中国人民解放军总装备部预研基金(40407030302)
- 作品数：12 被引量：102H指数：6
- 相关作者：肖云魁张玲玲沈虹赵慧敏廖红云更多>>
- 相关机构：中国人民解放军军事交通学院中国人民解放军军械工程学院河北工业大学更多>>
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- 相关领域：动力工程及工程热物理机械工程交通运输工程自动化与计算机技术更多>>
- 基于角域四阶累积量切片谱的柴油机连杆轴承故障特征提取被引量：5
- 2014年
- 提出了一种角域四阶累积量切片谱方法,应用于提取连杆轴承微弱故障特征。首先,对升速过程振动信号进行阶比重采样得到角域平稳信号,再计算其四阶累积量对角切片谱,构成角域四阶累积量切片谱,用于分析不同转速区间、不同测试位置下的非稳态信号,提取连杆轴承微弱故障特征。试验结果表明:角域重采样与四阶累积量对角切片谱相结合,既能分析非稳态信号,又能抑制噪声干扰;特定阶比带内的角域四阶累积量对角切片谱的能量和峰值,能有效识别连杆轴承各种技术状态,可以作为连杆轴承磨损故障的特征参数;并得出了敏感测试位置、敏感转速区间和特征阶比带。
- 沈虹赵红东梅检民赵慧敏张大鹏任金成
- 关键词：连杆轴承特征提取
- 基于小波分形技术的发动机曲轴轴承故障特征分析
- 2010年
- 为提取柴油发动机曲轴轴承振动信号的故障特征,采用小波分形技术,对发动机加速振动信号进行分解和各层低频带信号重构,计算并比较了各重构信号的分形维数.结果表明,曲轴轴承磨损故障最佳诊断部位为缸体与油底接合处右侧及缸体正下方油底壳处;最佳转速为1800r/min、2100r/min;小波分解后特定层的时域重构信号的分形维数,能够敏感反应柴油机曲轴轴承的技术状态,有效提取曲轴轴承的故障特征.
- 赵慧敏夏超英肖云魁付少波
- 关键词：小波变换曲轴轴承故障诊断
- 基于EEMD和模糊C均值聚类算法诊断发动机曲轴轴承故障被引量：34
- 2011年
- 针对发动机振动信号的非平稳性以及特征参数的模糊性特点,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)和模糊C均值聚类(Fuzzy Center Mean,FCM)的故障诊断方法,通过对已知故障样本信号进行EEMD分解,形成初始特征向量矩阵;对该矩阵进行奇异值分解,将矩阵的奇异值组成故障特征向量,标准化后作为FCM的输入,得到分类矩阵和聚类中心;最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度实现故障模式识别.故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断柴油机曲轴轴承故障.
- 张玲玲廖红云曹亚娟骆诗定赵懿冠
- 关键词：模糊C均值聚类算法奇异值分解经验模式分解曲轴轴承
- 基于小波包-AR谱的变速器轴承故障特征提取被引量：13
- 2011年
- 提出了一种小波包-AR谱估计和计算散度相结合的汽车变速器轴承故障特征提取方法。将6种不同磨损状况下的变速器轴承振动信号进行小波包分解,重构各频段信号并进行自回归(auto regressive,简称AR)谱估计,最后计算各故障轴承到新轴承之间的散度值。试验结果表明,不论是轴承的轴向间隙,还是径向间隙差异及疲劳剥落,在小波包-AR谱的谱图上均有明显的反映,该方法可以有效提取出汽车变速器轴承振动信号中的故障特征。
- 张玲玲赵懿冠肖云魁骆诗定廖红云潘全先
- 关键词：小波包故障特征提取
- 基于整工作循环阶比跟踪谱与FCM的发动机故障诊断被引量：1
- 2014年
- 针对发动机加速振动信号的非平稳性和特征参数的模糊性特点,提出整工作循环阶比跟踪谱和模糊C均值算法相结合的方法。首先将加速信号进行阶比重采样,然后把发动机一个工作循环的信号作为一个间隔计算转速,再将这些转速下的阶比谱图放在一起构成阶比跟踪谱,通过计算不同阶比带的累加能量作为故障特征向量,对这些特征向量进行归一化和模糊聚类,得到分类矩阵和聚类中心,最后通过计算待测故障样本与已知故障样本聚类中心的贴近度实现故障模式识别。故障诊断实例表明,该方法能有效地诊断发动机曲轴轴承的故障。
