机漂移预测中,仿真结果表明:混合预测模型能够准确预测陀螺随机漂移,预测精度比残差GM(1,1)和GELM预测模型分别提高了33.43%和23.47%,可为激光陀螺的漂移补偿、故障预报和可靠性诊断提供依据。     

基于SVM步态分类的柔性外骨骼自主定位优化方法

针对复杂步态下柔性外骨骼虚拟惯性测量组件(VIMU)性能稳定性下降的问题,研究了一种基于支持向量机(SVM)步态分类的自主定位优化方法。采用SVM算法模型对柔性外骨骼的多种常规步态类型进行识别,根据不同的步态类型构建不同的卷积-长短期记忆(VGG-LSTM)混合神经网络模型,并通过判断实际惯性测量组件(IMU)的故障,利用VIMU构成具备系统重构能力的强鲁棒性自主定位方法。研究结果表明,复杂步态下基于SVM的步态分类方法可在保证VIMU精度的同时,降低VGG-LSTM神经网络模型的复杂性;机器人肢节末端IMU在常规步态下出现故障时,系统重构后的自主定位性能与无故障情况下基本保持一致,重构导航系统的定位误差在行进距离的2.5%以内。     

减速机箱体动态激励力的试验研究

采用在轴承外圈上安装套圈并粘贴应变片的方法对二级齿轮减速机箱体所受的动态激励力进行了测试和分析,并在此基础上得出了有关影响减速机箱体动态激励力的主要因素的有益结论。对减速机动态设计和减速机故障诊断有着积极的意义。     

基于粗集理论的精密测试转台故障诊断

分析了精密测试转台的故障类型及产生机理,研究并提出了基于粗集理论的故障诊断方案．该方案基于不可分辨性的思想和知识简化的方法,在保持分类能力不变的前提下,采用差别矩阵对精密测试转台故障库进行知识约简,从故障样本集中推理出逻辑规则作为诊断规则,揭示了转台故障信息的内在冗余性．实验结果显示,通过该方法可以实现对精密测试转台故障的准确定位,提高了精密测试转台的安全性和可靠性。     

空间扫描电机油润滑轴承寿命试验验证

为验证红外地球敏感器扫描电机轴承油润滑设计寿命是否满足5年的指标要求. 首先,通过理论计算扫描电机轴承润滑油初始油量能否满足电机运行寿命需求. 其次,通过扫描电机1:1地面寿命试验验证此油润滑方式的可靠性,寿命试验结束后对滚动轴承进行了显微观测,并对轴承进行了剖解分析. 扫描电机在寿命试验期间运转正常,常温条件下电机电流稳定在20~40 mA,扫描电机累计运转时间已超过8年. 轴承显微分析结果表明:内、外圈滚道和滚珠表面状态良好,轴承内圈运动副表面的面粗糙度从0.416 μm变化为0.512 μm,无明显点蚀、磨损现象产生,润滑状态良好. 扫描电机寿命试验结果验证了含油保持架外加储油器供油的油润滑方式可满足电机轴承5年寿命要求,为其他处于边界润滑工况下的空间运动部件长寿命设计提供参考依据.      

复杂机车振动环境下牵引电机轴承服役寿命评估

牵引电机是铁路机车的动力源, 其关键零部件(支承轴承等)的服役性能直接影响机车传动系统的稳定性和可靠性. 对于重载机车, 传统轴承服役寿命评估方法主要基于定载荷工况, 难以准确评估轨道不平顺等复杂外部激励作用下电机轴承的服役寿命. 因此, 本文根据车辆-轨道耦合动力学理论, 考虑轨道车辆运行过程中的轮轨相互作用和齿轮啮合作用, 建立了具有牵引动力传动系统的机车-轨道耦合动力学模型; 采用线性损伤累积准则和ISO 281标准计算方法, 评估了复杂机车振动环境下牵引电机轴承的服役寿命. 结果表明, 在轨道随机不平顺激励下, 机车轮轨垂向力、齿轮啮合力、牵引电机内部转子离心力、不平衡磁拉力等明显增大; 在复杂机车振动环境中, 电机轴承内部滚子-滚道相互作用加剧, 传动端与非传动端轴承的疲劳寿命缩短; 随着线路状态的不断恶化和机车运行速度的提高, 牵引电机轴承的预测寿命里程不断减小; 由于传动端轴承承受较大的外部动态载荷, 传动端轴承的服役寿命明显低于非传动端轴承. 本文提出的评估方法可为机车牵引电机轴承的设计、选型和寿命评估提供理论指导.      

基于案例推理方法在惯性导航故障诊断专家系统的应用

以测量船惯性导航系统为例,为解决其故障诊断专家系统知识瓶颈问题,特别是突发、原因不详的故障,利用专家知识和以往的工作经验积累,在故障诊断专家系统中融入了基于案例的推理方法。这种推理方法把知识获取简化为领域内经验知识的收集,并以此为基础构造案例库;把基于规则的推理转化为基于案例推理,即在案例库中检索相似的经验知识。采用基于案例推理的方法,可以简化知识获取的过程,求解效率高、质量高,具有持续的学习能力,能有效提高故障诊断系统的智能化程度。文中重点介绍了构建该故障诊断专家系统的案例知识表示方法、案例的索引和检索算法等关键技术。     

基于减聚类和T-S模糊神经网络的转台故障诊断系统

在分析转台故障类型和机理的基础上,针对故障与征兆之间的复杂非线性映射关系,提出了一种基于减聚类的T-S型模糊神经网络故障诊断方案.首先建立了转台故障底事件与征兆信号的明确对应关系,并以清晰数值形式表述专家的诊断经验;然后在减聚类算法中引入权值的概念,获得简约规则表;接着利用抗噪声训练方法训练网络,使其能够克服一定幅值内的噪声干扰;最后利用含噪声数据和测试数据分别试验.试验结果表明:该方法能有效减少诊断规则的数目,准确地实现故障识别,对噪声的容错能力强,有很强的工程实用性.     

液浮陀螺电机用轴承的寿命可靠性分析

分析了电机轴承的寿命可靠性，它在很大程度上决定了液浮陀螺的工作寿命。描述了电机轴承失效的故障模式、故障树，分析了影响寿命可靠性的关键原因，并对提高液浮陀螺用电机轴承的寿命可靠性提出了建议；文中还提到了目前轴承研制和生产的一些理论和仿真技术。     

基于遗传算法的信息融合在摩擦学组合故障诊断中的应用

根据8NVD48A－2u型柴油机现场运行油液监测试验结果和长期的实践经验,在600多个船舶柴油机故障诊断实例的基础上,总结出了各种零件磨损故障种类之间的关联度,结合D－S证据组合理论给出了零件磨损的摩擦学故障组合支持度;利用遗传算法搜索出了缸套活塞组的划伤、拉缸和腐蚀;轴承的擦伤、烧损、剥落和腐蚀、齿轮的点蚀、胶合和剥离等10种单一故障类型的5种组合故障,并确定了各种油液监测方法对这5种摩擦学组合故障的组合支持度。把遗传算法引入信息融合,为解决摩擦学组合故障问题提供了一种新的思路,对实际故障诊断具有一定的指导意义。