【摘 要】
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由于依靠单一的物理特征难以全面反映机械的故障信息,针对这一问题,对机器学习中常用的故障特征提取方法进行了研究,在此基础上提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、散布熵(DE)和Hjorth参数的混合特征滚动轴承故障诊断方法.首先,基于CEEMD对轴承原始信号进行分解,得到了若干个固有模态函数(IMF)分量;然后,根据与原信号的相关性选取敏感IMF分量,并求出其DE和Hjorth参数,形成散布熵特征向量和Hjorth参数矩阵,再对Hjorth参数矩阵进行奇异值分解,提取出奇异值作为特征向量,并将该
【机 构】
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燕山大学河北省重型机械流体动力传输与控制重点实验室,河北秦皇岛066004;燕山大学先进锻压成形技术与科学教育部重点实验室,河北秦皇岛066004;北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,北京100
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由于依靠单一的物理特征难以全面反映机械的故障信息,针对这一问题,对机器学习中常用的故障特征提取方法进行了研究,在此基础上提出了一种基于完备总体经验模态分解(CEEMD)、散布熵(DE)和Hjorth参数的混合特征滚动轴承故障诊断方法.首先,基于CEEMD对轴承原始信号进行分解,得到了若干个固有模态函数(IMF)分量;然后,根据与原信号的相关性选取敏感IMF分量,并求出其DE和Hjorth参数,形成散布熵特征向量和Hjorth参数矩阵,再对Hjorth参数矩阵进行奇异值分解,提取出奇异值作为特征向量,并将该向量与散布熵特征向量形成混合特征向量;最后,利用基于粒子群优化算法的最小二乘支持向量机(LSSVM),对滚动轴承不同故障特征向量进行了训练和识别.研究结果表明:该方法能够准确地诊断出滚动轴承的故障类型和程度,突出不同故障的特征;与采用单一特征的方法相比,该方法能更准确地辨别出滚动轴承的故障信息,采用该方法获得的故障识别率可达到100％.
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铰接轮式装载机存在变结构、变质心与变载荷等强非线性问题,为此,以典型的铰接轮式装载机为例,在考虑其液压转向系统与稳定性约束的基础上,对其横向动力学建模进行了分析研究.首先,分析了装载机液压转向系统的工作原理,然后通过铰接轮式装载机坐标系和全局坐标系的转换,建立了车辆前后车体运动学模型;进一步结合简化的轮胎模型,推导出了在斜坡倾角下的铰接装载机动力学模型,并在动力学特点下,分析了铰接轮式装载机动力学模型的约束条件;最后,在搭建的1:4比例样机上进行了铰接轮式装载机侧翻约束实验和曲线行驶实验,并对实验数据进行
在柔性生产线制造过程中,存在质量信息离散化、数据采集与处理不及时和产品质量合格率低的问题,为此,提出了一种针对柔性制造生产线的质量监控平台.以主轴箱柔性生产线为例,通过分析生产线的加工流程和工序质量参数,采用统计过程控制(SPC)原理,制定了标准的生产线监控流程,搭建了生产线质量监控平台,完成了对生产线数据信息的实时采集与显示;设计了数据存储的数据结构模型,采用多协议集成的采集方法和实时显示的通讯协议,完成了对监控平台数据的实时采集与显示;通过分析工序能力,对当前生产线加工情况的受控与否和是否存在质量异常
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