国家自然科学基金(50775219) 作品数:56 被引量:292 H指数:11 相关作者: 郑海起 唐力伟 康海英 邓士杰 王彦刚 更多>> 相关机构: 中国人民解放军军械工程学院 武汉军械士官学校 徐州空军学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 军械工程学院基金项目 更多>> 相关领域: 机械工程 电子电信 自动化与计算机技术 动力工程及工程热物理 更多>>
非线性齿轮系统单齿故障动力学特性 被引量:7 2010年 针对齿轮系统运行过程中具有非线性动力学特性,借鉴混沌振子检测理论中根据系统相轨变化检测信号的原理,分析了齿轮单齿故障冲击信号出现的成因及其出现故障后非线性动力学特性的变化,建立了基于冲击分析的非线性齿轮系统单齿故障动力学模型。通过分析发现,齿轮系统模型在一定的参数条件下,其动力学特性会进入混沌状态。而在相同参数条件下,出现单齿冲击故障并达到一定程度后,齿轮系统会在故障冲击的激励下进入大周期运动,从而表现出明显异于无故障条件下齿轮系统的动力学特性。仿真结果表明,该方法能有效区别齿轮系统单齿故障状态。 王彦刚 郑海起 杨通强 杨杰 关贞珍关键词:齿轮 故障诊断 非线性 混沌 军械检测系统的可靠性研究 2008年 将可靠性的思想应用到检测系统的设计中,提出由系统数据库和测试框架组成的软件体系结构。将数据和测试流程分开,由系统数据库管理各种信息和构件资源,并由测试框架根据测试需求加载测试信息和构件,控制测试流程。该结构降低了系统的复杂性,提高了系统固有的可靠性。 邓士杰 郑海起 汪伟 周新伟关键词:可靠性 数据库 邻域自适应增量式PCA-LPP在齿轮箱故障诊断中的应用 被引量:9 2017年 针对流形学习算法的增量处理问题,提出一种邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法,阐述了算法的基本原理以及增量样本处理方法。对新增样本的引入,首先根据已有样本对协方差矩阵和相似矩阵进行增量更新,而后结合已有样本降维结果对新增样本降维结果进行估计,最后采用子空间迭代法实现新旧样本降维结果的更新。采用齿轮箱故障信号特征向量对邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法进行检验,结果表明,邻域自适应增量式PCA-LPP流形学习算法降维后特征具有良好的故障分类识别效果。 邓士杰 唐力伟 张晓涛关键词:增量式学习 自适应 流形学习 故障诊断 利用倒阶次谱和经验模态分解的轴承故障诊断 被引量:9 2009年 针对齿轮箱升降速过程中振动信号非平稳的特点,将阶次跟踪分析与希尔波特-黄变换技术相结合,提出了基于倒阶次谱和经验模态分解的滚动轴承故障诊断方法。首先,对齿轮箱加速时测得的瞬态信号进行时域采样,对时域信号进行等角度重采样,转化为角域伪平稳信号,然后对角域信号进行经验模态分解。最后,对包含轴承故障信息的高频固有模态函数进行倒阶次谱分析,就可以提取轴承的故障特征。通过对轴承内圈和外圈故障信号的分析表明,该方法能准确识别轴承的故障类型和部位。 康海英 祁彦洁 王虹 栾军英 郑海起关键词:经验模态分解 滚动轴承 故障诊断 基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离 被引量:4 2014年 传统盲源分离方法要求传感器观测信号数目不小于源信号数目,且在源信号平稳、相互独立的前提下,才能得到较为准确的分离信号,但对于发动机缸盖振动非平稳信号,由于激励源较多,这些条件不易满足。