基于FFT和LLTSA的传动系统故障诊断研究

来源 :机电工程 | 被引量 : 0次 | 上传用户:haojianhong
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在传统的故障诊断方法中,往往先要基于先验知识求取原始振动信号的特征,并将其输入到智能分类器中进行模式识别,其中容易出现信息丢失,且依靠人为经验进行判断不够准确,针对这一问题,提出了基于快速傅里叶变换(FFT)与流行学习联合的智能故障诊断模型.首先,采用FFT变换将原始数据从时域转换到频域,获得了高维特征数据;然后,使用3种流形学习算法,即多维尺度变换(MDS)、核主成分分析(KPCA)、线性局部切空间排列(LLTSA),获得了低维表征信息;最后,基于故障诊断试验平台系统,对轴承及齿轮工作数据信息进行了获取与处理,将其数据样本输入到智能分类器中,进行了训练和测试.研究结果表明:FFT降维变换可以有效地减少人为选择因素引起的样本衰减现象,同时最近邻域估计算法可以提高智能分类器的测试准确率,使得基于FFT与流行学习的联合智能分类模型对状态数据识别率在80%以上,其中FFT+LLTSA联合智能分类模型的识别率最高可达到87%以上;该结果可验证该分类模型在机械传动系统故障检测中具有的有效性.
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针对某油田原油外输站内1#泵出现的异常振动现象,采用ANSYS软件对原油外输泵泵内的流场动力学进行了仿真分析.首先,采用SolidWorks建立了原油外输泵的三维模型,并进行了流体域抽取;然后,对外输泵的模型进行了网格划分,并进行了网格无关性的验证;选择了正常工作下外输泵的参数作为边界条件,通过动力学仿真对常用转速和流量下外输泵泵内的流线进行了分析,研究了叶轮静压、速度、总压、叶轮壁压、出口压力、泵壳压力等的变化规律;最后,根据仿真分析结果得到了原油外输泵工作的合理转速和流量范围,用于指导实际生产.研究结
采用现有的方法对控制系统执行器(气动执行器/电液执行器)进行故障诊断时,无法同时满足诊断的准确性和快速性要求,针对这一问题,提出了一种基于经验小波变换(EWT)和双核极限学习机(DKELM)的控制系统执行器故障诊断方法.首先,利用经验小波变换对执行器故障信号进行了分解,得到了若干经验小波分量,以信息熵(IE)为依据筛选分量,计算了保留分量的模糊信息熵(FIE),构成了特征向量;其次,将小波核函数和RBF核函数引入至极限学习机(ELM)构造了双核极限学习机,以特征向量作为输入,进行了双核极限学习机模型训练和
在对轴承损伤进行量化评估时,在特征提取算法方面易出现模态混叠、收敛速度慢的现象,同时在轴承损伤的评估指标方面,由于工况的变化也容易导致其鲁棒性差、精确度不高,而难以满足实际的需求,针对上述一系列问题,提出了一种以改进的自适应局部迭代滤波(ALIF)算法作为性能退化特性提取算法,以频带间能量JRD距离作为评估指标的轴承损伤量化评估算法.为了提高AILF算法的收敛速度和精度,首先,将具有主成分分析(PCA)特性的奇异值分解(SVD)算法作为AILF算法的前置滤波单元;然后,采用AILF将通过前置处理的信号进行
外流式液压滑阀工作时,其阀口处容易受污染颗粒的冲蚀而产生磨损,针对这一问题,对滑阀阀芯取倒角时的结构进行了分析,对滑阀阀芯锐边的冲蚀磨损改善情况进行了研究.首先,绘制了滑阀的二维模型,并采用了Edwards模型来对冲蚀情况进行分析;然后,在阀口开度为0.1 mm~0.6 mm,流量为10 L/min~40 L/min状况下,阀芯台肩倒角分别取45°、60°、75°,以及常规阀芯(阀芯倒角为90°)结构时,采用Fluent软件对阀口锐边处冲蚀磨损的情况进行了仿真对比;最后,从阀口处液压油的射流角度和液流速度
在工业机械臂的运动过程中,由于谐波减速器的柔性效应会导致其产生传动误差,进而造成机械臂末端的定位精度下降,针对这一问题,以UR10机械臂为例,为了减小其传动误差,提高机械臂末端的定位精度,分别对谐波减速器和机械臂进行了理论建模及仿真研究.首先,联合ADAMS和ANSYS-APDL,对谐波减速器三维模型进行了仿真分析,研究了不同转速下谐波减速器的传动误差;然后,建立了谐波减速器动态传动误差的动力学方程,采用龙格库塔迭代求解得到了其动态误差曲线,利用数值解验证了仿真解的正确性;最后,分析了不同转速下谐波减速器
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针对喷嘴两级雾化之间的内部关联问题,以十字旋芯喷嘴为研究对象,对其雾滴分布特性进行了实验和仿真计算研究.首先,介绍了十字旋芯喷嘴的二维结构;然后,基于Realizable k-ε湍流模型和Pressure-swirl-atomizer雾化模型,采用Fluent软件对螺旋倾角为30°、腔体直径为6 mm、压力为4 MPa~6 MPa的喷嘴内外流场进行了仿真分析,研究了螺旋倾角大小对雾化效果的影响;最后,搭建了喷嘴雾化性能实验系统平台,用DP-02滴谱仪测得了雾化粒径分布,结合实验数据验证了仿真方法的合理性.
在搅拌器的搅拌过程中,因其桨叶的冲蚀磨损及颗粒黏附会导致叶片表面的粗糙度发生改变,从而影响搅拌器的搅拌性能.针对这一问题,采用实验的方法研究了搅拌器表面粗糙度对其搅拌性能的影响.首先,选择了不同粒径的微观粗糙元和宏观粗糙元,并黏贴在桨叶的不同部位,构建了不同的实验结构;然后,针对各种实验结构开展了实验测试,通过实验装置上的扭矩传感器测量了搅拌轴的扭矩,并计算了搅拌功率,采用电导法测量了电势差并计算了混合时间;最后,对实验数据进行了功率和混合时间的对比分析.研究结果表明:相对于光滑叶片,在叶片压力面、吸力面
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