一种滚动轴承剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN110232249A

    公开(公告)日:2019-09-13

    申请号:CN201910524558.2

    申请日:2019-06-17

    IPC分类号: G06F17/50

    摘要: 一种滚动轴承剩余寿命预测方法,通过训练多尺度卷积神经网络模型,用滚动轴承的振动信号对滚动轴承的寿命进行预测,包括以下步骤:用多个未经使用的轴承,进行加速退化实验,获得其全寿命振动信号;利用反双曲正切函数将轴承的寿命转换为健康指标;建立多尺度卷积神经网络模型,用中获得的数据对模型进行训练;利用加速度传感器测量待预测寿命的滚动轴承的振动信号;将所得振动信号输入训练后的多尺度卷积神经网络模型,获得待预测寿命的滚动轴承的健康指标;将获得的健康指标转换为待预测寿命的滚动轴承的剩余寿命。其目的在于提供一种复杂实际工况下,能够高效准确的预测滚动轴承剩余寿命的滚动轴承剩余寿命预测方法。

    一种行星齿轮裂纹深度评估方法

    公开(公告)号:CN112855922A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110185775.0

    申请日:2021-02-11

    IPC分类号: F16H61/12

    摘要: 一种行星齿轮裂纹深度评估方法,通过行星轮系动力学仿真建立故障特征参数‑裂纹深度曲线,用行星变速箱的振动信号对行星齿轮的裂纹深度进行评估,包括以下步骤:将行星变速箱置于试验台上,进行振动信号采集试验,获得行星变速箱的振动信号;用频谱编辑滤波的方法对行星变速箱的振动信号进行预处理;从步骤S2得到的振动信号中提取故障频率和啮合频率;计算故障特征参数R;将故障特征参数R输入到已有的故障特征参数‑裂纹深度曲线中,求得对应的裂纹深度。其目的在于提供一种试验周期短、成本低、试验数据噪声小,实际应用中效果好,并且所获得的数据高效准确的行星齿轮裂纹深度评估方法。

    一种变分模态分解的模态个数确定方法

    公开(公告)号:CN110263298A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910623057.X

    申请日:2019-07-11

    IPC分类号: G06F17/16 G06F17/18

    摘要: 一种变分模态分解的模态个数确定方法,包括以下步骤:S1,初始化变分模态分解参数,对信号进行一层分解,获得第一层分解的中心频率;S2,将模态个数K值加1,重复步骤S1,获得第K层分解的中心频率;S3,计算第K-1层与第K层分解的所有中心频率的误差,找出稳定中心频率;S4,计算各稳定中心频率的平均值,找出优势中心频率;S5,判断第K层分解所得优势中心频率的个数是否比第K-1层分解时有所增加,若增加,则重复步骤S2-S4;若不变,则停止分解,确定模态个数为优势中心频率个数。其目的在于提供一种简单可行、准确有效的变分模态分解的模态个数确定方法,提升变分模态分解的准确性和故障信号分析的效果。

    一种变分模态分解的模态个数确定方法

    公开(公告)号:CN110263298B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN201910623057.X

    申请日:2019-07-11

    IPC分类号: G06F17/16 G06F17/18

    摘要: 一种变分模态分解的模态个数确定方法,包括以下步骤:S1,初始化变分模态分解参数,对信号进行一层分解,获得第一层分解的中心频率;S2,将模态个数K值加1,重复步骤S1,获得第K层分解的中心频率;S3,计算第K‑1层与第K层分解的所有中心频率的误差,找出稳定中心频率;S4,计算各稳定中心频率的平均值,找出优势中心频率;S5,判断第K层分解所得优势中心频率的个数是否比第K‑1层分解时有所增加,若增加,则重复步骤S2‑S4;若不变,则停止分解,确定模态个数为优势中心频率个数。其目的在于提供一种简单可行、准确有效的变分模态分解的模态个数确定方法,提升变分模态分解的准确性和故障信号分析的效果。

    一种滚动轴承剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN110232249B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201910524558.2

    申请日:2019-06-17

    IPC分类号: G06F30/17 G06F119/04

    摘要: 一种滚动轴承剩余寿命预测方法,通过训练多尺度卷积神经网络模型,用滚动轴承的振动信号对滚动轴承的寿命进行预测,包括以下步骤:用多个未经使用的轴承,进行加速退化实验,获得其全寿命振动信号;利用反双曲正切函数将轴承的寿命转换为健康指标;建立多尺度卷积神经网络模型,用中获得的数据对模型进行训练;利用加速度传感器测量待预测寿命的滚动轴承的振动信号;将所得振动信号输入训练后的多尺度卷积神经网络模型,获得待预测寿命的滚动轴承的健康指标;将获得的健康指标转换为待预测寿命的滚动轴承的剩余寿命。其目的在于提供一种复杂实际工况下,能够高效准确的预测滚动轴承剩余寿命的滚动轴承剩余寿命预测方法。

    基于虚拟仿真与LLE的行星变速箱振动测点优化方法

    公开(公告)号:CN110242732B

    公开(公告)日:2021-03-19

    申请号:CN201910531124.5

    申请日:2019-06-19

    IPC分类号: F16H57/02 G06F30/23 G06K9/00

    摘要: 基于虚拟仿真与LLE的行星变速箱振动测点优化方法,包括:建立正常工况的工作状态下的行星变速箱动力学模型;选取在行星变速箱服役过程中具有代表性的几种故障状态,并分别建立这几种故障的工作状态下的行星变速箱动力学模型;综合考虑行星变速箱内部结构和箱体表面传感器安装条件,预先选定若干个振动传感器测点;获取各种工作状态下各测点的振动仿真信号并执行第一测点优化;完成所有选取的工作状态下的第一测点优化后,通过加权计算的方法来确定其振动测点重要度综合排序。本发明目的在于提供一种能大幅减少试验次数、降低试验费用,同时为后续实测试验奠定基础的基于虚拟仿真与LLE的行星变速箱振动测点优化方法。

    一种装备运行参数记录仪

    公开(公告)号:CN112268584A

    公开(公告)日:2021-01-26

    申请号:CN202011152983.2

    申请日:2020-10-26

    摘要: 一种装备运行参数记录仪,包括主板模块、电源通信模块、机箱、控制软件和装备状态管理分析系统。主板模块与电源通信模块之间通过紧凑型外设部件互连标准CPCI总线连接,封装在机箱内。主板模块用于装备运行参数采集记录;电源通信模块用于供电、网络交换和总线通信;控制软件中的以太网通信处理构件可将装备运行参数实时发送给装备状态管理分析系统,数据存储构件可将装备运行参数存储在记录仪内部,通过嵌入式软件平台提供的文件传输协议FTP导出数据;装备状态管理分析系统可对装备运行参数进行统计分析、可视化显示,并输出报告。本发明可实现对装备运行参数的实时在线监控,为装备精细化管理和精确化保障提供支持。