一种桨毂中央件裂纹声发射信号的仿真方法及平台假件

    公开(公告)号:CN116429901A

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202310438505.5

    申请日:2023-04-21

    Abstract: 本发明涉及一种桨毂中央件裂纹声发射信号的仿真方法及平台假件,仿真方法包括步骤(1)制作标准疲劳试验件;(2)获取标准疲劳试验件的疲劳断裂全过程的声发射信号;(3)对获取到的声发射信号进行滤波降噪预处理;(4)生成仿真声发射信号;(5)在模型旋翼试验台上的安装桨毂中央件平台假件;(6)模型旋翼试验台运转,完成旋翼系统桨毂中央件裂纹损伤监测试验验证;通过桨毂中央件相同材料试验件疲劳断裂试验来确定裂纹声发射信号的的波形和频谱特征,利用声发射信号波形发生与驱动器模拟裂纹声发射信号,最终在模型旋翼试验台完成桨毂中央件裂纹声发射信号的仿真,实现旋翼系统桨毂中央件裂纹损伤监测试验验证。

    基于时频分析与特征迁移结合的跨工况轴承故障诊断方法

    公开(公告)号:CN119538022A

    公开(公告)日:2025-02-28

    申请号:CN202411438431.6

    申请日:2024-10-15

    Abstract: 本发明属于健康监测技术领域,特别涉及一种基于时频分析与特征迁移结合的跨工况轴承故障诊断方法,S1:采集振动样本数据,将振动样本数据分为训练集和测试集;S2:对训练集和测试集中的每一个样本数据均进行小波包分解,获得每一个样本数据的四层小波包分解时频系数;S3:将每一个样本数据的时频系数进行二维重构;S4:将每一个样本数据二维重构后的时频系数按照Z字形拼接方法构造四层时频图,并进行归一化;S5:构建一个MSCNN网络模型;S6:将每个样本的四层时频图送入MSCNN网络,提取对应的组合深度特征;S7:计算训练集所有样本的总交叉熵损失;S8:判断总交叉熵损失是否满足要求,若满足进入下一步,否则根据总交叉熵损失优化MSCNN网络。

    一种基于EWT-FK的滚动轴承边频带筛选方法

    公开(公告)号:CN116610976A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310469788.X

    申请日:2023-04-27

    Abstract: 本发明属于直升机健康与使用监测方向技术领域,涉及一种基于EWT-FK的滚动轴承边频带筛选方法,包括步骤1:获取轴承正常状态以及故障状态下的振动信号;步骤2:对获取的振动信号进行自相关处理后进行快速傅里叶变换,获得信号自功率谱;步骤3:对信号自功率谱进行自适应划分边界,确定区间;步骤4:在每个区间定义经验小波作为带通滤波器;步骤5:设置分解层数,构造多层分解信号矩阵;步骤6:计算多层分解信号的谱峭度,绘制谱峭度图,筛选谱峭度图中最大值,获取对应频带信号;步骤7:将对应频带信号进行包络解调,获得包络谱,完成轴承故障模式识别。

Patent Agency Ranking