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振动攻丝扭矩信号处理中应用小波分析

南华大学学报（自然科学版） 2004年第4期18卷 53-56页

作者：叶大鹏张春良何聪惠福建农林大学机电工程学院福建福州350002 南华大学机械工程学院湖南衡阳421001

介绍了小波分析理论及Mallat快速算法,将它应用于振动攻丝扭矩信号分析中,并从扭矩信号静态值提取和动态力分离二个方面,详述了小波分析在振动攻丝扭矩信号处理中的应用.研究表明:该方法能够有效地从振动攻丝扭矩信号中提取出它的静态... 详细信息

介绍了小波分析理论及Mallat快速算法,将它应用于振动攻丝扭矩信号分析中,并从扭矩信号静态值提取和动态力分离二个方面,详述了小波分析在振动攻丝扭矩信号处理中的应用.研究表明:该方法能够有效地从振动攻丝扭矩信号中提取出它的静态值和动态力.

关键词：振动攻丝振动切削小波分析 Mallat算法扭矩信号静态切削

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电动助力转向系统扭矩信号采集系统设计

自动化与仪表 2011年第8期26卷 58-61页

作者：彭秋菊郭永丰哈尔滨工业大学机电工程学院哈尔滨150001

电动助力转向系统是安装在汽车上的智能转向机构,通过其控制器获取方向盘输入扭矩的实时信号,以及车速信号等表征汽车运行状态的参数,确定助力电机所提供的助力转矩的大小和方向,辅助驾驶员进行转弯,同时保证汽车的操纵稳定性和安全性... 详细信息

电动助力转向系统是安装在汽车上的智能转向机构,通过其控制器获取方向盘输入扭矩的实时信号,以及车速信号等表征汽车运行状态的参数,确定助力电机所提供的助力转矩的大小和方向,辅助驾驶员进行转弯,同时保证汽车的操纵稳定性和安全性。为了保证助力的准确性和快速性,需要对方向盘输入扭矩信号进行检测,针对扭矩信号的采样要求,设计的扭矩信号采集系统主控芯片采用DSP,联合高精度4通道同步采样A/D转换芯片AD7864,可实现对扭矩信号的采样。

关键词： DSP 电动助力转向扭矩信号

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小波分析在扭矩动态测试法去噪中的应用

弹箭与制导学报 2004年第S9期24卷 510-511,514页

作者：石喜玲孙运强鲁旭涛华北工学院电子工程系太原030051

首先介绍小波分析基础理论,然后讨论小波分析在动态扭矩测量信号滤波中的应用。通过对所获得的扭矩信号进行离散小波变换,利用阀值量化处理的方法去除噪声,将剩余部分进行重构,形成了抑制噪声的滤波信号。实验结果表明该方法对采样信号... 详细信息

首先介绍小波分析基础理论,然后讨论小波分析在动态扭矩测量信号滤波中的应用。通过对所获得的扭矩信号进行离散小波变换,利用阀值量化处理的方法去除噪声,将剩余部分进行重构,形成了抑制噪声的滤波信号。实验结果表明该方法对采样信号滤波是十分有效的,对提高扭矩测量精度很有利。

关键词：扭矩信号小波变换阀值去噪

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铣削刀具循环神经网络预测寿命方法

机械设计与制造 2024年

作者：陆浩天冀晨宇张晟玮沈彬上海交通大学机械与动力工程学院中国航发航空科技股份有限公司

在开展新的钛合金铣削工艺加工前，总是离不开刀具的选用，一把适应该工艺的刀具能有效提高生产效率，降低加工成本。然而由于钛合金的难加工性，在选刀过程中总会消耗很多时间和人力在试切过程中。为了降低试切消耗的时间和人力成本，... 详细信息

