齿轮传动广泛应用于机械设备中,这使得及时、有效地诊断齿轮故障变得十分重要。针对齿轮箱振动信号的非线性和非平稳特性,传统的信号分析方法难以识别不同的齿轮失效模式,提出了一种采用有界广义高斯混合模型(Bounded Generalized Gaussian Mixture Model,BGGMM)进行无阈值递归图(Un-Thresholded Recurrence Plot,URP)特征提取的新方法,并将其应用于齿轮故障分类识别。首先基于相空间重构理论,将不同齿轮故障状态的原始时域振动信号转化为URPs。然后对欧式距离分布的直方图进行归一化,采用有界广义高斯混合模型拟合直方图,提取混合模型参数,作为不同类型齿轮故障的特征向量。利用齿轮传动实验装置采集的原始振动信号验证了该方法的有效性,结果表明该方法能有效地对不同类型的齿轮故障进行分类。

声音信号采集具有非接触测量的优点,但易受到附近声源的影响而含有较大噪声,不利于故障特征识别。为此,提出一种自适应噪声的完全集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise,CEEMDAN)和改进多尺度熵的声音信号故障诊断方法。该方法中CEEMDAN改善了EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)的模态混叠,针对传统多尺度熵中粗粒时间序列长度不同和数据丢失的情况,提出一种平滑粗粒化处理的改进多尺度熵。将该方法应用于行星齿轮箱故障诊断中,可以对不同状态下的声音信号进行识别分类。通过数值仿真和实验数据分析,表明了提出的方法相对于其他方法的有效性和优越性。

建立不对中-碰摩-不平衡条件下的滑动轴承-转子系统动力学模型,综合考虑不对中、滑动轴承油膜力、转盘偏心量和碰摩等一系列强非线性的耦合。运用C语言环境下的四阶Runge-Kutta数值积分法,引入碰撞振子系统的分析方法对转子系统的碰摩分岔转迁行为进行分析,同时引入最大碰摩力和占空比概念对转子模型的参数变化引起的系统响应进行量化表征。结果表明:不对中故障导致转子系统产生2×、4×等偶数倍频率,并且2×频率幅值不随转速和系统参数的改变发生变化;轴承间隙和润滑油黏度的改变对系统响应产生了显著影响,具体表现为系统的稳定性随着轴承间隙的减小和润滑油黏度的增大而提高,特别是润滑油黏度的增大使得系统一、二阶临界转速明显增大。

在某高压管壳式换热器建造过程中,管板与换热管连接采用了焊后混合胀工艺,即先焊后胀,胀接采用液压胀加机械胀的混合胀工艺。液压胀具有柔性胀接方法的应力均匀、抗应力腐蚀强和易于胀入孔槽等特点,而机械胀能够保证所要求的胀度和消除液压胀残余的轴向应力。胀接工艺试验通过耐压循环试验、氦检漏试验以及拉脱力试验等验证合格,最终用于产品证明该工艺满足换热器的技术要求。

滚动轴承故障信号的特征容易被强噪声淹没,难以提取信号中的冲击成分。针对这一问题,提出多点最优调整的最小熵解卷积(MOMEDA)优化的ACCUGRAM算法,并应用于滚动轴承故障诊断。首先利用MED算法对原始信号进行滤波预处理,突显信号中的有效循环冲击成分,提高MOMEDA优化ACCUGRAM算法中频带选择的分类精度,选择最佳的带宽和中心频率,最后对获得包含信息量最大的频带进行故障特征频率的提取和轴承的故障诊断。仿真和试验数据分析结果表明:该方法能够有效提取信号中的周期性冲击特征,具有一定的实用性。

基于某炼钢厂CSP生产线摆剪减速器轴承使用寿命短这一事实,分析得出轴承结构形式可能是使轴承失效的主要原因。采用有限元仿真技术,分析得出三种结构形式圆柱滚子轴承在剪切带钢时的接触应力以及轴承自身温度载荷作用下产生的接触应力。结果表明,该摆剪减速器轴承内圈与滚柱之间最大接触应力与其材料屈服极限相近,验证了轴承结构是使轴承产生破坏的主要原因,同时对比发现滚柱数目对接触应力有较大影响。该炼钢厂将轴承更换为具有相同安装尺寸的不同结构形式轴承后,失效事故不再发生。在轴承选型时不仅应当考虑外载荷和工作温度对轴承套圈接触应力作用,而且应考虑滚子数量不同对轴承套圈接触应力的影响。

机械设备故障的发生往往伴随着振动现象，通过对故障振动信号进行有效的分析是机械设备故障诊断的关键。最近提出的稀疏分解算法具有多分辨率、稀疏性和冗余的特点，但是也存在着原子库构造困难和分解算法计算量大的问题，为了更好将稀疏分解算法应用于机械故障诊断中，提出在正交匹配追踪算法的基础上，采用具有良好时频特性的Gabor原子，利用量子遗传算法快速求解多参数全局最优解的优点，从振动信号中快速和准确地提取出故障特征信息。通过数值仿真信号分析证明了所提的方法无论在特征提取的准确性上还是减小计算时间上都优于传统的正交匹配追踪算法，另外在轴承故障诊断实际应用中的实例分析中，相比传统的频谱分析方法更能有效地提取出故障特征信息，有效降低了背景噪声和杂质频率的干扰。

结合多传感器时频分布(multisensor time-frequency distributions,MTFD)和盲源分离(blindsource separation,BSS)的特点,提出一种针对机械复合故障信号的欠定盲源分离方法。首先利用Wigner-Ville分布将观测信号转化为MTFD矩阵;然后对该矩阵进行白化处理和噪声阈值处理,并对其自动项进行选择,对其特征向量进行集群处理,从而得到源信号TFD的估计;最后对源信号进行重建,得到源信号的估计。仿真及试验结果表明,本文所提出的方法在处理非平稳复合信号的欠定盲源分离方面具有很好的效果。

风力机滚动轴承早期故障诊断中,压缩感知算法能够利用信号的稀疏性对信号去噪,但稀疏度的选取对去噪结果影响较大。由于信号故障成分在傅里叶域的稀疏度已知,故可通过傅里叶变换基和压缩感知子空间追踪(CS_SP)算法对风力机信号的包络特征进行不完全重构,以降低噪声和其他无关信息的影响,获取直接反映故障特征的信号成分,从而提取故障特征频率。研究结果表明,压缩感知框架下的的共振解调技术能有效获取风力机滚动轴承的故障特征信息,验证了所提方法的有效性。

在众多改善金属材料性能的热处理工艺中,淬火无疑是最常用的一种热处理工艺,但是对于大直径的套筒类零件来说,其工作表面是内表面,而内表面往往由于在淬火过程中温度不能迅速降低,导致内表面强度和硬度不高而降低其使用寿命,文中阐述了一种底喷式淬火装置,通过该装置处理的油缸缸筒的性能满足了零件的工艺要求,延长了油缸的使用寿命。