相关维数在大机组故障诊断中的应用

文中提出了将描述混沌运动的特征参数———相关维数（ｃｏｒｅｌａｔｉｏｎｄｉｍｅｎｓｉｏｎ）用于大机组振动信号的分析．一些带有低频噪声的复杂故障信号的分析结果表明,信号在伪相空间中具有不同的相关维数,反映了不同故障的动力学形成机制的不同．因此,相关维数可用于诊断传统方法难以区分的故障．     

关联维数在汽轮机故障诊断中的应用

在汽轮机轴系典型故障模拟试验的基础上,对故障信号的关联维数进行了计算研究.采用G-P算法分别计算了故障信号的时域波形及小波高频重构波形的关联维数,采用自相关函数法确定延迟时间.计算结果表明,对原始信号进行高频重构后再计算关联维数,可以达到突出故障信息,增大关联维数对故障的区分度的目的,此关联维数可以作为汽轮机故障诊断的定量指标.     

关联维数计算的分析研究

本文从理论上分析了关联维数的计算方法，研究了实测数据采样序列的长度、采样序列的自相关性及附加噪声等因素对关联维数计算的影响，并给出实际算例。     

关联维数在旋转机械支承系统状态监测中的应用

提出用关联维数来定量描述旋转机械支承系统的工作状态，进而对系统进行故障诊断，文中首先采用迭代奇异值降噪算法对转子支承系统不同状态下的信号进行降噪处理，然后计算子信号的关联维数，分析结果表明，系统不同运行状况对应的关联维数明显不同，因此可以用关联维数作为支承系统工作状态的特征参数，并能提供设备故障诊断的准确率。     

关联维数计算的分析研究

本文从理论上分析了关联维数的计算方法,研究了实测数据采样序列的长度、采样序列的自相关性及附加噪声等因素对关联维数计算的影响,并给出实际算例.     

关联维数的超声波电机故障诊断

利用关联维数分析方法对超声波电机进行故障诊断,并针对故障诊断的实际情况,建构特殊实验平台采集故障振动信号.通过互信息法及Cao方法来确定相空间重构的2个重要参数,然后计算超声波电机在不同故障状态下的关联维数.结果表明,不同故障状态产生机制不同,其关联维数也不同,关联维数可用于故障的特征提取.通过分析不同状态下超声波电机...     

关联维在溢流阀故障诊断中的应用研究

针对液压元件溢流阀发生故障时,其振动信号具有非线性的特点,以关联维数描述信号特性,采用G-P算法分别对溢流阀阀体正常和故障时的振动信号进行计算分析.溢流阀工作正常时阀体振动信号的关联维数值较大,发生故障时关联维数值较小,且不同状态下关联维不同.研究表明,采用关联维数诊断系统故障的方法是可行有效的.     

利用关联维数进行液压阀故障诊断

研究关联维数在减压阀和调速阀故障诊断中的应用,并针对故障诊断的实际情况,对采集到的信号进行分析,提出将关联维数用于液压元件故障诊断的技术路线及方法.结果表明,不同故障的液压阀产生机制不同,通常也具有不同的关联维数,故关联维数可用于故障的特征提取.正常情况下,位移和加速度参量的关联维数D2<2;而在故障情况下,所得到的关联维数D2>2 通过分析加速度的关联维数,可以判断被测液压元件是否存在故障.     

关联维数在地震资料中的应用

曼德布罗特提出了分形的概念：分形是指没有特征长度的图形和构造以及现象的总称。关联维数的计算可用计算机编写程序来求得，构造相空间，计算点距，斜率，以及绘制图形后和地震剖面对应作出分析判断。在地震勘探方面，关联维数的分析对地震资料的处理和解释提供了很好的判断依据。     

诱发电位的关联维数研究

研究了视觉刺激前后脑电(EEG)以及视觉诱发电位的非线性特征,计算了单次和多次叠加平均情况下EEG的关联维数,结果表明:诱发电位具有一定的非线性特征,诱发电位的关联维数低于自发脑电,说明诱发电位的复杂性低于自发脑电.     

BP算法在旋转机械故障诊断中的应用

分析了旋转机械故障的特性,在此基础上对基于BP算法的诊断方法进行了研究,建立了旋转机械故障诊断的神经网络模型,对基于BP网络的汽轮发电机组的故障进行了诊断。实验证明,基于BP网络的旋转机械故障诊断方法具有较高的使用价值。     

小波分析在旋转机械故障诊断中的应用

简述小波分析的数学原理和小波分析在故障诊断中的应用机理，并以透平压缩机组为例，分析了小皮分析在故障诊断中的应用。用小波进行信号降噪的方法是，先对机组轴承径向报动信号进行处理后再进行特征提取，使故障诊断过程变得容易，很好地保存了瞬态信号的尖峰和突变部分。     

旋转机械故障诊断方法概述

介绍了旋转机械故障诊断的常用方法,概述了国内外的研究发展状况,展望了故障诊断技术的发展趋势和前景。     

BP神经网络在旋转机械故障诊断中的应用

人工神经网络模型是在现代生物神经系统研究基础上建立的一种网状结构，是对人脑某些基本特性的一种简单的数学模拟。神经网络以其信息的并行分布式处理、联想记忆、自组织及自学习能力，在机械故障诊断领域显示了极大的应用潜力。本文就神经网络对给定知识的表达、联想、记忆能力及网络结构进行了研究，利用反向误差传播网络对旋转机械中四种典型故障进行了实例分析诊断，取得了令人满意的效果。     

基于Web Service旋转机械故障诊断集成系统的开发与应用

本文对Web Service技术和旋转机械的故障特征作了详细地研究,在此基础上利用Delphi7软件工具开发了一套针对旋转机械故障的系统,并运行给出分析结果。     

Application of Kernel GDA to Performance Monitoring and Fault Diagnosis for Rotating Machinery

Faults in rotating machine are difficult to detect and identify,especially when the system is complex and nonlinear.In order to solve this problem,a novel performance monitoring and fault diagnosis method based on kernel generalized discriminant analysis(kernel GDA,KGDA) was proposed.Through KGDA,the data were mapped from the original space to the high-dimensional feature space.Then the statistic distance between normal data and test data was constructed to detect whether a fault was occurring.If a fault had occurred,similar analysis was used to identify the type of faults.The effectiveness of the proposed method was evaluated by simulation results of vibration signal fault dataset in the rotating machinery,which was scalable to different rotating machinery.     

面向旋转机械的嵌入式故障诊断系统

介绍了一种基于嵌入式系统技术,面向大型旋转机械设备,集数据采集、状态监测、专家系统等功能于一体的状态监测与故障诊断系统,讨论了其系统底层硬件架构以及系统上层的软件设计.该系统已成功运用于工业现场的大型水泵、鼓风机等设备的故障检测,取得了满意的运行效果.     

谐波小波及其时频剖面图在旋转机械诊断中的应用

分析了谐波小波的定义、特点,以及用谐波小波时频图、等高线图表示谐波波分解结果的方法。分析结果表明,这两种方法虽然可以直观表示信号的时频能量分布以及无噪声信号中的微弱奇异成分,但当信号中存在噪声时,用这些方法将难以检测信号的奇异性,因而它们在工程实际中几乎是没有用的。提出了谐波小波时频剖面图（Ｔｉｍｅ－Ｆｆｒｅｑｕｅｎｃｙ Ｐｒｏｆｉｌｅ Ｐｌｏｔ,即ＴＦＰＰ）方法,利用该方法可以检测含噪声信号的微