在开展新的钛合金铣削工艺加工前，总是离不开刀具的选用，一把适应该工艺的刀具能有效提高生产效率，降低加工成本。然而由于钛合金的难加工性，在选刀过程中总会消耗很多时间和人力在试切过程中。为了降低试切消耗的时间和人力成本，提出了一种利用铣削试切过程中采集到的扭矩信号来评估和预测刀具在其寿命中的可用次数，并实现不同刀具间的横向对比以获得最佳刀具的方法。通常加工时扭矩的有效值已经能表征了铣刀的磨损状态，但不同刀具在加工时由于刃倾角、涂层等参数不同导致同样磨损量的刀具在加工时扭矩的有效值不同。该方法将提取扭矩的高频信号来表征加工状态，以避免刀具参数不同带来的影响；继而利用循环神经网络，把多次试切时的信号特征时序转化为刀具的寿命预测。实验结果表明，该方法能有效地通过前几次试切来预测刀具使用寿命，使得试切消耗的次数缩短到原来的1/3;能适用于不同刃倾角和涂层的刀具，并由此横向比对出最适应本次加工的刀具。

关键词：刀具寿命预估扭矩信号循环神经网络刀具优选

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基于神经网络的微孔钻削力的实时监控

制造技术与机床 2005年第5期 40-42页

作者：杨兆军罗艳春孙航吉林大学机械科学与工程学院空军第二航空学院吉林长春130025

建立了基于神经网络的微孔钻削力实时监控系统,以轴向力和扭矩信号为监测对象,应用BP神经网络进行多路传感器信息融合,判断微钻头工作状态,为微孔钻削加工力的智能化在线监控提供一种有效的技术方法。

关键词：神经网络微孔钻削力实时监控轴向力扭矩信号传感器

新能源汽车换电站加解锁工具运行异常检测及退化趋势预测

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新能源汽车换电站加解锁工具运行异常检测及退化趋势预测

作者：付冉东华大学

学位级别：硕士

随着汽车产业的不断发展,汽车尾气所带来的环境污染也不断严重起来,国家对清洁能源的使用也越来越重视。新能源汽车的使用无疑代表着一种未来的趋势,所以国家近些年对于新能源汽车行业颇为关注,新能源汽车的换充电设备也随之受到了国家... 详细信息

随着汽车产业的不断发展,汽车尾气所带来的环境污染也不断严重起来,国家对清洁能源的使用也越来越重视。新能源汽车的使用无疑代表着一种未来的趋势,所以国家近些年对于新能源汽车行业颇为关注,新能源汽车的换充电设备也随之受到了国家的重视。换电作为一种新型的技术,为新能源汽车用户带来了快速补电的体验,为企业创造了巨大的收益。但是换电站的内部结构复杂,一旦某一个零部件出现问题,整个换电站将可能会出现停机的情况,这对于企业来说是不希望的。因此,换电站内零部件的智能运维显得格外重要。加解锁工具是换电站拆卸和安装电池包的重要工具,它的运行状态对换电站整体健康状态有着举足轻重的作用,因此加解锁工具的健康状态管理对企业具有重要意义。而换电站加解锁工具目前的研究很少,并且也存在故障特征频率未知、工况复杂等几方面的问题。为此,本研究针对换电站加解锁工具在工业上的研究意义与难点,面向加解锁工具展开了异常检测与退化趋势预测的研究,开发了换电站加解锁工具健康状态管理系统。首先本文对换电站加解锁工具的基本结构与失效模式进行了分析,并由于考虑到扭矩信号可以直观反映加解锁工具完成加解锁的枪头动作,但是扭矩传感器的安装会造成动不平衡,故选择采集电流信号后转换为扭矩信号,并详细介绍了加解锁工具的电流信号采集过程。根据企业专家经验与换电站加解锁工具运行原理对加解锁工具的工况进行划分,使用工况划分后的结果以及实际换电过程对后续的研究数据进行了选择。其次,本研究针对换电站加解锁工具的枪头系统异常检测问题,建立了基于判据融合的换电站加解锁工具异常检测模型。通过孤立森林方法对加解锁工具进行天维度的异常检测,该模型可以较好地识别时序中的异常枪头系统,但异常检测结果的可解释性不足;为了发现加解锁工具在工单维度的异常,通过K-means和控制图建立了工单维度的异常检测模型,该模型可以较好地对孤立森林方法进行一个补充,但是其本身存在误判;基于判据融合的异常检测方法将两种方法的结果进行了融合判断,使得模型具有更高的准确度,并同时具有较好的可解释性。然后,本研究针对换电站加解锁工具的退化趋势预测问题,提出了基于长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络的退化趋势预测模型。通过设计单调性指标与趋势性指标加权组成的适合度作为特征选择的指标,并使用降维后的三维特征点在三维空间坐标系中代表各天加解锁工具枪头系统的运行状态,计算各三维空间点到第一天的三维空间点的欧式距离,以此作为健康指标对加解锁工具退化程度进行评估。并通过维纳滤波和数据分割对欧式距离数据进行了预处理以方便后续模型训练学习。此外,还设计了自适应大小的特征窗口,通过滑动窗口得到训练数据集。最后,将预测前时间点从信号采集第161天调整到第181天,利用LSTM模型得到一组预测结果,并通过利用时间序列上的权重划分,对结果进行了加权。此方法可以较为准确地提前发现加解锁工具的退化趋势,以为企业提前维护设备提供了依据。最后,本文开发了一个换电站加解锁工具的健康状态管理系统,将换电站加解锁工具的异常检测方法和退化趋势预测方法嵌入至该系统。该系统实现了换电站加解锁工具的扭矩数据展示与可视化、特征数据展示与可视化、异常检测、退化趋势预测以及健康报告的生成,并通过了系统功能性和性能测试,为换电站加解锁工具的健康管理提供了应用前景。