- 张玲玲曾锐利贾继德吕留记张光阳
- 关键词：发动机模糊C均值聚类故障诊断
- 基于双谱和变精度粗糙集理论的柴油机故障特征自动提取被引量：6
- 2011年
- 采用双谱对柴油发动机曲轴轴承非稳态振动信号进行了分析,根据双谱对称性,对第一象限的对角线及对角线以下区域划分成若干等分区域,计算每个等分频率面内的双谱平均幅值,作为分析对象特征值,利用变精度粗糙集理论提取与特定故障部位强相关特征参数。分析结果表明:双谱能有效消除曲轴轴承非稳态振动信号中的噪声,变精度粗糙集能提取出与分析对象相关的关键因素,双谱和变精度粗糙集相结合能实现故障特征的自动提取。
- 赵慧敏梅检民肖云魁乔龙陈祥龙
- 关键词：双谱变精度粗糙集柴油机故障特征
- 基于高阶循环平稳的柴油发动机曲轴轴承振动信号分析被引量：6
- 2009年
- 提出了一种基于高阶循环平稳理论提取柴油发动机曲轴轴承磨损故障特征值的新方法,考察了柴油发动机振动信号的高阶循环平稳性,利用高阶循环平稳理论分析柴油发动机振动信号,并提取出能够反映曲轴轴承磨损故障的特征值。实际振动信号分析结果表明,利用循环双谱可以有效地提取出振动信号中能够反映发动机曲轴轴承技术状况的信息。振动信号的频率成分主要集中在循环双谱图中的0.8～1.2 kHz与1.6～2.5 kHz内,振动信号的循环双谱图的对角线切片谱能够更清晰地揭示频率成分的分布情况,提取出的总体能量、0.8～1.2 kHz、1.6～2.5 kHz内的能量与曲轴轴承的配合间隙关系密切,能够有效地反映曲轴轴承的技术状况,可以作为诊断柴油发动机曲轴轴承磨损故障的特征值。
- 夏天王新晴赵慧敏梁升
- 关键词：柴油发动机曲轴轴承故障诊断
- 基于时频谱图和粗糙集的柴油机故障图像纹理特征自动提取被引量：5
- 2015年
- 将图像纹理特征提取技术引入到柴油机连杆轴承磨损故障诊断中,首先采用连续小波变换对柴油机连杆轴承振动信号进行时频分析,为了减少循环波动的影响,将三个工作循环信号的时频分布平均为一个工作循环信号的时频图;然后将不同磨损工况的时频分布图转化为灰度图像,提取基于灰度共生矩阵四个角度的图像纹理特征参数;最后利用变精度粗糙集理论提取与故障程度强相关的特征参数。诊断实例表明:灰度共生矩阵能够反映柴油机连杆轴承不同磨损工况,变精度粗糙集可以从中提取出与故障程度强相关的五个关键参数用于分辨连杆轴承的四种磨损工况,小波时频图像特征提取和变精度粗糙集相结合能实现连杆轴承故障特征的自动提取。
- 任金成肖云魁张玲玲沈虹封会娟
- 关键词：连续小波变换灰度共生矩阵图像纹理特征变精度粗糙集
- 基于时频图像极坐标增强的柴油机故障诊断被引量：8
- 2018年
- 针对柴油机不同部位的机械故障特征容易混淆且呈现非平稳循环特征的特点,提出了一种基于时频图像极坐标增强的柴油机故障诊断方法。将振动信号Gabor变换的时频特征通过等角度采样映射为极坐标图上某一区域的显著增强的特征,实现了周期瞬态特征的增强。提取不同技术状态振动信号6个工作循环内的极坐标图上区域能量特征作为故障特征参数,输入支持向量机进行分类训练和模式识别。试验结果表明,针对柴油机的5种典型故障,该方法能显著增强故障特征,有效提取故障特征信息,准确识别出不同类型的磨损故障。
- 沈虹曾锐利杨万成周斌马维平张玲玲
- 关键词：极坐标特征提取
- 柴油机振动信号非平稳周期特征的极坐标增强研究被引量：3
- 2014年
- 针对柴油机振动信号的非平稳周期循环特征,提出基于小波时频极坐标表示的特征增强方法。新方法在信号连续小波变换的基础上,将多个工作循环的时频分布通过等角度采样转化为角度-频率分布映射到极坐标平面,保留和突出了与柴油机工作循环有关的周期分量,实现了信号的非平稳周期瞬态特征增强。曲轴轴承故障诊断实例表明:四种磨损工况下信号的小波时频极坐标图,不同扇区的能量可以直观反映各缸工作相位能量,通过累加指定扇区能量,可以定量判断故障程度。
- 张玲玲杨青乐杨万成贾继德张光阳张海峰
- 关键词：内燃机柴油机极坐标故障诊断
