摘要：奇异值分解(Singular value decomposition,SVD)作为一种有效的信号降噪方法广泛应用于旋转机械振动信号周期性瞬态冲击提取中。传统SVD以能量为导向,无法提取出能量较弱但含故障信息丰富的奇异分量(Singular Component,SC)。为此,提出加权firm阈值奇异值分解(Weighted Firm Singular Value Decomposition,WFSVD)方法。该方法首先引入平方包络谱峭度(Squared Envelope Spectrum Kurtosis,SESK)作为量化故障敏感度的指标,以评估各个SC所含故障信息的丰富程度;其次,将SESK作为权重因子引入到基于firm阈值的SC去噪中,设计基于SESK的加权firm阈值SC去噪策略;最后,重构信号,实现信号降噪并有效提取故障特征。对于仿真信号与试验数据的分析验证了所提方法在周期性微弱瞬态冲击提取及旋转机械故障诊断中的有效性。

摘要：轴承弱故障振动信号中的瞬态成分极易被强背景噪声湮没而无法及时检测,结合稀疏表示原理提出一种基于小波基的稀疏信号特征提取方法,从而实现信号中瞬态特征成分的提取。通过构建原始信号瞬态成分稀疏表示模型,对原始信号采用相关滤波法获取最优小波原子,并构建最优冗余小波基底,实现小波基与信号故障特征的最优匹配;设计二次严格凸函数并运用优化最小(Majorization Minimization,MM)算法求解模型中的目标函数,将信号中的瞬态冲击成分转化为稀疏表示系数,实现强背景噪声下弱特征的有效提取。仿真信号及轴承微弱故障试验验证了该方法能有效地检测和提取强背景噪声下的微弱瞬态成分。

摘要：为了研究行星轮系中主要故障裂纹的演化机理及其对系统的动态影响规律,首先研究了行星轮系中行星轮裂纹故障的数学描述方法;接着建立了行星轮发生裂纹故障时的齿轮时变啮合刚度计算模型,分析了行星轮裂纹故障对时变啮合刚度的影响;然后通过建立行星轮系平移-扭转耦合动力学模型,获得了行星轮轮齿裂纹故障下的系统振动响应;最后通过分析响应特征,揭示了行星轮系中振动响应及啮合频率边频特征随行星轮裂纹故障发生、发展的变化规律。

摘要：旋转机械如风力发电装备、水泵等广泛使用联轴器作为联接装置。但由于载荷波动大、工作环境恶劣等原因,不对中故障频发,因此设计了适用于实验研究的旋转机械不对中故障模拟实验平台。该平台由电机、联轴器、变频器、磁粉制动器等构成,采用激光对中仪测量不对中量,并通过NI CRIO采集振动信号,分析故障特征。该平台丰富了测试技术、机械故障诊断实验台等内容,为学生应用测试技术、分析机械故障创造了实验条件,提高了学生的实践能力。