关键词：换电站加解锁工具扭矩信号异常检测退化趋势预测

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机械传动设备状态在线监测系统的研制

机械传动设备状态在线监测系统的研制

作者：吴德松重庆大学

学位级别：硕士

机械传动设备作为机械系统的重要组成部分，是众多机械设备正常工作的关键部件之一。现代机械传动设备的自动化、系统化、复杂化和精密化程度越来越高，从而对机械传动设备状态在线监测和故障诊断技术提出了更高的要求。传统的机械传动... 详细信息

机械传动设备作为机械系统的重要组成部分，是众多机械设备正常工作的关键部件之一。现代机械传动设备的自动化、系统化、复杂化和精密化程度越来越高，从而对机械传动设备状态在线监测和故障诊断技术提出了更高的要求。传统的机械传动设备状态监测系统由于安装不便、成本较高、噪声干扰较大以及测量精度较低等缺点，很难满足现代机械传动系统的要求。随着嵌入式技术、现代电子技术和无线通信技术的快速发展，使得一些从机械角度方面解决较困难的问题，可从电子信号处理和通信方面来解决，使其结构简单，应用范围更广。针对传统的机械传动设备状态在线监测系统的不足，本文进行了基于ARM嵌入式技术的机械传动设备状态在线监测系统的研发。本系统采用基于模数转换器的比值测量法来进行数据测量，直接将传感器安装在所需监测的位置，感知其局部区域变化引起的最强传感信号，从而大大提高了信号的可信度和可靠度。系统采用ARM微控制器LPC1768作为核心控制器件来控制各个模块有序工作;仪表放大器AD8221作为信号调理器件对前端传感器采集的与扭矩成正比的电压信号进行滤波和放大处理;AD7699高性能模数转换器作为数据采样器件实现对模拟信号的A/D采样;NAND FLASH存储芯片作为外部存储器实现对大量数据的可靠保存;CC1101RF芯片作为无线通信器件实现对数据的数字调制、解调和无线传输;功耗控制模块实现对各个电路模块的供电都软件可控，从而降低系统的功耗。通过引入μC/OS II嵌入式实时操作系统来调度各个模块任务程序的运行，实现对模拟信号的采集和调理、A/D转换、数据存储、无线传输以及在上位机实时显示等功能。根据系统设计方案，开发出了具有微型化、低功耗、抗干扰能力强及实时性和可靠性高等特点的嵌入式信号采集、存储及实时传输系统，实现了采集数据高速和低误码率的传输，实时获取了特殊环境下机械传动设备关键旋转部件的扭矩信号。系统已经成功用于实际项目测试中，在工业现场实时获取了机械传动设备在各种工况下的运行状态数据，取得了良好的测试效果。

关键词：机械传动设备在线监测嵌入式技术 ARM 扭矩信号