为提高滚动轴承故障检测与识别效果,提出一种基于局部均值分解(LMD)和共空间模式(CSP)的时-频-空多域特征提取方法。首先采用LMD将滚动轴承信号分解为多个乘积分量(PF)并提取时-频熵特征,基于支持向量数据描述(SVDD)分类器实现正常和故障轴承的分类;然后利用CSP对故障轴承信号进行分解并提取空域熵特征;最后利用K-均值聚类算法进行聚类,实现对外圈故障、内圈故障和滚柱故障的区分。实验结果表明,所提方法可以获得优于80%的正确分类性能,明显优于传统单一维度特征。

针对传统的FastICA算法对初始权值的敏感性,以及带钢热连轧工业过程数据间呈现非线性和非高斯性的问题,提出一种基于改进的快速核独立元分析(FastKICA)方法进行故障检测。该方法首先对原始数据进行小波包去噪,利用核方法对数据进行特征重构,使数据线性结构化,引入超松弛因子改进FastICA初始权值的选择机制,提取更合理的独立元信号,并且计算相应的统计量和控制限。选用带钢热连轧工业过程实测数据进行仿真,与传统的FastKICA方法相比较,结果证明,基于超松弛因子改进的FastKICA故障检测的方法准确率更高,验证了该方法的有效性和优越性。

由于已有方法不能完成非线性驱动信息的转换,导致电机驱动系统故障检出率偏低,提出在PLC技术下进行新能源汽车电机驱动系统故障检测的方法。利用小波包分析获取驱动电机频带分量,通过分析各个频带分量的变化提取出故障特征参数。根据故障特征,在PLC技术下,融合核方法和主成分分析方法,将电机驱动故障特征参数非线性信息转换为线性化信息。最后,采用模糊核聚类方法对线性化信息进行聚类处理,完成新能源汽车电机驱动系统故障检测。实验结果表明,所提方法具有较低的漏检率与误检率,同时能够提升故障检出率,实际应用性能较强。

液压系统的稳定是连铸机持续可靠运行的保障,当液压系统出现某些故障时往往会表现为温度异常。重点介绍了几种基于温度检测液压系统故障的方法,这些方法不需要借助检测仪器就可以简单快速地排查出故障源,为连铸机液压系统维护提供了参考。

提出了一种利用小波包检测调速阀故障信号的方法。通过小波的小波包分析将信号按一定的尺度进行划分,不同频率的信号被划分到不同的频段中。由经过预处理的信号经过小波包分解与重构后,可以得到小波包重构图,由图中可以获得故障产生的时间点和频率,再对故障的严重程度进行了量化分析。实验结果表明用小波包理论进行故障检测是可行的。

社会经济的不断发展与进步，有力推动 了隧道建设工程的快速发展 。盾构机作为一种大型的机械设备 ，其具备 良好的液压传动性能，在 隧道建设工程中得到了广泛的应用。盾构液压 系统作为盾构机的重要构成部分，其在实际运行过程 中易出现一些故障，并且由于故障具有交叉性和隐蔽性 的特征 ，往往难 以及 时发展，影响盾构液压 系统的安全稳 定运行。本文就对盾构液压 系统常见的故障进行深入分析 ，并试探性提 出相应地诊断策略 ，以便相关人士借鉴和参考。

本文提出了一种使用最小支持向量机检测溢流阀故障信号的方法。通过提取溢流阀振动时的正常信号和故障信号,在此基础上进行了AR建模,并由建立的模型获取了信号的AR参数,之后利用这些参数作为最小支持向量机的输入进行故障辨识,取得了令人满意的结果。

提出一种使用BP神经网络检测减压阀故障信号的方法。通过提取减压阀振动时的正常信号和故障信号的均值、标准差、偏度和峰度,作为特征值对建立的BP网络进行训练,再进行故障辨识,取得了令人满意的结果。实验结果证明,利用BP网络进行机械故障检测是可行的。

本文介绍了液压故障检测系统的原理,借助于labview开发平台提出了一种液压系统故障检测的设计方法,该方法具有良好的软件交互界面,编程简单,检测效果良好,有很好的实用性。

通过多个传感器采集了挖掘机故障和非故障状态下斗杆液压缸伸出这一过程的压力信号,运用动态PCA将采集的多维数据降至一维,经过多次试验建立训练样本和检验样本,利用GMM方法建立了挖掘机故障检测模型。实验表明此方法可以有效的用于挖掘机液压系统故障检测。