廖强
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
- 供职机构：电子科技大学机械电子工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：机械工程航空宇航科学技术理学更多>>
- 自适应冗余提升多小波包在滚动轴承复合故障诊断中的应用被引量：9
- 2015年
- 针对多小波具有多个小波函数和尺度函数的特性,在滚动轴承复合故障诊断过程中可以很好地匹配多个故障特征,具备了一次性提取复合故障特征的能力。提出了基于提升框架的多小波包算法。以信号残差最小值为优化目标,对提升小波的预测算子和更新算子进行优化,使得提升小波基能够自适应与观测信号相匹配。通过对输出信号进行后处理,能够将多个故障呈现在不同的通道中,实现复合故障的一次性提取。对滚动轴承包含有内圈和滚动体的复合故障振动信号进行分析,结果表明该方法是有效的。
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- 关键词：多小波滚动轴承故障诊断
- MW-cICA算法在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：1
- 2016年
- 为了提取强背景噪声下滚动轴承故障特征信息,提出了一种多小波预处理的约束独立分量分析(MW-cICA)算法。该算法首先对输入信号进行多小波降噪处理,提高信号信噪比;然后应用约束独立分量分析方法提取故障特征。与传统的小波独立分量分析(W-ICA)方法相比,该方法具有如下优势:1)由于多小波具有单小波所不能同时具有的正交性、对称性、紧支性和高阶消失矩等特点,因而对信号的降噪效果更加明显;2)引入参考信号作为约束条件,使得算法直接收敛于期望信号,提高了运算效率;3)建立基于故障模型的参考信号能够更加接近于真实期望信号,提高算法性能。仿真结果表明,多小波比单小波具有更好的降噪效果,基于故障振动模型的约束独立分量分析比传统的FastICA算法运算效率更高。将该算法运用于滚动轴承内圈故障试验中,可成功提取出内圈故障特征信号。
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- 关键词：参考信号滚动轴承
- 约束稳健独立分量分析在滚动轴承故障诊断中的应用被引量：1
- 2015年
- 独立分量分析方法广泛应用于机械设备故障诊断领域。在稳健独立分量分析方法的基础上,结合故障特征频率先验信息,提出了一种约束稳健独立分量分析方法。该算法首先讨论了如何产生参考信号,然后定义了参考信号和期望信号的接近性度量函数,最后提出了改进的稳健独立分量对比函数。仿真和试验结果表明,该算法在收敛速度和计算精度方面都明显优于传统的Fast ICA算法。
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- 关键词：故障诊断独立分量分析参考信号滚动轴承
- 基于广义σ-N曲面的涡轮盘疲劳寿命预测被引量：3
- 2013年
- 以σ-N曲面为基础,并由应力幅值σa和平均应力σm构建Goodman型和Gerber型广义σ-N曲面方程,对涡轮盘进行疲劳寿命估算。由某型航空发动机涡轮盘算例结果显示,基于Gerber型等寿命曲线的估算寿命比Goodman型更接近于其真实额定寿命,且该方法无需循环应力等效转换,从而提高了疲劳寿命估算的精度。
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- 关键词：S-N曲线
