简介:针对齿轮故障时振动信号复杂、特征提取困难的问题,提出采用局部特征尺度分解(LocalCharacteristicscaleDecomposition,LCD)与双谱分析相结合的故障特征提取方法。首先,利用LCD分解法对振动信号进行分解,并结合贝叶斯信息准则(BayesianInformationCriterion,BIC)和峭度时间序列互相关系数2个指标对内禀尺度分量(IntrinsicScaleComponent,ISC)进行筛选;其次,利用双谱分析法对所选取的ISC分量进行融合,提取双谱熵作为特征量;最后,运用该方法实现齿轮振动信号故障特征的提取,并通过齿轮预置故障试验验证了该方法的有效性。
简介:为了稳定跟踪高动态下的弱信号,分析了传统载波锁相环(PhaseLockLoop,PLL)的结构,进一步提出了采用捷联惯导系统(StrapdownInertialNavigationSystem,SINS)辅助全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)的PLL环路结构。通过分析SINS辅助前后的误差并比较不同误差的影响,按照误差最小原则设计了最优带宽的计算方法,并优化了最小带宽门限的选择方法,最后通过仿真验证了方法的有效性。
简介:为提高报废HTPB固体推进剂中高氯酸铵(AmmoniumPerchlorate,AP)的提取率,采用先溶胀再提取的方法对HTPB固体推进剂中AP组分的提取工艺进行了研究,探讨了超声因素对CHCl3溶胀HTPB固体推进剂的影响,分析了提取时间、提取温度、试样厚度和液料比对AP提取率的影响规律,并对提取结果进行了表征。结果表明:超声作用使得CHCl3对HTPB固体推进剂的溶胀效果显著增强,与非超声溶胀相比,溶胀增长比增加了20.6%;经超声溶胀后,HTPB固体推进剂中AP的最佳提取工艺参数为提取温度55℃,提取时间4h,液料比7.5∶1,试样厚度3mm;最佳提取工艺条件下AP的提取率为95.6%,纯度为96.8%。
简介:为提高45CrNiMoVA钢表面的耐磨性能,采用HEPJet超音速等离子喷涂系统在其表面制备了Mo涂层,通过场发射型超高分辨率扫描电镜(FieldEmissionScanningElectronMicroscopy,FESEM)、X射线能量谱仪(EnergyDispersiveSpectrometer,EDS)、电子扫描电镜(ScanningElectronMicroscopy,SEM)及高精度三维形貌仪对比分析了涂层与基体的摩擦磨损性能及磨损机理,并对涂层磨损率的影响因素进行了研究。结果表明:轻载荷(试验载荷为5N)、低频率(滑动频率为5Hz)下,涂层的磨损率略低于基体,其磨损机理为粘着磨损和氧化磨损,而基体为粘着磨损、氧化磨损和轻微的磨粒磨损;重载荷(试验载荷为20N)、高频率(滑动载荷为20Hz)下,涂层的磨损率约为基体的50%,磨损机理同样为粘着磨损和氧化磨损,基体则表现为严重的磨粒磨损和氧化磨损;涂层磨损率随载荷的增加呈先上升后下降的趋势;涂层磨损率随滑动频率增大而上升,但上升速度不一,这与摩擦生热量对氧化膜生成速度影响程度密切相关;涂层磨损率随时间延长而稳定上升。
简介:针对行星齿轮传动故障诊断中的信号故障特征微弱、特征提取困难等问题,提出了基于自适应聚合经验模态分解(EnsembleEmpiricalModeDecomposition,EEMD)和样本熵(SampleEntropy,SE)的行星齿轮箱故障特征提取方法。首先,针对EEMD结果存在较大的盲目性和主观性等问题,提出自适应EEMD方法;然后,使用此方法将行星齿轮箱振动信号分解为若干个固有模态函数(IntrinsicModeFunctions,IMF)分量,通过相关性分析选取含有齿轮状态特征信息的IMF分量并对信号进行重构,计算重构信号样本熵值,以此判断行星齿轮箱的运行状态;最后,对行星齿轮箱故障模拟试验台采集的2种状态振动信号的自适应EEMD样本熵进行求解,并与直接样本熵、EEMD样本熵等特征提取方法对比,验证了自适应EEMD样本熵具有更好的分类能力。
简介:为实现对高动态和低载噪比信号的稳定跟踪,在全球导航卫星系统(GlobalNavigationSatelliteSystem,GNSS)接收机的跟踪环路设计中采用惯性导航系统(InertialNavigationSystem,INS)辅助锁相环(PhaseLockLoop,PLL)的环路结构。对INS辅助环路的各误差源进行了建模与分析,并分析了惯性器件精度对跟踪误差的影响。基于跟踪误差最小的原则设计了最优环路带宽,根据载波信号的载噪比和环路动态实时自适应地调整PLL带宽,使环路始终工作在最小误差状态。结果表明:所设计INS辅助的自适应带宽调节方法能有效减小环路跟踪误差,并提高复杂环境下信号的跟踪精度。