为实现缸盖振动信号盲源分离,提出了基于阶比滤波的单通道缸盖振动信号盲源分离方法。利用燃爆激励信号频率随转频变化的先验信息,通过阶比滤波得到阶比分量,将阶比分量和单通道信号组成多维观测信号,通过快速独立成分分析方法得到了缸盖振动非平稳信号的分离信号。仿真和应用研究证明了该方法的有效性。 孙宜权 张英堂 陈爱民 李志宁 尹刚关键词:缸盖振动 盲源分离 基于小样本Bayes理论的可靠性评估方法 被引量:6 2010年 针对产品由于研制中造价昂贵、试验费用高无法投入大量试验样品出现的小样本问题,提出了充分融合各种验前信息,研究了常见验前信息分布、验前信息的获取方法、验前信息的可信度确定,将Bayes方法技术运用于性能退化轨迹模型的建模过程中,有效地解决了产品性能退化模型建模不精确的问题。 曹浪 李银军 李献锋 白向华关键词:可靠性评估 BAYES方法 小样本 验前信息 运用Vold-Kalman阶比跟踪的发动机失火故障在线诊断 被引量:7 2013年 发动机一个工作循环内,其燃爆次数等于气缸数,燃爆产生的振动信号频率与转速相关。由于排气噪声的频率与转速也相关,并且排气噪声强度随燃爆振动强度变化,因此,提出了一种通过测量排气噪声间接检测发动机失火故障的方法。利用等角度采样阶比跟踪方法分析了各阶比分量幅值的变化规律,通过Vold-Kalman阶比跟踪方法提取了特定的阶比分量,以其能量与原信号总能量比值作为特征参量,利用极限学习机,实现了发动机失火故障的在线诊断。应用实例分析表明,发动机失火故障诊断准确率接近100%,诊断耗时不超过0.1s。 孙宜权 张英堂 李志宁 程利军 李志伟关键词:发动机 排气噪声 极限学习机 模糊粗糙集在轴承故障模式识别中的应用 被引量:1 2010年 提出一种基于模糊粗糙集理论的模式识别方法,将动态聚类法和方差分析法引入连续属性模糊化,获取模糊隶属函数,避开了粗糙集理论属性离散化过程带来的信息丢失;利用F检验判断分类的合理性,克服了人为确定分类数目的缺点;应用模糊化得到的模糊决策表进行条件属性约简,通过属性值约简,提取了清晰、简明的故障模式规则。轴承故障模式识别结果表明,该方法对比一般粗糙集理论,有效地提高了模式识别精度,在实际模式识别中具有很好的应用价值。 沈仁发 郑海起 祁彦洁 康海英关键词:模糊粗糙集 动态聚类 方差分析 属性约简 模式识别 基于非线性动力学模型的齿根裂纹故障分析 被引量:3 2010年 基于齿轮系统动力学的理论方法,考虑质量偏心、齿面摩擦及时变刚度等因素的影响,建立了齿根裂纹非线性动力学的故障模型。通过对模型的数值求解与分析,得出轴的转动振动信号比箱体上的振动信号故障特征更明显。同时对不同转速、负载的工况下的仿真对比,获得了更有利于提取故障特征的工况,揭示了故障模式下的振动响应的原理和特征,为提取具有更好信噪比的振动信号提供了理论依据。通过试验验证,证明了结论的正确性,为提高故障诊断的准确性提供了新的途径。 张青锋 唐力伟 郑海起 杨通强关键词:齿轮系统动力学 故障诊断 故障特征 MMAS与粗糙集在轴承复合故障诊断中的应用 被引量:9 2010年 在分析振动加速度信号的基础上,提出了新的粗糙集属性约简算法,并应用于轴承复合故障诊断。将最大-最小蚂蚁系统(max-min ant system,简称MMAS)引入条件属性约简中,以最坏Fisher准则函数作为启发式信息以提高搜索效率,综合考虑分类正确率和条件属性个数两方面因素,利用粗糙集理论约简故障诊断决策表,有效地提高了轴承故障诊断的效率。 沈仁发 郑海起 金海薇 康海英 张俊武关键词:粗糙集理论 最大-最小蚂蚁系统 滚动轴承