基于模糊关联度的旋转机械故障多参数诊断

本文首先分析了几种多参数故障诊断方法的特点，进而从故障诊断的角度，分析比较了多参数故障诊断的参数样本与灰色关联度原始定义的数据样本的特点差异，提出了模糊关联度的概念，实测数据检验结果表明：模糊关联度分析比灰色关联度分析诊断准确度高，具有很好的应用前景。     

局部反馈函数联接网络及其应用

结合时间序列分析提出了一种具有局部反馈回路的函数联接网络（ＬＲＦＬＮ）模型，并利用ＬＲＦＬＮ对非线性时间序列进行了建模与预报，对网络扩展函数选取，初始权集的设定，以及网络结构选择和学习算法进行了研究，同时，通过对模拟数据和机切削颤振数数据的建模与预报，将其与常用的时间序列模型（ＡＲ，ＡＲＭＡ和指数自回归模型）以及ＢＰ网络进行比较，研究结果表明该方法是可行和有效的。     

转子振动监测中的采样与相位误差补偿

转子振动监测中的采样与相位误差补偿⒇朱利民贾民平钟秉林（东南大学机械工程系，南京２１００１８）在旋转机械的振动监测与故障诊断中，相位是一个很重要的信息，现已越来越受到人们的重视．获得振动信号相位值的方法有：１）将传感器输出的振动信号通过模拟电路直接获...     

基于Web的连铸旋转塔远程状态监测与诊断系统

探讨了设备的远程状态监测与故障诊断技术,并对监测诊断系统结构及其实现过程中的关键技术如B/S结构、Java技术和网络W eb诊断技术等进行了详细的分析.采用W eb技术开发的监测诊断系统实现了系统的真正可移植性,为设计基于网络环境的远程诊断系统提供了一个很好的解决方案.该系统在某炼钢厂连铸旋转塔上应用效果表明,其功能齐全,运行可靠,用户满意.最后指出了当前设备远程诊断系统急待解决的关键问题.     

集成筒体振动信号的球磨机出力在线监测

针对球磨机出力在线监测的不足,提出了一种基于机理模型和黑箱模型相结合的球磨机出力软测量算法.首先,分析了制粉出力的影响因素,并通过与传统的轴承振动法比较,证实筒体振动信号更能反映料位,在此基础上,确定了出力混合模型的辅助变量;其次,基于机理模型获得球磨机出力方程和理论值,并基于最小二乘支持向量机算法对机理模型进行校正,弥补它的不精确性;最后,制粉出力的建模结果表明:该算法能够有效地反映出实际运行中出力的变化趋势和动态特性,比单纯机理模型具有更高的精度和适用性.     

循环双谱及在周期平稳类故障中的应用

论述了未知循环频率的周期平稳信号循环双谱的估计方法；研究了在循环双谱的循环累积量计算中涉及变量的简化存储方法，提出了该变量矩阵是对称阵，通过算法可以三角阵的元素来表述，克服了循环双谱传统估计方法计算量较大的缺陷，提高了运算效率；提出了循环双谱对调相故障信号的分析能力，以及对加性噪声的处理能力，仿真并验证了该方法的有效性，并将其应用于旋转机械状态分析。     

基于希尔伯特-黄变换周期平稳类微弱故障信号检测

在希尔伯特黄变换可以将振动信号分解为有限的模式函数的基础上,针对周期平稳类微弱故障信号难以检测到的问题,对信号进行经验模式分解,然后对本征模式函数进行希尔伯特变换;接着通过希尔伯特谱对多频信号中的弱信号和仿真齿轮裂纹弱故障信号分析,得出多频信号中弱信号成分和其时间分布以及调相频率;最后分析滚动轴承损伤弱故障,从希尔伯特谱中可以分析时频和振动量的分布情况,进而提取故障特征,分析出故障;表明希尔伯特谱对周期平稳类微弱故障信号具有一定的分析能力.     

磨损磨粒显微形态分析与自动识别技术

在磨粒自动识别系统中,首先对彩色磨粒图像进行预处理,运用图像增强、自适应阈值选取、磨粒的标识和图像二值化方法成功地提取了特征磨粒;然后根据磨粒的识别特征建立描述磨粒形态的特征参数体系,确定了磨粒的三类特征参数(颜色、表面纹理和形状尺寸参数),并对磨粒进行特征量提取创建参数数据库;最后以提取的磨粒特征量为基础,运用灰色定权聚类的方法成功地识别了6种特征磨粒(正常磨粒、球形磨粒、切削磨粒、严重滑动磨粒、Fe2O3磨粒、Fe3O4磨粒).实验表明所提方法切实可行.     

工件表面微小缺陷的检测与识别方法

针对微小缺陷在复杂背景图像情形下分割难的问题,提出了一种基于像元搜索算法的微小缺陷检测方法.首先采用直方图均衡化提升背景与缺陷目标的对比度,在分析噪声分布特点的基础上,利用基于中值和均值滤波的改进滤波算法对图像进行去噪等前期预处理;然后根据背景灰度分布,在目标分割过程中采用分块、按方差大小排除背景图像块、初定目标和剔除伪目标的缺陷像元搜索算法;最后采用矩形度和区域占空比进行缺陷特征提取.结果表明,对于背景不均匀、目标与背景区分不明显这类复杂背景图像,所提出算法相对于传统的Otsu等算法能够更好地分割出弱小缺陷目标,提高了检测缺陷的准确性.